运用scrapy爬取智联网

本文是作者honey分享的大二实训项目,介绍如何运用scrapy框架抓取网站数据并存储到数据库。内容包括scrapy的设置、items参数定义及pipelines中的爬取代码实现。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

学习目标:


运用scrapy框架

将爬取的数据保存到数据库


学习内容:

1、掌握 python基本语法

2、运用pychrame开发环境
3、 获取数据

4、保存到数据库


学习时间:


1、 周一至周五晚上 7 点—晚上9点
2、 周六上午 9 点-上午 11 点
3、 周日下午 3 点-下午 6 点


学习产出:

大家好丫!我是honey,我今天想要和大家分享一下我大二实训是所搞的项目。嘿嘿就是爬取网站的数据。我想分享一下我的代码。

大家应该都知道scrapy框架吧,这个框架用来爬虫真的是绝绝子,首先在setting里面对所要运用的函数进行设置。

这里我就只贴出数据库的设置,其他该打开的我就不细说了哈,大家都会。

#数据库的相关设置
MYSQL_HOST = '127.0.0.1'
MYSQL_USER = 'root'
MYSQL_PASSWORD =
<think>好的,用户想了解如何使用Scrapy进行网页爬取。首先,我需要回忆一下Scrapy的基本架构和工作流程。Scrapy是一个强大的Python框架,专门用于高效地爬取网页并提取结构化数据。根据用户提供的引用内容,特别是引用[2]中提到Scrapy提供了多种爬虫基类,并且可以方便地修改,这应该是回答的重点。 接下来,我应该分步骤解释如何创建Scrapy项目,定义Item类,编写爬虫,以及处理数据。需要确保用户理解每个步骤的作用,比如生成项目结构、定义要抓取的数据字段、使用Spider类编写爬取逻辑,以及通过Item Pipeline处理数据存储。 用户可能对动态网页爬取有疑问,但根据问题,主要关注的是基本爬取流程。不过引用[1]提到使用Scrapy-Splash处理动态内容,这可能是一个相关的高级话题,可以在相关问题中提及。 另外,用户提供的引用[3]涉及递归爬取,即如何处理分页或深层链接。这也是实现完整爬虫的重要部分,需要在步骤中说明如何通过回调函数或跟进链接来实现。 需要注意使用正确的中文术语,比如“爬虫”而不是“蜘蛛”,同时确保代码示例符合Scrapy的最新版本语法,例如使用start_requests方法和yield语句生成请求。还要提醒用户运行爬虫的命令,如scrapy crawl,如引用[1]中的示例。 最后,生成的相关问题需要覆盖用户可能进一步探索的方向,比如处理动态内容、数据存储优化、递归爬取策略以及遵守Robots协议等。这些扩展问题可以帮助用户深入理解Scrapy的不同方面。</think>### 如何用Scrapy实现网页爬取 #### 1. 创建Scrapy项目 通过命令行初始化项目结构: ```bash scrapy startproject myproject cd myproject ``` 生成的文件包含`items.py`(数据模型)、`middlewares.py`(中间件)、`pipelines.py`(数据处理)和`settings.py`(配置)[^2]。 #### 2. 定义数据模型 在`items.py`中声明要抓取的字段: ```python import scrapy class ArticleItem(scrapy.Item): title = scrapy.Field() content = scrapy.Field() url = scrapy.Field() ``` #### 3. 编写爬虫逻辑 在`spiders/`目录下新建爬虫文件(如`article_spider.py`): ```python import scrapy from myproject.items import ArticleItem class ArticleSpider(scrapy.Spider): name = "news_crawler" start_urls = ["https://example.com/news"] def parse(self, response): # 提取文章列表 for article in response.css("div.article-list"): item = ArticleItem() item["title"] = article.css("h2::text").get() item["url"] = article.css("a::attr(href)").get() # 跟进详情页 yield response.follow(item["url"], self.parse_detail, meta={"item": item}) def parse_detail(self, response): item = response.meta["item"] item["content"] = response.css("div.main-content::text").getall() yield item ``` #### 4. 配置参数优化 在`settings.py`中设置: ```python USER_AGENT = "Mozilla/5.0 (compatible; MyBot/1.0)" DOWNLOAD_DELAY = 2 # 降低请求频率 AUTOTHROTTLE_ENABLED = True # 自动限速 ITEM_PIPELINES = { "myproject.pipelines.JsonWriterPipeline": 300, } ``` #### 5. 数据存储处理 在`pipelines.py`中实现存储逻辑: ```python import json class JsonWriterPipeline: def open_spider(self, spider): self.file = open("articles.jl", "w") def close_spider(self, spider): self.file.close() def process_item(self, item, spider): line = json.dumps(dict(item)) + "\n" self.file.write(line) return item ``` #### 6. 执行爬虫 通过命令运行(支持多种输出格式): ```bash scrapy crawl news_crawler -o articles.csv ``` #### 关键组件说明 - **引擎(Engine)**: 控制数据流的核心系统 - **调度器(Scheduler)**: 管理请求队列 - **下载器(Downloader)**: 处理HTTP请求 - **爬虫(Spider)**: 自定义抓取规则 - **中间件(Middleware)**: 扩展请求/响应处理 - **管道(Pipeline)**: 数据清洗与持久化
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