Scrapy总结

本文深入探讨了Scrapy框架中默认GET请求的发送机制,以及如何通过重写start_requests方法来自定义请求方式,实现对start_urls列表中URL的灵活处理。

scrapy中默认发送get请求 : 不带参数
start_requests: 指定第一批发送带参数的请求方式
start_requests()方法用以处理 start_urls里的每个请求发送方式,可以重写该方法自定义处理。

def start_requests(self):
  for url in self.start_urls:
    yield scrapy.Request(url, callback=self.parse, dont_filter=True)
<think>好的,我现在需要帮助用户总结和概述Scrapy框架中的Spider功能。首先,我得回忆一下用户提供的引用内容,看看里面有哪些关于Spider的关键点。引用1提到Spider是核心角色,负责根据规则抓取数据,并且提到了CrawlSpider。引用2和引用4分别提到了Scrapy的整体框架和组件,比如调度器、下载器、引擎等,Spider在这里的作用是生成请求和提取数据。引用3和引用5展示了具体的Spider代码示例,比如定义name、start_urls和parse方法,还有初始函数的参数。 接下来,我需要将这些信息组织成一个结构化的总结。可能需要分几个部分,比如核心功能、组件协作、开发流程、类型和扩展,以及数据存储。这样用户看起来会比较清晰。 要确保使用正确的中文术语,并且按照用户的要求,行内公式用$...$,不过这里可能用不上数学公式,但要注意其他格式要求,比如代码块和引用标识。例如,在提到Spider组件时,引用2和4提到了调度器、下载器等,所以需要在相关部分末尾加上引用标识。 另外,用户要求生成相关问题,我需要根据总结的内容提出几个相关的问题,比如Spider的工作流程、如何优化解析效率、与CrawlSpider的区别等。这些问题应该覆盖用户可能感兴趣的后续学习点。 还要注意不要直接复制引用内容,而是用自己的话重新组织,同时确保引用正确。比如,在讲Spider开发流程时,引用3和5提供了代码示例,可以提到定义类、处理响应等方法,并标注对应的引用。 最后,检查是否符合所有系统级指令:使用正确的中文,结构清晰,引用标识自然添加,没有使用任何markdown格式,代码块用三个反引号包裹,并生成相关问题。确保没有遗漏用户的需求,比如总结Spider的功能,而不仅仅是Scrapy的整体框架。</think>### Scrapy Spider 功能总结与概述 #### 一、核心功能定位 Scrapy Spider 是框架中负责**定义爬取规则**和**解析响应数据**的核心组件,其功能类似于“数据导航员”,通过编写规则告诉框架: 1. **从哪些页面开始爬取**(`start_urls`定义初始请求) 2. **如何跟踪链接**(通过回调函数或规则引擎) 3. **如何提取结构化数据**(使用XPath/CSS选择器或正则表达式)[^1][^3] #### 二、组件协作流程 在 Scrapy 架构中,Spider 与其他组件协同工作: $$ \text{引擎} \rightarrow \text{调度器} \rightarrow \text{下载器} \rightarrow \text{Spider} \rightarrow \text{管道} $$ 具体流程: 1. 生成初始请求(`start_requests`方法) 2. 处理下载器返回的响应(`parse`方法) 3. 生成新请求或数据项(`yield`提交到引擎)[^4][^2] #### 三、开发核心要素 ```python class ArticleSpider(scrapy.Spider): name = 'blog' # 爬虫唯一标识 allowed_domains = ['example.com'] # 域名限制 start_urls = ['http://example.com/articles'] def parse(self, response): for article in response.css('div.article'): yield { 'title': article.css('h2::text').get(), 'url': article.css('a::attr(href)').get() } ``` ▲ 关键开发步骤: 1. 继承`scrapy.Spider`基类 2. 定义初始请求集合 3. 实现响应解析逻辑[^3][^5] #### 四、高级类型与扩展 1. **CrawlSpider**:基于规则自动跟踪链接 ```python rules = ( Rule(LinkExtractor(allow=r'/page/\d+/'), callback='parse_item'), ) ``` 2. **XMLFeedSpider**:处理XML格式数据源 3. **CSVFeedSpider**:解析CSV结构化数据[^1][^4] #### 五、数据处理与存储 通过`Item Pipeline`实现: 1. 数据清洗(去重、格式校验) 2. 持久化存储(数据库/文件) 3. 文件下载(结合FilesPipeline)[^4]
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值