days7 scrapy的使用

最新推荐文章于 2025-07-30 21:04:37 发布
最新推荐文章于 2025-07-30 21:04:37 发布
阅读量439 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： python
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_51969153/article/details/124292247
本文介绍了Scrapy，一个Python爬虫框架，用于爬取和提取网络数据。文章详细阐述了Scrapy的工作流程，包括请求、响应处理、中间件和爬虫的交互。还提供了Scrapy的安装方法，以及如何创建和运行一个简单的爬虫项目，如爬取百度。通过数据提取和使用Pipeline进行数据保存，展示了Scrapy的基本用法。

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

scrapy

days7 scrapy的使用

概念

Scrapy http://scrapy-chs.readthedocs.io/zh_CN/1.0/intro/overview.html 是一个Python编写的开源网络爬虫框架。它是一个被设计用于爬取网络数据、提取结构性数据的框架。
往常的爬虫工作流程
改写
scrapy的工作流程其流程可以描述如下：

  1. 爬虫中起始的url构造成request对象–>爬虫中间件–>引擎–>调度器
  2. 调度器把request–>引擎–>下载中间件—>下载器
  3. 下载器发送请求，获取response响应---->下载中间件---->引擎—>爬虫中间件—>爬虫
  4. 爬虫提取url地址，组装成request对象---->爬虫中间件—>引擎—>调度器，重复步骤2
  5. 爬虫提取数据—>引擎—>管道处理和保存数据

每个模块的具体作用

入门

安装

pip/pip3 install scrapy (window)
sudo apt-get install scrapy(linux)

项目创建

爬取百度
scrapy crawl baidu

  1. 创建项目:
    scrapy startproject test
  2. 生成一个爬虫:
    scrapy genspider baidu www.baidu.com
  3. 提取数据:
    根据网站结构在spider中实现数据采集相关内容
  4. 保存数据:
    使用pipeline进行数据后续处理和保存

—2022.04.20

scrapy_spider 可视化
主攻大数据 人工智能 物联网 安全 低空经济等方向。mtsc 、gtest特邀分享嘉宾
11-25 115
在运行scrapydweb时会生成一份文件 scrapydweb_settings_v10.py。这样一个scrapy 可视化就可以通过web形式进行查看了。注意上面SCRAPYD_SERVERS 配置的方式。# 运行ScrapydWeb。这里面会有一个细节需要注意。以上插件配置好，分别运行。# 运行Scrapyd。
Scrapy爬虫框架 Feed exports 数据文件输出
热门推荐
Mr数据杨
02-01 3万+
在本教程中我们详细探讨了 Scrapy 2.6 版本中 Feed exports 数据文件输出的各个关键环节。通过这些内容，你已经了解了如何灵活地选择和配置不同的序列化格式、存储方式，以及如何通过数据过滤和提交处理来确保数据的质量和可用性。掌握这些技能后，你将能够根据具体的项目需求，自如地调整和优化数据输出流程，确保数据的完整性、准确性和实用性。无论是简单的本地存储，还是复杂的云端解决方案，Scrapy 都为你提供了足够的工具和灵活性，让你在数据抓取项目中游刃有余。
Python爬虫实战：使用Scrapy+Playwright动态爬取Billboard排行榜数据
2201_76125261的博客
07-04 402
本文将详细介绍如何使用Python最新技术栈(Scrapy+Playwright)构建一个高效、稳定的Billboard排行榜爬虫系统。我们将从基础环境配置开始，逐步深入到动态网页抓取、反爬机制应对、数据存储优化等高级话题，并提供完整的可运行代码示例。本文适合有一定Python基础，希望学习现代网页爬取技术的开发者阅读。Billboard排行榜是全球最具影响力的音乐榜单之一，自1940年开始发布，记录了全球音乐市场的流行趋势。其官方网站(
scrapy中的请求如何添加参数
qq_62975494的博客
04-13 467
method=‘GET’ 声明请求方式。
scrapy学习笔记（二）进阶使用
墨鱼菜鸡
07-11 335
From：https://www.imooc.com/article/21839 scrapy提升篇之配置：https://segmentfault.com/a/1190000009321902 前面我写了一篇《scrapy快速入门》，简单介绍了一点scrapy的知识。这次就来介绍一些scrapy的进阶知识，做一些真正有用的爬虫来。 scrapy组...
使用Scrapy框架爬取艺龙网机票信息
lucifer_sam's ship
06-29 2586
学爬虫的初衷便是为了爬机票信息，因为从小到大没坐过飞机，所以有着深深的怨念。掌握了一定的爬虫技巧后，尝试过爬去哪儿网和携程网的机票，均以失败告终，所幸在最后的一根稻草艺龙网上取得了想要的结果。 　　用Scrapy框架来完成这次任务。 　　首先，创建一个新的任务：scrapy startproject Airplane　　可爬的信息有很多，如果你愿意，可意得到是否有餐食的信息，在items.py里
Scrapy分布式总结
爱python的王三金
07-08 1534
Scrapy-Redis分布式策略 假设有四台电脑：Windows 10、Mac OS X、Ubuntu 16.04、CentOS 7.2，任意一台电脑都可以作为 Master端 或 Slaver端，比如： Master端(核心服务器) ：使用 Windows 10，搭建一个Redis数据库，不负责爬取，只负责url指纹判重、Request的分配，以及数据的存储 Slaver端(爬虫程序执行...
scrapy汽车投诉
qq_43664930的博客
07-04 186
【代码】scrapy汽车投诉。
Python爬虫实战：使用Scrapy+Selenium+Playwright高效爬取Crunchbase创业公司数据
2201_76125261的博客
07-06 745
Crunchbase公司数据通常包含以下字段：python# 基本信息# 融资信息# 关键人物# 分类信息# 社交媒体# 元数据本文详细介绍了如何使用Python构建一个高效、健壮的Crunchbase爬虫系统。我们结合了Scrapy框架的强大功能和Playwright的浏览器自动化能力，实现了对JavaScript渲染页面的有效爬取。通过中间件系统，我们加入了代理轮换、用户代理随机化、人类行为模拟等高级反反爬技术。更智能的解析系统：结合计算机视觉和机器学习，自动适应页面结构变化。
大数据大作业：（scrapy框架）使用uid爬取哔哩哔哩up主主页视频信息并进行数据可视化分析
琴的博客
06-17 2916
整体来说本项目使用了scrapy框架爬取了b站up主的视频信息，并使用Json文件和MySQL数据库对数据进行存储，再使用pyechart对数据可视化处理。
Python爬虫实战：使用Scrapy和Playwright高效爬取TechCrunch融资新闻
2201_76125261的博客
07-06 118
在当今数据驱动的商业环境中，及时获取科技行业的融资新闻对于投资者、创业者和市场分析师至关重要。TechCrunch作为全球领先的科技媒体平台，提供了大量高质量的初创企业融资报道。本文将详细介绍如何使用Python构建一个高效的爬虫系统，从TechCrunch获取结构化融资数据。我们将采用以下现代Python爬虫技术栈：首先确保安装以下依赖：bash 项目创建与结构 创建Scrapy项目：bash 项目目录结构如下：text 定义数据模型 在中定义融资新闻的数据结构：python 配置爬虫设置 在中添加以下配
力扣30 天 Pandas 挑战（3）---数据操作
qq_66660756的博客
07-29 1009
本文介绍了6道力扣Pandas简单题的解题思路：1) 177.第N高的薪水 - 通过去重排序获取第N高工资；2) 176.第二高薪水 - 类似177题的简化版；3) 184.部门最高薪员工 - 使用分组和合并查询部门最高薪；4) 178.分数排名 - 使用dense_rank()实现连续排名；5) 196.删除重复邮箱 - 通过排序和去重保留最小id记录；6) 1795.产品价格重构 - 使用melt()将宽表转为长表。这些题目涵盖了Pandas数据处理的基本操作，适合初学者练习数据清洗、转换和分析。
Redis 键值对操作详解：Python 实现指南
AI浩
07-29 971
场景推荐操作替代方案添加小数据SETHSET（对象）添加大数据HSET/MSET分批次添加添加临时数据SETEX删除小数据DELETEUNLINK删除大数据UNLINK无批量操作管道 + MSET/UNLINK单独命令添加操作使用set()添加单个键值对使用mset()批量添加多个键值对使用setex()添加带过期时间的键值对删除操作优先使用unlink()进行删除（尤其大型数据）仅在需要立即释放内存时使用delete()批量删除时结合管道提高效率。
Python Pandas.qcut函数解析与实战教程
皓月照山川的博客
07-27 791
想要将杂乱无章的连续数据转化为洞察力十足的离散等级吗？本篇文章将带你深入探索 Pandas 中实现“等频分箱”的利器——qcut 函数，彻底掌握数据分层的核心技巧。
Python快速入门(2025版)：常量、变量
iotzgq的博客
07-28 685
本文介绍了Python编程中常量和变量的核心概念。常量是固定不变的值（如数字100、圆周率3.14），用于组成运算表达式；变量则是可变的存储空间（如num1=100），用于临时保存数据以便后续处理。文章通过生活化类比（如购物篮）和编程示例，清晰区分了两者的用途与差异，并强调这是Python编程的重要基础。适合初学者快速理解基本概念，为后续学习打下基础。
Python游戏开发：Pygame全面指南与实战
LiuYiCheng123456的博客
07-29 886
Pygame是一个基于Python的开源游戏开发库，提供多媒体应用开发所需的图形、声音和输入功能。文章首先介绍了Pygame的特点、与其他游戏引擎的对比以及安装方法。然后详细讲解了创建游戏窗口的基础知识，包括初始化、主循环结构和基本绘图功能，并提供了简单绘图板的完整示例代码。最后介绍了图像处理与动画技术，涵盖图像加载、变换和动画实现原理，附有角色动画的实践示例。全文循序渐进地展示了使用Pygame开发2D游戏的核心技术要点。
Python Day19 时间模块 和 json模块 及例题分析
最新发布
ihghhfffv的博客
07-30 685
本文介绍了Python中常用的时间日期处理模块和JSON序列化操作。主要内容包括：1）uuid模块生成唯一标识符的不同方法（uuid1/3/4/5）；2）time模块的时间戳转换、时间元组操作及格式化；3）datetime模块的日期时间计算、时间差处理和格式化输出；4）copy模块的浅拷贝与深拷贝区别；5）json模块的数据序列化与反序列化，包括自定义类型处理。同时提供了常用日期计算示例（如获取最近7天、计算时间差、生成周日列表等）和JSON格式转换的实现方法，以及一个简单的日历显示函数。
基于Pygame的摩托车驾考模拟系统：架构设计与技术实现详解
nmdbbzcl的博客
07-29 1011
随着智能化教育的发展，传统的纸质考试正在向数字化、互动化转变。摩托车驾驶证考试作为交通安全教育的重要组成部分，需要一个既实用又高效的学习平台。本文将深入解析一个基于Python Pygame库开发的摩托车驾考科目一模拟考试系统，该系统不仅实现了完整的考试功能，还提供了分类训练、成绩统计、图片展示等多种学习辅助功能。功能模块具体功能技术实现题库管理支持txt格式题目导入，自动解析题目、选项、答案、解释文件I/O + 字符串处理考试模式模拟考试（随机100题）、分题型训练随机算法 + 分类过滤。
Scrapy爬取天气
04-27
<think>好的，用户想用Scrapy框架爬取天气数据。我需要根据他们提供的引用内容来组织回答。首先，引用1和2提到了创建项目、设置UA、编写爬虫和管道。引用3中的设置文件和数据库配置可能也相关，但用户可能只需要基本的天气爬取步骤。用户可能对Scrapy不太熟悉，所以步骤要详细。 首先，我应该从创建Scrapy项目开始，这是基础。然后修改settings.py，设置User-Agent和开启管道，这些在引用1、2、3都有提到。接下来是编写爬虫文件，需要确定目标网站，比如引用2中的例子，可能以中国天气网为例。需要分析页面结构，使用XPath或CSS选择器提取数据，定义Item类，如引用2中的WeatherItem。 然后处理数据存储，引用1提到了保存到CSV，引用3提到了数据库，但用户可能先需要简单的存储方式，比如CSV。管道部分的代码需要示范如何将数据写入文件。同时，注意引用4中可能有无关的广告内容，应忽略。 用户还可能遇到反爬机制，比如引用3提到的ROBOTSTXT_OBEY设置为False，需要提醒用户遵守网站规则。另外，引用中的豆瓣爬虫可能不相关，但数据存储部分可以参考。 最后，生成相关问题，比如性能优化、数据存储方式、处理动态网页等，帮助用户扩展知识。确保回答结构清晰，分步骤讲解，代码示例正确，符合用户需求。</think>以下是通过Scrapy框架爬取天气数据的详细步骤说明，结合引用内容中的技术要点整理： ### 一、创建Scrapy项目 1. 在命令行执行 `scrapy startproject weather_project` 2. 创建爬虫文件 `scrapy genspider weather example.com`（替换实际域名） ### 二、配置settings.py ```python USER_AGENT = 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36' ROBOTSTXT_OBEY = False # 谨慎使用，需遵守目标网站规则 ITEM_PIPELINES = { 'weather_project.pipelines.WeatherProjectPipeline': 300, } FEED_EXPORT_ENCODING = 'utf-8' # 解决中文乱码 ``` ### 三、定义数据模型（items.py） 参考引用[2]的Item定义： ```python import scrapy class WeatherItem(scrapy.Item): Date = scrapy.Field() # 日期 Temperature = scrapy.Field() # 温度 Weather = scrapy.Field() # 天气状况 Wind = scrapy.Field() # 风力风向 City = scrapy.Field() # 城市名称 ``` ### 四、编写爬虫文件（weather.py） 以中国天气网为例： ```python import scrapy from weather_project.items import WeatherItem class WeatherSpider(scrapy.Spider): name = 'weather' allowed_domains = ['weather.com.cn'] start_urls = ['http://www.weather.com.cn/weather/101280101.shtml'] def parse(self, response): items = [] city = response.xpath('//div[@class="crumbs fl"]//a[2]/text()').get() days = response.xpath('//ul[@class="t clearfix"]/li') for day in days: item = WeatherItem() item['City'] = city item['Date'] = day.xpath('./h1/text()').get() item['Weather'] = day.xpath('./p[@class="wea"]/text()').get() item['Temperature'] = '/'.join(day.xpath('./p[@class="tem"]//text()').getall()) item['Wind'] = day.xpath('./p[@class="win"]/i/text()').get() items.append(item) return items ``` ### 五、数据存储管道（pipelines.py） 参考引用[1]的CSV存储方式： ```python import csv class WeatherProjectPipeline: def open_spider(self, spider): self.file = open('weather.csv', 'a+', newline='', encoding='utf-8') self.writer = csv.writer(self.file) self.writer.writerow(['城市','日期','天气','温度','风力']) def process_item(self, item, spider): self.writer.writerow([ item['City'], item['Date'], item['Weather'], item['Temperature'], item['Wind'] ]) return item def close_spider(self, spider): self.file.close() ``` ### 六、运行爬虫 在命令行执行 `scrapy crawl weather -o weather.json`
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
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

打赏作者

Warm wolf

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
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