Scrapy爬虫

博客介绍了Scrapy框架,它用于爬取网站数据、提取结构性数据,可用于数据挖掘等程序。还说明了网络爬虫是抓取特定网站网页HTML数据的程序,抓取网页类似深度或广度遍历。最后介绍了Scrapy框架的安装,需用pip,且要先安装Twisted模块库。

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  • Scrapy框架是一个为了爬取网站数据,提取结构性数据而编写的应用框架。 可以应用在包括数据挖掘,信息处理或存储历史数据等一系列的程序中。
  • 所谓网络爬虫,就是一个在网上随处或定向抓取数据的程序,当然,这种说法不够专业,更专业的描述就是,抓取特定网站网页的HTML数据。
  • 抓取网页的一般方法是定义一个入口页面,然后页面上都会有其他页面的URL,于是从当前页面获取到这些URL加入到爬虫的抓取队列中,然后进入到新页面后再递归的进行上述的操作,其实说来就跟深度遍历或广度遍历一样。
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Scrapy框架的安装

  • 由于Scrapy框架不是Python的标准模块,因此我们需要使用pip完成Scrapy模块的本地下载和安装,这个过程很简单,只需在Dos控制台执行以下命令即可(特别强调,先安装 Twisted模块库):
C:\> pip install Twisted-18.4.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl  // 先安装,否则直接安装scrapy会报错
C:\> pip install –U scrapy

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### Scrapy 爬虫的构建与运行 Scrapy 是一个功能强大且高效的网络爬虫框架,能够用于多种数据采集任务。以下是关于如何使用 Scrapy 创建和运行网络爬虫的具体说明。 #### 1. 安装 Scrapy 在开始之前,需要确保已安装 Pythonpip 工具。可以通过以下命令安装 Scrapy: ```bash pip install scrapy ``` #### 2. 创建 Scrapy 项目 创建一个新的 Scrapy 项目是构建爬虫的第一步。可以在终端中执行如下命令来初始化一个名为 `myproject` 的项目[^3]: ```bash scrapy startproject myproject ``` 这将在当前目录下生成一个文件夹 `myproject`,其中包含了必要的配置文件和模板代码。 #### 3. 配置 Spider 文件 进入刚刚创建的项目目录并打开 `spiders` 子目录下的 `.py` 文件(默认为空)。在此处定义具体的爬虫逻辑。例如,假设要抓取某个网站上的文章标题,则可以编写如下代码: ```python import scrapy class ExampleSpider(scrapy.Spider): name = 'example' # 爬虫名称 allowed_domains = ['example.com'] # 允许访问的域名列表 start_urls = ['https://www.example.com/'] # 初始请求地址 def parse(self, response): titles = response.css('h1::text').getall() # 提取页面中的 h1 文本内容 for title in titles: yield {'title': title} # 将结果作为字典返回 ``` 上述代码展示了如何通过 CSS 选择器提取网页中的 `<h1>` 标签内的文本,并将其保存为 JSON 数据[^1]。 #### 4. 运行爬虫 完成 Spider 编写之后,在项目根目录下运行以下命令启动爬虫: ```bash scrapy crawl example -o output.json ``` 此命令会调用名为 `example` 的爬虫并将输出保存至本地文件 `output.json` 中[^2]。 #### 5. 扩展功能——分布式爬虫 如果希望进一步提升效率或者应对大规模的数据需求,还可以引入 Redis 来实现分布式的任务调度。借助于第三方插件 **Scrapy-Redis** ,可以轻松搭建基于 Redis 的分布式架构[^4]: - 添加依赖项:`pip install scrapy-redis redis` - 修改 settings.py 文件启用相应中间件和服务端口设置。 --- ### 总结 以上介绍了从环境搭建到实际操作的一系列流程,帮助理解怎样运用 Scrapy 实现基本及高级别的网络爬虫开发工作流。
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