快捷導(dǎo)航

Python中Scrapy框架的入門教程分享

更新時間：2023年03月10日 10:00:13 作者：晉升閣

Scrapy是一個基于Python的Web爬蟲框架，可以快速方便地從互聯(lián)網(wǎng)上獲取數(shù)據(jù)并進行處理。本教程將介紹如何使用Scrapy框架來編寫一個簡單的爬蟲，從而讓您了解Scrapy框架的基本使用方法

前言

Scrapy是一個基于Python的Web爬蟲框架，可以快速方便地從互聯(lián)網(wǎng)上獲取數(shù)據(jù)并進行處理。它的設(shè)計思想是基于Twisted異步網(wǎng)絡(luò)框架，可以同時處理多個請求，并且可以使用多種處理數(shù)據(jù)的方式，如提取數(shù)據(jù)、存儲數(shù)據(jù)等。

本教程將介紹如何使用Scrapy框架來編寫一個簡單的爬蟲，從而讓您了解Scrapy框架的基本使用方法。

安裝Scrapy

首先，您需要在您的計算機上安裝Scrapy框架。您可以使用以下命令來安裝：

pip install scrapy

創(chuàng)建一個Scrapy項目

在安裝完Scrapy后，您可以使用以下命令來創(chuàng)建一個Scrapy項目：

scrapy startproject <project_name>

其中，<project_name>是您的項目名稱，可以自定義。執(zhí)行該命令后，Scrapy將在當(dāng)前目錄下創(chuàng)建一個新的文件夾，文件夾名稱為您指定的項目名稱。

在創(chuàng)建項目后，您將看到以下文件和文件夾：

project_name/
scrapy.cfg
project_name/
__init__.py
items.py
middlewares.py
pipelines.py
settings.py
spiders/
__init__.py

scrapy.cfg：Scrapy項目的配置文件。
project_name/：項目的Python模塊，您將編寫大部分的代碼在這里。
project_name/items.py：用于定義您要提取的數(shù)據(jù)項（即所謂的item）的Python模塊。
project_name/middlewares.py：中間件，用于修改請求和響應(yīng)，以及進行其他處理。
project_name/pipelines.py：用于定義數(shù)據(jù)的處理方式，如存儲到數(shù)據(jù)庫、輸出到文件等。
project_name/settings.py：用于存儲Scrapy項目的各種配置信息。
project_name/spiders/：用于存儲您編寫的爬蟲代碼的目錄。

創(chuàng)建一個爬蟲

接下來，我們將創(chuàng)建一個爬蟲。您可以使用以下命令來創(chuàng)建一個爬蟲：

cd project_name
scrapy genspider <spider_name> <start_url>

其中，<spider_name>是您的爬蟲名稱，<start_url>是您的爬蟲開始爬取的URL。執(zhí)行該命令后，Scrapy將在project_name/spiders/目錄下創(chuàng)建一個新的Python文件，文件名稱為您指定的爬蟲名稱。

在創(chuàng)建爬蟲后，您將看到以下Python文件：

import scrapy
 
 
class SpiderNameSpider(scrapy.Spider):
    name = 'spider_name'
    allowed_domains = ['domain.com']
    start_urls = ['http://www.domain.com/']
 
    def parse(self, response):
        pass

allowed_domains：可選項，用于限制爬取的域名。
start_urls：起始URL列表，爬蟲將從這些URL開始爬取。
parse：爬蟲的默認回調(diào)函數(shù)，用于處理響應(yīng)并提取數(shù)據(jù)。
name：爬蟲的名稱

例如，以下是一個簡單的爬蟲，用于從一個網(wǎng)站上提取文章的標(biāo)題和鏈接：

import scrapy
 
 
class MySpider(scrapy.Spider):
    name = 'myspider'
    allowed_domains = ['example.com']
    start_urls = ['http://www.example.com/articles']
 
    def parse(self, response):
        for article in response.css('div.article'):
            yield {
                'title': article.css('a.title::text').get(),
                'link': article.css('a.title::attr(href)').get()
            }
 
        next_page = response.css('a.next::attr(href)').get()
        if next_page is not None:
            yield response.follow(next_page, self.parse)

在該爬蟲中，我們使用了response.css方法來提取數(shù)據(jù)。具體來說，我們使用了response.css('div.article')來選取所有包含文章的div元素，然后使用了article.css('a.title::text')和article.css('a.title::attr(href)')來提取文章的標(biāo)題和鏈接。

此外，我們還使用了response.follow方法來跟蹤下一頁的鏈接。如果該鏈接存在，則我們會調(diào)用self.parse方法來處理下一頁的響應(yīng)。

當(dāng)然您也可以用不同的方法來定位元素，比如xpath等