引言

Scrapy是一个用Python编写的开源、功能强大的网络爬虫框架，专为网页抓取和数据提取设计。它允许开发者高效地从网站上抓取所需的数据，并通过一系列可扩展和可配置的组件来处理这些数据。Scrapy框架的核心组成部分包括：

• Scrapy Engine（引擎）: 负责控制数据流，协调各个组件之间的交互，实现爬虫的逻辑。
• Scheduler（调度器）: 负责管理待抓取的请求队列，决定下一个要抓取的请求是什么。
• Downloader（下载器）: 负责处理调度器传来的请求，获取网页内容，并将其传递给Spider处理。
• Spiders（爬虫）: 自定义类，定义了如何解析下载回来的网页内容，并提取结构化数据（Items）。每个Spider负责处理一个或一组特定的网站或页面结构。
• Item Pipeline（项目管道）: 数据处理的流水线，负责处理Spider提取的数据，进行清洗、验证、去重、存储等操作。每个项目经过一系列的Pipeline组件，直至处理完成。
• Middlewares（中间件）: 分为请求/响应中间件和Spider中间件，位于引擎和其他组件之间，可以全局地处理请求、响应或改变数据流向，提供了高度的灵活性和可扩展性。

Scrapy的特点和优势包括：

易于使用和部署: 提供了命令行工具简化了项目的创建、运行和管理。

灵活性和可扩展性: 设计为高度模块化，可以很容易地自定义或替换组件以满足特定需求。

高性能: 基于Twisted异步网络库，支持并发下载，能够高效处理大量请求。

广泛的应用场景: 适用于数据挖掘、价格监控、市场研究、搜索引擎优化等领域。

Scrapy通过定义良好的API和组件模型，使得开发者能够快速构建复杂的爬虫，同时保持代码的整洁和可维护性。

本篇文章爬取豆瓣网站top250电影  参考b站视频

【1小时学会爬取豆瓣热门电影，快速上手Scrapy爬虫框架，python爬虫快速入门！】 https://www.bilibili.com/video/BV18a411777v/?share_source=copy_web&vd_source=70bc998418623a0cee8f4ac32d696e49

一、在命令窗口中使用命令创建一个scrapy项目

首先我们进行安装有scrapy框架的虚拟环境下的scripts目录下，用scrapy startproject项目名称，来创建一个scrapy爬虫项目。

在希望scrapy项目放置位置的文件夹下运行如下命令：

scrapy startproject douban_spider

在pycharm编辑器打开改项目，生成的项目结构如下：

二、在items.py文件中定义字段

这些字段用来临时存储我们要去抓取的结构化数据，方便后面保数据到其他地方，比如数据库或者本地文本之类。

Item文件编写

• Item是保存爬取到的数据的容器；其使用方法和Python字典类似，并且提供了额外保护机制来避免拼写错误导致的未定义字段错误。
• 以豆瓣电影Top250 为例，我们需要抓取每一步电影的名字，电影的评分以及电影的评分人数。
• 豆瓣电影 Top 250 (douban.com)

# Define here the models for your scraped items
#
# See documentation in:
# https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/items.htmlimport scrapyclass DoubanSpiderItem(scrapy.Item):# define the fields for your item here like:# name = scrapy.Field()title = scrapy.Field()  # 电影名字star = scrapy.Field()   # 评分critical = scrapy.Field()   # 评分人数pass

三、在piplines.py中存储自己的数据，我们在此存储为csv格式

• 我们准备把分析提取出来的结构化数据存储为csv格式。首先在piplines文件中创建一个类，在该类的构造函数中创建一个文件对象，然后在process_item函数中做数据存储处理（编码成utf-8格式），最后关闭文件。

piplines.py文件代码如下：

class DoubanSpiderPipeline:def __init__(self):self.file = open("d:/douban.csv", "wb")def process_item(self, item, spider):str = item['title'].encode('utf-8') + b',' + item['star'].encode('utf-8') + b',' + item['critical'].encode('utf-8') + b'\n'self.file.write(str)return itemdef close_spider(self, spider):self.file.close()

四、爬虫逻辑文件编写

把每个文件都配置好之后，就可以自己写一个逻辑处理文件，在spiders目录下创建一个douban.py文件，在改文件中我们写业务逻辑处理，主要是爬取，解析，把解析的内容结构化等等。

# encoding:utf-8
import scrapy
from scrapy.spiders import CrawlSpider
from scrapy.http import Request
from scrapy.selector import Selector
from douban_spider.items import DoubanSpiderItem# 定义一个类 继承
class Douban(CrawlSpider):name = "douban"  # 爬虫项目名allowed_domains = ['douban.com']  # 爬取的域名start_urls = ['https://movie.douban.com/top250']  # 爬取的页面网址# 请求是分布式的def start_requests(self):for url in self.start_urls:yield Request(url=url, callback=self.parse)def parse(self, response):item = DoubanSpiderItem()selector = Selector(response)Movies = selector.xpath('//div[@class="info"]')for eachMovie in Movies:title = eachMovie.xpath('div[@class="hd"]/a/span/text()').extract()[0]star = eachMovie.xpath('div[@class="bd"]/div/span[@class="rating_num"]/text()').extract()[0]critical = eachMovie.xpath('div[@class="bd"]/div/span/text()').extract()[1]item['title'] = titleitem['star'] = staritem['critical'] = criticalyield itemnextLink = selector.xpath('//span[@class="next"]/a/@href').get()# 确保nextLink有效且不是最后一页if nextLink and 'javascript:void(0)' not in nextLink:# 注意处理相对路径if not nextLink.startswith(('http:', 'https:')):nextLink = response.urljoin(nextLink)yield Request(url=nextLink, callback=self.parse)

运行程序

得到的csv文件如下：

*Settings文件编写

• 该文件不是必须要编写，我们完全可以把配置放在其他相应的文件中，比如headers放在页面逻辑抓取文件中，文件或数据库配置放在Pipeline文件中等等。

*如果需要转存到数据库方法

import csv
import mysql.connector
from mysql.connector import Error# MySQL数据库连接参数
db_config = {'host': '127.0.0.1',  # 数据库主机地址'user': 'root',  # 数据库用户名'password': '021211',  # 数据库密码'database': 'douban'  # 数据库名称
}# CSV文件路径
csv_file_path = 'd:/douban.csv'try:# 连接到MySQL数据库connection = mysql.connector.connect(**db_config)if connection.is_connected():db_info = connection.get_server_info()print(f"Successfully connected to MySQL Server version {db_info}")cursor = connection.cursor()columns = ["title", "star", "critical"]  # 替换为你的列名# 读取CSV文件并插入数据with open(csv_file_path, mode='r', encoding='utf-8') as file:csv_reader = csv.reader(file)next(csv_reader) for row in csv_reader:placeholders = ', '.join(['%s'] * len(row))query = f"INSERT INTO douban_spider ({', '.join(columns)}) VALUES ({placeholders})"cursor.execute(query, tuple(row))# 提交事务connection.commit()print(f"{cursor.rowcount} rows were inserted successfully.")except Error as e:print(f"Error while connecting to MySQL: {e}")
finally:# 关闭连接if connection.is_connected():cursor.close()connection.close()print("MySQL connection is closed.")