Scrapy 爬虫教程：从原理到实战

一、Scrapy框架简介

Scrapy是一个由Python开发的高效网络爬虫框架，用于从网站上抓取数据并提取结构化信息。它采用异步IO处理请求，能够同时发送多个请求，极大地提高了爬虫效率。

二、Scrapy运行原理

Scrapy主要由以下组件构成：

• 引擎(Scrapy Engine): 控制数据流在系统中所有组件间的流动，并在相应动作发生时触发事件。
• 调度器(Scheduler): 用来接收引擎发过来的请求，压入队列中，并在引擎再次请求的时候返回。
• 下载器(Downloader): 用于下载网页内容，并将网页内容返回给引擎，下载器是建立在twisted这个高效的异步模型上的。
• 爬虫(Spiders): 爬虫是主要干活的，用于从特定的网页中提取自己需要的信息，即所谓的实体(Item)。用户也可以从中提取出链接，让Scrapy继续抓取下一个页面。
• 项目管道(Item Pipelines): 负责处理爬虫从网页中抽取的实体，主要的功能是持久化实体、验证实体的有效性、清除不需要的信息。

三、入门指南

3.1 安装Scrapy

pip install scrapy

3.2 使用Scrapy

1. 创建一个Scrapy项目：

   scrapy startproject myproject

2. 生成一个爬虫：

   scrapy genspider myspider example.com

3. 编写爬虫代码：在spiders目录下的myspider.py中编写。

   scrapy crawl qb     # qb爬虫的名字

4. 运行爬虫：

   scrapy crawl myspider

四、基本步骤

1. 选择目标网站：确定要爬取的网站。
2. 定义要抓取的数据：通过Scrapy Items定义数据结构。
3. 编写提取数据的Spider：使用XPath或CSS选择器提取网页数据。
4. 执行Spider，获取数据：运行爬虫，抓取网页数据。
5. 数据存储：通过Item Pipeline将数据保存到文件或数据库。

五、目录文件说明

• scrapy.cfg: 项目配置文件。
• myproject/: 项目Python模块。
  • items.py: 定义目标文件。
  • middlewares.py: 中间件文件。
  • pipelines.py: 项目管道文件。
  • settings.py: 项目设置文件。
  • spiders/: 存储爬虫代码目录。

六、Scrapy Shell

Scrapy Shell是一个交互式终端，用于调试和测试XPath或CSS表达式。

七、案例实战：爬取站酷数据

7.1 案例说明

爬取站酷首页推荐的item信息，包括封面图片链接、标题、类型、人气、评论数和推荐人数。

7.2 文件配置

1. settings.py: 设置LOG级别、请求头、启用管道等。
2. item.py: 定义ZcoolItem类，包含要抓取的数据字段。

7.3 页面数据提取

在spiders/zc.py中编写爬虫代码，使用XPath提取数据。

7.4 翻页实现批量数据采集

通过定位下一页按钮或构建新的URL实现翻页。

7.5 数据存储

在pipelines.py中编写ZcoolPipeline类，将数据存储到CSV文件中。

7.6 程序运行

运行爬虫，检查数据抓取结果。

7.7 总结

通过实战案例巩固Scrapy的基础知识，为进阶学习做好准备。

八、注意事项

• 遵守网站的robots.txt规则。
• 控制爬取频率，避免给目标网站带来过大压力。
• 使用代理IP、User-Agent轮换等技术防止被封禁。
• 对于大规模爬取，考虑使用Scrapyd进行分布式爬取。