深入学习 Scrapy 框架:从入门到精通的全面指南

深入学习 Scrapy 框架:从入门到精通的全面指南

引言

在数据驱动的时代,网络爬虫成为了获取信息的重要工具。Scrapy 是一个强大的 Python 爬虫框架,专为快速高效地提取网页数据而设计。本文将深入探讨 Scrapy 的使用,从基础知识到高级功能,配合实例和图示,帮助你全面掌握这个框架。
在这里插入图片描述

目录

  1. Scrapy 概述
  2. 环境准备
  3. 创建第一个 Scrapy 项目
  4. Scrapy 的核心组件
    • Spider
    • Item
    • Pipeline
    • Middleware
  5. 数据存储
  6. 处理动态网页
  7. 反爬虫机制及应对策略
  8. 实战案例:爬取某电商网站商品信息
  9. 总结与展望

1. Scrapy 概述

Scrapy 是一个开源的网络爬虫框架,提供了一整套的工具和库,帮助开发者快速构建高效的爬虫。它的主要特点包括:

  • 高效性:支持异步处理,能够快速抓取大量网页。
  • 灵活性:可以轻松扩展和定制。
  • 强大的数据处理能力:内置数据管道和中间件。

2. 环境准备

安装 Python

确保你的系统上安装了 Python 3.x。可以从 Python 官网 下载。

安装 Scrapy

使用 pip 安装 Scrapy:

pip install scrapy

3. 创建第一个 Scrapy 项目

使用 Scrapy 创建一个新的项目。打开终端并输入以下命令:

scrapy startproject myproject

这将创建一个名为 myproject 的新文件夹,包含以下结构:

myproject/scrapy.cfgmyproject/__init__.pyitems.pymiddlewares.pypipelines.pysettings.pyspiders/__init__.py

项目结构解析

  • scrapy.cfg:项目配置文件。
  • items.py:定义数据结构。
  • middlewares.py:中间件配置。
  • pipelines.py:数据处理管道。
  • settings.py:项目设置。
  • spiders/:存放爬虫的目录。

4. Scrapy 的核心组件

Spider

Spider 是 Scrapy 的核心组件,用于定义爬取逻辑。创建一个新的 Spider:

spiders 目录下创建一个名为 example_spider.py 的文件:

import scrapyclass ExampleSpider(scrapy.Spider):name = 'example'start_urls = ['http://example.com']def parse(self, response):self.log('Visited: ' + response.url)# 解析逻辑

Item

Item 用于定义数据结构。在 items.py 中定义:

import scrapyclass ProductItem(scrapy.Item):name = scrapy.Field()price = scrapy.Field()

Pipeline

Pipeline 用于处理抓取到的数据。在 pipelines.py 中定义:

class MyPipeline:def process_item(self, item, spider):# 数据处理逻辑return item

Middleware

Middleware 用于处理请求和响应。在 middlewares.py 中定义:

class MyMiddleware:def process_request(self, request, spider):# 请求处理逻辑return None

5. 数据存储

Scrapy 支持多种数据存储方式,包括 JSON、CSV 和数据库。以下是将数据存储为 JSON 文件的示例:

settings.py 中配置:

FEED_FORMAT = 'json'
FEED_URI = 'output.json'

6. 处理动态网页

对于使用 JavaScript 动态加载内容的网页,可以使用 Scrapy-Selenium。首先安装 Scrapy-Selenium:

pip install scrapy-selenium

settings.py 中添加配置:

DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {'scrapy_selenium.SeleniumMiddleware': 800
}

创建一个新的 Spider 使用 Selenium:

from scrapy_selenium import SeleniumRequestclass DynamicSpider(scrapy.Spider):name = 'dynamic'def start_requests(self):yield SeleniumRequest(url='http://example.com', callback=self.parse)def parse(self, response):# 解析逻辑

7. 反爬虫机制及应对策略

许多网站会采用反爬虫机制来防止数据被爬取。常见的策略包括:

  • IP 限制:限制同一 IP 的请求频率。
  • 验证码:要求用户输入验证码以验证身份。

应对策略

  • 使用代理:通过代理服务器更换 IP。
  • 设置请求头:伪装成浏览器请求。

示例代码

settings.py 中配置代理:

HTTP_PROXY = 'http://your_proxy:port'

在 Spider 中添加请求头:

def start_requests(self):headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}yield scrapy.Request(url='http://example.com', headers=headers, callback=self.parse)

8. 实战案例:爬取某电商网站商品信息

示例目标

爬取某电商网站的商品名称和价格。

示例代码

spiders 目录下创建 ecommerce_spider.py

import scrapy
from myproject.items import ProductItemclass EcommerceSpider(scrapy.Spider):name = 'ecommerce'start_urls = ['http://example-ecommerce.com/products']def parse(self, response):for product in response.css('div.product'):item = ProductItem()item['name'] = product.css('h2::text').get()item['price'] = product.css('span.price::text').get()yield item

运行爬虫

在项目根目录下运行爬虫:

scrapy crawl ecommerce

9. 总结与展望

本文详细介绍了 Scrapy 框架的基础知识、组件及实战案例。Scrapy 是一个功能强大的工具,适用于各种数据抓取需求。通过合理的配置和扩展,Scrapy 可以处理复杂的爬取任务。

进一步学习

  • 深入学习 Scrapy 的中间件和管道。
  • 探索 Scrapy 的扩展库,如 Scrapy-Redis。
  • 学习如何处理大规模数据和分布式爬虫。

希望这篇指南能帮助你快速上手 Scrapy 框架!如果你有任何问题或想法,欢迎在评论区留言。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/pingmian/59107.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

蓝桥杯 区间移位--二分、枚举

题目 代码 #include <stdio.h> #include <string.h> #include <vector> #include <algorithm> #include <iostream> using namespace std; struct node{ int a,b; }; vector<node> q; bool cmp(node x,node y){ return x.b <…

SpringBoot+VUE2完成WebSocket聊天(数据入库)

下载依赖 <!-- websocket --><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-websocket</artifactId></dependency><!-- MybatisPlus --><dependency><groupId>com.ba…

图文深入介绍Oracle DB link(一)

1. 引言&#xff1a; 本文图文深入介绍Oracle DB link&#xff0c;先介绍基本概念。 2.DB link的定义 数据库链接&#xff08;Database Link&#xff0c;简称 DB Link&#xff09;是 Oracle 数据库中的一个重要功能。它是一种在一个 Oracle 数据库实例中访问另一个 Oracle 数…

MoonBit 双周报 Vol.59:新增编译器常量支持,改进未使用警告,支持跨包函数导入...多个关键技术持续优化中!

2024-11-04 MoonBit更新 增加了编译期常量的支持。常量的名字以大写字母开头&#xff0c;用语法 const C ... 声明。常量的类型必须是内建的数字类型或 String。常量可以当作普通的值使用&#xff0c;也可以用于模式匹配。常量的值目前只能是字面量&#xff1a; const MIN_…

HTB:Shocker[WriteUP]

目录 连接至HTB服务器并启动靶机 1.How many TCP ports are listening on Shocker? 使用nmap对靶机TCP端口进行开放扫描 2.What is the name of the directory available on the webserver that is a standard name known for running scripts via the Common Gateway Int…

【算法赌场】SPFA算法

1.算法简介 SPFA 算法的全称是&#xff1a;Shortest Path Faster Algorithm&#xff0c;是西南交通大学 段凡丁 于 1994 年发表的论文中的名字。不过&#xff0c;段凡丁的证明是错误的&#xff0c;且在 Bellman-Ford 算法提出后不久&#xff08;1957 年&#xff09;已有队列优化…

YOLOv11改进策略【卷积层】| CGblock 内容引导网络 利用不同层次信息,提高多类别分类能力 (含二次创新)

一、本文介绍 本文记录的是利用CGNet中的CG block模块优化YOLOv11的目标检测网络模型。CG block通过局部特征提取器、周围环境提取器、联合特征提取器和全局环境提取器来提取局部特征、周围环境和全局环境信息,充分利用不同层次的信息。本文将其应用到v11中,并进行二次创新,…

并发编程(6)——future、promise、async,线程池

六、day6 今天学习如何使用std::future、std::async、std::promise。主要内容包括&#xff1a; 参考&#xff1a; https://llfc.club/category?catid225RaiVNI8pFDD5L4m807g7ZwmF#!aid/2Agk6II6SsiG8DwPawfXHsP4bUT https://github.com/Mq-b/ModernCpp-ConcurrentProgrammin…

力扣——另一个的子树(C语言)

1.题目&#xff1a; 给你两棵二叉树 root 和 subRoot 。检验 root 中是否包含和 subRoot 具有相同结构和节点值的子树。如果存在&#xff0c;返回 true &#xff1b;否则&#xff0c;返回 false 。二叉树 tree 的一棵子树包括 tree 的某个节点和这个节点的所有后代节点。tree …

【C++】对左值引用右值引用的深入理解(右值引用与移动语义)

&#x1f308; 个人主页&#xff1a;谁在夜里看海. &#x1f525; 个人专栏&#xff1a;《C系列》《Linux系列》 ⛰️ 天高地阔&#xff0c;欲往观之。 ​ 目录 前言&#xff1a;对引用的底层理解 一、左值与右值 提问&#xff1a;左值在左&#xff0c;右值在右&#xff1f;…

解决 ClickHouse 高可用集群中 VRID 冲突问题:基于 chproxy 和 keepalived 的实践分析

Part1背景描述 近期&#xff0c;我们部署了两套 ClickHouse 生产集群&#xff0c;分别位于同城的两个数据中心。这两套集群的数据保持一致&#xff0c;以便在一个数据中心发生故障时&#xff0c;能够迅速切换应用至另一个数据中心的 ClickHouse 实例&#xff0c;确保服务连续性…

B2C电商平台如何提升转化率 小程序商城如何做好运营

在竞争激烈的电商市场中&#xff0c;提升转化率是每个B2C电商平台的重要目标。转化率直接影响销售业绩和盈利能力&#xff0c;因此&#xff0c;了解如何优化用户体验、增强客户信任和提高购买动机是至关重要的。商淘云分享一些有效的策略&#xff0c;帮助B2C电商平台提升转化率…

慢SQL优化方向

口语化答案 为了优化慢 SQL 查询&#xff0c;我通常会从几个方面入手&#xff1a; 首先&#xff0c;我会检查查询语句本身。确保使用了合适的索引&#xff0c;避免全表扫描。比如&#xff0c;在WHERE、JOIN或ORDER BY子句中涉及的列上创建索引&#xff0c;这样可以大大提升查…

智能合约中的AI应用

在智能合约中引入人工智能&#xff08;AI&#xff09;技术可以提升自动化、智能化和数据处理能力&#xff0c;从而在多个领域中带来创新应用。智能合约是指运行在区块链网络上的自动执行程序&#xff0c;可以通过预先设定的规则进行交易或事件触发。将AI与智能合约结合可以使合…

RK3568平台开发系列讲解(字符设备驱动篇)Linux设备分类

🚀返回专栏总目录 文章目录 一、字符设备(是以字节为单位进行输入输出)二、块设备:块设备是以块为单位进行输入输出三、网络设备沉淀、分享、成长,让自己和他人都能有所收获!😄 一、字符设备(是以字节为单位进行输入输出) 串口、鼠标 字符设备没有固定的大小,也没…

STM32Fxx读写eeprom(AT24C16)

一.I2C 协议简介 I2C 通讯协议 (Inter &#xff0d; Integrated Circuit) 是由 Phiilps 公司开发的&#xff0c;由于它引脚少&#xff0c;硬件实现简单&#xff0c;可扩展性强&#xff0c;不需要 USART、CAN 等通讯协议的外部收发设备&#xff0c;现在被广泛地使用在系统内多个…

GitHub每日最火火火项目(11.4)

twentyhq/twenty&#xff1a;“twentyhq/twenty”致力于打造一个由社区驱动的现代版 Salesforce 替代品。在企业管理软件领域&#xff0c;Salesforce 一直占据着重要地位&#xff0c;但可能存在一些成本高、定制性有限等问题。这个项目使用 TypeScript 语言开发&#xff0c;旨在…

idea使用Translation插件实现翻译

1.打开idea&#xff0c;settings&#xff0c;选择plugins&#xff0c;搜索插件Translation&#xff0c;安装 2.选择翻译引擎 3.配置引擎&#xff0c;以有道词典为例 3.1 获取应用ID&#xff0c;应用秘钥 3.1.1 创建应用 点击进入有道智云控制台 3.1.2 复制ID和秘钥 3.2 idea设…

torch.from_numpy()和torch.tensor()区别

torch.from_numpy()和torch.tensor()都可以用于创建PyTorch张量&#xff0c;但它们有以下区别&#xff1a; 1. 数据共享与内存占用 torch.from_numpy()&#xff1a;这个函数创建的PyTorch张量与原始numpy数组共享相同的数据内存。这意味着&#xff0c;如果修改了numpy数组中的…

【论文精读】LPT: Long-tailed prompt tuning for image classification

&#x1f308; 个人主页&#xff1a;十二月的猫-CSDN博客 &#x1f525; 系列专栏&#xff1a; &#x1f3c0;论文精读_十二月的猫的博客-CSDN博客 &#x1f4aa;&#x1f3fb; 十二月的寒冬阻挡不了春天的脚步&#xff0c;十二点的黑夜遮蔽不住黎明的曙光 目录 1. 摘要 2. …