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Scrapy项目实战：新手从入门到上手指南

标签：

Python 爬虫

概述

本文详细介绍了如何从零开始搭建Scrapy环境并编写简单的爬虫项目，涵盖了Scrapy的基本架构、组件配置以及实战演练。通过具体示例代码，新手可以快速上手掌握Scrapy项目实战。

Scrapy简介与环境搭建

Scrapy是什么

Scrapy 是一个高度模块化的开源爬虫框架，用于从网站上抓取数据。它被广泛应用于数据提取、网络爬虫、网页自动化等场景。Scrapy设计之初就考虑到了可维护性和扩展性，通过不同的组件如Spider、Item、Pipeline等实现不同的功能，使得开发者能够专注于业务逻辑的实现而无需过多关注底层实现。

Scrapy的基本架构

Scrapy采用异步模型来处理网络请求，其主要组件包括:

Spider：定义爬虫行为（例如请求哪个URL，提取哪些数据）。
Item：定义爬取的数据结构。
Item Pipeline：对爬取的数据进行清洗、验证或存储。
Downloader：负责发起网络请求。
Scheduler：管理待爬取的请求队列。
Downloader Middlewares：在下载器和Spiders之间提供了更多的灵活性。
7..
Spider Middleware：在Scrapy引擎和Spiders之间提供了更多的灵活性。
Scrapy Shell：交互式命令行环境，方便调试。

开发环境搭建

为了搭建Scrapy开发环境，首先需要安装Python。以下是安装步骤：

下载Python并安装。推荐使用Python 3.8及以上版本。
安装Scrapy。在命令行中运行以下命令安装：
```
pip install scrapy
```
安装虚拟环境工具virtualenv或venv，以避免项目间环境冲突。
```
pip install virtualenv
```

创建一个虚拟环境并激活。

virtualenv my_env
source my_env/bin/activate  # 在Windows上，使用 `my_env\Scripts\activate`

快速上手Scrapy的第一个项目

通过Scrapy shell快速上手，以一个简单的新闻网站爬虫为例。

创建一个新的Scrapy项目。
```
scrapy startproject my_first_project
```

导航到新项目目录并创建一个新的Spider。

cd my_first_project
scrapy genspider my_first_spider example.com

编辑生成的Spider文件，定义基础抓取逻辑。

import scrapy

class MyFirstSpider(scrapy.Spider):
   name = 'my_first_spider'
   allowed_domains = ['example.com']
   start_urls = [
       'http://example.com'
   ]

   def parse(self, response):
       for title in response.css('title'):
           yield {'title_text': title.get()}

运行爬虫。
```
scrapy crawl my_first_spider
```

通过以上步骤，用户可以快速创建并运行一个简单的Scrapy爬虫。

Scrapy的基本组件与配置

Scrapy的项目结构

Scrapy项目的标准目录结构：

my_first_project/
├── my_first_project/
│   ├── __init__.py
│   ├── items.py
│   ├── middlewares.py
│   ├── pipelines.py
│   ├── settings.py
│   └── spiders/
│       └── my_first_spider.py
├── scrapy.cfg
└── requirements.txt

主要组件介绍

Spider

功能：定义爬虫的行为，如从哪个URL开始抓取，抓取哪些数据。

示例代码：

import scrapy

class MyAnotherSpider(scrapy.Spider):
  name = 'my_another_spider'
  allowed_domains = ['example.org']
  start_urls = ['http://example.org']

  def parse(self, response):
      for item in response.css('div.item'):
          yield {
              'title': item.css('h2 a::text').get(),
              'link': item.css('h2 a::attr(href)').get(),
              'desc': item.css('p::text').get()
          }

Item

功能：定义爬取的数据结构。

示例代码：

class MyItem(scrapy.Item):
  title = scrapy.Field()
  link = scrapy.Field()
  desc = scrapy.Field()

Pipeline

功能：对爬取的数据进行处理，如清洗、验证或存储。

示例代码：

class MyPipeline(object):
  def process_item(self, item, spider):
      if not item['title']:
          raise DropItem("Missing title in %s" % item)
      return item

配置文件设置

Scrapy的配置可以通过settings.py文件来控制。例如，开启或关闭日志记录，设置下载延迟等。

示例代码：

FEED_FORMAT = 'jsonlines'
FEED_URI = 'results.jsonl'
LOG_LEVEL = 'WARNING'
DOWNLOAD_DELAY = 0.5

基本的爬虫编写

编写简单的网页爬虫

编写一个简单的爬虫，从一个网页上提取所有链接和标题。

示例代码：

import scrapy

class SimpleSpider(scrapy.Spider):
  name = 'simple_spider'
  allowed_domains = ['example.net']
  start_urls = ['http://example.net']

  def parse(self, response):
      for link in response.css('a'):
          yield {
              'href': link.attrib['href'],
              'text': link.attrib['text']
          }

使用XPath和CSS选择器

XPath 和 CSS 选择器是Scrapy中两种常用的语法，用于从HTML中提取数据。

示例XPath：

response.xpath('//div[@class="item"]/h2/a/text()').get()

示例CSS：

response.css('div.item h2 a::text').get()

捕捉和处理异常

处理爬虫过程中出现的异常。

示例代码：

import scrapy

class ExceptionSpider(scrapy.Spider):
  name = 'exception_spider'
  allowed_domains = ['example.com']
  start_urls = ['http://example.com']

  def parse(self, response):
      try:
          yield {
              'data': response.css('div.missing').get()
          }
      except Exception as e:
          print(f'出现异常：{e}')
          pass

数据存储与处理

数据存储方式

Scrapy支持多种数据存储方式，如CSV、JSON、数据库等。

示例代码（保存为JSON）：

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

Pipeline的使用

使用Pipeline对爬取的数据进行清洗和格式化。

示例代码：

class MyCustomPipeline(object):
  def process_item(self, item, spider):
      item['title'] = item['title'].strip()
      return item

数据清洗与格式化

清洗数据，去除不必要的字符或格式化数据。

示例代码：

def clean_data(self, text):
  return text.replace('\n', '').strip()

class MySpider(scrapy.Spider):
  def parse(self, response):
      cleaned_text = self.clean_data(response.css('body::text').get())
      yield {'cleaned_text': cleaned_text}

进阶功能与技巧

模拟登录和请求头设置

模拟登录和设置请求头信息。

示例代码：

import scrapy

class LoginSpider(scrapy.Spider):
  name = 'login_spider'
  allowed_domains = ['example.com']

  def start_requests(self):
      return [scrapy.FormRequest('http://example.com/login',
                                 formdata={'username': 'test', 'password': 'test'},
                                 callback=self.logged_in)]

  def logged_in(self, response):
      if 'Login failed' in response.text:
          self.log("Login failed")
      else:
          yield scrapy.Request('http://example.com/protected',
                               callback=self.parse_page)

  def parse_page(self, response):
      for item in response.css('div.item'):
          yield {
              'title': item.css('h2 a::text').get(),
              'link': item.css('h2 a::attr(href)').get(),
              'desc': item.css('p::text').get()
          }

中间件的使用

中间件允许在请求和响应之间插入额外的处理逻辑。

示例代码：

class MyCustomMiddleware(object):
  def process_request(self, request, spider):
      if not request.meta.get('proxy'):
          request.meta['proxy'] = 'http://proxy.example.com'
      return request

处理动态网页和JavaScript渲染

对于动态网页，使用scrapy-playwright等库来渲染JavaScript。

示例代码：

pip install scrapy-playwright

import scrapy
from scrapy_playwright.page import PageMethod

class DynamicSpider(scrapy.Spider):
  name = 'dynamic_spider'
  allowed_domains = ['example.com']
  start_urls = ['http://example.com']

  def start_requests(self):
      yield scrapy.Request('http://example.com',
                           callback=self.parse,
                           meta=dict(
                               playwright=True,
                               playwright_page_methods=[
                                   PageMethod('wait_for_selector', 'div.item')
                               ]
                           ))

  def parse(self, response):
      for item in response.css('div.item'):
          yield {
              'title': item.css('h2 a::text').get(),
              'link': item.css('h2 a::attr(href)').get(),
              'desc': item.css('p::text').get()
          }

项目实战演练

实际项目案例分析

根据具体的项目需求，选择合适的爬虫组件和策略。比如抓取特定的新闻网站，可以编写一个Spider来抓取新闻标题、链接和发布时间。

示例代码：

# items.py
import scrapy

class NewsItem(scrapy.Item):
  title = scrapy.Field()
  link = scrapy.Field()
  pub_date = scrapy.Field()

# spiders/example_spider.py
import scrapy

from my_project.items import NewsItem

class ExampleSpider(scrapy.Spider):
  name = 'example_spider'
  allowed_domains = ['example.com']
  start_urls = ['http://example.com']

  def parse(self, response):
      for news in response.css('div.post'):
          item = NewsItem()
          item['title'] = news.css('h2 a::text').get()
          item['link'] = news.css('h2 a::attr(href)').get()
          item['pub_date'] = news.css('.pub_date::text').get()
          yield item

搭建个人Scrapy项目

搭建一个完整的Scrapy项目，包括定义Spider、处理数据格式和存储。

示例代码：

# items.py
import scrapy

class NewsItem(scrapy.Item):
  title = scrapy.Field()
  link = scrapy.Field()
  pub_date = scrapy.Field()

# spiders/example_spider.py
import scrapy

from my_project.items import NewsItem

class ExampleSpider(scrapy.Spider):
  name = 'example_spider'
  allowed_domains = ['example.com']
  start_urls = ['http://example.com']

  def parse(self, response):
      for news in response.css('div.post'):
          item = NewsItem()
          item['title'] = news.css('h2 a::text').get()
          item['link'] = news.css('h2 a::attr(href)').get()
          item['pub_date'] = news.css('.pub_date::text').get()
          yield item

项目优化与维护

持续优化和维护爬虫，确保其能够高效且稳定地运行。这包括定期更新Spider代码以适应网站结构的变化，优化数据存储策略，以及监控爬虫性能并及时调整配置。

监控爬虫性能：
- 使用Scrapy自带的命令行工具来监控爬虫。
- 通过设置LOG_LEVEL来控制日志输出级别。
- 通过scrapy stats命令获取爬虫运行统计信息。
优化爬虫性能：
- 使用DOWNLOAD_DELAY来避免请求过于频繁。
- 利用CONCURRENT_REQUESTS_PER_DOMAIN和CONCURRENT_REQUESTS_PER_IP控制并发数量。
- 采用合适的请求头设置，如User-Agent和Accept-Language，以模拟真实浏览器的行为。

示例代码：

# settings.py
DOWNLOAD_DELAY = 0.5
CONCURRENT_REQUESTS_PER_DOMAIN = 16
CONCURRENT_REQUESTS_PER_IP = 16
USER_AGENT = 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36'
ACCEPT_LANGUAGE = 'en-US,en;q=0.9,zh-CN;q=0.8,zh;q=0.7'

通过以上步骤和示例代码，新手可以快速从Scrapy的入门到上手，并掌握基本和进阶的功能。希望这些内容能帮助你构建强大的网络爬虫，高效地抓取需要的数据！

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