scrapy中间件爬取下厨房

Scrapy是一个强大的Python网络爬虫框架，它允许用户构建复杂的、分布式的数据抓取系统。在Scrapy中，中间件（Middleware）是一组处理请求和响应的函数，它们位于爬虫与下载器之间，可以用于对HTTP请求和响应进行各种操作，如添加头信息、处理cookies、重试失败的请求等。

如果你想用Scrapy爬取下厨房这类网站的数据，你可以设置中间件来定制爬取流程。例如，你可以编写一个中间件来：

1. **User-Agent选择器**：模拟浏览器发送请求，避免被网站识别为机器人而拒绝服务。
2. **登录和授权处理**：如果需要登录才能访问某些内容，可以创建中间件管理会话或cookie。
3. **数据清洗**：解析响应后，通过中间件过滤掉无关的信息，只保留你需要的部分。
4. **错误处理**：处理可能出现的网络异常，比如超时、连接失败等，并自动调整策略或重试。

设置中间件通常涉及自定义`DownloaderMiddleware`和`SpiderMiddleware`类，并在Scrapy项目配置文件`settings.py`中启用它们。记得遵循网站的Robots.txt协议，并尊重其反爬虫策略。

相关问题

scrapy 爬虫中间件爬取百度首页

好的，这里提供一个通过 Scrapy 中间件爬取百度首页的示例代码。

1. 创建 Scrapy 项目

scrapy startproject baidu
cd baidu

2. 创建爬虫文件

scrapy genspider baidu_spider www.baidu.com

3. 编写中间件

在 `middlewares.py` 文件中编写中间件代码，如下所示：

from scrapy import signals
from scrapy.http import HtmlResponse
from selenium import webdriver


class BaiduDownloaderMiddleware:
    def __init__(self):
        self.driver = webdriver.Chrome()

    def process_request(self, request, spider):
        self.driver.get(request.url)
        html = self.driver.page_source
        return HtmlResponse(url=request.url, body=html.encode('utf-8'), encoding='utf-8', request=request)

    def __del__(self):
        self.driver.quit()

这里使用了 Selenium 和 ChromeDriver 来模拟浏览器访问百度首页，并将返回的页面源码封装成 HtmlResponse 类型，传递给爬虫进行解析。

4. 在 settings.py 文件中启用中间件

DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {
    'baidu.middlewares.BaiduDownloaderMiddleware': 543,
}

5. 编写爬虫代码

import scrapy


class BaiduSpider(scrapy.Spider):
    name = 'baidu_spider'
    start_urls = ['https://www.baidu.com']

    def parse(self, response):
        title = response.xpath('//title/text()').get()
        print(title)

6. 运行爬虫

scrapy crawl baidu_spider

运行爬虫后，可以看到输出了百度首页的标题。

需要注意的是，由于百度首页有反爬机制，如果使用普通的 requests 或者 scrapy 爬虫访问，可能会被拦截。这里使用了 Selenium 和 ChromeDriver 来模拟浏览器访问，可以规避这个问题。

scrapy 循环爬取

### 回答1：
可以使用 Scrapy 的循环爬取功能来实现循环爬取。具体实现方法如下：

1. 在 Scrapy 项目的 settings.py 文件中设置 DOWNLOAD_DELAY 参数，可以控制爬虫请求页面的时间间隔，避免被封 IP。

2. 在 Scrapy 项目的 spider 中重载 start_requests 方法，在其中编写循环爬取的逻辑。例如，可以使用 for 循环遍历需要爬取的页面 URL，然后使用 scrapy.Request 发起请求。

下面是一个示例代码：

import scrapy

class MySpider(scrapy.Spider):
    name = 'myspider'

    def start_requests(self):
        urls = [
            'http://www.example.com/page1',
            'http://www.example.com/page2',
            # ...
        ]
        for url in urls:
            yield scrapy.Request(url=url, callback=self.parse)

    def parse(self, response):
        # 解析页面内容
        pass

在上面的代码中，我们重载了 start_requests 方法，使用 for 循环遍历需要爬取的页面 URL，并使用 scrapy.Request 发起请求。在请求返回后，Scrapy 会自动调用 parse 方法来解析页面内容。

注意，在编写循环爬取的代码时，需要注意爬虫的爬取速度，以避免被封 IP 或者对网站造成过大的负担。可以通过设置 DOWNLOAD_DELAY 参数来控制请求的时间间隔。

### 回答2：
Scrapy是一个强大的Python框架，用于构建和管理网络爬虫。循环爬取是指在同一个爬取任务中多次执行爬取过程，以获取一系列相关的数据。

要实现循环爬取，我们可以使用Scrapy的调度器来管理爬取请求和响应的流程。以下是一个用Scrapy实现循环爬取的简单示例：

1. 首先，在Scrapy项目的Spider文件夹中创建一个新的爬虫脚本。

2. 在脚本中定义一个Spider类，继承自scrapy.Spider，并定义一个name属性，用于标识爬虫。

3. 在Spider类中定义一个start_requests方法，用于生成最初的爬取请求。在该方法中，可以使用yield语句返回一个Request对象。

4. 在start_requests方法中，可以指定需要爬取的初始网页，并通过callback参数指定一个回调方法，用于处理响应数据。

5. 在回调方法中，可以解析页面并提取所需的数据。同时，可以使用yield语句返回更多的Request对象，以触发更多的爬取请求。

6. 在回调方法的末尾，可以编写逻辑代码来判断是否继续爬取。如果条件满足，可以通过yield语句返回一个Request对象，实现循环爬取的效果。

7. 在settings.py文件中，可以配置一些Scrapy相关的参数，如爬取延迟、并发数等。

8. 最后，在命令行中运行scrapy crawl命令，指定要运行的爬虫名称，即可开始循环爬取过程。

通过以上步骤，我们可以使用Scrapy框架实现循环爬取的功能。需要注意的是，编写爬取逻辑时要注意处理异常情况，以确保爬虫能够正常运行并避免被目标网站封禁。另外，合理设置爬取延迟和并发数等参数也是优化爬虫性能的关键。

### 回答3：
Scrapy 是一个强大的 Python 爬虫框架，它可以对网页进行高效率的抓取和处理。在使用 Scrapy 进行循环爬取时，可以使用以下方法：

1. 使用 start_urls:
在 Scrapy 中，可以在 Spider 类中定义一个 start_urls 列表，包含需要爬取的起始网址。 Scrapy 会自动根据这个列表中的网址进行循环爬取。可以在 start_requests() 函数中对每一个起始网址执行一个 Request 请求，然后返回一个 Response 对象，解析网页内容并提取所需信息。

2. 使用 yield scrapy.Request:
使用 yield scrapy.Request 方法可以在爬取过程中生成新的请求，并指定回调函数进行处理。在回调函数中，可以解析网页内容，并提取所需的数据。然后，可以通过 yield 语句返回新的 Request 对象，继续进行下一次爬取。

3. 使用 scrapy.Spider.crawl():
Scrapy 还提供了一个 crawl() 方法，可以用于设定爬取规则和循环爬取。通过扩展 Spider 类，并覆盖其 crawl() 方法，可以定义循环爬取的逻辑。在 crawl() 方法中，可以使用 crawl(self, *args, **kwargs) 进行调用，并传递需要的参数，实现循环爬取的功能。

总结起来，Scrapy 提供了多种方法来实现循环爬取。可以利用 start_urls 列表、yield scrapy.Request 方法以及覆盖 Spider 类的 crawl() 方法，来定义爬取规则和实现循环爬取的逻辑。这些方法都可以帮助我们在使用 Scrapy 进行爬虫时，实现高效的循环爬取功能。