settings.py 和pipelines.py不需要编写代码么

作为一个AI语言模型，我认为settings.py和pipelines.py需要编写代码。settings.py是Django项目的配置文件，其中需要指定数据库连接信息、静态文件存放位置、中间件等等，这些都需要手动编写。pipelines.py是scrapy框架中的管道文件，可以对爬取到的数据进行清洗和存储等操作，需要根据具体需求编写相应的代码。虽然有些配置和实现可以用默认值或者第三方库，但是为了更好地掌握项目和满足项目需求，编写代码是必要的。

相关问题

Scrapy项目中的settings.py文件， 正确的导出管道和导出格式

在Scrapy项目中，您需要在settings.py文件中指定导出管道和导出格式。以下是一些示例设置：

1. 导出到CSV文件：

FEED_FORMAT = 'csv'
FEED_URI = 'output.csv'

2. 导出到JSON文件：

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

3. 导出到XML文件：

FEED_FORMAT = 'xml'
FEED_URI = 'output.xml'

您还需要在settings.py文件中启用导出管道。默认情况下，Scrapy会为您启用一些管道，但如果您需要自定义管道，则需要手动启用它们。以下是一个示例：

ITEM_PIPELINES = {
    'myproject.pipelines.MyPipeline': 300,
    'scrapy.exporters.XmlItemExporter': 400,
}

在上面的示例中，'myproject.pipelines.MyPipeline'是您自定义的管道，'scrapy.exporters.XmlItemExporter'是Scrapy的内置XML导出器。您可以根据需要添加或删除管道。

请注意，FEED_FORMAT和FEED_URI的值取决于您要导出的数据类型和文件名。您还可以使用其他参数来进一步自定义导出设置，例如FEED_EXPORT_ENCODING和FEED_EXPORT_FIELDS。有关更多信息，请参阅Scrapy文档。

1. 利用Scrapy对接Seleniumr的方法实现爬取网站(新浪财经上海A股股票) 的股票信息，将爬取到的数据保存到csv文件并输出。爬取的数据包括：代码，名称，最新价，买入，卖出，昨收，今开，最高，最低，成交量/手，成交额/万，振幅，换手率，市净率，市盈率，总股本，流通股。爬取网址：https://vip.stock.finance.sina.com.cn/mkt/#sh_a 要求如下： (1) 创建Scrapy项目，命名为Stock，并在PyCharm中打开。 (2) 在items.py文件中，创建一个StockItem类添加Item数据； (3) 使用模板创建一个爬虫stock.py文件； (4) 在stock.py文件中，修改url地址和parse方法爬取数据； (5) 在middleware.py中添加process_request方法使用Selenium爬取网站信息； (6) 在settings.py文件中，添加管道信息、下载器信息，以及默认的请求头信息。 (7) 运行“scrapy crawl stock -o stock.csv”命令输出信息到文件。

很高兴为您解答这个问题！这里是实现该需求的步骤：

步骤1：创建Scrapy项目

在命令行中输入以下命令创建一个名为Stock的Scrapy项目：

scrapy startproject Stock

步骤2：创建StockItem类

在Stock/Stock/items.py文件中，添加以下代码：

import scrapy

class StockItem(scrapy.Item):
    code = scrapy.Field()
    name = scrapy.Field()
    latest_price = scrapy.Field()
    buy = scrapy.Field()
    sell = scrapy.Field()
    pre_close = scrapy.Field()
    today_open = scrapy.Field()
    highest = scrapy.Field()
    lowest = scrapy.Field()
    volume = scrapy.Field()
    turnover = scrapy.Field()
    amplitude = scrapy.Field()
    turnover_rate = scrapy.Field()
    pb_ratio = scrapy.Field()
    pe_ratio = scrapy.Field()
    total_shares = scrapy.Field()
    circulation_shares = scrapy.Field()

步骤3：创建爬虫stock.py文件

在Stock/Stock/spiders/目录下创建一个名为stock.py的文件，并添加以下代码：

import scrapy
from Stock.items import StockItem

class StockSpider(scrapy.Spider):
    name = 'stock'
    allowed_domains = ['vip.stock.finance.sina.com.cn']
    start_urls = ['https://vip.stock.finance.sina.com.cn/mkt/#sh_a']

    def parse(self, response):
        for row in response.xpath('//table[@id="dataTable"]/tbody/tr'):
            item = StockItem()
            item['code'] = row.xpath('td[1]/a/text()').get()
            item['name'] = row.xpath('td[2]/a/text()').get()
            item['latest_price'] = row.xpath('td[3]/text()').get()
            item['buy'] = row.xpath('td[4]/text()').get()
            item['sell'] = row.xpath('td[5]/text()').get()
            item['pre_close'] = row.xpath('td[6]/text()').get()
            item['today_open'] = row.xpath('td[7]/text()').get()
            item['highest'] = row.xpath('td[8]/text()').get()
            item['lowest'] = row.xpath('td[9]/text()').get()
            item['volume'] = row.xpath('td[10]/text()').get()
            item['turnover'] = row.xpath('td[11]/text()').get()
            item['amplitude'] = row.xpath('td[12]/text()').get()
            item['turnover_rate'] = row.xpath('td[13]/text()').get()
            item['pb_ratio'] = row.xpath('td[14]/text()').get()
            item['pe_ratio'] = row.xpath('td[15]/text()').get()
            item['total_shares'] = row.xpath('td[16]/text()').get()
            item['circulation_shares'] = row.xpath('td[17]/text()').get()
            yield item

步骤4：添加Selenium中间件

在Stock/Stock/middleware.py文件中，添加以下代码：

from selenium import webdriver
from scrapy.http import HtmlResponse
from selenium.webdriver.chrome.options import Options

class StockDownloaderMiddleware(object):
    def __init__(self):
        chrome_options = Options()
        chrome_options.add_argument('--headless')
        chrome_options.add_argument('--disable-gpu')
        self.browser = webdriver.Chrome(chrome_options=chrome_options)

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

    def __del__(self):
        self.browser.close()

步骤5：添加管道和下载器

在Stock/Stock/settings.py文件中，添加以下代码：

ITEM_PIPELINES = {
   'Stock.pipelines.StockPipeline': 300,
}

DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {
   'Stock.middlewares.StockDownloaderMiddleware': 543,
}

步骤6：添加默认请求头

在Stock/Stock/settings.py文件中，添加以下代码：

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'

步骤7：运行爬虫并输出结果

在命令行中输入以下命令运行爬虫并输出结果：

scrapy crawl stock -o stock.csv

这样，就完成了对新浪财经上海A股股票信息的爬取并将结果保存到csv文件中。