如何创建一个scrapy项目

Scrapy项目的步骤如下：
1. 打开命令行工具，进入你想要创建项目的目录。
2. 运行命令：scrapy startproject 项目名，例如：scrapy startproject tencentSpider。
3. 进入项目目录：cd 项目名，例如：cd tencentSpider。
4. 生成一个具体的爬虫文件：scrapy genspider 爬虫名 网站域名，例如：scrapy genspider yaowang www.yaowang.com。

相关问题

vscode创建一个scrapy项目

好的，以下是在 VS Code 中创建一个 Scrapy 项目的步骤：

1. 打开 VS Code，按下 Ctrl+Shift+P 进入命令面板，输入 “Terminal: Create New Integrated Terminal”，回车打开终端面板。

2. 在终端中输入以下命令来安装 Scrapy：

pip install scrapy

3. 创建一个 Scrapy 项目，可以在终端中输入以下命令：

scrapy startproject <project_name>

其中，`<project_name>` 是你想要创建的项目名称。

4. 在 VS Code 的资源管理器中，找到你刚刚创建的 Scrapy 项目，可以看到以下文件夹和文件：

- scrapy.cfg
- <project_name>
  - __init__.py
  - items.py
  - middlewares.py
  - pipelines.py
  - settings.py
  - spiders
    - __init__.py

5. 创建一个爬虫，在终端中输入以下命令：

cd <project_name>
scrapy genspider <spider_name> <start_url>

其中，`<spider_name>` 是你想要创建的爬虫名称，`<start_url>` 是你想要爬取的网站的起始 URL。

6. 在 VS Code 的资源管理器中，找到刚刚创建的爬虫文件，可以看到以下文件内容：

import scrapy


class <SpiderName>Spider(scrapy.Spider):
    name = '<spider_name>'
    allowed_domains = ['<domain>']
    start_urls = ['<start_url>']

    def parse(self, response):
        pass

7. 编写爬虫代码，在 `parse` 方法中编写爬虫逻辑。

至此，你已经成功地在 VS Code 中创建了一个 Scrapy 项目并编写了一个爬虫。

编写程序，创建一个Scrapy项目爬取网站豆瓣电影Top 250（https://movie.douban.com/top250）中的所有页面的电影名称、描述和评分，并存储到.csv文件中。编写软件为pycharm，浏览器为Edge

好的，以下是具体步骤：

1. 在PyCharm中创建一个新的Scrapy项目，命名为douban_movie。

2. 在命令行中使用以下命令安装Selenium和Edge驱动程序：

   pip install selenium

3. 在项目的settings.py文件中，将ROBOTSTXT_OBEY设置为False，以便我们可以爬取所有页面：

   ROBOTSTXT_OBEY = False

4. 在项目的spiders文件夹中创建一个新的Spider，命名为douban_spider.py。在该文件中，我们需要导入Selenium和Scrapy的相关模块：

   from scrapy import Spider
   from selenium import webdriver
   from scrapy.selector import Selector
   from scrapy.http import Request
   from time import sleep

5. 在Spider类中，我们需要定义start_requests()函数来启动我们的爬虫。在该函数中，我们使用Selenium打开Edge浏览器，然后使用while循环来爬取每一页：

   class DoubanSpider(Spider):
       name = 'douban_spider'
       allowed_domains = ['movie.douban.com']
       start_urls = ['https://movie.douban.com/top250']

       def start_requests(self):
           self.driver = webdriver.Edge()
           self.driver.get(self.start_urls[0])
           while True:
               sel = Selector(text=self.driver.page_source)
               movies = sel.xpath('//div[@class="info"]')
               for movie in movies:
                   title = movie.xpath('div[@class="hd"]/a/span/text()').extract_first()
                   description = movie.xpath('div[@class="bd"]/p/text()').extract_first().strip()
                   rating = movie.xpath('div[@class="bd"]/div[@class="star"]/span[@class="rating_num"]/text()').extract_first()
                   yield {'Title': title, 'Description': description, 'Rating': rating}
               next_page = self.driver.find_element_by_xpath('//span[@class="next"]/a')
               if not next_page:
                   break
               sleep(3)
               next_page.click()

在while循环中，我们首先使用Scrapy的Selector模块从当前页面中选择所有电影。然后，我们使用XPath表达式从每个电影中提取标题、描述和评分。最后，我们使用yield关键字将这些数据发送给Scrapy的pipeline进行处理。

在循环的末尾，我们使用Selenium的find_element_by_xpath()函数查找下一页的链接。如果没有找到下一页，我们会退出循环。否则，我们使用click()函数单击下一页的链接，并让程序休眠3秒钟，以等待新页面加载。

6. 最后，我们可以在settings.py文件中添加以下配置，将数据保存到.csv文件中：

   FEED_FORMAT = 'csv'
   FEED_URI = 'douban_movies.csv'

这将使Scrapy将所有数据保存到名为douban_movies.csv的文件中。

7. 运行我们的爬虫，我们只需要在命令行中输入以下命令：

   scrapy crawl douban_spider

这将启动我们的爬虫并开始爬取所有页面。在爬取完成后，我们可以在项目的根目录中找到douban_movies.csv文件，其中包含所有电影的名称、描述和评分。