scrapy爬取学校通知公告详细步骤，并用文本文件保存

Scrapy是一个强大的Python网络爬虫框架，用于高效地抓取网页数据。以下是使用Scrapy爬取学校通知公告并将其保存到文本文件的基本步骤：

1. **安装Scrapy**:
首先确保已经安装了Python，然后通过pip安装Scrapy：

   pip install scrapy

2. **创建一个新的Scrapy项目**:
运行命令创建一个新的Scrapy项目，例如命名为`school_notice_crawler`：

   scrapy startproject school_notice_crawler

3. **定义Spider**:
在`school_notice_crawler/spiders`目录下创建一个名为`school_notice_spider.py`的文件，定义爬虫规则：

   import scrapy

   class SchoolNoticeSpider(scrapy.Spider):
       name = "school_notice"
       start_urls = ['http://your_school_website/notification']  # 替换为实际的学校通知页面URL

       def parse(self, response):
           notice_links = response.css('a.post-link')  # CSS选择器假设通知链接在'a'标签内
           for link in notice_links:
               yield {
                   'title': link.css('h2::text').get(),  # 提取标题
                   'content': link.attrib['href'],  # 提取链接地址作为内容
               }
               yield response.follow(link, self.parse_details)  # 跟随链接获取详细信息

       def parse_details(self, response):
           # 根据响应提取更详细的公告内容（如使用XPath或其他CSS选择器）
           detailed_content = response.css('div.post-content').get()
           yield {
               'post': detailed_content,
           }

4. **设置下载中间件**:
如果需要登录或者处理cookies，可以配置下载管理器。不过这里假设直接访问公开页。

5. **运行爬虫**:
在命令行中进入项目目录，然后运行`scrapy crawl school_notice`启动爬虫。爬虫会开始抓取并存储数据。

6. **保存数据**:
爬虫抓取的数据将默认保存在`school_notice_crawler/items`目录下的`items.json`文件中，每个公告作为一个item。若要保存为文本文件，可以在`parse`函数里修改：

   with open('notices.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
       for item in items:
           f.write(f"{item['title']}:\n{item['content']}\n\n")

这样数据就会写入`notices.txt`文件中。

7. **停止爬虫**:
当所有链接抓取完成后，你可以结束爬虫进程。