scrapy爬虫和requests爬虫有什么区别

Scrapy 和 Requests 都是常用的 Python 爬虫工具，但它们有一些区别。

1. 架构：Scrapy 是一个完整的爬虫框架，它提供了整个爬虫流程的管理和控制。它有自己的调度器、中间件和管道等组件，可以更好地管理请求、解析和存储数据。而 Requests 是一个简单的 HTTP 库，用于发送 HTTP 请求和处理响应，但它并不提供整个爬虫流程的管理。

2. 异步性能：Scrapy 使用异步网络库 Twisted 来实现非阻塞的请求处理，可以同时发送多个请求并处理响应，从而提高爬取效率。而 Requests 是同步的，每次发送请求都需要等待响应返回才能继续下一步操作。

3. 功能扩展：Scrapy 提供了丰富的功能扩展机制，可以通过编写中间件、管道等扩展组件来实现自定义的功能，比如自动翻页、自动登录等。Requests 则相对简单，提供了基本的请求和响应处理功能，如果需要更复杂的功能需要自行实现。

4. 学习曲线：Scrapy 的学习曲线相对较陡峭，因为它是一个完整的框架，需要掌握其整个工作流程和各个组件的使用。而 Requests 则非常简单易用，上手和学习成本较低。

总的来说，如果需要开发大规模、高效率的爬虫项目，或者需要自定义功能的扩展，可以选择使用 Scrapy。如果只是进行简单的 HTTP 请求和响应处理，或者对爬虫项目规模较小，可以选择使用 Requests。

相关问题

爬取三国演义将requests爬虫转化为scrapy爬虫代码

以下是将requests爬虫转化为Scrapy爬虫的步骤：

1. 创建一个新的Scrapy项目：在命令行中输入“scrapy startproject 项目名称”来创建一个新的Scrapy项目。

2. 创建一个新的Spider：在命令行中输入“scrapy genspider 爬虫名称 爬取网址”来创建一个新的Spider。

3. 在Spider中定义start_urls：在Spider的代码中，定义一个start_urls列表，其中包含要爬取的网址。

4. 在Spider中定义parse方法：在Spider的代码中，定义一个parse方法，用于解析网页并提取所需的数据。

5. 在settings.py中启用管道：在settings.py文件中，启用ITEM_PIPELINES并设置要使用的管道。

6. 在管道中定义处理程序：在管道的代码中，定义一个处理程序，用于处理从Spider中提取的数据。

7. 运行Scrapy爬虫：在命令行中输入“scrapy crawl 爬虫名称”来运行Scrapy爬虫。

下面是一个示例代码，展示如何将requests爬虫转化为Scrapy爬虫：

import scrapy

class ThreeKingdomsSpider(scrapy.Spider):
    name = 'three_kingdoms'
    start_urls = ['http://www.threekingdoms.com/']

    def parse(self, response):
        # 解析网页并提取所需的数据
        title = response.css('h1::text').get()
        content = response.css('div.content::text').get()

        # 将提取的数据存储到字典中
        data = {'title': title, 'content': content}

        # 将数据发送到管道进行处理
        yield data

scrapy爬虫项目实战

好的，下面我来介绍一下Scrapy爬虫项目实战。

Scrapy是一个Python编写的高效、快速的Web爬虫框架，用于抓取Web站点并从中提取结构化数据。Scrapy提供了强大的基于XPath和CSS选择器的数据提取功能，支持异步处理和分布式爬虫等功能，可以轻松地应对大规模的Web爬取任务。

下面是一个Scrapy爬虫项目实战的示例：

1.创建一个Scrapy项目

在命令行中输入以下命令：

scrapy startproject tutorial

这将创建一个名为“tutorial”的Scrapy项目，并在该项目的目录中创建一些默认文件和目录。

2.定义一个Spider

在Scrapy中，Spider是一个用于定义如何执行爬取操作的类。它定义了如何请求URL、如何解析响应、如何跟踪链接等操作。

在tutorial/spiders目录下创建一个Python文件，命名为quotes_spider.py。在该文件中定义一个名为QuotesSpider的Spider类：

import scrapy

class QuotesSpider(scrapy.Spider):
    name = "quotes"

    def start_requests(self):
        urls = [
            'http://quotes.toscrape.com/page/1/',
            'http://quotes.toscrape.com/page/2/',
        ]
        for url in urls:
            yield scrapy.Request(url=url, callback=self.parse)

    def parse(self, response):
        page = response.url.split("/")[-2]
        filename = f'quotes-{page}.html'
        with open(filename, 'wb') as f:
            f.write(response.body)
        self.log(f'Saved file {filename}')

这个Spider类定义了一个start_requests()方法，用于生成初始请求，以及一个parse()方法，用于解析响应并提取数据。

3.运行Spider

在命令行中进入项目目录，并输入以下命令：

scrapy crawl quotes

这将启动名为“quotes”的Spider，并开始爬取指定的URL。在爬取过程中，Scrapy将会输出日志信息，以及保存提取的数据。

以上就是一个简单的Scrapy爬虫项目实战示例，你可以根据实际需求进行修改和扩展。