scrapy爬虫项目实战网站

有很多网站可以用于 scrapy 爬虫项目实战，以下是一些常用的网站：

1. 爬取新闻网站：可以爬取像新浪新闻、腾讯新闻、网易新闻等大型新闻网站，获取最新的新闻信息。

2. 爬取电商网站：可以爬取像淘宝、京东、天猫等大型电商网站，获取商品信息、价格、评论等数据。

3. 爬取社交媒体网站：可以爬取像微博、知乎、豆瓣等社交媒体网站，获取用户信息、帖子信息、评论等数据。

4. 爬取论坛网站：可以爬取像百度贴吧、天涯论坛、猫扑论坛等大型论坛网站，获取帖子信息、评论等数据。

5. 爬取视频网站：可以爬取像优酷、爱奇艺、腾讯视频等大型视频网站，获取视频信息、评论等数据。

以上是一些常用的 scrapy 爬虫项目实战网站，当然还有很多其他类型的网站可以用于实战，具体可以根据自己的需求进行选择。

相关问题

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。

scrapy爬虫项目实战豆瓣

本篇文章将介绍如何使用Scrapy框架实现豆瓣电影的爬虫项目。

1. 创建Scrapy项目

首先，我们需要安装Scrapy框架。在命令行中输入以下命令：

pip install scrapy

安装完成后，我们可以使用以下命令创建一个Scrapy项目：

scrapy startproject douban

这个命令将创建一个名为“douban”的目录，其中包含了Scrapy项目的基本文件结构。

2. 定义Item

在Scrapy中，Item是我们要爬取的数据的容器。在这个项目中，我们需要定义一个Item来存储每部电影的信息。

在“douban”目录下创建一个名为“items.py”的文件，并在其中添加以下代码：

import scrapy

class DoubanItem(scrapy.Item):
    title = scrapy.Field()
    score = scrapy.Field()
    director = scrapy.Field()
    actors = scrapy.Field()
    release_date = scrapy.Field()

上述代码定义了一个名为“DoubanItem”的Item，包含了电影的标题、评分、导演、演员和上映日期等信息。每个字段都是一个Scrapy框架的Field对象。

3. 定义Spider

在Scrapy中，Spider是用来爬取网站的核心。在这个项目中，我们需要定义一个Spider来爬取豆瓣电影的信息。

在“douban”目录下创建一个名为“spiders”的文件夹，并在其中创建一个名为“douban_spider.py”的文件。在这个文件中，我们需要定义一个名为“DoubanSpider”的Spider类，代码如下：

import scrapy
from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule
from scrapy.linkextractors import LinkExtractor
from douban.items import DoubanItem

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

    rules = (
        Rule(LinkExtractor(allow=r'https://movie.douban.com/top250\?start=\d+'), callback='parse_item', follow=True),
    )

    def parse_item(self, response):
        item = DoubanItem()
        for movie in response.xpath('//div[@class="info"]'):
            item['title'] = movie.xpath('div[@class="hd"]/a/span[@class="title"]/text()').extract_first()
            item['score'] = movie.xpath('div[@class="bd"]/div[@class="star"]/span[@class="rating_num"]/text()').extract_first()
            item['director'] = movie.xpath('div[@class="bd"]/p/text()').re_first(r'导演:\s+(.*)')
            item['actors'] = movie.xpath('div[@class="bd"]/p/text()').re_first(r'主演:\s+(.*)')
            item['release_date'] = movie.xpath('div[@class="bd"]/p/text()').re_first(r'(\d{4}-\d{2}-\d{2})\(.*\)')
            yield item

上述代码定义了一个名为“DoubanSpider”的Spider类。在这个Spider中，我们首先定义了爬取的起始URL和允许爬取的域名。

接着，我们使用了一个名为“rules”的元组来定义了爬取规则。在这个项目中，我们只需要爬取豆瓣电影Top250页面中的信息，因此我们使用了一个名为“LinkExtractor”的链接提取器，用来提取所有Top250页面的URL。并且我们将回调函数设置为“parse_item”，表示每个页面都会调用这个函数进行处理。

最后，我们定义了一个名为“parse_item”的回调函数，用来解析每个Top250页面中的电影信息。在这个函数中，我们首先创建了一个名为“DoubanItem”的Item对象，用来存储电影信息。

接着，我们使用XPath表达式来提取每个电影的标题、评分、导演、演员和上映日期等信息，并将这些信息存储到“DoubanItem”对象中。

最后，我们使用“yield”语句将这个Item对象传递给Scrapy框架，表示这个Item对象已经被处理完成。

4. 运行爬虫

在“douban”目录下，在命令行中输入以下命令来运行爬虫：

scrapy crawl douban

运行完成后，爬虫会自动爬取豆瓣电影Top250页面中的信息，并将这些信息存储到名为“douban.csv”的文件中。

至此，我们已经成功地使用Scrapy框架实现了豆瓣电影的爬虫项目。