Scrapy爬取北京公交车信息beijing.8684.cn/（大数据采集与预处理）

Scrapy是一个强大的Python网络爬虫框架，它允许开发者高效地抓取网站数据。针对北京公交车实时信息的网页如beijing.8684.cn，你可以使用Scrapy进行如下步骤：

1. **项目初始化**：首先，创建一个新的Scrapy项目并命名为`bus_info_scraper`，然后进入项目目录。

scrapy startproject bus_info_scraper
cd bus_info_scraper

2. **定义下载器中间件**：为了模拟浏览器行为，可能需要设置User-Agent和Cookies等请求头，可以创建一个自定义下载器中间件（DownloaderMiddleware）来处理。

3. **编写spider**：在`bus_info_scraper/spiders`文件夹下，创建一个名为`bus_spider.py`的文件，定义`BusSpider`类，继承自`Scrapy.Spider`。在这个类中，你需要解析HTML来定位公交信息的元素，如站点、路线、发车时间等。这通常通过使用XPath或CSS选择器完成。

from scrapy.spiders import Spider
from scrapy.http import Request

class BusSpider(Spider):
    name = 'bus_spider'
    start_urls = ['http://beijing.8684.cn/bus_line_all.html']

    def parse(self, response):
        # 使用选择器提取数据
        buses_data = response.xpath(...)  # 这里填写实际的 XPath 或 CSS 选择器
        for bus in buses_data:
            yield {
                'route': bus.xpath(...).get(),
                'stations': bus.xpath(...).getall(),
                'departure_times': bus.xpath(...).getall(),
            }
            
        # 解析下一页链接，如果有分页
        next_page = response.css('a.next::attr(href)').get()
        if next_page is not None:
            yield Request(url=response.urljoin(next_page), callback=self.parse)

4. **数据存储**：配置Pipeline，将抓取的数据保存到数据库（如MySQL、MongoDB）、CSV文件或者分布式存储系统（如Redis、Hadoop HDFS）。

5. **运行爬虫**：最后，在项目的`settings.py`中启用爬虫，然后运行命令`scrapy crawl bus_spider`开始获取数据。