scrapy爬虫讲解
时间: 2023-10-24 08:10:13 浏览: 46
Scrapy是一个Python编写的开源网络爬虫框架,它可以用于抓取网站并从中提取结构化的数据。Scrapy框架分为Spider爬虫和CrawlSpider(规则爬虫),本篇文章主要介绍Spider爬虫的使用。在实现Scrapy爬虫项目时,最核心的类就是Spider类了,它定义了如何爬取某个网站的流程和解析方式。简单来讲,Spider要做的事就是确定爬取的URL,发送请求,获取响应并解析响应内容。Scrapy还提供了一些中间件,如下载中间件、爬虫中间件等,可以方便地对请求和响应进行处理。同时,Scrapy还支持异步处理和分布式爬取,可以大大提高爬取效率。如果你想学习Scrapy爬虫,可以先了解Python基础和HTTP协议,然后学习Scrapy框架的基本使用和相关中间件的使用。<<引用>>提供了一篇Scrapy爬虫实例讲解,可以作为学习的参考。
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scrapy京东爬虫讲解
Scrapy 是一个用于爬取网站数据并提取结构化数据的 Python 框架。下面我将向你介绍如何使用 Scrapy 爬取京东商品信息。
1. 创建 Scrapy 项目
首先,我们需要在终端中使用以下命令创建一个新的 Scrapy 项目:
```
scrapy startproject jd_spider
```
该命令会创建一个名为 jd_spider 的目录,其中包含 Scrapy 项目的基本结构。
2. 定义数据模型
接下来,我们需要定义一个数据模型来存储爬取到的数据。在 jd_spider 目录下,我们创建一个名为 items.py 的文件,并在其中定义一个 Item 类,用于存储商品信息。例如:
```
import scrapy
class ProductItem(scrapy.Item):
name = scrapy.Field()
price = scrapy.Field()
image_urls = scrapy.Field()
images = scrapy.Field()
```
该类定义了商品的名称、价格、图片 URL 和图片数据的字段。这些字段将在后面的爬虫中使用。
3. 编写爬虫
在 Scrapy 中,爬虫是一个 Spider 类的子类,用于定义如何爬取和解析网页。在 jd_spider 目录下,我们创建一个名为 jd_spider.py 的文件,并在其中定义一个名为 JDSpider 的 Spider 类。例如:
```
import scrapy
from jd_spider.items import ProductItem
class JDSpider(scrapy.Spider):
name = "jd"
allowed_domains = ["jd.com"]
start_urls = [
"https://search.jd.com/Search?keyword=python&enc=utf-8&suggest=2.def.0.V16&wq=python&pvid=d9c6d0cae4f94d9dbd62a3a30f8b5b27"
]
def parse(self, response):
products = response.xpath('//div[@id="J_goodsList"]/ul/li')
for product in products:
item = ProductItem()
item['name'] = product.xpath('div/div[@class="p-name"]/a/em/text()').extract_first().strip()
item['price'] = product.xpath('div/div[@class="p-price"]/strong/i/text()').extract_first()
item['image_urls'] = [product.xpath('div/div[@class="p-img"]/a/img/@data-lazy-img').extract_first()]
yield item
```
该类定义了爬虫的名称、允许的域名和起始 URL。在 parse 方法中,我们使用 XPath 表达式提取商品信息,并生成 ProductItem 对象并 yield 出去。
4. 启动爬虫
在终端中切换到 jd_spider 目录,并使用以下命令启动爬虫:
```
scrapy crawl jd -o products.csv
```
该命令会启动 jd 爬虫,并将爬取到的数据保存到名为 products.csv 的 CSV 文件中。
以上就是使用 Scrapy 爬取京东商品信息的基本步骤。当然,还有很多高级功能可以帮助我们更好地爬取和处理数据。
讲解一下scrapy框架
Scrapy是一个基于Python的开源网络爬虫框架,它可以自动化地爬取互联网上的数据并且可以根据自己的需求进行定制化的配置。Scrapy使用了Twisted异步网络框架来加速网络爬取的速度,同时也支持多线程和分布式爬取,可以大大提升爬取效率。
Scrapy的主要组成部分包括:
1. Scrapy Engine:负责整个框架的调度和控制,包括处理Spider产生的请求和数据,并将数据存储到Item Pipeline中。
2. Spider:定义了如何爬取某个网站的规则,包括如何发送请求、如何解析和处理响应等。
3. Item Pipeline:负责对Spider爬取到的数据进行处理、清洗、去重等操作,并将处理后的数据存储到数据库或文件中。
4. Downloader:负责下载Spider发送的请求,并将响应返回给Spider进行处理。
5. Middleware:负责对Spider发送的请求和响应进行处理,例如修改请求头、设置代理等。
通过使用Scrapy框架,我们可以轻松地编写出高效、可扩展、易维护的网络爬虫,并且可以通过配置定制化的操作来满足自己的需求。