爬虫实践：搭建定时任务与数据持久化

# 1. 爬虫基础知识回顾

### 1.1 什么是爬虫

爬虫是一种自动化程序，用于在互联网上获取信息的工具。它能够模拟人类对网页的访问，从网页中提取需要的信息，并将这些信息保存下来。

### 1.2 爬虫的工作原理

爬虫的工作原理是通过发送HTTP请求获取网页数据，然后解析网页内容，提取目标信息，并对信息进行处理和存储。爬虫首先获取初始的种子URL，然后根据设定的规则逐步解析网页，获取更多URL，并循环进行抓取、解析和存储的过程。

### 1.3 爬虫的应用场景

爬虫广泛应用于各种领域，如搜索引擎抓取网页、数据分析与挖掘、舆情监控、价格比较、信息聚合等。通过爬虫技术，可以快速、自动地获取大量的网络信息，为人们的工作和生活提供便利。

# 2. 搭建爬虫框架

在这一章中，我们将介绍如何搭建一个简单的爬虫框架，包括选择合适的爬虫框架、配置爬虫的种子URL和抓取规则以及编写爬虫代码。让我们一起来了解吧！

### 2.1 选择合适的爬虫框架

在选择爬虫框架时，我们需要考虑框架的易用性、扩展性和效率。目前比较流行的Python爬虫框架有Scrapy、BeautifulSoup、Requests等。下面我们以Python中的Scrapy为例进行讲解。

### 2.2 配置爬虫的种子URL和抓取规则

在使用Scrapy框架时，我们需要配置种子URL，即爬虫起始抓取的网页链接，以及抓取规则，包括如何解析网页内容、提取数据等。这些配置信息都可以在Scrapy的配置文件中进行设置。

# Scrapy配置文件示例

start_urls = ['http://example.com']  # 种子URL
rules = {
    'parse_item': {
        'title': 'h1::text',  # 提取标题
        'content': '.article-content::text'  # 提取内容
    }
}

### 2.3 编写爬虫代码

接下来，我们需要编写爬虫代码来实现网页的抓取和数据提取。在Scrapy框架中，我们可以定义一个Spider类，重写其parse方法来处理抓取到的网页内容，提取所需数据。

import scrapy

class MySpider(scrapy.Spider):
    name = 'myspider'
    def start_requests(self):
        for url in self.start_urls:
            yield scrapy.Request(url, callback=self.parse)
    def parse(self, response):
        item = {}
        item['title'] = response.css('h1::text').get()
        item['content'] = response.css('.article-content::text').get()
        yield item

通过以上步骤，我们就完成了一个简单的爬虫框架的搭建。在接下来的章节中，我们将继续介绍定时任务的概念和实践，敬请期待！

# 3. 定