Python Scrapy框架实现网络爬虫教程

"本资源介绍了如何使用Python的Scrapy框架实现网络爬虫，具体包括创建项目、定义数据模型（items.py）以及设置数据处理管道（pipelines.py）。在items.py中，定义了爬取目标——中国知网文章的字段，如文章名称、关键词和摘要。在pipelines.py中，实现了将抓取的数据存储到JSON文件和MySQL数据库中的功能。" 在网络爬虫领域，Python的Scrapy框架是一个高效且强大的工具，特别适合进行大规模网页抓取。在本实例中，首先通过`scrapy startproject cnki_new`命令创建了一个名为`cnki_new`的新Scrapy项目。这个命令会生成一个基础的项目结构，包含多个核心组件，如`settings.py`、`spiders`目录等。 在`items.py`文件中，定义了一个名为`CnkiNewItem`的类，用于描述爬虫要抓取的数据模型。`article_name`、`article_abstract`和`article_keyword`分别对应文章的名称、摘要和关键词，它们都是Scrapy的Field对象，用于存储爬取的数据。 接着，我们关注`pipelines.py`。Scrapy的管道（Pipelines）是处理爬取到的Item（即数据）的组件，可以用来清洗、验证和存储数据。在这个例子中，定义了两个类：`JsonCnkiNewPipeline`和`MySQLStoreCnkiNewPipeline`。 `JsonCnkiNewPipeline`实现了将爬取的Item序列化为JSON格式并写入文件的功能。`json.dumps()`函数用于将Python字典转换成JSON字符串，`codecs.open()`则用于打开并写入UTF-8编码的文件。每个Item被处理后，都会以JSON格式写入一行，并添加换行符。 `MySQLStoreCnkiNewPipeline`类则负责将数据存储到MySQL数据库。首先连接到数据库，然后清空表`t_record2`，以准备接收新的数据。`process_item`方法中，先将Item转换为字典，再插入到数据库中。这里使用了`cursor.execute()`执行SQL语句，并通过`conn.commit()`提交事务。 本资源提供的示例详细展示了如何利用Scrapy框架构建一个基本的网络爬虫，抓取中国知网文章的相关信息，并将数据存储到本地JSON文件和MySQL数据库。对于初学者来说，这是一个很好的实践项目，涵盖了从项目初始化、定义数据模型到数据持久化的全过程。