Scrapy 是一个用于爬取网站数据、提取结构性数据的开源和协作框架。它最初是为网页抓取设计的，但也可以用于获取 API 提供的数据或作为通用的网络爬虫。

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主要特性

1. 异步处理：Scrapy 使用 Twisted 异步网络库，可以高效处理多个并发请求。
2. 内置支持选择器：Scrapy 内置支持 XPath 和 CSS 选择器来提取数据。
3. 数据管道：提供数据处理管道，可以对抓取的数据进行清洗、验证和存储。
4. 中间件：支持下载中间件和爬虫中间件，可以在请求和响应处理过程中插入自定义逻辑。
5. 扩展性：可以通过编写扩展和中间件来扩展 Scrapy 的功能。
6. 支持多种输出格式：可以将抓取的数据导出为 JSON、CSV、XML 等格式。
7. 自动限速：内置支持自动限速，可以防止对目标网站造成过大压力。

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主要组件

1. Spider（爬虫）：定义如何抓取某个网站或一组网站，包括如何执行抓取（即跟进链接）以及如何从页面中提取结构化数据。
2. Item（项目）：定义抓取的数据结构，类似于 Python 中的字典，但提供了更强的类型检查和验证。
3. Item Pipeline（项目管道）：负责处理被抓取的项目，通常包括数据清洗、验证和存储。
4. Downloader Middleware（下载中间件）：处理请求和响应的钩子框架，可以用于修改、丢弃或重试请求。
5. Spider Middleware（爬虫中间件）：处理爬虫的输入（响应）和输出（请求和项目）的钩子框架。

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使用流程

Scrapy 是一个强大的 Python 爬虫框架，用于从网站中提取数据。以下是从创建项目到运行爬虫的详细步骤：

1. 安装 Scrapy

首先，需要安装 Scrapy。可以使用 pip 进行安装：

pip install scrapy

2. 创建 Scrapy 项目

使用以下命令创建一个新的 Scrapy 项目：

scrapy startproject myproject

这将在当前目录下创建一个名为 myproject 的文件夹，包含 Scrapy 项目的结构。

3. 定义 Item（数据）

Item 是用来定义要从网页中提取的数据结构。在 myproject/items.py 文件中定义 Item：

import scrapy

class MyItem(scrapy.Item):
    # 定义字段
    name = scrapy.Field()
    description = scrapy.Field()

4. 创建和编写 Spiders 文件

Spider 是 Scrapy 中用于定义如何抓取网站的类。在 myproject/spiders 目录下创建一个新的 Spider 文件，例如 myspider.py：

import scrapy
from myproject.items import MyItem

class MySpider(scrapy.Spider):
    name = "myspider"
    start_urls = [
        'http://example.com',
    ]

    def parse(self, response):
        for item in response.css('div.item'):
            my_item = MyItem()
            my_item['name'] = item.css('h1::text').get()
            my_item['description'] = item.css('p::text').get()
            yield my_item

5. 修改 settings.py 文件

在 myproject/settings.py 文件中，可以配置 Scrapy 的各种设置，例如 USER_AGENT、ROBOTSTXT_OBEY 等：

BOT_NAME = 'myproject'

SPIDER_MODULES = ['myproject.spiders']
NEWSPIDER_MODULE = 'myproject.spiders'

USER_AGENT = 'Mozilla/5.0 (compatible; MyProject/1.0; +http://example.com)'

ROBOTSTXT_OBEY = True

6. 运行 Scrapy 爬虫

使用以下命令运行的 Spider：

scrapy crawl myspider

这将启动 myspider 并开始抓取数据。

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运行项目生成文件说明

1. scrapy.cfg

这是项目的配置文件，通常位于项目的根目录下。它主要用于定义项目的部署配置。

[settings]
default = myproject.settings

[deploy]
#url = http://localhost:6800/
project = myproject

2. myproject/

这是项目的主目录，包含了项目的所有代码和配置文件。

a. __init__.py

这是一个空文件，用于标识 myproject 目录是一个 Python 包。

b. items.py

这个文件用于定义爬虫抓取的数据结构，即 Item。Item 类似于数据库中的表结构，用于存储爬取到的数据字段。

import scrapy

class MyItem(scrapy.Item):
    name = scrapy.Field()
    description = scrapy.Field()

c. middlewares.py

这个文件用于定义自定义的中间件。中间件可以用于处理请求和响应，例如添加自定义的 HTTP 头、处理重定向等。

class MyCustomMiddleware(object):
    def process_request(self, request, spider):
        request.headers['User-Agent'] = 'MyCustomUserAgent'
        return None

d. pipelines.py

这个文件用于定义数据处理管道。管道用于在数据被爬取后进行处理，例如清洗数据、验证数据、存储数据等。

class MyPipeline(object):
    def process_item(self, item, spider):
        # 处理 item 的逻辑
        return item

e. settings.py

这个文件包含了项目的所有配置。可以在这里设置爬虫的行为，例如设置 User-Agent、启用中间件、配置管道等。

BOT_NAME = 'myproject'

SPIDER_MODULES = ['myproject.spiders']
NEWSPIDER_MODULE = 'myproject.spiders'

USER_AGENT = {}
ROBOTSTXT_OBEY = True

ITEM_PIPELINES = {
    'myproject.pipelines.MyPipeline': 300,
}

3. myproject/spiders/

这个目录用于存放爬虫的代码。可以在这里创建多个爬虫文件，每个文件定义一个爬虫。

a. __init__.py

这是一个空文件，用于标识 spiders 目录是一个 Python 包。

b. myspider.py

这是一个示例爬虫文件，用于定义如何抓取网站的数据。

import scrapy

class MySpider(scrapy.Spider):
    name = "myspider"
    start_urls = [
        'http://example.com',
    ]

    def parse(self, response):
        for item in response.css('div.item'):
            yield {
                'name': item.css('h1::text').get(),
                'description': item.css('p::text').get(),
            }

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数据存储

1. 文件存储

a. JSON 文件

JSON 是一种轻量级的数据交换格式，易于阅读和编写。

import json

def process_item(item):
    with open('data.json', 'a') as f:
        line = json.dumps(dict(item)) + "\n"
        f.write(line)
    return item

b. CSV 文件

CSV 文件是一种简单的表格数据存储格式。

import csv

def process_item(item):
    with open('data.csv', 'a', newline='') as f:
        writer = csv.writer(f)
        writer.writerow(item.values())
    return item

2. 数据库存储

a. SQLite

SQLite 是一种嵌入式数据库，适合小型项目。

import sqlite3

def process_item(item):
    conn = sqlite3.connect('data.db')
    c = conn.cursor()
    c.execute("INSERT INTO items VALUES (?, ?)", (item['name'], item['description']))
    conn.commit()
    conn.close()
    return item

b. MySQL

MySQL 是一种流行的关系型数据库，适合大型项目。

import mysql.connector

def process_item(item):
    conn = mysql.connector.connect(user='user', password='password', host='host', database='database')
    c = conn.cursor()
    c.execute("INSERT INTO items (name, description) VALUES (%s, %s)", (item['name'], item['description']))
    conn.commit()
    conn.close()
    return item

c. MongoDB

MongoDB 是一种 NoSQL 数据库，适合存储非结构化数据。

from pymongo import MongoClient

def process_item(item):
    client = MongoClient('localhost', 27017)
    db = client['mydatabase']
    collection = db['items']
    collection.insert_one(dict(item))
    return item

3. 其他存储方式

a. Elasticsearch

Elasticsearch 是一个基于 Lucene 的搜索引擎，适合存储和搜索大量数据。

from elasticsearch import Elasticsearch

def process_item(item):
    es = Elasticsearch()
    es.index(index='items', doc_type='item', body=dict(item))
    return item

b. Amazon S3

Amazon S3 是一种云存储服务，适合存储大量文件。

import boto3

def process_item(item):
    s3 = boto3.client('s3')
    s3.put_object(Bucket='mybucket', Key='data.json', Body=json.dumps(dict(item)))
    return item

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