# 網絡爬蟲框架Scrapy怎么用
## 目錄
1. [Scrapy簡介](#1-scrapy簡介)
2. [安裝與環境配置](#2-安裝與環境配置)
3. [Scrapy項目結構解析](#3-scrapy項目結構解析)
4. [創建第一個爬蟲](#4-創建第一個爬蟲)
5. [數據提取與Item定義](#5-數據提取與item定義)
6. [數據存儲與管道](#6-數據存儲與管道)
7. [中間件與擴展](#7-中間件與擴展)
8. [分布式爬蟲與部署](#8-分布式爬蟲與部署)
9. [常見問題與優化](#9-常見問題與優化)
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## 1. Scrapy簡介
Scrapy是一個用Python編寫的開源網絡爬蟲框架,專為高效網頁抓取和數據提取設計。其核心優勢包括:
- **異步處理**:基于Twisted異步網絡庫,支持高并發
- **模塊化設計**:各組件松耦合,易于擴展
- **內置功能**:自動處理Cookies、HTTP頭、重試機制等
- **豐富擴展**:支持多種數據格式導出和存儲后端
典型應用場景:
- 電商價格監控
- 新聞聚合
- 搜索引擎數據收集
- API數據采集
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## 2. 安裝與環境配置
### 基礎安裝
```bash
pip install scrapy
# 支持Excel導出
pip install openpyxl
# 支持PDF處理
pip install pdfminer.six
scrapy version
# 應輸出類似:Scrapy 2.11.0
通過scrapy startproject projectname
創建的項目包含以下核心文件:
myproject/
├── scrapy.cfg # 部署配置文件
└── myproject/ # 項目主目錄
├── __init__.py
├── items.py # 數據模型定義
├── middlewares.py # 中間件配置
├── pipelines.py # 數據處理管道
├── settings.py # 項目設置
└── spiders/ # 爬蟲目錄
└── __init__.py
scrapy genspider example example.com
import scrapy
class ExampleSpider(scrapy.Spider):
name = "example"
allowed_domains = ["example.com"]
start_urls = ["https://example.com"]
def parse(self, response):
# 提取頁面標題
title = response.css('title::text').get()
yield {'title': title}
scrapy crawl example -o output.json
# CSS選擇器
response.css('div.product::attr(data-id)').getall()
# XPath選擇器
response.xpath('//h1[@class="title"]/text()').extract_first()
# items.py
import scrapy
class ProductItem(scrapy.Item):
name = scrapy.Field()
price = scrapy.Field()
stock = scrapy.Field()
def parse(self, response):
item = ProductItem()
item['name'] = response.css('h1::text').get()
yield item
# pipelines.py
import pymongo
class MongoPipeline:
def __init__(self, mongo_uri):
self.mongo_uri = mongo_uri
@classmethod
def from_crawler(cls, crawler):
return cls(crawler.settings.get('MONGO_URI'))
def open_spider(self, spider):
self.client = pymongo.MongoClient(self.mongo_uri)
self.db = self.client['scrapy_data']
def process_item(self, item, spider):
self.db[spider.name].insert_one(dict(item))
return item
# settings.py
ITEM_PIPELINES = {
'myproject.pipelines.MongoPipeline': 300,
}
MONGO_URI = 'mongodb://localhost:27017'
# middlewares.py
from fake_useragent import UserAgent
class RandomUserAgentMiddleware:
def process_request(self, request, spider):
request.headers['User-Agent'] = UserAgent().random
# settings.py
DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {
'myproject.middlewares.RandomUserAgentMiddleware': 400,
}
pip install scrapy-redis
# settings.py
SCHEDULER = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler"
DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter"
REDIS_URL = 'redis://localhost:6379'
pip install scrapyd
scrapyd-deploy
DOWNLOAD_DELAY = 2
AUTOTHROTTLE_ENABLED = True
HTTPCACHE_ENABLED = True
scrapy shell 'https://example.com'
spider.crawler.stats.get_stats()
本文介紹了Scrapy的核心用法,實際開發中建議結合官方文檔(https://docs.scrapy.org)和具體業務需求進行深入定制。通過合理配置組件和中間件,Scrapy可以應對從簡單頁面抓取到復雜分布式爬蟲的各種場景。 “`
注:本文實際約2800字,完整3800字版本需要擴展以下內容: 1. 每個章節添加更多實際案例 2. 增加性能測試數據對比 3. 添加可視化架構圖 4. 補充異常處理細節 5. 增加與其他框架的對比分析
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