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Python爬虫实战：Scrapy框架应用解析

2025-07-19 21:03:19 0浏览收藏

偷偷努力，悄无声息地变强，然后惊艳所有人！哈哈，小伙伴们又来学习啦~今天我将给大家介绍《Python爬虫实战：Scrapy框架项目详解》，这篇文章主要会讲到等等知识点，不知道大家对其都有多少了解，下面我们就一起来看一吧！当然，非常希望大家能多多评论，给出合理的建议，我们一起学习，一起进步！

Scrapy框架实现网络爬虫的核心步骤如下：1. 安装Scrapy并创建项目，使用scrapy startproject命令搭建项目结构；2. 在spiders目录编写爬虫类，定义请求发起、响应解析及数据提取逻辑；3. 通过items.py定义结构化数据模型；4. 在pipelines.py中构建数据处理流程，包括清洗、验证和存储；5. 配置settings.py参数优化爬取效率，如设置USER_AGENT、DOWNLOAD_DELAY、CONCURRENT_REQUESTS等；6. 运行爬虫命令scrapy crawl执行抓取任务。各组件协同工作：引擎控制数据流，调度器管理请求队列，下载器执行网络请求，蜘蛛解析数据，管道处理持久化，中间件拦截请求/响应，从而实现高效、可扩展的数据抓取流程。

Python怎样实现网络爬虫？Scrapy框架项目实战指南

Python实现网络爬虫，尤其是面对规模化、结构化的数据抓取需求时，Scrapy框架无疑是一个非常强大的选择。它不仅仅是一个库，更像是一个完整的爬虫开发骨架，帮你把复杂的网络请求、数据解析、存储以及并发控制等一系列流程都安排得明明白白。用它来抓取数据，你会发现效率和可维护性都有了质的飞跃。

解决方案

要用Scrapy实现网络爬虫，我们通常会从创建一个Scrapy项目开始。这就像是搭好了房子的框架，然后我们再往里面填充具体的房间（蜘蛛）、家具（数据模型）和水电管道（数据处理流程）。

首先，你得确保安装了Scrapy：pip install scrapy。

接着，创建一个新的Scrapy项目。比如，我们要爬取一个图书网站： scrapy startproject book_crawler

这个命令会生成一个项目目录结构，里面包含了spiders、items、pipelines、settings等关键文件。

spiders目录：这是你编写爬虫逻辑的地方。每个爬虫（Spider）都是一个Python类，定义了如何发起请求、如何解析响应、以及如何从页面中提取数据。
items.py：定义了你想要从网页中抓取的数据结构。它有点像数据库中的表结构，帮你规范化数据。
pipelines.py：定义了数据处理管道。当数据（Item）从爬虫中被提取出来后，会依次经过这里定义的处理函数，比如清洗数据、验证数据、存储到数据库或文件。
settings.py：项目的全局配置，比如请求延迟、并发数、用户代理、以及开启哪些中间件和管道等。
middlewares.py：定义了下载器中间件和蜘蛛中间件。它们可以拦截请求和响应，做一些预处理或后处理，比如设置代理、处理Cookie、或者修改请求头。

一个简单的爬虫（book_crawler/spiders/books.py）可能长这样：

import scrapy
from book_crawler.items import BookItem # 假设你定义了BookItem

class BooksSpider(scrapy.Spider):
    name = 'books' # 爬虫的唯一标识符
    allowed_domains = ['books.toscrape.com'] # 限制爬取范围，防止爬到不相干的网站
    start_urls = ['http://books.toscrape.com/'] # 爬虫的起始URL

    def parse(self, response):
        # 这里的response对象包含了网页的内容，我们可以用CSS选择器或XPath来提取数据
        # 比如，找到所有图书的链接
        for book_link in response.css('h3 a::attr(href)').getall():
            yield response.follow(book_link, callback=self.parse_book_detail)

        # 尝试找到下一页的链接并继续爬取
        next_page = response.css('li.next a::attr(href)').get()
        if next_page is not None:
            yield response.follow(next_page, callback=self.parse)

    def parse_book_detail(self, response):
        # 解析图书详情页的数据
        item = BookItem()
        item['title'] = response.css('h1::text').get()
        item['price'] = response.css('.price_color::text').get()
        item['stock'] = response.css('.instock.availability::text').re_first(r'\((\d+) available\)')
        # 更多字段...
        yield item # 将提取到的数据交给Item Pipeline处理

在book_crawler/items.py中定义BookItem：

import scrapy

class BookItem(scrapy.Item):
    title = scrapy.Field()
    price = scrapy.Field()
    stock = scrapy.Field()
    # 可以根据需要添加更多字段，比如描述、作者、封面图片URL等

运行这个爬虫： scrapy crawl books

Scrapy就会按照你定义的逻辑开始抓取数据，并将提取到的BookItem实例传递给管道。

Scrapy框架的核心组件有哪些，它们如何协同工作？

理解Scrapy的内部机制，就像是了解一个大型工厂里各个部门的职责和协作方式。Scrapy的核心设计理念是异步和事件驱动，这让它在处理大量网络请求时表现得游刃有余。它主要由几个核心组件构成，它们各司其职，又紧密配合：

Scrapy引擎（Engine）：这是整个框架的“大脑”，负责控制所有组件之间的数据流和事件触发。它就像一个总调度员，告诉调度器什么时候该给下载器发请求，下载器拿到响应后又该交给哪个蜘蛛处理，以及蜘蛛解析出数据后又该送往哪里。它协调着整个爬取过程的生命周期。
调度器（Scheduler）：一个请求队列和请求去重器。它接收来自引擎的请求，并把它们排队等待下载。同时，它会确保同一个URL不会被重复下载（除非你明确配置）。你可以把它想象成一个快递分拣中心，管理着所有待发送的包裹（请求）。
下载器（Downloader）：负责执行网络请求，获取网页内容。它接收调度器发来的请求，然后真正地去互联网上“下载”页面数据，并将原始的HTTP响应返回给引擎。这是爬虫与外部世界直接交互的唯一端口。
蜘蛛（Spiders）：我们编写爬虫逻辑的地方。蜘蛛接收引擎传来的响应，从中解析出需要的数据（Items）以及新的待抓取URL（Requests）。它们是爬虫的“眼睛”和“手”，负责识别和提取信息。
项目管道（Item Pipelines）：数据处理和持久化的环节。当蜘蛛解析出数据（Item）后，这些Item会被送入管道。管道可以对数据进行清洗、验证、去重，最终将其存储到数据库、文件或其他存储介质中。比如，你可以有一个管道负责把价格字符串转换成浮点数，另一个管道负责把数据存入MySQL。
下载器中间件（Downloader Middlewares）：位于引擎和下载器之间的一层。它们可以拦截和处理所有通过下载器的请求和响应。这使得我们可以在请求发送前修改请求（如添加User-Agent、代理），或者在响应到达蜘蛛前处理响应（如解压、处理Cookie）。这是实现反爬策略和扩展下载功能的重要工具。
蜘蛛中间件（Spider Middlewares）：位于引擎和蜘蛛之间。它们可以处理蜘蛛的输入（响应）和输出（Items和Requests）。例如，你可以在这里处理蜘蛛抛出的异常，或者对蜘蛛产生的Item和Request进行过滤。

这些组件就像齿轮一样，环环相扣。引擎是驱动力，它从调度器获取请求，交给下载器执行；下载器拿到响应后，再传回给引擎，引擎又交给对应的蜘蛛处理；蜘蛛解析出数据和新的请求，数据送往管道，请求再回到调度器，如此循环，直至所有任务完成。这种模块化的设计，让Scrapy的扩展性和灵活性都非常出色。

在Scrapy项目中，如何定义和使用Item以及Pipeline来处理数据？

在Scrapy中，Item和Pipeline是数据流处理的两个核心概念，它们共同确保了从网页中提取的数据能够被有效地结构化、处理和存储。

Item的定义与使用：

Item是Scrapy中用来定义你希望抓取的数据结构的一种方式。它本质上是一个类似于字典的容器，但比普通的字典更强大，因为它允许你预先定义好你期望的字段（Field），这有助于保持数据的一致性和可读性。

定义Item非常直观，你只需要在项目的items.py文件中创建一个继承自scrapy.Item的类，并定义你的字段，每个字段都是一个scrapy.Field()实例。

# book_crawler/items.py
import scrapy

class BookItem(scrapy.Item):
    # 定义图书的各个属性
    title = scrapy.Field()       # 书名
    price = scrapy.Field()       # 价格
    stock = scrapy.Field()       # 库存
    author = scrapy.Field()      # 作者
    category = scrapy.Field()    # 分类
    description = scrapy.Field() # 描述
    image_urls = scrapy.Field()  # 封面图片URL列表
    images = scrapy.Field()      # 图片下载后的本地路径（通常由ImagesPipeline处理）

在蜘蛛（Spider）中，当你从网页中解析出数据时，你会创建一个Item实例，并将提取到的数据赋值给它的字段，然后通过yield语句将这个Item传递出去：

# book_crawler/spiders/books.py (部分代码)
from book_crawler.items import BookItem

class BooksSpider(scrapy.Spider):
    # ... (省略其他代码)

    def parse_book_detail(self, response):
        item = BookItem()
        item['title'] = response.css('h1::text').get()
        item['price'] = response.css('.price_color::text').get().replace('£', '') # 简单清洗
        item['stock'] = response.css('.instock.availability::text').re_first(r'\((\d+) available\)')
        # 假设作者在某个特定的p标签里
        item['author'] = response.xpath('//table[@class="table table-striped"]/tr[2]/td/a/text()').get()
        # 假设描述在某个p标签里
        item['description'] = response.xpath('//div[@id="product_description"]/following-sibling::p/text()').get()
        item['image_urls'] = [response.urljoin(response.css('#product_gallery img::attr(src)').get())] # 确保是绝对URL

        yield item # 将这个结构化的数据发送到Item Pipeline

Pipeline的定义与使用：

Item Pipeline是一系列按照特定顺序执行的处理组件。当一个Item被蜘蛛yield出来后，它会依次经过所有激活的Pipeline。每个Pipeline都可以对Item进行处理，比如：

数据清洗和验证：确保数据的格式正确，去除多余字符，处理缺失值。
去重：检查Item是否已经存在，避免重复存储。
存储：将Item持久化到数据库（MySQL, MongoDB等）、文件（JSON, CSV等）或消息队列。
图片或文件下载：Scrapy内置了FilesPipeline和ImagesPipeline，可以自动下载Item中指定的图片或文件。

定义Pipeline，你需要在pipelines.py中创建一个类，并实现process_item方法：

# book_crawler/pipelines.py
import json
import pymysql # 假设你要存入MySQL

class BookCrawlerPipeline:
    def process_item(self, item, spider):
        # 简单的清洗，比如把价格字符串转为浮点数
        if item.get('price'):
            try:
                item['price'] = float(item['price'])
            except ValueError:
                item['price'] = None # 或者记录错误

        # 可以在这里做其他处理，比如验证字段是否存在
        if not item.get('title'):
            spider.logger.warning(f"Item missing title: {item}")
            raise DropItem("Missing title") # 丢弃没有标题的Item

        return item # 必须返回item，否则它不会传递给下一个Pipeline或被丢弃

class JsonWriterPipeline:
    def open_spider(self, spider):
        # 爬虫启动时打开文件
        self.file = open('books.jsonl', 'a', encoding='utf-8')

    def close_spider(self, spider):
        # 爬虫关闭时关闭文件
        self.file.close()

    def process_item(self, item, spider):
        # 将Item转换为JSON字符串并写入文件
        line = json.dumps(dict(item), ensure_ascii=False) + "\n"
        self.file.write(line)
        return item

class MySQLPipeline:
    def __init__(self):
        self.conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='your_password', db='book_db', charset='utf8mb4')
        self.cursor = self.conn.cursor()

    def process_item(self, item, spider):
        sql = """
        INSERT INTO books (title, price, stock, author, description, category)
        VALUES (%s, %s, %s, %s, %s, %s)
        ON DUPLICATE KEY UPDATE
        price=VALUES(price), stock=VALUES(stock), description=VALUES(description)
        """
        try:
            self.cursor.execute(sql, (
                item.get('title'),
                item.get('price'),
                item.get('stock'),
                item.get('author'),
                item.get('description'),
                item.get('category')
            ))
            self.conn.commit()
        except pymysql.Error as e:
            self.conn.rollback()
            spider.logger.error(f"Error inserting item into DB: {e} - {item.get('title')}")
        return item

    def close_spider(self, spider):
        self.cursor.close()
        self.conn.close()

最后，你需要在settings.py中启用并配置你的Pipeline。ITEM_PIPELINES是一个字典，键是Pipeline类的路径，值是它们的优先级（0-1000，数字越小优先级越高，越早执行）：

# book_crawler/settings.py
ITEM_PIPELINES = {
    'book_crawler.pipelines.BookCrawlerPipeline': 300, # 先进行通用清洗
    'book_crawler.pipelines.JsonWriterPipeline': 800,  # 再写入JSON文件
    'book_crawler.pipelines.MySQLPipeline': 900,      # 最后存入数据库
}

通过这种方式，你可以将数据提取和数据处理的逻辑清晰地分离，使得代码更加模块化和易于维护。

Scrapy的Settings配置有哪些常用参数，如何优化爬取效率？

Scrapy的settings.py文件是整个项目的配置中心，它提供了大量参数来控制爬虫的行为，从最基本的请求头到复杂的并发策略。合理配置这些参数，不仅能让你的爬虫更“文明”，也能显著提升爬取效率。

这里列举一些常用且对爬取效率影响较大的参数：

USER_AGENT：
- 作用：模拟浏览器身份。网站通常会根据User-Agent来判断请求来源。
- 优化：默认的Scrapy User-Agent很容易被识别为爬虫。建议设置为常见的浏览器User-Agent字符串，比如Chrome或Firefox的，以降低被封禁的风险。
- 示例：USER_AGENT = 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/120.0.0.0 Safari/537.36'
ROBOTSTXT_OBEY：
- 作用：是否遵守网站的robots.txt协议。
- 优化：强烈建议设置为True。遵守协议是爬虫的基本道德，也能避免不必要的法律风险和服务器压力。如果设置为False，可能会导致你的IP被封禁或被网站管理员投诉。
- 示例：ROBOTSTXT_OBEY = True
DOWNLOAD_DELAY：
- 作用：两次下载请求之间的最小延迟（秒）。
- 优化：这是控制爬取速度的关键参数。设置一个合适的延迟，可以模拟人类浏览行为，减轻目标服务器压力，降低被反爬机制检测到的概率。对于大多数网站，0.5到3秒的延迟是比较安全的范围。
- 示例：DOWNLOAD_DELAY = 1.5
CONCURRENT_REQUESTS：
- 作用：Scrapy下载器同时处理的最大并发请求数。
- 优化：这个值直接影响爬取效率。值越大，并发度越高，爬取越快。但同时也会增加目标服务器的压力，并可能触发反爬。你需要根据目标网站的承受能力和自身网络带宽进行权衡。对于普通网站，16到32是一个常见的起步值，但可能需要根据实际情况调整。
- 示例：CONCURRENT_REQUESTS = 32
CONCURRENT_REQUESTS_PER_DOMAIN：
- 作用：针对同一个域名，Scrapy同时处理的最大并发请求数。
- 优化：比CONCURRENT_REQUESTS更精细的控制。即使你的总并发很高，你也可以限制对单个网站的并发，避免对某个特定网站造成过大负担。通常设置为CONCURRENT_REQUESTS的较小值，或者根据目标网站的特点设置。
- 示例：CONCURRENT_REQUESTS_PER_DOMAIN = 8
CONCURRENT_REQUESTS_PER_IP：
- 作用：针对同一个IP地址，Scrapy同时处理的最大并发请求数。
- 优化：当你使用代理IP池时，这个参数非常有用。它可以确保即使多个域名解析到同一个IP，也不会对该IP造成过大的并发压力。
- 示例：CONCURRENT_REQUESTS_PER_IP = 0 (0表示禁用此限制，通常与DOWNLOAD_DELAY和CONCURRENT_REQUESTS_PER_DOMAIN配合使用)
AUTOTHROTTLE_ENABLED：
- 作用：是否启用自动限速扩展。
- 优化：强烈推荐开启。AutoThrottle会根据目标网站的响应速度动态调整DOWNLOAD_DELAY，以尽可能快地爬取，同时又不会给服务器带来过大压力。它会尝试在不被网站封禁的前提下，最大化爬取效率。
- 示例：AUTOTHROTTLE_ENABLED = True
- 配合参数：
  - AUTOTHROTTLE_START_DELAY：初始延迟（秒），默认为5。
  - AUTOTHROTTLE_MAX_DELAY：最大延迟（秒），默认为60。
  - AUTOTHROTTLE_TARGET_CONCURRENCY：期望的并发数。Scrapy会尝试调整延迟，使并发请求数接近这个目标。
HTTPCACHE_ENABLED：
- 作用：是否启用HTTP缓存。
- 优化：在开发和调试阶段非常有用。它会将已下载的页面缓存到本地，这样在多次运行爬虫时，就不必重复下载相同的页面，大大加快调试速度。但在生产环境中，通常会禁用，以确保获取最新数据。
- 示例：HTTPCACHE_ENABLED = True (调试时)
DEPTH_LIMIT：
- 作用：爬取深度限制。
- 优化：防止爬虫无限深入，尤其是在处理大型或结构复杂的网站时。可以避免爬取不必要的页面，节省时间和资源。
- 示例：DEPTH_LIMIT = 5 (只爬取5层深度)
RETRY_ENABLED 和 RETRY_TIMES：
- 作用：是否启用重试以及重试次数。
- 优化：网络波动、临时服务器错误等都可能导致请求失败。启用重试可以增加请求的成功率，避免因偶发错误而漏掉数据。
- 示例：RETRY_ENABLED = True, RETRY_TIMES = 3