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Python爬虫入门:Scrapy框架实战教程

2025-08-08 19:53:29 0浏览 收藏

**Python爬虫实战:Scrapy框架入门教程** 想掌握高效的网络爬虫技术?Scrapy框架是你的不二之选!作为Python中最常用且强大的爬虫框架之一,Scrapy以其异步请求、便捷的数据提取和强大的请求队列管理功能,成为网页内容抓取和结构化输出的首选工具。本文将带你快速入门Scrapy,从安装项目、编写爬虫,到数据存储和优化设置,手把手教你搭建功能完整的Scrapy爬虫系统。通过本文,你将学会如何利用Scrapy轻松抓取网页标题、链接等关键信息,并将数据保存为JSON、CSV等多种格式,甚至存入数据库。同时,还能掌握控制请求频率、模拟浏览器访问等实用技巧,有效降低被封IP的风险,让你的爬虫更加稳定高效。

要实现网络爬虫,Python 中最常用、功能强大的框架之一是 Scrapy。1. 安装 Scrapy 并创建项目:使用 pip install scrapy 安装,并通过 scrapy startproject myproject 创建项目;2. 编写第一个爬虫:在 spiders 目录下新建 Python 文件,定义继承自 scrapy.Spider 的类,设置 name、start_urls 和 parse 方法提取数据;3. 数据存储:通过 -o 参数将数据保存为 JSON、CSV 等格式,或使用 Item Pipeline 存入数据库;4. 设置与优化:在 settings.py 中调整 DOWNLOAD_DELAY、USER_AGENT 等参数以控制请求频率和模拟浏览器访问,降低被封 IP 风险。掌握这四个部分即可搭建一个功能完整的 Scrapy 爬虫系统。

Python如何实现网络爬虫?Scrapy框架教程

要实现网络爬虫,Python 中最常用、功能强大的框架之一就是 Scrapy。它不仅支持异步请求,还能方便地提取数据、管理请求队列和处理异常。如果你希望高效抓取网页内容并结构化输出,Scrapy 是一个非常合适的选择。

Python如何实现网络爬虫?Scrapy框架教程

安装 Scrapy 并创建项目

在开始之前,你需要先安装 Scrapy。可以通过 pip 来安装:

pip install scrapy

安装完成后,就可以创建一个新的爬虫项目了。使用以下命令创建一个项目(例如叫做 myproject):

Python如何实现网络爬虫?Scrapy框架教程
scrapy startproject myproject

这会生成一个标准的项目结构,包含 spiders、items、middlewares 等目录和文件。

进入项目目录后,就可以开始编写你的第一个爬虫了。

Python如何实现网络爬虫?Scrapy框架教程

编写第一个爬虫:抓取网页标题和链接

spiders 目录下新建一个 Python 文件,比如叫 example_spider.py,然后定义一个继承自 scrapy.Spider 的类。

下面是一个简单的例子,用于抓取某个页面上的文章标题和链接:

import scrapy

class ExampleSpider(scrapy.Spider):
    name = 'example'
    start_urls = [
        'https://example.com/articles',
    ]

    def parse(self, response):
        for article in response.css('div.article'):
            yield {
                'title': article.css('h2 a::text').get(),
                'link': article.css('h2 a::attr(href)').get(),
            }

在这个例子中:

  • name 是爬虫的名字,运行时会用到。
  • start_urls 是初始请求的 URL 列表。
  • parse 方法是默认的回调函数,用来解析响应内容。
  • 使用 CSS 选择器提取标题和链接,并通过 yield 输出结果。

你可以通过如下命令运行这个爬虫:

scrapy crawl example

数据存储:保存为 JSON、CSV 或数据库

Scrapy 支持将爬取的数据直接导出为多种格式。最简单的方式是在运行命令时加上 -o 参数:

scrapy crawl example -o output.json

支持的格式包括 JSON、CSV、XML 等。如果你想把数据存入数据库,比如 MySQL 或 MongoDB,就需要使用 Item Pipeline 功能。

步骤大致如下:

  • items.py 中定义需要提取的数据字段;
  • 在 pipelines.py 中编写数据库连接和插入逻辑;
  • 在 settings.py 中启用 pipeline。

这种方式适合长期维护和扩展的项目,也能避免重复数据入库。


设置与优化:控制请求频率和模拟浏览器访问

Scrapy 默认请求速度比较快,可能会触发网站反爬机制。为了更“友好”一些,可以在 settings.py 中调整以下参数:

  • DOWNLOAD_DELAY: 设置下载间隔,比如设为 1 表示每秒一次请求;
  • USER_AGENT: 更换 User-Agent,伪装成浏览器访问;
  • ROBOTSTXT_OBEY = True: 遵守 robots.txt 规则,避免抓取禁止区域;
  • CONCURRENT_REQUESTS: 控制并发请求数量,避免服务器压力过大;

举个例子,设置一个常见的浏览器 User-Agent:

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'

这些设置能有效降低被封 IP 的风险,也更容易通过网站的基本检测。


基本上就这些。掌握这几个部分,你就能用 Scrapy 搭建一个功能完整的爬虫系统了。虽然看起来有点多,但每个环节都不复杂,只是细节容易忽略。

理论要掌握,实操不能落!以上关于《Python爬虫入门:Scrapy框架实战教程》的详细介绍,大家都掌握了吧!如果想要继续提升自己的能力,那么就来关注golang学习网公众号吧!

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