【实战】Python爬虫框架Scrapy实战记录

在互联网时代，信息就像流水一样源源不断地涌入我们的视野。如果你想从这些信息中挖掘出有价值的内容，那爬虫是必不可少的技能。Scrapy是一个Python爬虫框架，它可以方便地进行网页抓取和数据处理。本文将介绍如何使用Scrapy进行网页抓取和数据处理。

1. 安装Scrapy

首先，我们需要安装Scrapy。打开终端，输入以下命令：

```
pip install scrapy
```

安装完成后，我们可以输入以下命令来检查Scrapy是否安装成功：

```
scrapy -h
```

如果能够看到Scrapy的帮助信息，说明安装成功。

2. 创建一个Scrapy项目

接下来，我们需要创建一个Scrapy项目。在终端中，输入以下命令：

```
scrapy startproject myproject
```

这将会创建一个名为myproject的Scrapy项目。在myproject目录中，有一些文件和文件夹：

```
myproject/
    scrapy.cfg
    myproject/
        __init__.py
        items.py
        middlewares.py
        pipelines.py
        settings.py
        spiders/
            __init__.py
```

其中，scrapy.cfg是Scrapy的配置文件，myproject文件夹是项目的Python模块，spiders文件夹是我们将要编写爬虫的地方。

3. 编写第一个爬虫

接下来，我们将编写我们的第一个爬虫。在spiders文件夹中，创建一个名为quotes_spider.py的文件。打开这个文件，我们可以看到如下代码：

```
import scrapy

class QuotesSpider(scrapy.Spider):
    name = "quotes"
    start_urls = [
        'http://quotes.toscrape.com/page/1/',
        'http://quotes.toscrape.com/page/2/',
    ]

    def parse(self, response):
        for quote in response.css('div.quote'):
            yield {
                'text': quote.css('span.text::text').get(),
                'author': quote.css('span small::text').get(),
                'tags': quote.css('div.tags a.tag::text').getall(),
            }
```

这个爬虫可以从http://quotes.toscrape.com网站上抓取名言警句的信息。我们可以在start_urls列表中设置抓取的网页地址，然后在parse方法中编写我们的抓取逻辑。

4. 运行爬虫

现在，我们可以输入以下命令来运行我们的爬虫：

```
scrapy crawl quotes
```

这将会启动我们的爬虫，并开始抓取名言警句的信息。爬虫抓取的结果将会保存在控制台中。

5. 存储抓取结果

最后，我们需要将抓取的结果保存下来。我们可以在settings.py文件中设置ITEM_PIPELINES，这将会用于指定我们的数据处理管道。我们可以将抓取的数据保存到JSON文件中，如下所示：

```
ITEM_PIPELINES = {'scrapy.exporters.JsonItemExporter': 1}
FEED_FORMAT = 'json'
FEED_URI = 'quotes.json'
```

在这个设置中，我们指定了使用JsonItemExporter数据处理管道，并将结果保存到quotes.json文件中。

现在，我们已经完成了一个简单的Scrapy爬虫。Scrapy还有很多强大的功能，例如异步网络请求、分布式爬虫等等。如果您对Scrapy感兴趣，可以继续深入研究。