专业爬虫框架 _scrapy进阶使用详解

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电视猫时间： 2024-08-25 16:03:23

Scrapy进阶使用详解：打造高效强大的爬虫

Scrapy基础回顾

在深入探讨Scrapy进阶之前，我们先简单回顾一下Scrapy的基础知识。Scrapy是一个强大的Python爬虫框架，它为我们提供了构建和管理爬虫的蓝图。其核心组件包括：

Spider: 定义爬取规则的类。
Item: 用于存储爬取到的数据。
Request: 表示一个HTTP请求。
Downloader: 发送请求并获取响应。
Downloader Middlewares: 处理请求和响应的中间件。
Spider Middlewares: 处理Spider输入输出的中间件。
Item Pipeline: 处理Item的管道，如清洗、存储等。

Scrapy进阶技巧

1. 定制化中间件

Downloader Middlewares:
- 用户代理池: 随机更换User-Agent，模拟真实用户。
- IP代理池: 使用代理IP隐藏真实IP，防止被封。
- 请求延迟: 设置合理的请求间隔，减轻服务器压力。
Spider Middlewares:
- 数据清洗: 在Item进入Pipeline之前进行清洗。
- 错误处理: 处理爬取过程中的异常。

2. 异步与并行

Twisted异步框架: Scrapy基于Twisted，天生支持异步。
并发请求: 使用scrapy.Request的meta属性传递数据，实现不同请求之间的关联。
分布式爬虫: 使用Scrapyd和Redis等工具实现分布式爬取。

3. 选择器

XPath: 功能强大，但语法复杂。
CSS Selector: 语法简洁，适合简单选择。
正则表达式: 用于提取复杂模式的文本。
结合使用: 根据实际情况选择合适的选择器。

4. 数据存储

数据库: MySQL、PostgreSQL、MongoDB等。
文件: CSV、JSON等。
分布式存储: HDFS、S3等。
数据清洗与去重: 在存储前对数据进行清洗和去重。

5. 深度爬取

递归: 对于网站结构清晰的站点，可以递归爬取。
广度优先搜索: 适用于爬取所有链接的场景。
深度优先搜索: 适用于按一定深度爬取的场景。

6. 动态页面处理

Selenium: 控制浏览器，模拟用户操作。
Splash: 基于Docker的轻量级浏览器，用于渲染JavaScript。
Pyspider: 一个强大的爬虫系统，集成了多种功能。

高级话题

Scrapyd: 部署和管理Scrapy爬虫。
Scrapy-Redis: 基于Redis的分布式爬虫。
Scrapy Cloud: 云端的爬虫服务。
机器学习: 将爬取的数据用于机器学习任务，如情感分析、推荐系统等。

实战案例：爬取豆瓣电影Top250

Python


import scrapy



class DoubanSpider(scrapy.Spider):

    name = 'douban'

    start_urls = ['https://movie.douban.com/top250']



    def parse(self, response):

        for movie in response.css('ol.grid_view li'):

            item = {

                'title': movie.css('span.title::text').get(),

                'rating': movie.css('span.rating_num::text').get()

            }

            yield item



        # ... (下一页处理)