Scrapy

Scrapy

Scrapy 是一个为了快速开发而构建的、用于抓取网站的数据的 Python 框架。它支持异步处理，可以高效地抓取大量数据。Scrapy 不仅是一个框架，更是一个完整的程序，包含了各种组件，能够处理从数据抓取到数据存储的整个流程。它常被用于数据挖掘、网络爬虫、信息提取等领域，并且可以与多种数据存储方式集成，如 MySQL、PostgreSQL、MongoDB 等。

概述

Scrapy 的核心思想是模拟浏览器行为，向目标网站发送请求，解析返回的 HTML 或 XML 内容，然后提取所需的数据。与简单的 HTTP 请求库（如 requests）相比，Scrapy 提供了更高级的功能，例如自动处理 Cookies、User-Agent、重试机制、反爬虫策略应对等。Scrapy 采用了一种基于爬虫（Spider）的架构，开发者可以自定义爬虫来针对不同的网站进行抓取。它通过中间件（Middleware）机制，允许用户自定义请求和响应的处理流程，例如添加代理、设置请求头等。Scrapy 框架的架构设计使得代码更加模块化、可维护性更强。Scrapy 的爬虫可以配置为从多个 URL 开始抓取，并遵循链接规则，递归地抓取整个网站的内容。

主要特点

• **异步处理：** Scrapy 使用异步网络库 Twisted，可以并发处理大量的请求，提高抓取效率。
• **可扩展性：** 通过中间件和管道（Pipeline）机制，可以轻松地扩展 Scrapy 的功能，例如添加自定义的请求处理逻辑、数据清洗规则等。
• **自动处理 Cookies 和会话：** Scrapy 可以自动处理 Cookies 和会话，使得爬虫可以模拟用户登录和浏览行为。
• **User-Agent 轮换：** Scrapy 可以配置多个 User-Agent，并在请求时随机选择，避免被网站识别为爬虫。
• **自动重试机制：** Scrapy 可以自动重试失败的请求，提高抓取成功率。
• **反爬虫策略应对：** Scrapy 提供了多种应对反爬虫策略的机制，例如使用代理、设置请求头、限制抓取速度等。
• **Item Pipeline：** Scrapy 的 Item Pipeline 用于处理抓取到的数据，例如数据清洗、验证、存储等。
• **Selectors：** Scrapy 使用 CSS 选择器和 XPath 表达式来提取 HTML 或 XML 内容，使得数据提取更加灵活和高效。
• **支持多种数据存储：** Scrapy 可以与多种数据存储方式集成，例如文件、数据库、API 等。
• **内置的下载速率限制：** Scrapy 可以设置下载速率限制，避免对目标网站造成过大的压力。

使用方法

1. **安装 Scrapy：** 使用 pip 安装 Scrapy：`pip install scrapy` 2. **创建项目：** 使用 scrapy 命令创建项目：`scrapy startproject myproject` 这将在当前目录下创建一个名为 myproject 的文件夹，包含 Scrapy 项目的基本结构。 3. **定义 Item：** 在 items.py 文件中定义要抓取的数据结构。例如：

```python import scrapy

class MyItem(scrapy.Item):

   title = scrapy.Field()
   link = scrapy.Field()
   description = scrapy.Field()

```

4. **创建 Spider：** 在 spiders 目录下创建一个新的 Python 文件，例如 my_spider.py，并定义一个继承自 scrapy.Spider 的类。例如：

```python import scrapy from myproject.items import MyItem

class MySpider(scrapy.Spider):

   name = "myspider"
   allowed_domains = ["example.com"]
   start_urls = ["http://www.example.com"]

   def parse(self, response):
       for sel in response.xpath('//div[@class="item"]'):
           item = MyItem()
           item['title'] = sel.xpath('./h2/a/text()').extract()[0]
           item['link'] = sel.xpath('./h2/a/@href').extract()[0]
           item['description'] = sel.xpath('./p/text()').extract()[0]
           yield item

```

5. **配置 Pipeline：** 在 settings.py 文件中配置 Item Pipeline，指定要使用的 Pipeline 类。例如：

```python ITEM_PIPELINES = {

   'myproject.pipelines.MyPipeline': 300,

} ```

6. **创建 Pipeline：** 在 pipelines.py 文件中定义 Pipeline 类，用于处理抓取到的数据。例如：

```python class MyPipeline:

   def process_item(self, item, spider):
       # 在这里处理 item 数据，例如存储到数据库或文件
       print(item)
       return item

```

7. **运行爬虫：** 使用 scrapy crawl 命令运行爬虫：`scrapy crawl myspider`

8. **数据存储：** 可以根据需要修改 Pipeline 类，将抓取到的数据存储到不同的数据存储方式，例如 JSON 文件、CSV 文件、数据库等。

相关策略

Scrapy 可以与其他数据抓取和处理策略结合使用，以提高抓取效率和数据质量。

• **代理 IP 池：** 使用代理 IP 池可以避免被目标网站封禁 IP 地址。Scrapy 可以与代理 IP 池集成，自动轮换代理 IP 地址。
• **User-Agent 轮换：** 使用多个 User-Agent 可以模拟不同的浏览器行为，避免被网站识别为爬虫。Scrapy 可以配置多个 User-Agent，并在请求时随机选择。
• **延迟请求：** 设置请求之间的延迟可以避免对目标网站造成过大的压力。Scrapy 可以设置下载速率限制，或者使用中间件自定义延迟逻辑。
• **验证码识别：** 对于需要验证码的网站，可以使用验证码识别服务，例如 Tesseract OCR，自动识别验证码并提交。
• **JavaScript 渲染：** 对于使用 JavaScript 动态加载内容的网站，可以使用 Selenium 或 Splash 等工具渲染页面，然后提取数据。
• **分布式抓取：** 使用 Scrapy 的分布式抓取功能，可以将抓取任务分配到多个机器上，提高抓取效率。可以使用 Redis 或 RabbitMQ 作为消息队列，协调各个爬虫节点。
• **反爬虫策略应对：** 针对目标网站的反爬虫策略，可以采取相应的应对措施，例如使用代理 IP、User-Agent 轮换、延迟请求、验证码识别等。
• **数据清洗和验证：** 在 Item Pipeline 中进行数据清洗和验证，可以提高数据的质量。例如，去除 HTML 标签、转换数据类型、验证数据格式等。
• **使用 Scrapy-Splash：** 集成 Scrapy 和 Splash 可以渲染 JavaScript 页面，抓取动态内容。
• **与 Selenium 集成：** 使用 Selenium 模拟用户交互，处理复杂的网页操作。
• **结合机器学习：** 使用机器学习技术对抓取到的数据进行分析和挖掘，提取有价值的信息。
• **使用 Docker 部署：** 使用 Docker 容器化 Scrapy 项目，方便部署和管理。
• **利用云服务：** 将 Scrapy 部署到云服务器，例如 AWS、Azure、Google Cloud，提高可扩展性和可靠性。
• **监控和日志记录：** 监控 Scrapy 爬虫的运行状态，并记录日志，方便排查问题。

以下是一个展示 Scrapy 常用配置项的表格：

Scrapy 常用配置项

配置项名称	描述	默认值
BOT_NAME	爬虫名称	'project'	ROBOTSTXT_OBEY	是否遵守 robots.txt 协议	True	USER_AGENT	User-Agent 字符串	'Scrapy'	DOWNLOAD_DELAY	下载延迟，单位为秒	0	CONCURRENT_REQUESTS	并发请求数量	16	CONCURRENT_REQUESTS_PER_DOMAIN	每个域名下的并发请求数量	8	CONCURRENT_REQUESTS_PER_IP	每个 IP 地址下的并发请求数量	0	ITEM_PIPELINES	Item Pipeline 列表	{}	DOWNLOADER_MIDDLEWARES	Downloader Middleware 列表	{}	SPIDER_MIDDLEWARES	Spider Middleware 列表	{}

网络爬虫、数据挖掘、信息提取、Beautiful Soup、XPath、CSS选择器、正则表达式、Twisted、JSON、CSV、MySQL、PostgreSQL、MongoDB、Redis、RabbitMQ

立即开始交易

注册IQ Option (最低入金 $10) 开设Pocket Option账户 (最低入金 $5)

加入我们的社区

关注我们的Telegram频道 @strategybin，获取： ✓ 每日交易信号 ✓ 独家策略分析 ✓ 市场趋势警报 ✓ 新手教学资料