Scrapy框架：Python爬虫开发快速入门与初试

在众多编程语言中，Python以其简洁的语法和强大的库支持，成为了编写爬虫的首选语言。而在Python的爬虫库中，Scrapy框架无疑是其中的佼佼者。Scrapy是一个开源的、基于Python的爬虫框架，它提供了一套完整的工具和功能，使得爬虫的开发变得简单而高效。
在这里插入图片描述

一、Scrapy框架概述

Scrapy作为一个高效的爬虫框架，确实能够解决你提到的原生爬虫面临的一些问题，并且具有一些独特的特点。下面我们来一一对应你提到的问题，看看Scrapy是如何应对的：

1. 分布式爬虫

Scrapy的应对：
Scrapy本身是设计为单机运行的爬虫框架，但它支持分布式爬虫的构建。可以通过以下几种方式实现分布式爬虫：

使用Scrapy-Redis：这是一个Scrapy的插件，它允许Scrapy与Redis协作，将任务队列和去重集合存储在Redis中，从而实现多个Scrapy实例之间的任务分配和去重。
自定义分布式系统：开发者可以根据自己的需求，编写代码来分配任务和合并结果，实现更复杂的分布式爬虫系统。

2. URL去重

Scrapy的应对：
Scrapy内置了去重机制，它使用一个集合（Set）来存储已经见过的URL，避免重复爬取。这个集合可以存储在内存中，也可以通过配置存储到外部存储系统中，如Redis，以实现持久化。

3. 断点续爬

Scrapy的应对：
Scrapy支持断点续爬的功能，可以通过以下几种方式实现：

请求队列：Scrapy的请求队列可以存储未处理的请求，如果爬虫程序意外停止，可以重新启动并从队列中继续处理。
去重集合：Scrapy的去重集合可以记录已经处理过的URL，即使程序重启，也可以从这个集合中恢复状态。
JOBDIR：Scrapy支持JOBDIR设置，可以将爬虫的状态保存到文件中，重启时可以从这个文件中恢复爬取状态。

4. 动态加载

Scrapy的应对：
Scrapy主要处理静态网页的爬取，对于动态加载的内容，Scrapy本身不直接支持。但是，可以通过以下方式来处理：

Scrapy-Splash：这是一个Scrapy的插件，它使用Splash作为服务来处理JavaScript渲染的页面，可以模拟浏览器的行为，处理动态加载的内容。
Scrapy-Selenium：这个插件允许Scrapy与Selenium集成，使用Selenium来处理JavaScript渲染的页面。

二、Scrapy框架安装

Scrapy框架的安装非常简单，只需要使用Python的包管理器pip即可完成安装。在命令行中输入以下命令：

pip install scrapy

这行命令会下载并安装Scrapy框架及其依赖项，为后续的爬虫开发打下基础。

三、创建Scrapy项目

创建一个Scrapy项目是开始爬虫开发的第一步。通过以下命令，我们可以快速创建一个新的Scrapy项目：

scrapy startproject formoon

执行该命令后，Scrapy会在当前目录下创建一个名为formoon的文件夹，其中包含了一个基本的Scrapy项目结构。

四、添加爬虫

在Scrapy项目中，我们可以添加多个爬虫模块，每个模块负责不同的爬取任务。添加一个新的爬虫模块，可以使用以下命令：

scrapy genspider pages formoon.github.io

这条命令会在项目的spiders目录下创建一个新的Python文件pages.py，这个文件将包含爬虫的基本框架。

五、编写爬虫逻辑

在pages.py文件中，我们需要编写爬虫的逻辑。假设我们的目标是爬取https://formoon.github.io网站上的所有文章，并获取文章的标题、链接地址和发布日期。以下是完成这一任务的代码示例：

import scrapyclass PagesSpider(scrapy.Spider):name = 'chinaisapages'allowed_domains = ['chinaisa.org.cn']start_urls = ['https://www.chinaisa.org.cn/gxportal/xfgl/portal/index.html']baseurl='ttps://www.chinaisa.org.cn/'def parse(self, response):for course in response.xpath('//ul/li'):href = self.baseurl + course.xpath('a/@href').extract()[0]title = course.css('.card-title').xpath('text()').extract()[0]date = course.css('.card-type.is-notShownIfHover').xpath('text()').extract()[0]print(title, href, date)for btn in response.css('.container--call-to-action').xpath('a'):href = btn.xpath('@href').extract()[0]name = btn.xpath('button/text()').extract()[0]if name == "下一页":yield scrapy.Request(self.baseurl + href, callback=self.parse)

注：代码未补全，请自动调试

六、执行爬虫

编写完爬虫逻辑后，我们可以通过以下命令执行爬虫：

scrapy crawl chinaisapages

执行该命令后，Scrapy会启动爬虫，按照我们定义的逻辑进行数据爬取，并在控制台输出结果。

七、进阶使用：Items和Pipelines

对于更复杂的爬虫任务，Scrapy提供了Items和Pipelines两个高级特性。Items用于定义数据结构，而Pipelines则用于处理Items中的数据。

首先，我们需要在项目的items.py文件中定义一个Item：

import scrapyclass FormoonItem(scrapy.Item):title = scrapy.Field()link = scrapy.Field()date = scrapy.Field()

然后，在pipelines.py文件中定义一个Pipeline来处理这些Item：

class FormoonPipeline(object):def process_item(self, item, spider):print("%s %s %s" % (item['date'], item['title'], item['link']))return item

最后，我们需要在settings.py文件中启用这个Pipeline：

ITEM_PIPELINES = {'formoon.pipelines.FormoonPipeline': 300,
}

项目配置文件

在Scrapy框架中，settings.py 文件是项目配置文件，它包含了项目运行时的各种设置。以下是您提到的两个配置项的说明：

ROBOTSTXT_OBEY = False
- 作用：此设置项用于控制Scrapy是否遵守目标网站的robots.txt文件规定。
- 默认值：默认情况下，ROBOTSTXT_OBEY设置为True，意味着Scrapy会尊重robots.txt文件中的规则，不爬取被禁止的内容。
- 使用场景：如果设置为False，则Scrapy将无视robots.txt文件，爬取所有页面，但这样做可能会违反网站的规定，甚至可能触犯法律，因此请谨慎使用，并确保你有权爬取目标网站的数据。
DOWNLOAD_DELAY = 10
- 作用：此设置项用于控制Scrapy下载中间件在请求之间的延迟时间。
- 单位：时间单位为秒。
- 默认值：默认情况下，DOWNLOAD_DELAY设置为0，意味着Scrapy在发送请求时不会有延迟。
- 使用场景：如果设置了一个大于0的值，Scrapy在每次请求后会暂停指定的秒数。这通常用于减轻对目标网站服务器的压力，避免因请求过于频繁而被封锁。例如，设置DOWNLOAD_DELAY = 10意味着Scrapy在每次请求后会等待10秒钟再发送下一个请求。

日志的开启：
Scrapy框架使用Python的内置logging模块来处理日志。要开启日志，你可以在settings.py文件中配置日志级别和其他相关设置。以下是一些基本的日志配置：

LOG_LEVEL：设置日志级别，如DEBUG, INFO, WARNING, ERROR, CRITICAL。
```
LOG_LEVEL = 'DEBUG'
```
LOG_FILE：设置日志输出文件的路径。
```
LOG_FILE = 'scrapy.log'
```
LOG_ENABLED：开启或关闭日志记录功能。
```
LOG_ENABLED = True
```

要开启日志，你可以在settings.py中设置LOG_ENABLED为True，并选择合适的LOG_LEVEL。Scrapy会根据配置输出不同级别的日志信息，帮助你调试和监控爬虫的运行情况。例如，DEBUG级别会输出最详细的日志，包括每个请求和响应的详细信息，而INFO级别则提供了较为概括的运行信息。