以前我们写爬虫，要导入和操作不同的模块，比如requests模块、gevent库、csv模块等。而在Scrapy里，你不需要这么做，因为很多爬虫需要涉及的功能，比如麻烦的异步，在Scrapy框架都自动实现了。
我们之前编写爬虫的方式，相当于在一个个地在拼零件，拼成一辆能跑的车。而Scrapy框架则是已经造好的、现成的车，我们只要踩下它的油门，它就能跑起来。这样便节省了我们开发项目的时间。
标签：object 管道 agent bs4 start nbsp sel download ack
以前我们写爬虫，要导入和操作不同的模块，比如requests模块、gevent库、csv模块等。而在Scrapy里，你不需要这么做，因为很多爬虫需要涉及的功能，比如麻烦的异步，在Scrapy框架都自动实现了。
我们之前编写爬虫的方式，相当于在一个个地在拼零件，拼成一辆能跑的车。而Scrapy框架则是已经造好的、现成的车，我们只要踩下它的油门，它就能跑起来。这样便节省了我们开发项目的时间。
pip3 install scrapy
先cd到你存放项目的文件夹位置，然后，使用命令：scrapy startproject 项目名称，创建项目
这里以【获取豆瓣 Top250 读书的评论（图书名称、评论人、评论时间、评论内容），链接地址：https://book.douban.com/top250?start=0】作为演示项目
创建项目：
scrapy startproject doubancomment
USER_AGENT = ‘Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_14_3) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/79.0.3945.117 Safari/537.36 OPR/66.0.3515.36 (Edition Baidu)‘ # 是否遵循robots协议 ROBOTSTXT_OBEY = False # 控制下载速度 DOWNLOAD_DELAY = 0.5 # 开启管道 ITEM_PIPELINES = { ‘doubancomment.pipelines.DoubancommentPipeline‘: 300, }
import scrapy class DoubancommentItem(scrapy.Item): # 图书名称 bookname = scrapy.Field() # 评论人 common_id = scrapy.Field() # 评论时间 common_date = scrapy.Field() # 指数 common_vote_num = scrapy.Field() # 评论内容 common_content = scrapy.Field()
# 获取豆瓣读书Top250的评论 import scrapy from bs4 import BeautifulSoup from ..items import DoubancommentItem class Common_spider(scrapy.Spider): # 爬虫名称 name = ‘comment‘ # 允许爬取的网站域名 allowed_domains = [‘book.douban.com‘] # 起始网址 start_urls = [] # 获取前2页书籍的评论 for x in range(2): url = "https://book.douban.com/top250?start={}".format(25*x) start_urls.append(url) # 解析起始网址 def parse(self, response): soup = BeautifulSoup(response.text, ‘html.parser‘) pl2_list = soup.find_all("div", class_=‘pl2‘) for pl2 in pl2_list: # 书籍链接 book_link = pl2.find("a")[‘href‘] # 评论链接 common_link = book_link + "comments/" yield scrapy.Request(common_link, callback=self.common_parse) # 解析评论 def common_parse(self, response): soup = BeautifulSoup(response.text, ‘html.parser‘) # 书籍名称 bookname = soup.find_all("p", class_=‘pl2 side-bar-link‘)[1].find("a").text li_list = soup.find_all(‘li‘, class_=‘comment-item‘) for li in li_list: common_info = li.find(class_=‘comment-info‘) # 评论人 common_id = common_info.find("a").text # 评论时间 if len(common_info.find_all("span")) > 1: common_date = common_info.find_all("span")[1].text else: common_date = common_info.find("span").text # 指数 common_vote_num = li.find(class_=‘vote-count‘).text # 评论内容 common_content = li.find(class_=‘comment-content‘).find("span").text item = DoubancommentItem() item[‘bookname‘] = bookname item[‘common_id‘] = common_id item[‘common_date‘] = common_date item[‘common_vote_num‘] = common_vote_num item[‘common_content‘] = common_content yield item
from openpyxl import Workbook import os class DoubancommentPipeline(object): def __init__(self): self.wb = Workbook() self.sheet = self.wb.active self.sheet.append([‘图书名称‘, ‘评论人‘, ‘评论时间‘, ‘指数‘, ‘评论内容‘]) # 处理数据 def process_item(self, item, spider): line = [item[‘bookname‘], item[‘common_id‘], item[‘common_date‘], item[‘common_vote_num‘], item[‘common_content‘]] self.sheet.append(line) return item # 爬虫结束时，会调用这个方法 def close_spider(self, spider): # 目录不存在 -> 创建目录 data_dir = os.path.dirname(__file__) + "/storage/data/" if not os.path.isdir(data_dir): os.makedirs(data_dir) # 保存文件 self.wb.save(data_dir + "comment.xlsx") # 关闭文件 self.wb.close()
方式一：cd到根目录，执行命令：scrapy crawl 爬虫的名称
scrapy crawl comment
方式二：cd到根目录，创建文件 main.py：
from scrapy import cmdline cmdline.execute([‘scrapy‘, ‘crawl‘, ‘comment‘])
也就是将方式一的命令，写成列表的形式，然后，执行 main.py
执行完毕，会有这样的提示：[scrapy.core.engine] INFO: Spider closed (finished)
标签：object 管道 agent bs4 start nbsp sel download ack
原文地址：https://www.cnblogs.com/KeenLeung/p/12244280.html
