设计目的

该项目框架Scrapy可以让我们平时所学的技术整合旨在帮助学习者提高Python编程技能并熟悉基本概念：

1. 学习基本概念：介绍Python的基本概念，如变量、数据类型、条件语句、循环等。

2. 掌握基本编程技巧：教授学生如何使用Python编写简单的程序，如计算器、字符串处理等。

3. 熟悉Python样式指南：学习Python的官方样式指南（PEP 8），如编码风格、行长限制等，以确保代码的可读性和可维护性。

4. 掌握常见数据结构和算法：介绍列表、元组、字典、栈、队列等常见数据结构，以及相关的算法，如排序、搜索等。

5. 学习基于对象的编程：教授学生如何使用Python的面向对象编程（OOP）概念，如类、对象、继承、多态等。

6. 掌握网络编程：介绍Python网络编程中的基本概念和技术，如网络请求、网络服务器、套接字等。

7. 学习多线程和多进程编程：教授学生如何使用Python的多线程和多进程编程技术，以提高程序性能和可扩展性。

8. 熟悉Python库和模块：介绍Python的常用库和模块，如from os import remove from time import sleep等，以便学生在实际项目中应用Python编程技能。

9. 实践项目：通过完成实践项目，帮助学生将所学知识应用到实际编程场景，提高实际编程能力。

代码审查和优化：教授学生如何对自己和他人的Python代码进行审查，以提高代码质量和可读性。

10.通过这个课程，学生将掌握Python编程的基本技能，了解Python的编程风格和最佳实践，并学会应用Python编程技能来解决实际问题

11. Scrapy框架介绍：介绍Scrapy的主要功能和使用场景，以便学习者了解如何使用Scrapy进行爬取。Scrapy的使用步骤：详细介绍如何使用Scrapy编写爬虫脚本，包括定义爬虫项目、设置爬虫设置、编写爬虫规则和处理爬取结果等。实际爬取案例：通过实际爬取案例，如爬取广东各城市天气预报，帮助学习者了解如何使用Scrapy爬取实际世界中的天气预报数据。处理HTML标签和网页源代码：教授学习者如何识别和处理常见HTML标签，以及如何理解网页源代码结构。使用Beautiful Soup库：介绍Beautiful Soup库的功能，并通过实际例子教授学习者如何使用Beautiful Soup从网页中提取数据。

设计内容与要求

1、熟练安装 Python 扩展库 scrapy。

2、熟悉常见 HTML 标签的用法。

3、理解网页源代码结构。

4、理解 scrapy 框架工作原理。实验内容：

5.安 装 Python 扩 展 库 scrapy ， 然 后 编 写 爬 虫 项 目 ， 从 网 站 http://www.weather.com.cn/guangdong/index.shtml 爬取广东各城市的天气预报数据，并把爬取到的天气数据写入本地文本 weather.txt。

设计思路

学习使用Scrapy框架爬取天气预报，提高Python爬虫技能

在这次课程考核实验中，我们将使用Python和Scrapy框架编写一个爬取天气预报的项目。具体实验步骤如下：

1. 安装Scrapy：首先，确保已安装Python扩展库Scrapy。可以通过`pip install scrapy`命令安装。

2. 创建爬虫项目：创建一个新的Python文件，例如`weather_spider.py`，并在其中定义爬虫类。在爬虫类中，我们将编写代码来爬取天气预报信息。

3. 编写爬虫代码：在爬虫类的`parse`方法中，我们将使用Scrapy的API来提取网页中的天气信息。具体实现方法可能因网站的结构和布局而异，但通常可以使用XPath或CSS选择器来提取所需的元素。

4. 运行爬虫：在命令行中运行爬虫项目，并指定爬取的城市和天气预报的时间范围。例如：`scrapy crawl weather_spider -a start_dates=2023-12-15,end_dates=2023-12-24 -s OUTPUT=file:///path/to/output.txt`.

5. 保存爬取结果：爬虫运行完成后，将爬取到的天气信息保存到指定的文件中，例如`output.txt`。

通过这个实验，您将学习如何使用Python和Scrapy框架爬取天气预报信息。在实际应用中，您可以根据需要调整爬虫代码以适应不同的网站结构和布局。同时，您还可以尝试使用其他爬虫技术，如 Beautiful Soup 和 Selenium，以进一步提高爬取效率和灵活性。以下是设计的流程图

实现过程

实验过程和实验步骤如下以及详细的核心代码解释

1.在命令提示符环境使用 pip install scrapy 命令安装 Python 扩展库 scrapy

2.在vscode的终端中使用命令提示符 scrapy startproject GuangDongWeather创建爬虫项目文件

3.进入爬虫项目文件夹，然后执行命令 scrapy genspider GuangDongWeatherSpider www.weather.com.cn 创建爬虫程序。

4.使用浏览器打开网址http://www.weather.com.cn/guangdong/index.shtml，

5.找到下面位置   广东天气预报 - 广东

6.在页面上单击鼠标右键，选择“查看网页源代码”，然后找到与“城市预报列表”  对应的位置。

7.选择并打开广东省内任意城市的天气预报页面，此处以深圳为例

8.在页面上单击鼠标右键，选择“查看网页源代码”，找到与上图中天气预报相对应  的位置。

9.修改items.py文件，定义要爬取的内容如下

import scrapy

class GuangDongWeatherSpiderItem(scrapy.Item):
    city = scrapy.Field()
    weather = scrapy.Field()
    # define the fields for your item here like:
    # name = scrapy.Field()
    pass

10.修改爬虫文件 GuangDongWeatherSpider.py，定义如何爬取内容，其中用到的规则参考前面对页面的分析，如果无法正常运行，有可能是网页结构有变化，可以回到前面的步骤重新分析网页源代码,代码如下

import scrapy
from os import remove
from time import sleep
from GuangDongWeather.items import GuangDongWeatherSpiderItem

class EveryCitySpider(scrapy.Spider):
    name = 'GuangDongWeatherSpider'
    allowed_domains = ['www.weather.com.cn']
    # 首页，爬虫开始工作的页面
    start_urls = ['http://www.weather.com.cn/shengzhen/index.shtml']

    try:
        remove('lqf.txt')
    except:
        pass

    def parse(self, response):
        # 获取每个地市的链接地址，针对每个链接地址发起请求
        urls = response.css('dt>a[title]::attr(href)').getall()
        for url in urls:
            yield scrapy.Request(url=url, callback=self.parse_city)
            sleep(0.3)
    
    def parse_city(self, response):
        '''处理每个地市天气预报链接地址的实例方法'''
        # 用来存储采集到的信息的对象
        item = GuangDongWeatherSpiderItem()
        # 获取城市名称
        city = response.xpath('//div[@class="crumbs fl"]/a[3]/text()')
        item['city'] = city.get()

        # 定位包含天气预报信息的ul节点，其中每个li节点存放一天的天气
        selector = response.xpath('//ul[@class="t clearfix"]')[0]

        weather = []
        # 遍历当前ul节点中的所有li节点，提取每天的天气信息
        for li in selector.xpath('./li'):
            # 提取日期
            date = li.xpath('./h1/text()').get()
            # 云的情况
            cloud = li.xpath('./p[@title]/text()').get()
            # 晚上不显示高温
            high = li.xpath('./p[@class="tem"]/span/text()').get('none')
            low = li.xpath('./p[@class="tem"]/i/text()').get()
            wind = li.xpath('./p[@class="win"]/em/span[1]/@title').get()
            wind += ','+li.xpath('./p[@class="win"]/i/text()').get()
            weather.append(f'{date}:{cloud},{high}/{low},{wind}')
        item['weather'] = '\n'.join(weather)
        return [item]

11.修改 settings.py 文件，分派任务，指定处理数据的程序如下，这里划线的名称要对应你的文件名，相当于再找信道，在GuangDongWeather这个文件下找pipelines然后再找里面的GuangDongWeathersSpiderPipeline

BOT_NAME = "GuangDongWeather"

SPIDER_MODULES = ["GuangDongWeather.spiders"]
NEWSPIDER_MODULE = "GuangDongWeather.spiders"
ITEM_PIPELINES = {
'GuangDongWeather.pipelines.GuangDongWeatherSpiderPipeline':1,
}

12.修改 pipelines.py 文件，把爬取到的数据写入文件 lqf.txt代码如下

from itemadapter import ItemAdapter

class GuangDongWeatherSpiderPipeline(object):
    def process_item(self, item, spider):
        with open('lqf.txt', 'a', encoding='utf8') as fp: 
          fp.write(item['city']+'\n') 
          fp.write(item['weather']+'\n\n')
        return item

13.最后就可以通过命令去运行框架如下，你需要去到对应的目录下运行，不然会报错

scrapy crawl GuangDongWeatherSpider

       最后需要注意以下几点，第一需要注意的就是版本的问题，第二框架问题，第三电脑问题，这个时候你就要多留意一下报错的原因，然后代码都要进行分析看看它再说的什么，这样子就可以解决大部分问题​​​​​​​