Scrapy

影响力

作为目前爬虫主流框架之一，Scrapy的影响力和应用范围非常广泛：

根据GitHub上的数据，Scrapy是一个非常受欢迎的开源项目，截至2022年12月15日，它有超过4.3万个星标，9.6千个分支和1.8千个观察者1。在Python的爬虫框架中，Scrapy无疑是最受关注和使用的一个。
根据百度指数的数据，Scrapy在中国的搜索量在过去一年中保持了相对稳定的水平，平均每天有约1.5万次搜索2。这说明Scrapy在中国有着一定的知名度和需求度。
根据CSDN、知乎、PythonTab等技术社区和博客平台的数据，Scrapy在中国有着丰富的教程、案例、问答和交流资源，可以帮助开发者学习和解决问题3456。这说明Scrapy在中国有着一定的用户基础和活跃度。
根据行业报告和新闻报道的数据，Scrapy在中国被广泛应用于数据分析、网络安全、电商平台、金融服务等领域，为各种业务场景提供了高效、灵活、可扩展的数据抓取和处理方案。这说明Scrapy在中国有着一定的市场价值和竞争力。

注：该段内容为Bing AI创作

介绍

Scrapy 是一个基于 Twisted 框架用于抓取网站和提取结构化数据的开源网络爬虫框架，可用于各种有用的应用程序，如数据挖掘、信息处理或历史存档，它的设计目标是快速、高效、可扩展和可定制。Scrapy 提供了一个整合了请求、处理和存储流程的机制，使得开发者可以专注于数据提取和处理的逻辑，而无需过多关注底层细节。

主要特点

高性能：Scrapy 使用异步处理和多线程机制，能够高效地处理大规模的数据抓取任务。

可定制性：Scrapy 提供了丰富的扩展接口，允许开发者根据自己的需求进行定制和扩展。

分布式支持：Scrapy 支持分布式爬取，可以利用多台机器并行抓取数据，提高效率。

调度器：Scrapy 内置了一个调度器，能够自动管理请求的优先级和并发量，确保爬虫的稳定和高效。

中间件：Scrapy 提供了丰富的中间件接口，可以对请求和响应进行预处理和后处理，实现代理、用户代理等功能。

数据处理：Scrapy 提供了方便的机制来处理爬取的数据，可以进行清洗、转换和存储。

架构

最简单的单个网页爬取流程是 spiders > scheduler > downloader > spiders > item pipeline

省略了engine环节！

中英文对照表
引擎	Engine
调度器	Scheduler
下载器	Downloader
爬虫	Spider
管道	Pipeline
中间件	Middleware

别问，问就是英语不好。

Scrapy的架构是一个基于事件驱动的框架，它主要由以下五大组件组成：

引擎(engine)
- 用来处理整个系统的数据流处理, 触发事务(框架核心)
调度器(Scheduler)
- 用来接受引擎发过来的请求, 压入队列中, 并在引擎再次请求的时候返回. 可以想像成一个URL（抓取网页的网址或者说是链接）的优先队列, 由它来决定下一个要抓取的网址是什么, 同时去除重复的网址
下载器(Downloader)
- 用于下载网页内容, 并将网页内容返回给蜘蛛(Scrapy下载器是建立在twisted这个高效的异步模型上的)
爬虫(Spiders)
- 爬虫是主要干活的, 用于从特定的网页中提取自己需要的信息, 即所谓的实体(Item)。用户也可以从中提取出链接,让Scrapy继续抓取下一个页面
项目管道(Pipeline)
- 负责处理爬虫从网页中抽取的实体，主要的功能是持久化实体、验证实体的有效性、清除不需要的信息。当页面被爬虫解析后，将被发送到项目管道，并经过几个特定的次序处理数据。

除了这五大组件，Scrapy还有三个中间件管理器类：

下载器中间件(Downloader Middlewares)
- 位于Scrapy引擎和下载器之间的框架，主要是处理Scrapy引擎与下载器之间的请求及响应
爬虫中间件(Spider Middlewares)
- 介于Scrapy引擎和爬虫之间的框架，主要工作是处理蜘蛛的响应输入和请求输出
调度中间件(Scheduler Middewares)
- 介于Scrapy引擎和调度之间的中间件，从Scrapy引擎发送到调度的请求和响应

运行流程

自己看上面那个图吧。

基本使用

安装

在命令行或者终端中输入：

pip install scrapy

但是这样子有时候会报错，版本不匹配。

解决方案如下：

使用清华的镜像：

Windows：打开cmd，输入：

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple scrapy

Mac：打开终端，输入：

pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple scrapy

创建 Scrapy 项目

在命令行中执行以下命令，创建一个新的 Scrapy 项目：

scrapy startproject myfrist(project_name)

会生成一个文件夹里面很多文件：

名称	作用
scrapy.cfg	项目的配置信息，主要为Scrapy命令行工具提供一个基础的配置信息。（真正爬虫相关的配置信息在settings.py文件中）
items.py	设置数据存储模板，用于结构化数据，如：Django的Model
pipelines	数据处理行为，如：一般结构化的数据持久化
settings.py	配置文件，如：递归的层数、并发数，延迟下载等
spiders	爬虫目录，如：创建文件，编写爬虫规则

创建爬虫

scrapy genspider 爬虫名 爬虫的地址

注意：

一般创建爬虫文件时，以网站域名命名

爬虫包含的内容

name: 它定义了蜘蛛的唯一名称
allowed_domains: 它包含了蜘蛛抓取的基本URL；
start-urls: 蜘蛛开始爬行的URL列表；
parse(): 这是提取并解析刮下数据的方法；

代码

import scrapy


class XimalayaSpider(scrapy.Spider):
    name = "ximalaya"
    allowed_domains = ["ximalaya.com"]
    start_urls = ["https://www.ximalaya.com"]

    def parse(self, response):
        print(11111111111111111)