Scrapy爬虫框架Spiders爬虫脚本使用技巧

news2025/7/23 23:06:17

我们都知道Scrapy是一个用于爬取网站数据、提取结构化数据的Python框架。在Scrapy中，Spiders是用户自定义的类，用于定义如何爬取某个（或某些）网站，包括如何执行爬取（即跟踪链接）以及如何从页面中提取结构化数据（即爬取项）。至于如何定义Spiders爬虫逻辑和规则可以看看我下面总结的经验。

在这里插入图片描述

Scrapy 是一个强大的 Python 爬虫框架，其核心组件 Spiders 用于定义爬取逻辑和数据提取规则。下面是一个详细的结构解析和示例：

一、Scrapy Spider 核心组件

类定义：继承 scrapy.Spider 或其子类
必要属性：
- name：爬虫唯一标识符
- start_urls：初始爬取 URL 列表
核心方法：
- parse(self, response)：默认回调函数，处理响应并提取数据
可选扩展：
- 自定义设置（custom_settings）
- 链接跟踪规则（CrawlSpider）

二、基础 Spider 示例

import scrapy

class BookSpider(scrapy.Spider):
    name = "book_spider"
    start_urls = ["http://books.toscrape.com/"]

    def parse(self, response):
        # 提取书籍列表页数据
        for book in response.css("article.product_pod"):
            yield {
                "title": book.css("h3 a::attr(title)").get(),
                "price": book.css("p.price_color::text").get(),
                "rating": book.css("p.star-rating::attr(class)").get().split()[-1]
            }

        # 跟踪下一页
        next_page = response.css("li.next a::attr(href)").get()
        if next_page:
            yield response.follow(next_page, callback=self.parse)

三、进阶 CrawlSpider 示例（自动链接跟踪）

from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule
from scrapy.linkextractors import LinkExtractor

class AdvancedSpider(CrawlSpider):
    name = "crawl_spider"
    allowed_domains = ["example.com"]
    start_urls = ["http://www.example.com/catalog"]
    
    # 定义链接提取规则
    rules = (
        # 匹配商品详情页（回调函数处理）
        Rule(LinkExtractor(restrict_css=".product-item"), callback="parse_item"),
        
        # 匹配分页链接（无回调默认跟随）
        Rule(LinkExtractor(restrict_css=".pagination"))
    )

    def parse_item(self, response):
        yield {
            "product_name": response.css("h1::text").get(),
            "sku": response.xpath("//div[@class='sku']/text()").get(),
            "description": response.css(".product-description ::text").getall()
        }

四、关键功能解析

组件	作用
`response.css()`	用 CSS 选择器提取数据（推荐 `::text`/`::attr(xxx)`）
`response.xpath()`	XPath 选择器，处理复杂结构
`response.follow()`	自动处理相对 URL 的请求生成
`LinkExtractor`	自动发现并跟踪链接，支持正则/CSS/XPath 过滤
`custom_settings`	覆盖全局配置（如：`DOWNLOAD_DELAY`, `USER_AGENT`）

五、最佳实践

数据管道：
- 在 pipelines.py 中定义数据清洗/存储逻辑
- 在 settings.py 启用管道：ITEM_PIPELINES

中间件：

下载中间件处理请求头/代理/IP轮换

示例代理中间件：

class ProxyMiddleware:
    def process_request(self, request, spider):
        request.meta["proxy"] = "http://proxy_ip:port"

防反爬策略：
- 随机 User-Agent：scrapy-fake-useragent 库
- 自动限速：AUTOTHROTTLE_ENABLED = True

六、运行与调试

启动爬虫：
```
scrapy crawl book_spider -o books.json
```

Shell 调试：

scrapy shell "http://books.toscrape.com"
>>> response.css('h1::text').get()

七、常见问题解决

403 禁止访问：添加合法 USER_AGENT
数据缺失：检查目标页面动态加载（需启用 scrapy-splash 或 selenium 中间件）
重复 URL：启用去重中间件 DUPEFILTER_CLASS

如果掌握上面这些核心模式后，大体上就可以灵活应对各类网站爬取需求。但是也要建议多结合Scrapy 官方文档多多学习。

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.coloradmin.cn/o/2400974.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系多彩编程网进行投诉反馈，一经查实，立即删除！