前言 最近学习scrapy爬虫框架，在使用pycharm安装scrapy类库及创建scrapy项目时花费了好长的时间，遇到各种坑，根据网上的各种教程，花费了一晚上的时间，终于成功，其中也踩了一些坑，现在整理下相关教程，希望帮助那些遇到和我一样问题的码农。 1、环境 操作系统：windows10。 python版本：python3.7，必须使用Anaconda，目前是Anaconda5.3.1。下载地址：https://www.anaconda.com/download/ 下载64位的安装包。scrapy依赖的类库比较多，使用Anaconda会将相关的依赖的类库都安装好，并且版本保持一

Scrapy：Python的爬虫框架。抓取：汽车之家、瓜子、链家 等数据信息。初窥Scrapy Scrapy是一个为了爬取网站数据，提取结构性数据而编写的应用框架。 可以应用在包括数据挖掘，信息处理或存储历史数据等一系列的程序中。

#### ======================== ## Sample Scraper for Google Play顶级免费应用程序#### ======= ================= 一个使用scrapy并将其存储在MongoDB上在Google Play上排名前500的免费应用的项目。 要使用此项目，请按照下列步骤操作： 。 创建您的工作环境。 克隆项目。 依存关系的安装。 正在运行的项目 ＃＃＃＃工作环境 $ mkvirtualenv scraper $ workon scraper ####克隆项目 $ git clone https://github.com/asimcan/googleplayscraper ####依赖关系的安装开发中： $ pip install -r requirements/dev.txt

使用python+scrapy爬取新浪微博的用户基本资料、关注和粉丝

基于scrapy编写的爬虫，能够爬取城市二手房的各种信息，比如房价、面积、所处位置等十分方便易用，并采用Beautifulsoup进行页面解析无视反爬机制

Python实现的基于Scrapy爬虫框架和Django框架的新闻采集和订阅系统 摘要 随着互联网的迅速发展，互联网大大提升了信息的产生和传播速度，网络上每天都会产生大量的内容，如何高效地从这些杂乱无章的内容中发现并采集所需的信息显得越来越重要。网络中的新闻内容也一样，新闻分布在不同的网站上，而且存在重复的内容，我们往往只关心其中的一部分新闻，网络中的新闻页面往往还充斥着大量许多与新闻不相关的信息，影响了我们的阅读效率和阅读体验，如何更加方便及时并高效地获取我们所关心的新闻内容，本系统能够帮我们做到这一点。本系统利用网络爬虫我们可以做到对网络上的新闻网站进行定时定向的分析和采集，然后把采集到的数据进行去重，分类等操作后存入数据库，最后提供个性化的新闻订阅服务。考虑了如何应对网站的反爬虫策略，避免被网站封锁爬虫。在具体实现上会使用Python配合scrapy等框架来编写爬虫，采用特定的内容抽取算法来提取目标数据，最后使用Django加上weui来提供新闻订阅后台和新闻内容展示页，使用微信向用户推送信息。用户可以通过本系统订阅指定关键字，当爬虫系统爬取到了含有指定关键字的内容时会把新闻推送

主要介绍了Python实现从脚本里运行scrapy的方法,实例分析了Python脚本运行的使用技巧,具有一定参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下

主要使用Python中第三方库Scrapy爬虫框架，首先你需要阅读README.md文件说明，然后输入你的微博cookie，然后输入关键词、爬取日期等等信息，最后运行即可。

用scrapy框架编写的python代码，可以爬取智联招聘的职位信息。

scrapy开源爬虫框架 封装示例(添加 容器，日志处理) python脚步程序简单封装