本文实例讲述了Python利用Scrapy框架爬取豆瓣电影。分享给大家供大家参考，具体如下： 1、概念 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。 通过Python包管理工具可以很便捷地对scrapy进行安装，如果在安装中报错提示缺少依赖的包，那就通过pip安装所缺的包 pip install scrapy scrapy的组成结构如下图所示 引擎Scrapy Engine，用于中转调度其他部分的信号和数据传递 调度器Scheduler，一个存储Request的队列，引擎将请求的连接发送给Schedu

主要介绍了实践Python的爬虫框架Scrapy来抓取豆瓣电影TOP250的过程,文中的环境基于Windows操作系统,需要的朋友可以参考下

通过scrapy框架获取页面内容，用beautifulsoup取代正则表达式匹配格式，获取多页段子

一、为什么要搭建爬虫代理池 在众多的网站防爬措施中，有一种是根据ip的访问频率进行限制，即在某一时间段内，当某个ip的访问次数达到一定的阀值时，该ip就会被拉黑、在一段时间内禁止访问。 应对的方法有两种： 1. 降低爬虫的爬取频率，避免IP被限制访问，缺点显而易见：会大大降低爬取的效率。 2. 搭建一个IP代理池，使用不同的IP轮流进行爬取。 二、搭建思路 1、从代理网站(如：西刺代理、快代理、云代理、无忧代理)爬取代理IP； 2、验证代理IP的可用性（使用代理IP去请求指定URL，根据响应验证代理IP是否生效）； 3、将可用的代理IP保存到数据库； 在《Python爬虫代理池搭建》一文中我们

使用scrapy创建爬虫程序、使用BeautifulSoup爬取数据、爬取关联网页数据、使用管道存储数据 本项目涉及一个包含多个网页的图书网站，我们使用scrapy爬取各个网页的数据，实现了爬取图书网站数据的爬虫程序。 scrapy是一个优秀的分布式爬取框架，它规定了一系列的程序规则，例如，使用items.py定义数据的格式，使用pipelines.py实现数据的存储，使用spider.py实现数据的爬取，使用settings.py规定各个模块之间的联系，对复杂的爬虫程序进行模块化管理。我们只需按规则填写各个模块即可，各个模块的协调工作由scrapy自动完成。而且scrapy支持使用XPath与CSS方法查找网页数据。使用scrapy可以高效地爬取大多数网站的数据。 但是实际上有些网站的数据是使用JavaScript管理的，一般的scrapy并不能执行JavaScript程序，在后面的项目中将介绍能执行JavaScript程序的爬虫程序技术。

Python之scrapy爬虫文件，包括案例分析，具体讲解

数据挖掘与数据管理

数据挖掘与数据管理

python实现项目代码，里面包括了python爬虫，运用框架scrapy，redis，以及数据剔除，数据分析，决策树回归分析的代码。采用的是pycharm软件，数据库对应的是SqlServer，也可以写到MongoDB。

使用python的scrapy爬虫框架，对豆瓣电影top250的电影信息进行爬取并保存到mysql数据库中，并获取每部电影的url，继续爬取电影的详细信息，如导演、演员、电影简介、评论等信息。