Scrapy是一个强大的Python爬虫框架，它为开发者提供了一套高效、灵活的工具，用于爬取网站并提取结构化数据。在这个"点评.zip"压缩包中，包含的是一个使用Scrapy构建的简单爬虫示例，该爬虫设计用于抓取大众点评网站上的商家信息，特别是商家名字和星级。 让我们深入了解一下Scrapy的基础知识。Scrapy由多个组件组成，如Spiders（爬虫）、Items（数据模型）、Item Pipeline（数据处理管道）、Request/Response对象、Selectors（选择器）等。在Scrapy项目中，每个爬虫类定义了如何抓取网页和提取数据。它们通常会发送HTTP请求(Request)到目标网站，并接收响应(Response)，然后使用XPath或CSS选择器来解析HTML内容，提取所需的数据。 在这个案例中，描述提到的爬虫可能包括以下关键部分： 1. **Spider类**：至少有一个名为`DianpingSpider`的类，继承自Scrapy的`Spider`基类。它会定义起始URL，用于启动爬虫并定义如何解析响应。 2. **start_requests()**：这是Spider类中的一个方法，用于生成初始的请求(Requests)。在这里，它可能会指向大众点评的商家列表页面。 3. **parse()**：这是默认的回调函数，用于处理爬取到的每个响应(Response)。在这个函数中，开发者会使用XPath或CSS选择器来定位商家名称和星级的信息。 4. **Items**：定义了要爬取的数据结构，可能有一个名为`DianpingItem`的类，包含了`name`（商家名称）和`rating`（星级）字段。 5. **Item Pipeline**：可能包含一个或多个处理数据的阶段，比如清理和验证数据，存储到数据库或文件系统等。 6. **中间件(Middleware)**：Scrapy允许自定义请求和响应的处理逻辑，例如设置User-Agent、处理重定向、处理cookies等，可能在这个示例中也有相应的配置。 在`dianping`这个子目录下，可能会有以下文件结构： - `items.py`：定义了`DianpingItem`类。 - `spiders` 文件夹：包含`dianping_spider.py`，定义了`DianpingSpider`类。 - `settings.py`：Scrapy项目的配置文件，包括中间件、Pipeline和其他设置。 - `pipelines.py`：定义了Item Pipeline。 - `logs` 文件夹：存放日志文件。 - `middlewares.py`（可选）：如果自定义了中间件，可能会在这个文件中。 - `models.py`（可选）：如果数据存储到数据库，可能包含数据库模型定义。 学习这个Scrapy demo可以帮助你理解如何从网页中提取数据，同时熟悉Scrapy框架的使用。你可以通过阅读代码，了解如何构造请求、解析响应，以及如何处理和存储抓取到的数据。这对于进一步开发更复杂的爬虫项目是很有帮助的。此外，了解Python基础和网络请求原理也是必不可少的，因为Scrapy是基于Python编写的，而爬虫工作则涉及到HTTP协议。

【项目资源】： 包含前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据、课程资源、音视频、网站开发等各种技术项目的源码。 包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、python、web、C#、EDA、proteus、RTOS等项目的源码。 【项目质量】： 所有源码都经过严格测试，可以直接运行。 功能在确认正常工作后才上传。 【适用人群】： 适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。 可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【附加价值】： 项目具有较高的学习借鉴价值，也可直接拿来修改复刻。 对于有一定基础或热衷于研究的人来说，可以在这些基础代码上进行修改和扩展，实现其他功能。 【沟通交流】： 有任何使用上的问题，欢迎随时与博主沟通，博主会及时解答。 鼓励下载和使用，并欢迎大家互相学习，共同进步。

Scrapy是一个强大的Python爬虫框架，它提供了许多高级功能，包括自动处理HTTP请求、解析HTML文档、管理网络延迟以及——如题目所示——图片抓取。本文将深入探讨Python Scrapy如何实现图片爬取，并通过一个具体的代码实例来展示其工作原理。 我们需要创建一个Scrapy Spider。在Scrapy项目中，Spider是负责抓取网页内容的核心组件。以下是一个名为`ImgSpider`的简单示例： ```python class ImgSpider(scrapy.Spider): name = 'img' start_urls = ['http://www.521609.com/daxuemeinv/'] url = 'http://www.521609.com/daxuemeinv/list8%d.html' pageNum = 1 def parse(self, response): li_list = response.xpath('//[@id="content"]/div[2]/div[2]/ul/li') for li in li_list: img_src = 'http://www.521609.com' + li.xpath('./a[1]/img/@src').extract_first() item = ImgproItem() item['src'] = img_src yield item ``` 在这个Spider中，`parse`方法解析了响应（`response`），提取了每个图片的URL，并将其放入一个`Item`对象中。`Item`是Scrapy中的一个类，用于封装爬取的数据。在这个例子中，我们创建了一个`ImgproItem`，其中包含一个字段`src`，用于存储图片URL。 接着，我们需要配置Scrapy以处理图片。在Scrapy的设置文件（通常是`settings.py`）中，增加`IMAGES_STORE = './imgsLib'`，这告诉Scrapy图片应该保存在当前目录下的`imgsLib`文件夹里。 我们需要创建一个自定义的图片处理管道（Pipeline）。Scrapy的Pipeline机制允许我们在数据从Spider到最终存储或导出的过程中进行预处理。对于图片下载，我们需要继承Scrapy的`ImagesPipeline`类，并重写其中的几个关键方法： ```python from scrapy.pipelines.images import ImagesPipeline class ImgproPipeline(ImagesPipeline): def get_media_requests(self, item, info): yield scrapy.Request(item['src']) def file_path(self, request, response=None, info=None): name = request.url.split('/')[-1] print('正在下载：', name) return name def item_completed(self, results, item, info): return item ``` `get_media_requests`方法负责生成下载图片的请求；`file_path`定义了图片文件在本地存储时的文件名；`item_completed`方法在图片下载完成后被调用，这里我们只是简单地返回`item`，意味着这个`item`的处理已完成，可以交给下一个Pipeline处理。 总结来说，Python Scrapy的图片爬取原理主要涉及以下几个步骤： 1. Spider解析网页并提取图片URL。 2. 将图片URL放入Item对象并提交给Pipeline。 3. 配置Scrapy的图片存储位置。 4. 自定义Pipeline继承`ImagesPipeline`，重写相关方法处理图片下载。 5. 图片下载完成后，保存至指定路径，并更新Item状态。 这个过程使得Scrapy能够高效地抓取和存储网页中的图片，为数据分析、网站备份或其他需要大量图片的应用提供了便利。通过灵活配置和扩展，Scrapy的图片爬取功能可以适应各种复杂的网页结构和需求。

爬虫（Web Crawler）是一种自动化程序，用于从互联网上收集信息。其主要功能是访问网页、提取数据并存储，以便后续分析或展示。爬虫通常由搜索引擎、数据挖掘工具、监测系统等应用于网络数据抓取的场景。 爬虫的工作流程包括以下几个关键步骤： URL收集： 爬虫从一个或多个初始URL开始，递归或迭代地发现新的URL，构建一个URL队列。这些URL可以通过链接分析、站点地图、搜索引擎等方式获取。 请求网页： 爬虫使用HTTP或其他协议向目标URL发起请求，获取网页的HTML内容。这通常通过HTTP请求库实现，如Python中的Requests库。 解析内容： 爬虫对获取的HTML进行解析，提取有用的信息。常用的解析工具有正则表达式、XPath、Beautiful Soup等。这些工具帮助爬虫定位和提取目标数据，如文本、图片、链接等。 数据存储： 爬虫将提取的数据存储到数据库、文件或其他存储介质中，以备后续分析或展示。常用的存储形式包括关系型数据库、NoSQL数据库、JSON文件等。 遵守规则： 为避免对网站造成过大负担或触发反爬虫机制，爬虫需要遵守网站的robots.txt协议，限制访问频率和深度，并模拟人类访问行为，如设置User-Agent。 反爬虫应对： 由于爬虫的存在，一些网站采取了反爬虫措施，如验证码、IP封锁等。爬虫工程师需要设计相应的策略来应对这些挑战。 爬虫在各个领域都有广泛的应用，包括搜索引擎索引、数据挖掘、价格监测、新闻聚合等。然而，使用爬虫需要遵守法律和伦理规范，尊重网站的使用政策，并确保对被访问网站的服务器负责。

scrapy + DrissionPage 爬取数据

微博爬虫，一个基于Scrapy框架的轻量微博爬虫，Sina Weibo Spider.zip

scrapy+splash官方文档

此文件包含安装scrapy所依赖的所有包，以及详细的安装过程。我已经被网上blog里面安装scrapy搞疯了，各种说的模糊。

python_3.7安装scrapy 运行pip install Scrapy报错Microsoft Visual C++ 14.0 is required上传错了

Python 3.8.2 scrapy 框架 安装依赖包,pip install 经常失败的几个依赖。