一个Scrapy爬虫实例

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Scrapy是啥

scrapy是一个使用python编写的开源网络爬虫框架。这里的框架实际上就是应用程序的骨架，是一个半成品，框架能够保证程序结构风格统一。

Scrapy的安装

pip install Scrapy。但在此之前要先安装几个包：
在cmd中运行以下语句：
(1) pip install wheel
(2) pip install lxml
(3) pip install twisted
(4) 最后 pip install scrapy
(5) 验证Scrapy框架是否安装成功：
打开python,试试import scrapy 和scrapy.version_info

如图看到Scrapy库的版本为2.4.1

实例：爬取美剧天堂new100：

(1)创建工程：

找一个文件夹，打开cmd进入该目录。
输入命令：
Scrapy startproject movie

这时可以看到该目录下多了一个叫movie的文件夹，而这个文件夹里面还有一个叫movie的文件夹，里面是这样的：

这样Scrapy项目就成功创建了。

（2） 创建爬虫程序

用cd先进入movie目录，输入命令：
Scrapy genspider meiju meijutt.tv

该命令创建了一个叫meiju的爬虫
这时查看spiders目录可以看到多了一个meiju.py，就是我们刚创建的爬虫。

（3） 编辑爬虫

用编辑器打开meiju.py

这个网站的内容是我们的爬取目标

import scrapy
from movie.items import MovieItem

class MeijuSpider(scrapy.Spider):  # 继承这个类
    name = 'meiju'  #名字
    allowed_domains = ['meijutt.tv']  # 域名
    start_urls = ['https://www.meijutt.tv/new100.html']  # 要补充完整

    def parse(self, response):
        movies = response.xpath('//ul[@class="top-list  fn-clear"]/li')  # 看不懂
        for each_movie in movies:
        item = MovieItem()
        item['name'] = each_movie.xpath('./h5/a/@title').extract()[0]
        yield item  # 一种特殊的循环

(4)设置item模板：

在items中输入：

import scrapy


class MovieItem(scrapy.Item):
    # define the fields for your item here like:
    # name = scrapy.Field()
name = scrapy.Field()

（5） 设置配置文件

在settings.py中增加代码：

ITEM_PIPELINES = {'movie.pipelines.MoviePipeline':100}

(6)设置数据处理脚本：

在pipelines.py中输入代码：

import json

class MoviePipeline(object):
    def process_item(self, item, spider):
        return item

(7)运行爬虫

在爬虫根目录执行命令：
Scrapy crawl meiju

Emm发现meiju.py有错误，看了一下是由于冒号后面的语句没有缩进。

现在看看那两个xpath选择器的内容：

movies = response.xpath('//ul[@class="top-list  fn-clear"]/li')
        # 意思是选中所有的属性class值为"top-list  fn-clear"的ul下的li标签内容

也就是说movies得到的是li标签之间的内容的列表

for each_movie in movies:
            item = MovieItem()
            item['name'] = each_movie.xpath('./h5/a/@title').extract()[0]
            # .表示选取当前节点，也就是对每一项li，其下的h5下的a标签中title的属性值
            yield item  # 一种特殊的循环

修改增加缩进，并修改第一个xpath的内容后再次运行：

可以看到爬取成功