Scrapy是一个强大的Python爬虫框架，它为开发者提供了一套完整的解决方案来构建网络爬虫，处理网页内容并提取有用的数据。本示例源码旨在教你如何利用Scrapy爬取豆瓣电影TOP250的列表信息，包括电影名称、评分、评价人数等关键数据。
了解Scrapy的基本结构。一个Scrapy项目通常包含以下几个核心组件：
1. **Settings**：项目的配置文件，用于设置爬虫的行为，如下载延迟、中间件、管道等。
2. **Spiders**：负责定义爬取逻辑的类，通过解析HTML或XML等网页内容来提取数据。
3. **Item**：定义要爬取的数据模型，类似数据库中的表结构。
4. **Item Pipeline**：处理和清洗从Spider中抓取到的Item，如去重、验证数据、存储到数据库等。
5. **Middleware**：中间件是执行爬取过程前后的钩子，可以实现自定义的功能，如请求和响应的处理、用户代理切换、IP代理等。
6. **Models**（可选）：如果需要将数据存入数据库，可以定义数据模型。
在本示例中，`my_spider`目录可能包含了以下文件：
- `items.py`：定义了要爬取的电影信息数据结构，如：
```python
class DoubanMovieItem(scrapy.Item):
title = scrapy.Field()
rating = scrapy.Field()
voters = scrapy.Field()
```
- `spiders/douban.py`：包含具体的爬虫类，用于定义爬取逻辑。它会启动请求，解析HTML并提取数据，如：
```python
import scrapy
class DoubanTop250Spider(scrapy.Spider):
name = 'douban_top250'
start_urls = ['https://movie.douban.com/top250']
def parse(self, response):
for movie in response.css('div.item'):
item = DoubanMovieItem()
item['title'] = movie.css('div.info > div.hd > a > span.title::text').get()
item['rating'] = movie.css('div.info > div.bd > div > div.rating_num::text').get()
item['voters'] = movie.css('div.info > div.bd > div > span::text')[1].get().split('人评价')[0]
yield item
```
- `pipelines.py`：可能包含自定义的Item Pipeline，用于处理和存储爬取到的数据，如：
```python
class MyPipeline(object):
def process_item(self, item, spider):
# 数据清洗和存储逻辑
return item
```
- `settings.py`：配置文件，可能会设置请求延迟、启用某些中间件等。
在运行爬虫之前，确保安装了Scrapy库，可以使用`pip install scrapy`进行安装。然后，使用Scrapy命令行工具创建项目、启动爬虫：
```bash
scrapy startproject my_douban_crawler
cd my_douban_crawler
scrapy genspider douban top250.douban.com
scrapy crawl douban_top250
```
爬虫将按照设定的逻辑抓取豆瓣电影TOP250页面，解析出电影信息，并通过Item Pipeline进行处理。这只是一个基本的示例，实际使用时可能需要考虑反爬策略、数据持久化、错误处理等方面的问题。对于大数据场景，Scrapy还可以与其他处理工具如Pandas、MongoDB、Elasticsearch等结合，构建更复杂的爬虫系统。
my_spider.zip （16个子文件） 
my_spider 
settings.py 3KB
