python3.7 scrapy简单爬虫入门

**Python 3.7 Scrapy 简单爬虫入门** Scrapy 是一个用 Python 编写的高效且强大的网络爬虫框架，适用于自动化抓取、处理、分析网页数据。在 Python 3.7 的环境下，我们可以轻松搭建起一个基本的 Scrapy 爬虫项目，以实现对指定网站 `http://www.okhqb.com/` 的数据抓取。 我们需要确保已经安装了 Python 3.7 及其依赖的库。Scrapy 可通过 pip 安装： ``` pip install scrapy ``` 创建 Scrapy 项目： ```bash scrapy startproject my_spider ``` 这将在当前目录下创建一个名为 `my_spider` 的项目结构，包括几个核心文件和目录，如 `settings.py`, `spiders`, `items.py` 等。 在 `spiders` 目录下，我们创建一个新爬虫文件，例如 `okhqb_spider.py`，并定义爬虫类： ```python import scrapy class OkhqbSpider(scrapy.Spider): name = 'okhqb' start_urls = ['http://www.okhqb.com/'] def parse(self, response): # 提取网页中的数据，例如文章标题、作者等 for article in response.css('article'): title = article.css('h2 a::text').get() author = article.css('.author::text').get() date = article.css('.date::text').get() yield { 'title': title, 'author': author, 'date': date, } # 使用链接提取器（LinkExtractor）获取下一页链接，如果存在 next_page = response.css('li.next a::attr(href)').get() if next_page is not None: yield response.follow(next_page, self.parse) ``` 在这个例子中，我们定义了一个 `OkhqbSpider` 类，指定了起始 URL 并重写了 `parse` 方法。在 `parse` 方法中，我们使用 CSS 选择器提取所需数据，并使用 `yield` 生成包含这些数据的字典。如果找到下一页链接，我们会使用 `response.follow` 进行深度遍历。 接下来，我们需要在 `items.py` 文件中定义数据结构，以保存爬取到的信息： ```python import scrapy class MySpiderItem(scrapy.Item): title = scrapy.Field() author = scrapy.Field() date = scrapy.Field() ``` 然后，在 `settings.py` 中，我们可能需要配置下载延迟（DOWNLOAD_DELAY）以避免对目标网站造成过大压力，以及启用中间件（MIDDLEWARES）以处理可能的反爬策略。 启动爬虫执行抓取： ```bash cd my_spider scrapy crawl okhqb ``` Scrapy 将自动处理请求、响应，抓取数据，并将其存储为 JSON 或其他格式。如果需要将数据存入数据库，如 MongoDB 或 MySQL，可以使用 Scrapy 的 Item Pipeline 功能。 总结，Python 3.7 中使用 Scrapy 框架开发爬虫的主要步骤包括：安装 Scrapy，创建项目，定义爬虫类，编写解析函数，配置数据结构，设置项目配置，最后运行爬虫。这个过程展示了如何针对 `http://www.okhqb.com/` 网站进行简单的数据抓取，同时也为更复杂的爬虫项目打下了基础。在实际应用中，需要根据目标网站的具体结构和需求调整选择器和解析逻辑，同时注意遵守网络爬虫道德规范，尊重网站的robots.txt 文件，避免对服务器造成过度负担。