python爬蟲scrapy教程
1. 爬蟲python入門難學嗎
爬蟲是大家公認的入門Python最好方式，沒有之一。雖然Python有很多應用的方向，但爬蟲對於新手小白而言更友好，原理也更簡單，幾行代碼就能實現基本的爬蟲，零基礎也能快速入門，讓新手小白體會更大的成就感。因此小編整理了新手小白必看的Python爬蟲學習路線全面指導，希望可以幫到大家。
1.學習 Python 包並實現基本的爬蟲過程
大部分爬蟲都是按「發送請求——獲得頁面——解析頁面——抽取並儲存內容」這樣的流程來進行，這其實也是模擬了我們使用瀏覽器獲取網頁信息的過程。Python中爬蟲相關的包很多：urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider 等，建議從requests+Xpath 開始，requests 負責連接網站，返回網頁，Xpath 用於解析網頁，便於抽取數據。
如果你用過 BeautifulSoup，會發現 Xpath 要省事不少，一層一層檢查元素代碼的工作，全都省略了。這樣下來基本套路都差不多，一般的靜態網站根本不在話下。當然如果你需要爬取非同步載入的網站，可以學習瀏覽器抓包分析真實請求或者學習Selenium來實現自動化。
2.了解非結構化數據的存儲
爬回來的數據可以直接用文檔形式存在本地，也可以存入資料庫中。開始數據量不大的時候，你可以直接通過 Python 的語法或 pandas 的方法將數據存為csv這樣的文件。當然你可能發現爬回來的數據並不是干凈的，可能會有缺失、錯誤等等，你還需要對數據進行清洗，可以學習 pandas 包的基本用法來做數據的預處理，得到更干凈的數據。
3.學習scrapy，搭建工程化爬蟲
掌握前面的技術一般量級的數據和代碼基本沒有問題了，但是在遇到非常復雜的情況，可能仍然會力不從心，這個時候，強大的 scrapy 框架就非常有用了。scrapy 是一個功能非常強大的爬蟲框架，它不僅能便捷地構建request，還有強大的 selector 能夠方便地解析 response，然而它最讓人驚喜的還是它超高的性能，讓你可以將爬蟲工程化、模塊化。學會 scrapy，你可以自己去搭建一些爬蟲框架，你就基本具備Python爬蟲工程師的思維了。
4.學習資料庫知識，應對大規模數據存儲與提取
Python客棧送紅包、紙質書
爬回來的數據量小的時候，你可以用文檔的形式來存儲，一旦數據量大了，這就有點行不通了。所以掌握一種資料庫是必須的，學習目前比較主流的 MongoDB 就OK。MongoDB 可以方便你去存儲一些非結構化的數據，比如各種評論的文本，圖片的鏈接等等。你也可以利用PyMongo，更方便地在Python中操作MongoDB。因為這里要用到的資料庫知識其實非常簡單，主要是數據如何入庫、如何進行提取，在需要的時候再學習就行。
5.掌握各種技巧，應對特殊網站的反爬措施
當然，爬蟲過程中也會經歷一些絕望啊，比如被網站封IP、比如各種奇怪的驗證碼、userAgent訪問限制、各種動態載入等等。遇到這些反爬蟲的手段，當然還需要一些高級的技巧來應對，常規的比如訪問頻率控制、使用代理IP池、抓包、驗證碼的OCR處理等等。往往網站在高效開發和反爬蟲之間會偏向前者，這也為爬蟲提供了空間，掌握這些應對反爬蟲的技巧，絕大部分的網站已經難不到你了。
6.分布式爬蟲，實現大規模並發採集，提升效率
爬取基本數據已經不是問題了，你的瓶頸會集中到爬取海量數據的效率。這個時候，相信你會很自然地接觸到一個很厲害的名字：分布式爬蟲。分布式這個東西，聽起來很恐怖，但其實就是利用多線程的原理讓多個爬蟲同時工作，需要你掌握Scrapy+ MongoDB + Redis 這三種工具。Scrapy 前面我們說過了，用於做基本的頁面爬取，MongoDB 用於存儲爬取的數據，Redis 則用來存儲要爬取的網頁隊列，也就是任務隊列。所以有些東西看起來很嚇人，但其實分解開來，也不過如此。當你能夠寫分布式的爬蟲的時候，那麼你可以去嘗試打造一些基本的爬蟲架構了，實現一些更加自動化的數據獲取。
只要按照以上的Python爬蟲學習路線，一步步完成，即使是新手小白也能成為老司機，而且學下來會非常輕松順暢。所以新手在一開始的時候，盡量不要系統地去啃一些東西，找一個實際的項目，直接開始操作。
其實學Python編程和練武功其實很相似，入門大致這樣幾步:找本靠譜的書,找個靠譜的師傅，找一個地方開始練習。
學語言也是這樣的：選一本通俗易懂的書，找一個好的視頻資料，然後自己裝一個IDE工具開始邊學邊寫。
7.給初學Python編程者的建議：
①信心。可能你看了視頻也沒在屏幕上做出點啥，都沒能把程序運行起來。但是要有自信，所有人都是這樣過來的。
②選擇適合自己的教程。有很早的書籍很經典，但是不是很適合你，很多書籍是我們學過一遍Python之後才會發揮很大作用。
③寫代碼，就是不斷地寫，練。這不用多說，學習什麼語言都是這樣。總看視頻，編不出東西。可以從書上的小案例開始寫，之後再寫完整的項目。
④除了學Python，計算機的基礎也要懂得很多，補一些英語知識也行。
⑤不但會寫，而且會看，看源碼是一個本領，調試代碼更是一個本領，就是解決問題的能力，挑錯。理解你自己的報錯信息，自己去解決。
⑥當你到達了一個水平，就多去看官方的文檔，在CSDN上面找下有關Python的博文或者群多去交流。
希望想學習Python的利用好現在的時間，管理好自己的學習時間，有效率地學習Python，Python這門語言可以做很多事情。
2. 《精通 Python爬蟲框架 Scrapy》txt下載在線閱讀全文,求百度網盤雲資源
《精通Python爬蟲框架Scrapy》（[美]迪米特里奧斯 考奇斯-勞卡斯）電子書網盤下載免費在線閱讀
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書名：《精通Python爬蟲框架Scrapy》
作者：[美]迪米特里奧斯 考奇斯-勞卡斯
譯者：李斌
豆瓣評分：5.9
出版社：人民郵電出版社
出版年份：2018-2-1
頁數：239
內容簡介：Scrapy是使用Python開發的一個快速、高層次的屏幕抓取和Web抓取框架，用於抓Web站點並從頁面中提取結構化的數據。《精通Python爬蟲框架Scrapy》以Scrapy 1.0版本為基礎，講解了Scrapy的基礎知識，以及如何使用Python和三方API提取、整理數據，以滿足自己的需求。
本書共11章，其內容涵蓋了Scrapy基礎知識，理解HTML和XPath，安裝Scrapy並爬取一個網站，使用爬蟲填充資料庫並輸出到移動應用中，爬蟲的強大功能，將爬蟲部署到Scrapinghub雲伺服器，Scrapy的配置與管理，Scrapy編程，管道秘訣，理解Scrapy性能，使用Scrapyd與實時分析進行分布式爬取。本書附錄還提供了各種軟體的安裝與故障排除等內容。
本書適合軟體開發人員、數據科學家，以及對自然語言處理和機器學習感興趣的人閱讀。
作者簡介：作者:[美]迪米特里奧斯 考奇斯-勞卡斯（Dimitrios Kouzis-Loukas） 譯者:李斌
Dimitrios Kouzis-Loukas作為一位軟體開發人員，已經擁有超過15年的經驗。同時，他還使用自己掌握的知識和技能，向廣大讀者講授如何編寫軟體。
他學習並掌握了多門學科，包括數學、物理學以及微電子學。他對這些學科的透徹理解，提高了自身的標准，而不只是「實用的解決方案」。他知道真正的解決方案應當是像物理學規律一樣確定，像ECC內存一樣健壯，像數學一樣通用。
Dimitrios目前正在使用新的數據中心技術開發低延遲、高可用的分布式系統。他是語言無關論者，不過對Python、C++和Java略有偏好。他對開源軟硬體有著堅定的信念，他希望他的貢獻能夠造福於各個社區和全人類。
關於譯者
李斌，畢業於北京科技大學計算機科學與技術專業，獲得碩士學位。曾任職於阿里巴巴，當前供職於凡普金科，負責應用安全工作。熱愛Python編程和Web安全，希望以更加智能和自動化的方式提升網路安全。
3. 如何在scrapy框架下，用python實現爬蟲自動跳轉頁面來抓去網頁內容
Scrapy是一個用Python寫的Crawler Framework，簡單輕巧，並且非常方便。Scrapy使用Twisted這個非同步網路庫來處理網路通信，架構清晰，並且包含了各種中間件介面，可以靈活地完成各種需求。Scrapy整體架構如下圖所示：
根據架構圖介紹一下Scrapy中的各大組件及其功能：
Scrapy引擎（Engine）：負責控制數據流在系統的所有組建中流動，並在相應動作發生觸發事件。
調度器（Scheler）：從引擎接收Request並將它們入隊，以便之後引擎請求request時提供給引擎。
下載器（Downloader）：負責獲取頁面數據並提供給引擎，而後提供給Spider。
Spider：Scrapy用戶編寫用於分析Response並提取Item（即獲取到的Item）或額外跟進的URL的類。每個Spider負責處理一個特定（或一些網站）。
Item Pipeline：負責處理被Spider提取出來的Item。典型的處理有清理驗證及持久化（例如存儲到資料庫中，這部分後面會介紹存儲到Mysql中，其他的資料庫類似）。
下載器中間件（Downloader middlewares）：是在引擎即下載器之間的特定鉤子（special hook），處理Downloader傳遞給引擎的Response。其提供了一個簡便的機制，通過插入自定義代碼來擴展Scrapy功能（後面會介紹配置一些中間並激活，用以應對反爬蟲）。
Spider中間件（Spider middlewares）：是在引擎及Spider之間的特定鉤子（special hook），處理Spider的輸入（response）和輸出（Items即Requests）。其提供了一個簡便的機制，通過插入自定義的代碼來擴展Scrapy功能。
4. python爬蟲什麼教程最好
可以看這個教程：網頁鏈接
此教程 通過三個爬蟲案例來使學員認識Scrapy框架、了解Scrapy的架構、熟悉Scrapy各模塊。
此教程的大致內容：
1、Scrapy的簡介。
主要知識點：Scrapy的架構和運作流程。
2、搭建開發環境：
主要知識點：Windows及linux環境下Scrapy的安裝。
3、Scrapy Shell以及Scrapy Selectors的使用。
4、使用Scrapy完成網站信息的爬取。
主要知識點：創建Scrapy項目(scrapy startproject)、定義提取的結構化數據(Item)、編寫爬取網站的Spider並提取出結構化數據(Item)、編寫Item Pipelines來存儲提取到的Item(即結構化數據)。
5. python爬蟲學習教程哪個好
第一階段
Python開發基礎和核心特性1.變數及運算符2.分支及循環3.循環及字元串4.列表及嵌套列表5.字典及項目練習6.函數的使用7.遞歸及文件處理8.文件9.面向對象10.設計模式及異常處理11.異常及模塊的使用12.坦克大戰13.核心編程14.高級特性15.內存管理
第二階段
資料庫和linux基礎1.並發編程2.網路通信3.MySQL4.Linux5.正則表達式
第三階段
web前端開發基礎1.html基本標簽2.css樣式3.css浮動和定位4.js基礎5.js對象和函數6.js定時器和DOM7.js事件響應8.使用jquery9.jquery動畫特效10.Ajax非同步網路請求
第四階段
Python Web框架階段1.Django-Git版本控制2.Django-博客項目3.Django-商城項目4.Django模型層5.Django入門6.Django模板層7.Django視圖層8.Tornado框架
第五階段
Python 爬蟲實戰開發1.Python爬蟲基礎2.Python爬蟲Scrapy框架
6. python網路爬蟲怎麼學習
現行環境下，大數據與人工智慧的重要依託還是龐大的數據和分析採集，類似於淘寶 京東 網路 騰訊級別的企業 能夠通過數據可觀的用戶群體獲取需要的數據，而一般企業可能就沒有這種通過產品獲取數據的能力和條件，想從事這方面的工作，需掌握以下知識：
1. 學習Python基礎知識並實現基本的爬蟲過程
一般獲取數據的過程都是按照 發送請求-獲得頁面反饋-解析並且存儲數據 這三個流程來實現的。這個過程其實就是模擬了一個人工瀏覽網頁的過程。
Python中爬蟲相關的包很多：urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider 等，我們可以按照requests 負責連接網站，返回網頁，Xpath 用於解析網頁，便於抽取數據。
2.了解非結構化數據的存儲
爬蟲抓取的數據結構復雜 傳統的結構化資料庫可能並不是特別適合我們使用。我們前期推薦使用MongoDB 就可以。
3. 掌握一些常用的反爬蟲技巧
使用代理IP池、抓包、驗證碼的OCR處理等處理方式即可以解決大部分網站的反爬蟲策略。
4.了解分布式存儲
分布式這個東西，聽起來很恐怖，但其實就是利用多線程的原理讓多個爬蟲同時工作，需要你掌握 Scrapy + MongoDB + Redis 這三種工具就可以了。
7. 如何用Python爬取搜索引擎的結果
我選取的是爬取網路知道的html 作為我的搜索源數據，目前先打算做網頁標題的搜索，選用了 Python 的 scrapy 庫來對網頁進行爬取，爬取網頁的標題，url，以及html，用sqlist3來對爬取的數據源進行管理。
爬取的過程是一個深度優先的過程，設定四個起始 url ，然後維護一個資料庫，資料庫中有兩個表，一個 infoLib，其中存儲了爬取的主要信息：標題，url ，html；另一個表為urlLib，存儲已經爬取的url，是一個輔助表，在我們爬取每個網頁前，需要先判斷該網頁是否已爬過（是否存在urlLib中）。在數據存儲的過程中，使用了SQL的少量語法，由於我之前學過 MySQL ，這塊處理起來比較駕輕就熟。
深度優先的網頁爬取方案是：給定初始 url，爬取這個網頁中所有 url，繼續對網頁中的 url 遞歸爬取。代碼逐段解析在下面，方便自己以後回顧。
1.建一個 scrapy 工程：
關於建工程，可以參看這個scrapy入門教程，通過運行:
[python] view plain
scrapy startproject ***
在當前目錄下建一個scrapy 的項目，然後在 spiders 的子目錄下建立一個 .py文件，該文件即是爬蟲的主要文件，注意：其中該文件的名字不能與該工程的名字相同，否則，之後調用跑這個爬蟲的時候將會出現錯誤，見ImportError。
2.具體寫.py文件：
[python] view plain
import scrapy
from scrapy import Request
import sqlite3
class rsSpider(scrapy.spiders.Spider): #該類繼承自 scrapy 中的 spider
name = "" #將該爬蟲命名為 「知道」，在執行爬蟲時對應指令將為： scrapy crawl
#download_delay = 1 #只是用於控制爬蟲速度的，1s/次，可以用來對付反爬蟲
allowed_domains = ["..com"] #允許爬取的作用域
url_first = 'http://..com/question/' #用於之後解析域名用的短字元串
start_urls = ["http://..com/question/647795152324593805.html", #python
"http://..com/question/23976256.html", #database
"http://..com/question/336615223.html", #C++
"http://..com/question/251232779.html", #operator system
"http://..com/question/137965104.html" #Unix programing
] #定義初始的 url ，有五類知道起始網頁
#add database
connDataBase = sqlite3.connect(".db") #連接到資料庫「.db」
cDataBase = connDataBase.cursor() #設置定位指針
cDataBase.execute('''''CREATE TABLE IF NOT EXISTS infoLib
(id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,name text,url text,html text)''')
#通過定位指針操作資料庫，若.db中 infoLib表不存在，則建立該表，其中主鍵是自增的 id（用於引擎的docId）,下一列是文章的標題，然後是url，最後是html
#url dataBase
cDataBase.execute('''''CREATE TABLE IF NOT EXISTS urlLib
(url text PRIMARY KEY)''')
#通過定位指針操作資料庫，若.db中urlLib表不存在，則建立該表，其中只存了 url，保存已經爬過的url，之所以再建一個表，是猜測表的主鍵應該使用哈希表存儲的，查詢速度較快，此處其實也可以用一個外鍵將兩個表關聯起來
2. .py文件中的parse函數：
.py文件中的parse函數將具體處理url返回的 response，進行解析，具體代碼中說明：
[python] view plain
def parse(self,response):
pageName = response.xpath('//title/text()').extract()[0] #解析爬取網頁中的名稱
pageUrl = response.xpath("//head/link").re('href="(.*?)"')[0] #解析爬取網頁的 url，並不是直接使用函數獲取，那樣會夾雜亂碼
pageHtml = response.xpath("//html").extract()[0] #獲取網頁html
# judge whether pageUrl in cUrl
if pageUrl in self.start_urls:
#若當前url 是 start_url 中以一員。進行該判斷的原因是，我們對重復的 start_url 中的網址將仍然進行爬取，而對非 start_url 中的曾經爬過的網頁將不再爬取
self.cDataBase.execute('SELECT * FROM urlLib WHERE url = (?)',(pageUrl,))
lines = self.cDataBase.fetchall()
if len(lines): #若當前Url已經爬過
pass #則不再在資料庫中添加信息，只是由其為跟繼續往下爬
else: #否則，將信息爬入資料庫
self.cDataBase.execute('INSERT INTO urlLib (url) VALUES (?)',(pageUrl,))
self.cDataBase.execute("INSERT INTO infoLib (name,url,html) VALUES (?,?,?)",(pageName,pageUrl,pageHtml))
else: #此時進入的非 url 網頁一定是沒有爬取過的（因為深入start_url之後的網頁都會先進行判斷，在爬取，在下面的for循環中判斷）
self.cDataBase.execute('INSERT INTO urlLib (url) VALUES (?)',(pageUrl,))
self.cDataBase.execute("INSERT INTO infoLib (name,url,html) VALUES (?,?,?)",(pageName,pageUrl,pageHtml))
self.connDataBase.commit() #保存資料庫的更新
print "-----------------------------------------------" #輸出提示信息，沒啥用
for sel in response.xpath('//ul/li/a').re('href="(/question/.*?.html)'): #抓出所有該網頁的延伸網頁，進行判斷並對未爬過的網頁進行爬取
sel = "http://..com" + sel #解析出延伸網頁的url
self.cDataBase.execute('SELECT * FROM urlLib WHERE url = (?)',(sel,)) #判斷該網頁是否已在資料庫中
lines = self.cDataBase.fetchall()
if len(lines) == 0: #若不在，則對其繼續進行爬取
yield Request(url = sel, callback=self.parse)
8. 如何入門 Python 爬蟲
鏈接：https://pan..com/s/1wMgTx-M-Ea9y1IYn-UTZaA
課程簡介
畢業不知如何就業？工作效率低經常挨罵？很多次想學編程都沒有學會？
Python 實戰：四周實現爬蟲系統，無需編程基礎，二十八天掌握一項謀生技能。
帶你學到如何從網上批量獲得幾十萬數據，如何處理海量大數據，數據可視化及網站製作。
課程目錄
開始之前，魔力手冊 for 實戰學員預習
第一周：學會爬取網頁信息
第二周：學會爬取大規模數據
第三周：數據統計與分析
第四周：搭建 Django 數據可視化網站
......
9. Python編程基礎之（五）Scrapy爬蟲框架
經過前面四章的學習，我們已經可以使用Requests庫、Beautiful Soup庫和Re庫，編寫基本的Python爬蟲程序了。那麼這一章就來學習一個專業的網路爬蟲框架--Scrapy。沒錯，是框架，而不是像前面介紹的函數功能庫。
Scrapy是一個快速、功能強大的網路爬蟲框架。
可能大家還不太了解什麼是框架，爬蟲框架其實是實現爬蟲功能的一個軟體結構和功能組件的集合。
簡而言之， Scrapy就是一個爬蟲程序的半成品，可以幫助用戶實現專業的網路爬蟲。
使用Scrapy框架，不需要你編寫大量的代碼，Scrapy已經把大部分工作都做好了，允許你調用幾句代碼便自動生成爬蟲程序，可以節省大量的時間。
當然，框架所生成的代碼基本是一致的，如果遇到一些特定的爬蟲任務時，就不如自己使用Requests庫搭建來的方便了。
PyCharm安裝
測試安裝：
出現框架版本說明安裝成功。
掌握Scrapy爬蟲框架的結構是使用好Scrapy的重中之重！
先上圖：
整個結構可以簡單地概括為： 「5+2」結構和3條數據流
5個主要模塊（及功能）：
（1）控制所有模塊之間的數據流。
（2）可以根據條件觸發事件。
（1）根據請求下載網頁。
（1）對所有爬取請求進行調度管理。
（1）解析DOWNLOADER返回的響應--response。
（2）產生爬取項--scraped item。
（3）產生額外的爬取請求--request。
（1）以流水線方式處理SPIDER產生的爬取項。
（2）由一組操作順序組成，類似流水線，每個操作是一個ITEM PIPELINES類型。
（3）清理、檢查和查重爬取項中的HTML數據並將數據存儲到資料庫中。
2個中間鍵：
（1）對Engine、Scheler、Downloader之間進行用戶可配置的控制。
（2）修改、丟棄、新增請求或響應。
（1）對請求和爬取項進行再處理。
（2）修改、丟棄、新增請求或爬取項。
3條數據流：
（1）：圖中數字 1-2
1：Engine從Spider處獲得爬取請求--request。
2：Engine將爬取請求轉發給Scheler，用於調度。
（2）：圖中數字 3-4-5-6
3：Engine從Scheler處獲得下一個要爬取的請求。
4：Engine將爬取請求通過中間件發送給Downloader。
5：爬取網頁後，Downloader形成響應--response，通過中間件發送給Engine。
6：Engine將收到的響應通過中間件發送給Spider處理。
（3）：圖中數字 7-8-9
7：Spider處理響應後產生爬取項--scraped item。
8：Engine將爬取項發送給Item Pipelines。
9：Engine將爬取請求發送給Scheler。
任務處理流程：從Spider的初始爬取請求開始爬取，Engine控制各模塊數據流，不間斷從Scheler處獲得爬取請求，直至請求為空，最後到Item Pipelines存儲數據結束。
作為用戶，只需配置好Scrapy框架的Spider和Item Pipelines，也就是數據流的入口與出口，便可完成一個爬蟲程序的搭建。Scrapy提供了簡單的爬蟲命令語句，幫助用戶一鍵配置剩餘文件，那我們便來看看有哪些好用的命令吧。
Scrapy採用命令行創建和運行爬蟲
PyCharm打開Terminal，啟動Scrapy：
Scrapy基本命令行格式：
具體常用命令如下：
下面用一個例子來學習一下命令的使用：
1.建立一個Scrapy爬蟲工程，在已啟動的Scrapy中繼續輸入：
執行該命令，系統會在PyCharm的工程文件中自動創建一個工程，命名為pythonDemo。
2.產生一個Scrapy爬蟲，以教育部網站為例http://www.moe.gov.cn：
命令生成了一個名為demo的spider，並在Spiders目錄下生成文件demo.py。
命令僅用於生成demo.py文件，該文件也可以手動生成。
觀察一下demo.py文件：
3.配置產生的spider爬蟲，也就是demo.py文件：
4.運行爬蟲，爬取網頁：
如果爬取成功，會發現在pythonDemo下多了一個t20210816_551472.html的文件，我們所爬取的網頁內容都已經寫入該文件了。
以上就是Scrapy框架的簡單使用了。
Request對象表示一個HTTP請求，由Spider生成，由Downloader執行。
Response對象表示一個HTTP響應，由Downloader生成，有Spider處理。
Item對象表示一個從HTML頁面中提取的信息內容，由Spider生成，由Item Pipelines處理。Item類似於字典類型，可以按照字典類型來操作。