Scrapy利器：构建强大爬虫，轻松获取所需数据！
爬虫开发中，Scrapy绝对是一把利器。它不单单是一个爬虫框架，更像是一个完整的数据采集平台。写过爬虫的同学大概率用过requests+beautifulsoup的组合，但遇到大规模爬取时就会感觉力不从心。这时候就要请出Scrapy这个重量级选手了。
框架核心解析
Scrapy采用组件化设计，各个模块之间配合默契。主要包含这么几个核心组件：
# Spider组件示例
import scrapy
class BookSpider(scrapy.Spider)：
name = 'bookspider'
start_urls = ['http：//books.example.com']
def parse(self， response)：
for book in response.css('.book-item')：
yield {
'title'： book.css('.title：：text').get()，
'price'： book.css('.price：：text').get()，
'author'： book.css('.author：：text').get()
}⚠️ 小贴士：
- Spider类必须定义name属性
- parse方法是处理响应的入口
- 用yield返回数据比return更省内存
中间件玩法
中间件可以说是Scrapy的一大亮点，能让你在请求前后做各种骚操作：
class CustomMiddleware：
def process_request(self， request， spider)：
# 随机切换User-Agent
request.headers['User-Agent'] = get_random_ua()
def process_response(self， request， response， spider)：
# 检查响应状态
if response.status ！= 200：
logging.warning(f'Bad status： {response.status}')
return response项目实战：豆瓣图书爬虫
光说不练假把式，整个实例体会下：
class DoubanSpider(scrapy.Spider)：
name = 'douban'
custom_settings = {
'ROBOTSTXT_OBEY'： False， # 看心情遵守robots协议
'CONCURRENT_REQUESTS'： 16 # 并发数调高点
}
def start_requests(self)：
# 构造初始请求
base_url = 'https：//book.douban.com/tag/编程？start={}&type=T'
for i in range(0， 200， 20)：
yield scrapy.Request(base_url.format(i))
def parse(self， response)：
books = response.css('#subject_list .subject-item')
for book in books：
yield {
'title'： book.css('h2 a：：text').get().strip()，
'rate'： book.css('.rating_nums：：text').get()，
'desc'： book.css('.pub：：text').get().strip()
}⚠️ 小贴士：
- 记得处理反爬，该上代理上代理
- 数据清洗很重要，strip()走起来
- 别把并发调太高，小心被封
调度器优化
默认的调度器用的内存队列，数据量大了会有点吃不消。可以换用Redis来存储请求队列：
# settings.py
SCHEDULER = “scrapy_redis.scheduler.Scheduler”
DUPEFILTER_CLASS = “scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter”
REDIS_URL = 'redis：//localhost：6379'⚠️ 小贴士：
- Redis持久化记得打开
- 定期清理过期请求
- 善用布隆过滤器去重
Pipeline数据处理
爬下来的数据总得存起来，Pipeline就是干这个的：
class MongoPipeline：
def __init__(self)：
self.mongo_uri = 'mongodb：//localhost：27017'
self.mongo_db = 'books'
def process_item(self， item， spider)：
# 存入MongoDB
collection = self.mongo_db['douban_books']
collection.insert_one(dict(item))
return item写爬虫最重要的是要有耐心，慢慢摸索目标网站的特点。代码写得再漂亮，爬不到数据也是白搭。
⚠️ 小贴士：
- 善用延时和随机等待
- 数据备份很重要
- 监控爬虫运行状态
数据采集这活儿吧，讲究的是持久战。代码写完只是开始，调试优化才是重点。不过有了Scrapy这神器，爬虫开发效率蹭蹭往上涨，剩下的就是跟反爬斗智斗勇了。
来源：青言悉语
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