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活动地址：CSDN21天学习挑战赛

活动时间以过

@作者 : SYFStrive
@创建时间 : 2022/8/9 4:42
📜： Scrapy框架工作原理
🥧： 点击跳转到上一篇Scrapy续文🦄
🥧： 感谢支持,学习累了可以先看小段由小胖给大家带来的街舞😀

简介

1. Scrapy是一个为了爬取网站数据，提取结构性数据而编写的应用框架。 可以应用在包括数据挖掘，信息处理或存储历史数据等一系列的程序中。 其最初是为了页面抓取 (更确切来说, 网络抓取 )所设计的， 也可以应用在获取API所返回的数据 (例如 Amazon Associates Web Services ) 或者通用的网络爬虫。
2. Scrapy 是一个基于 Twisted 实现的异步处理爬虫框架，该框架使用纯 Python 语言编写。Scrapy 框架应用广泛，常用于数据采集、网络监测，以及自动化测试等。
3. 提示：Twisted 是一个基于事件驱动的网络引擎框架，同样采用 Python 实现。

📦Scrapy使用前准备

• 文档如👇

1. 官网文档：链接
2. C语言中文文档：链接

• 安装

1. 安装语法：python -m pip install Scrapy
2. 报错：使用pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --trusted-host pypi.tuna.tsinghua.edu.cn 加包名

📦续Scrapy之🚗简单练习

获取数据：汽车的名字 && 价格

📰代码演示：

基于Scrapy的商务网站数据抓取.pdf

pdf 0星 超过10%的资源 930KB

下载

如下图（爬取成功🆗）：

案例小总结

注意⚠：遇到http://www.autohome.com.cn/4851/price.html/（html结尾的后面不能加 / ）

📦Scrapy之工作原理

• 架构组成

1. 引擎 👉 自动运行，无需关注，会自动组织所有的请求对象，分发给下载器
2. 下载器 👉 从引擎处获取到请求对象后，请求数据
3. spiders 👉 Spider类定义了如何爬取某个(或某些)网站。包括了爬取的动作(例如:是否跟进链接)以及如何从网页的内容中提取结构化数据(爬取item)。 换句话说，Spider就是您定义爬取的动作及分析某个网页(或者是有些网页)的地方。
4. 调度器 👉 有自己的调度规则，无需关注
5. 管道（Item pipeline）👉 最终处理数据的管道，会预留接口供我们处理数据当Item在Spider中被收集之后，它将会被传递到Item Pipeline，一些组件会按照一定的顺序执行对Item的处理。每个item pipeline组件(有时称之为“Item Pipeline”)是实现了简单方法的Python类。他们接收到Item并通过它执行一些行为，同时也决定此Item是否继续通过pipeline，或是被丢弃而不再进行处理。

• 原理图如下：

• 文字说明（麻将理解）：由spiders（最开始打牌的选手）👉 发送给引擎 👉 发送给调度器 （他碰了）👉 请求引擎 👉 请求下载器（他碰了然后到互联网一顿操作（作弊））👉 拿到了数据 发送到引擎（这条线相当于Response）👉 spiders（一些列相关处理） 👉 解析结果 👉 （这里有两个去向）1. 如何解析的是数据那么存储到文件 2、如果是Uri那么从就从调度器开始又一次循环 ……

Response如下：

Spiders如下：

最后

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下篇文章再见ヾ(￣▽￣)Bye_Bye

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