使用 Scrapy 进行多线程网页链接抓取（抓取.多线程.链接.网页.Scrapy...）

使用 scrapy 进行多线程网页链接抓取

本文旨在提供一个使用 Scrapy 框架进行多线程网页链接抓取的教程。我们将探讨如何利用 Scrapy 简化网页抓取流程，并提供一个可直接运行的示例代码，该代码能够从指定 URL 抓取所有链接，并将结果保存到 CSV 文件中。本文还将简要介绍 Scrapy 的 LinkExtractor 和 CrawlSpider 类，帮助读者更深入地了解 Scrapy 的强大功能。

Scrapy 是一个强大的 Python 框架，专门用于网页抓取和数据提取。它内置了多线程支持，可以高效地从网站上抓取数据。相比于手动编写多线程代码，使用 Scrapy 可以大大简化开发流程，并提供更好的可维护性。

Scrapy 简介

Scrapy 采用异步网络框架 Twisted，能够处理大量的并发请求。它提供了强大的选择器（Selector）用于从 HTML 或 XML 文档中提取数据，并支持多种输出格式，如 CSV、JSON 和 XML。

快速开始：使用 Scrapy 抓取链接

以下代码展示了如何使用 Scrapy 抓取指定网页上的所有链接，并将结果保存到 output.csv 文件中。

import scrapy

class MySpider(scrapy.Spider):

    name = 'myspider'

    allowed_domains = ['www.tradeindia.com']

    start_urls = ['https://www.tradeindia.com/']

    def parse(self, response):
        print('\n>>> url:', response.url, '\n')

        links = response.css('a::attr(href)').extract()

        # create items which it will save in file `CSV`
        for url in links:
            yield {'url': url}

        # create requests with URL so it will process next pages
        for url in links:
            yield response.follow(url)

# --- run without project and save in `output.csv` ---

from scrapy.crawler import CrawlerProcess

c = CrawlerProcess({
    'USER_AGENT': 'Mozilla/5.0',
    'CONCURRENT_REQUESTS': 10,  # default: 16
    #'RANDOMIZE_DOWNLOAD_DELAY': True,  # default: True
    'DOWNLOAD_DELAY': 2,  # delays between requests to simulate real human - from `0.5*delay` to `1.5*delay`
    #'LOG_LEVEL': 'INFO',       # less information on screen
    'FEEDS': {'output.csv': {'format': 'csv'}}, # save in file CSV, JSON or XML
})

c.crawl(MySpider)
c.start()

代码解释:

MySpider 类: 定义了一个名为 MySpider 的 Spider 类，继承自 scrapy.Spider。
- name: Spider 的名称，用于在命令行中启动 Spider。
- allowed_domains: 允许爬取的域名列表，用于过滤不属于目标网站的链接。
- start_urls: 起始 URL 列表，Spider 从这些 URL 开始爬取。
- parse(self, response): 解析响应的回调函数，用于提取数据和生成新的请求。
parse 方法: 该方法接收一个 response 对象，其中包含从网页下载的内容。
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- response.css('a::attr(href)').extract(): 使用 CSS 选择器提取所有 <a> 标签的 href 属性值，即链接。
- yield {'url': url}: 生成一个包含链接的字典，Scrapy 会自动将其保存到指定的输出文件中。
- yield response.follow(url): 生成一个新的请求，用于爬取提取到的链接。response.follow() 会自动处理相对 URL，并将其转换为绝对 URL。
CrawlerProcess 类: 用于运行 Scrapy Spider。
- USER_AGENT: 设置 User-Agent，模拟浏览器访问，避免被网站屏蔽。
- CONCURRENT_REQUESTS: 设置并发请求数，控制爬取速度。
- DOWNLOAD_DELAY: 设置下载延迟，避免对网站造成过大的压力。
- FEEDS: 配置输出文件格式和文件名。

运行代码:

将代码保存为 spider.py，然后在命令行中运行：

python spider.py

Scrapy 将会启动，从 https://www.tradeindia.com/ 开始爬取链接，并将结果保存到 output.csv 文件中。

Scrapy 的其他功能

除了基本的链接抓取，Scrapy 还提供了许多其他强大的功能，例如：

LinkExtractor: 一个专门用于提取链接的类，可以根据正则表达式或其他规则过滤链接。
CrawlSpider: 一个预定义的 Spider 类，专门用于爬取整个网站。它使用 Rule 对象定义爬取规则，并自动生成新的请求。

注意事项

遵守 Robots.txt 协议: 在爬取网站之前，请务必查看该网站的 robots.txt 文件，了解网站的爬取规则。
设置合理的下载延迟: 为了避免对网站造成过大的压力，请设置合理的下载延迟。
处理异常: 在爬取过程中可能会遇到各种异常，例如网络错误、页面不存在等。请务必处理这些异常，保证爬虫的稳定运行。
反爬虫机制: 许多网站都采取了反爬虫机制，例如验证码、IP 封锁等。需要根据具体情况采取相应的应对措施。

总结

Scrapy 是一个强大的 Python 框架，可以大大简化网页抓取流程。通过使用 Scrapy，您可以轻松地从网站上抓取数据，并将其保存到各种格式的文件中。本文提供了一个简单的示例代码，展示了如何使用 Scrapy 抓取链接。希望本文能够帮助您快速入门 Scrapy，并利用它来解决实际问题。

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