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1.安装指令

pip install scrapy

2.创建 scrapy 项目

1. 任意终端 进入到目录(用于存储我们的项目)

2. scrapy startproject 项目名

3. 会在目录下面 创建一个以 项目名 命名的文件夹

4. 终端也会有提示

5. cd 项目名

6. scrapy genspider example example.com

3.运行爬虫指令

scrapy crawl 爬虫名  --nolog  //nolog是不看日志

4.输出 xml csv json格式的文件

scrapy crawl 爬虫名 -o 文件名 

 5.目录

（1）__init__.py  此文件为项目的初始化文件，主要写的是一些项目的初始化信息。

（2）items.py      爬虫项目的数据容器文件，主要用来定义我们要获取的数据

（3）piplines.py  爬虫项目的管道文件，主要用来对items里面定义的数据进行进一步的加工与处理

（4）settings.py 爬虫项目的设置文件，主要为爬虫项目的一些设置信息

（5）spiders文件夹  此文件夹下放置的事爬虫项目中的爬虫部分相关

6.novel.py文件

import scrapy
from scrapy import Selector
# scrapy01 文件的名字
# items scrapy01文件下面的名字
# Scrapy01Item items里面的类名
from scrapy01.items import Scrapy01Itemclass NovelSpider(scrapy.Spider):# 爬虫名name = "novel"#允许爬取的域名allowed_domains = ["www.shicimingju.com"]# 爬取的具体地址 必须在 允许域名的下面 子域名start_urls = ["https://www.shicimingju.com/book/hongloumeng.html"]# parse 爬取到数据 默认/调用的def parse(self, response):# response 已经 是爬取的结果 requests.get()sel = Selector(response)li_list = sel.css('div.book-mulu > ul > li')for li_item in li_list:novel_item = Scrapy01Item()# 章节是 a标签内容# 取标签内容 标签名::text# extract() 所有的标签# extract_first() 第一个标签chapter = li_item.css('a::text').extract_first()# 链接是 a标签属性# 取标签属性值  标签名::(属性)url = li_item.css("a::attr(href)").extract_first()# novel_item的字段和 items.py里面 定义的模型 对应novel_item['chapter'] = chapternovel_item['url'] = urlprint("novel_item:",novel_item)# return novel_item # 循环一次就出去了yield novel_item # yield 迭代器
# 配置伪装 头  settings里面配置 17行

 7.piplines.py文件对数据进行json和xlsx导出

# Define your item pipelines here
#
# Don't forget to add your pipeline to the ITEM_PIPELINES setting
# See: https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html# useful for handling different item types with a single interface
import jsonimport openpyxl
from itemadapter import ItemAdapterclass Scrapy01XlsxPipeline:def __init__(self):print('init---------初始化')# 创建工作库self.wb = openpyxl.Workbook()# 获取激活的工作self.ws = self.wb.activeself.ws.title = '红楼梦'# 参数是元组self.ws.append(('章节','地址'))# item就是爬虫文件 解析/parse的数据def process_item(self, item, spider):print('process_item-----钩子----数据',item)# item.['chapter']chapter = item.get('chapter','默认值')url = item.get('url') or ''# 追加数据self.ws.append((chapter,url))return item# 开始爬取 必须写第二个参数spiderdef open_spider(self,spider):print('打开蜘蛛')# 爬取完毕def close_spider(self,spider):self.wb.save('红楼梦1.xslx')print('爬取完毕')class Scrapy01JsonPipeline:def __init__(self):# 存储爬取的数据self.data = []self.fp = open("./练习.json",'w',encoding='utf-8')# 拿到数据就走def process_item(self,item,spider):url = item.get("url") or ''chapter = item.get("chapter",'')# 添加爬取数据self.data.append((chapter,url))# 防止每爬取一次数据就写一次if len(self.data)>50:json.dump(self.data,self.fp,ensure_ascii=False)self.data.clear()return itemdef close_spider(self,spider):if len(self.data) > 0:json.dump(self.data, self.fp, ensure_ascii=False)self.fp.close()print('关闭')
# 共52条数据
# 节流 51次写入一次 置空
# 第52次 完了走关闭 发现还有一条数据写入

8.items.py

import scrapyclass Scrapy01Item(scrapy.Item):# define the fields for your item here like:# name = scrapy.Field()# passchapter = scrapy.Field()# 存储 章节内容的urlurl=scrapy.Field()# 根据自己的需求 定义字段 N个

9.settings.py文件

1.USER_AGENT需要打开爬取数据

USER_AGENT ="Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0;Win64;x64) AppleWebKit/537.36(KHTML, like Gecko) Chrome/113.0.0.0 Safari/537.36 Edg/113.0.1774.57"

 2.开启管道，Scrapy01XlsxPipeline和Scrapy01JsonPipeline都是iplines.py文件中的类名。

# 开启管道 配置多个管道 数字越小优先级越小
# Scrapy01XlsxPipeline 管道文件类名
ITEM_PIPELINES = {"scrapy01.pipelines.Scrapy01XlsxPipeline": 300,"scrapy01.pipelines.Scrapy01JsonPipeline": 200,
}