最近在逛Github时发现了一个新的Python爬虫库：brightdata-sdk，刚好能用到自己最近在做的跨境电商数据分析项目里，相当的稳定。它不同于requests、selenium等传统爬虫库，可以直接从复杂网页中获取数据，而不需要处理繁琐的反爬机制，比如ip识别、访问行为识别、人机验证、动态加载等。我觉得这是一个新的python数据采集模式，将各种爬虫技术打包到一个api接口里，对于开发者来说只需要提交url就可以获取数据，真的蛮方便。看了readme介绍，brightdata-sdk是亮数据开发的python sdk，亮数据本身就是做数据采集工具的，而且提供稳定的ip代理功能，这个brightdata-sdk是将其服务集成到Python里，不再需要通过reqeusts等其他工具调用，等于缩短了路径。如何使用brightdata-sdk呢？1、直接通过pip下载：pip install brightdata-sdk2、申请api_token，然后import导入库就能用了from brightdata import bdclient client = bdclient(api_token="your_api_key")results = client.search("best selling shoes")print(client.parse_content(results)) 

MCP是模型接口服务的意思，相当于是大模型的对外的一个接入api，可以使用各种数据和工具，比如说我用的爬虫MCP-Bright Data MCP，是专门用于数据采集的的一站式MCP ，可以用Trae 、cursor 和Claude 连接，能访问、搜索、爬取和浏览实时网络数据，还能避免反爬机制，采集大型网站很好用，可以试试。

由于工作关系，我经常需要采集海外电商网站的商品数据，会用到一个采集工具-亮数据api，它是一种专门应对反爬的数据采集工具，很适合亚马逊、Shopee等电商网站的数据采集和监测。它提供了自动网站解锁功能，能够应对动态加载、验证码、IP限制等各种反爬虫机制，而且支持如Puppeteer、Playwright和Selenium等多种爬虫工具，在亮数据内置的无界面浏览器上进行数据的采集，成功率非常高。而且亮数据还提供了专门的数据采集API-Scraper APIs，已经配置好所有爬虫环节，你只需要配置好API接口就能一键采集到各大主流网站的数据。Scraper APIs是亮数据专门为批量采集数据而开发的接口，支持上百个网站，200多个专门API采集器，例如Linkedin的职位、公司、人员数据采集器，Tiktok的商品、短视频数据采集器，当然这些数据都是公开可抓取的，不会涉及任何隐私安全问题。

有人经常问题，做跨境电商数据采集需要解决什么技术难题？对于爬虫而言，最难的不是解析网页，而且应对反爬机制，比如动态网页、IP封禁、人机验证等等，这是爬虫工具没法自行解决的。我用过一个工具-亮数据则很适合处理反爬，因为它有专门的代理池，还有高度适配Python的反爬采集工具。亮数据拥有全球最大的住宅IP网络，包含超过 7200 万个IP地址 。这些 IP 地址来自真实的家庭用户设备，非常适合爬取具有复杂反爬机制的网站 。它们支持 HTTP(S) 和 SOCKS5 协议 ，并提供精确的地理定位能力，可以定位到任何国家、城市、邮政编码、运营商和 ASN 。

现在网络上到处是反爬虫机制，导致类似跨境电商的数据采集会遇到拦截，爬虫脚本会面对IP限制、验证码、数据加密、动态页面处理等各种问题，需要IP代理、OCR、数据解密、selenium动态加载等技术来解决。所以写爬虫要一路打怪升级，才能稳定地获取到高质量数据。最近用到一个非常简单的高级爬虫工具，亮数据的Scraper APIs，可以理解成一种爬虫接口，它能帮忙绕开IP限制、验证码、加密等问题，无需编写任何的反爬机制处理、动态网页处理代码，后续也无需任何维护，就可以“一键”获取Tiktok、Amazon等各大主流网站数据。可以在命令行或者用python调用亮数据的api，直接提交电商商品的url就可以获取结构化数据，比较简单好操作。

今年以来MCP随着大模型爆火起来，它的学名是“模型上下文协议”，你可以理解成它是连接AI大模型和外部工具的一个媒介，类似于电脑和互联网的关系，大模型原先只是封闭的大脑，有了MCP后它就连接了无数的信息、工具、数据，可以做更多的事情，比如Bright Data MCP能实现复杂网站的数据采集。讲到Bright Data MCP，它是亮数据开发的一款专门用于网络数据采集、搜索的MCP服务，可以最大的特点是可以自动处理各种网站的反爬机制，不需要你考虑什么IP识别、人机检测等技术细节，把爬虫所有能遇到的封禁问题都在后台解决了，你只需要专注于提问聊天就行。我测试过在Trae上配置Bright Data MCP，用本地MCP服务，配置起来很简单，直接在Trae对话框就可以调用检索数据，很适合类似跨境电商的企业去使用

最近一直在忙跨境电商平台数据的事情，因为要做竞品分析，所以需要采集数据，我之前都是自己写python selenium自动化程序采集，但这次难度比较高，目标网站有很多反爬机制，比如ip限制、动态加载、人机验证等，非常的复杂，写脚本的话技术难度大。我有两套方案，一个是全部用selenium搭建采集项目，另一个是采用亮数据的数据抓取api，直接用requests接入目标网站的接口，只需要传入商品url就可以拉取数据，亮数据在api里内置了反爬的解锁功能，也会自动的切换住宅ip池，不需要手工去调整，方便了很多。求给一些建议哈，用什么比较好。

首先非常感谢华为云给大家提供了一个展现算法能力的平台！然而在参与的过程中有些问题实在不吐不快，我想知道具体负责题目发布的有关人员真的有在认真做这件事吗？随便说几条吧：第一条中说提交的压缩包应为Average_HRTFs.sofa，不要包含额外目录。而第二条中说要提交源代码，且要一份报告互相矛盾提交后显示的反馈信息简陋无比，就一个【run error】，谁能懂是啥意思，【编译运行环境说明.pdf】中提供了错误列表，也没包括general_error你们是要跟参与者玩猜谜游戏吗？可能是我的理解能力不够，示例中描述也难以理解，inference.py 已经提供了Average_HRTFs.sofa的信息，为啥还需要去执行？前者提供的信息有什么借鉴意义吗？还是纯随机的utils.py的函数在调用中如何体现？我觉得咱们目的是充分发挥参与者的技术能力，没必要让参与者去猜各种题目细节，理解错误造成白白浪费参与者的时间

Python爬虫：社交平台事件热度抓取与影响分析介绍随着社交媒体的兴起，平台上的热点事件对社会、经济和政治产生了深远的影响。通过爬取社交平台的数据，我们能够获取一个事件的热度信息，并分析其在不同时间段的传播和影响力。这些数据可以被用于市场分析、品牌监测、舆情管理等场景。应用使用场景市场营销：公司可以分析某个事件或产品的曝光度和受欢迎程度。舆情分析：政府机构和企业可以监控公众对于特定话题的看法。学术研究：学者可能会分析社交媒体上信息的传播模式。危机管理：在危机时刻，及时掌握事件的动态有助于快速反应。原理解释爬虫程序通过模拟浏览器访问社交平台的网页，解析HTML内容，提取所需的数据（例如用户评论、点赞数、分享数等）。然后，这些数据将被整理和分析，以评估事件的热度和趋势。算法原理流程图┌──────────────┐ │ 开始 │ └─────┬────────┘ │ ▼ ┌──────────────┐ │ 获取目标网址 │ └─────┬────────┘ │ ▼ ┌──────────────┐ │ 模拟请求发送 │ └─────┬────────┘ │ ▼ ┌──────────────┐ │ 解析HTML内容 │ └─────┬────────┘ │ ▼ ┌──────────────┐ │ 提取数据 │ └─────┬────────┘ │ ▼ ┌──────────────┐ │ 数据存储处理 │ └─────┬────────┘ │ ▼ ┌──────────────┐ │ 数据分析 │ └─────┬────────┘ │ ▼ ┌──────────────┐ │ 输出结果 │ └──────────────┘算法原理解释获取目标网址：选择要爬取的社交平台页面链接。模拟请求发送：利用库如requests模拟浏览器请求，该步骤可能需要设置User-Agent头或者使用登录凭证。解析HTML内容：通过BeautifulSoup或其他解析库分析网页结构。提取数据：根据页面标签结构，提取出相关数据如评论、点赞数等。数据存储处理：将数据存入数据库或文件中以便后续分析。数据分析：应用统计方法与可视化工具（如matplotlib）对数据进行分析。输出结果：展示分析所得到的结论，如热点趋势图。实际详细应用代码示例实现import requests from bs4 import BeautifulSoup import matplotlib.pyplot as plt def fetch_page(url): headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36' } response = requests.get(url, headers=headers) return response.text def parse_page(html): soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') # 示例：假设我们要提取所有评论文本 comments = [comment.text for comment in soup.find_all(class_='comment')] return comments def analyze_data(comments): # 简单统计词频的例子 word_count = {} for comment in comments: words = comment.split() for word in words: word_count[word] = word_count.get(word, 0) + 1 return word_count def plot_results(word_count): words = list(word_count.keys())[:10] counts = list(word_count.values())[:10] plt.bar(words, counts) plt.xlabel('Words') plt.ylabel('Frequency') plt.title('Top 10 Frequently Used Words') plt.xticks(rotation=45) plt.show() url = 'https://www.example.com/social-media-page' html = fetch_page(url) comments = parse_page(html) word_count = analyze_data(comments) plot_results(word_count)测试代码、部署场景测试代码：确保URL有效，修改parse_page函数以适应实际的HTML结构。部署场景：定期运行脚本以捕捉实时数据变化，可以使用调度工具如cron在服务器上自动运行。材料链接BeautifulSoup DocumentationRequests Library DocumentationMatplotlib Documentation总结通过Python爬虫技术，我们可以有效地收集社交平台上的数据并进行分析。这为我们理解社交媒体上信息的传播提供了强大的工具。未来展望未来，爬虫技术可以结合机器学习进一步提高数据分析的准确性。同时，随着法律法规的完善，合规爬取数据也将更加重要。新兴的API接口可能会取代传统爬虫方式，直接提供更结构化和丰富的数据。

] 打开excel文件 [打开excel文件] [NOK] [RobotValueError] [用户输入错误: 打开office办公软件失败：(-2147221005, '无效的类字符串', None, None)]

使用TryCatch却抓不到异常，有主动抛这个类型的异常去测试也可以顺利通过，总之各种情景都模拟了，但一到真实环境中就捕获不到异常了。求解疑

使用Scrapy来实现一个完整的搜索引擎是一个相对复杂的任务，因为搜索引擎通常包括多个组件，如爬虫（用于抓取网页）、索引器（用于建立搜索索引）、查询处理器（用于处理搜索查询）以及用户界面（用于展示搜索结果）。Scrapy主要用于网页抓取和数据提取，但它本身并不包含搜索索引和查询处理的功能。不过，为了简化演示，我们可以构建一个使用Scrapy进行网页抓取的“搜索引擎原型”，然后假设使用其他工具或库（如Elasticsearch、Solr或Whoosh等）来建立索引和处理查询。以下是一个简化的步骤，说明如何使用Scrapy抓取网页并准备数据以供后续的索引和搜索：1. 安装Scrapy首先，你需要安装Scrapy。如果你还没有安装，可以通过pip来安装：pip install scrapy2. 创建一个Scrapy项目使用scrapy startproject命令创建一个新的Scrapy项目：scrapy startproject mysearchengine3. 创建一个爬虫在mysearchengine/spiders目录下创建一个新的爬虫文件，比如searchspider.py。在这个文件中，你将定义如何抓取网页和提取数据。# mysearchengine/spiders/searchspider.py import scrapy class SearchSpider(scrapy.Spider): name = 'searchspider' allowed_domains = ['example.com'] # 替换为你想要抓取的域名 start_urls = ['http://example.com/search?q=python'] # 替换为搜索页面的URL，可能需要动态生成 def parse(self, response): # 这里编写解析逻辑，提取网页中的链接、标题、描述等内容 # 你可以使用XPath或CSS选择器来提取数据 for item in response.css('div.result-item'): # 假设每个搜索结果都是一个div元素，类名为result-item title = item.css('h2.title::text').get() # 提取标题 link = item.css('a::attr(href)').get() # 提取链接 description = item.css('p.description::text').get() # 提取描述（如果有的话） # 将提取的数据存储为字典或Scrapy Item对象 yield { 'title': title, 'link': link, 'description': description, } # 如果搜索结果页面包含分页链接，可以递归地抓取它们 next_page = response.css('a.next-page::attr(href)').get() # 假设下一页链接的CSS选择器是a.next-page if next_page: yield scrapy.Request(url=response.urljoin(next_page), callback=self.parse)4. 运行爬虫并保存数据运行爬虫并将提取的数据保存到文件或数据库中。Scrapy提供了多种数据导出选项，如JSON、CSV、XML等。scrapy crawl searchspider -o output.json5. 建立搜索索引和处理查询这一步超出了Scrapy的范围，但你可以使用Elasticsearch、Solr或Whoosh等搜索引擎库来建立索引和处理查询。你需要将Scrapy提取的数据导入到这些搜索引擎中，并编写代码来处理用户的搜索查询并返回结果。6. 展示搜索结果最后，你需要一个用户界面来展示搜索结果。这可以是一个简单的Web应用程序，使用Flask、Django或其他Web框架来构建。当用户输入搜索查询时，你的应用程序将查询发送到搜索引擎，并显示返回的结果。请注意，这只是一个简化的示例，用于演示如何使用Scrapy进行网页抓取。一个完整的搜索引擎需要更多的组件和复杂性，包括爬虫管理、索引优化、查询建议、结果排序等功能。

一、引言在当今信息爆炸的时代，网络数据已经成为我们获取信息、分析市场、研究趋势的重要来源。而Python，作为一种功能强大的编程语言，凭借其简洁的语法、丰富的库和强大的社区支持，成为了网络爬虫开发的首选语言。本文将带你一起探索Python中一些常用的爬虫框架，帮助你打造自己的网络数据收集利器。二、Python爬虫框架概览ScrapyScrapy是一个功能强大的Python爬虫框架，用于爬取网站数据并提取结构性数据。它支持多种数据库后端，并提供了一套完整的开发流程，包括数据抓取、清洗、存储和展示等。Scrapy广泛应用于数据挖掘、信息处理、历史数据存储等领域。PySpiderPySpider是一个国人编写的强大网络爬虫系统，带有强大的Web UI界面。它采用Python语言编写，支持分布式架构，可以轻松处理大规模网页抓取任务。PySpider提供了任务监视器、项目管理器和结果查看器等实用功能，使得爬虫开发更加便捷。CrawleyCrawley是一个专注于高速爬取网站内容的Python爬虫框架。它支持关系型和非关系型数据库，并可以将数据导出为JSON、XML等格式。Crawley适用于需要快速抓取大量数据的场景。PortiaPortia是一个开源可视化爬虫工具，无需编程知识即可轻松爬取网站数据。用户只需简单地注释感兴趣的页面，Portia将自动创建一个爬虫来从类似的页面提取数据。Portia非常适合初学者和快速原型开发。NewspaperNewspaper是一个专门用于提取新闻、文章和进行内容分析的Python爬虫框架。它支持多线程和多种语言，可以快速抓取新闻网站的内容并进行后续处理。Beautiful SoupBeautiful Soup是一个可以从HTML或XML文件中提取数据的Python库。它提供了强大的文档导航、查找和修改功能，可以帮助开发者快速定位并提取所需的数据。Beautiful Soup是许多爬虫项目中不可或缺的工具。GrabGrab是一个用于构建Web刮板的Python框架。它提供了一个简单易用的API来执行网络请求和处理接收到的内容，支持与HTML文档的DOM树进行交互。Grab适用于需要构建复杂网页抓取工具的场景。ColaCola是一个分布式的爬虫框架，它简化了分布式爬虫的开发过程。用户只需编写几个特定的函数，而无需关注分布式运行的细节。Cola将任务自动分配到多台机器上，提高了爬虫的性能和可扩展性。三、如何选择爬虫框架在选择爬虫框架时，我们需要考虑以下几个因素：项目需求：根据项目的具体需求选择合适的爬虫框架。例如，如果需要快速抓取大量数据，可以考虑使用Crawley；如果需要处理复杂的网页结构和交互逻辑，可以考虑使用Scrapy或Grab。技术栈：根据自己的技术栈选择合适的爬虫框架。如果你熟悉Python语言并且喜欢使用命令行工具进行开发，那么Scrapy可能是一个不错的选择；如果你更喜欢使用图形化界面和Web UI进行开发，那么PySpider可能更适合你。学习和使用成本：考虑框架的学习和使用成本。一些框架可能具有更丰富的功能和更强大的性能，但学习和使用的门槛也相对较高；而一些轻量级的框架则更容易上手和使用。因此，在选择框架时需要根据自己的实际情况进行权衡。四、结语本文介绍了Python中一些常用的爬虫框架及其特点和应用场景。这些框架各具特色，适用于不同的项目和需求。在实际开发中，我们可以根据自己的需求和实际情况选择合适的框架进行开发。同时，我们也需要注意遵守相关法律法规和道德规范，确保爬取的数据合法合规。

Scrapy 框架Scrapy是用纯Python实现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，用途非常广泛。框架的力量，用户只需要定制开发几个模块就可以轻松的实现一个爬虫，用来抓取网页内容以及各种图片，非常之方便。Scrapy 使用了异步网络框架来处理网络通讯，可以加快我们的下载速度，不用自己去实现异步框架，并且包含了各种中间件接口，可以灵活的完成各种需求。Scrapy架构图(绿线是数据流向)：Scrapy Engine(引擎): 负责Spider、ItemPipeline、Downloader、Scheduler中间的通讯，信号、数据传递等。Scheduler(调度器): 它负责接受引擎发送过来的Request请求，并按照一定的方式进行整理排列，入队，当引擎需要时，交还给引擎。Downloader（下载器）：负责下载Scrapy Engine(引擎)发送的所有Requests请求，并将其获取到的Responses交还给Scrapy Engine(引擎)，由引擎交给Spider来处理，Spider（爬虫）：它负责处理所有Responses,从中分析提取数据，获取Item字段需要的数据，并将需要跟进的URL提交给引擎，再次进入Scheduler(调度器)，Item Pipeline(管道)：它负责处理Spider中获取到的Item，并进行进行后期处理（详细分析、过滤、存储等）的地方.Downloader Middlewares（下载中间件）：你可以当作是一个可以自定义扩展下载功能的组件。Spider Middlewares（Spider中间件）：你可以理解为是一个可以自定扩展和操作引擎和Spider中间通信的功能组件（比如进入Spider的Responses;和从Spider出去的Requests）Scrapy的运作流程代码写好，程序开始运行...1 引擎：Hi！Spider, 你要处理哪一个网站？2 Spider：老大要我处理xxxx.com。3 引擎：你把第一个需要处理的URL给我吧。4 Spider：给你，第一个URL是xxxxxxx.com。5 引擎：Hi！调度器，我这有request请求你帮我排序入队一下。6 调度器：好的，正在处理你等一下。7 引擎：Hi！调度器，把你处理好的request请求给我。8 调度器：给你，这是我处理好的request9 引擎：Hi！下载器，你按照老大的下载中间件的设置帮我下载一下这个request请求10 下载器：好的！给你，这是下载好的东西。（如果失败：sorry，这个request下载失败了。然后引擎告诉调度器，这个request下载失败了，你记录一下，我们待会儿再下载）11 引擎：Hi！Spider，这是下载好的东西，并且已经按照老大的下载中间件处理过了，你自己处理一下（注意！这儿responses默认是交给def parse()这个函数处理的）12 Spider：（处理完毕数据之后对于需要跟进的URL），Hi！引擎，我这里有两个结果，这个是我需要跟进的URL，还有这个是我获取到的Item数据。13 引擎：Hi ！管道 我这儿有个item你帮我处理一下！调度器！这是需要跟进URL你帮我处理下。然后从第四步开始循环，直到获取完老大需要全部信息。14 管道``调度器：好的，现在就做！注意！只有当调度器中不存在任何request了，整个程序才会停止，（也就是说，对于下载失败的URL，Scrapy也会重新下载。）制作 Scrapy 爬虫 一共需要4步：新建项目 (scrapy startproject xxx)：新建一个新的爬虫项目明确目标 （编写items.py）：明确你想要抓取的目标制作爬虫 （spiders/xxspider.py）：制作爬虫开始爬取网页存储内容 （pipelines.py）：设计管道存储爬取内容Scrapy的安装介绍Scrapy框架官方网址：http://doc.scrapy.org/en/latestScrapy中文维护站点：http://scrapy-chs.readthedocs...Windows 安装方式Python 2 / 3升级pip版本：pip install --upgrade pip通过pip 安装 Scrapy 框架pip install ScrapyUbuntu 需要9.10或以上版本安装方式Python 2 / 3安装非Python的依赖 sudo apt-get install python-dev python-pip libxml2-dev libxslt1-dev zlib1g-dev libffi-dev libssl-dev通过pip 安装 Scrapy 框架 sudo pip install scrapy安装后，只要在命令终端输入 scrapy，提示类似以下结果，代表已经安装成功具体Scrapy安装流程参考：http://doc.scrapy.org/en/late... 里面有各个平台的安装方法入门案例学习目标创建一个Scrapy项目定义提取的结构化数据(Item)编写爬取网站的 Spider 并提取出结构化数据(Item)编写 Item Pipelines 来存储提取到的Item(即结构化数据)一. 新建项目(scrapy startproject)在开始爬取之前，必须创建一个新的Scrapy项目。进入自定义的项目目录中，运行下列命令：scrapy startproject mySpider其中， mySpider 为项目名称，可以看到将会创建一个 mySpider 文件夹，目录结构大致如下：下面来简单介绍一下各个主要文件的作用：scrapy.cfg ：项目的配置文件mySpider/ ：项目的Python模块，将会从这里引用代码mySpider/items.py ：项目的目标文件mySpider/pipelines.py ：项目的管道文件mySpider/settings.py ：项目的设置文件mySpider/spiders/ ：存储爬虫代码目录二、明确目标(mySpider/items.py)我们打算抓取：http://www.itcast.cn/channel/... 网站里的所有讲师的姓名、职称和个人信息。打开mySpider目录下的items.pyItem 定义结构化数据字段，用来保存爬取到的数据，有点像Python中的dict，但是提供了一些额外的保护减少错误。可以通过创建一个 scrapy.Item 类， 并且定义类型为scrapy.Field的类属性来定义一个Item（可以理解成类似于ORM的映射关系）。接下来，创建一个ItcastItem 类，和构建item模型（model）。import scrapyclass ItcastItem(scrapy.Item):name = scrapy.Field()title = scrapy.Field()info = scrapy.Field()三、制作爬虫 （spiders/itcastSpider.py）爬虫功能要分两步：1. 爬数据在当前目录下输入命令，将在mySpider/spider目录下创建一个名为itcast的爬虫，并指定爬取域的范围：scrapy genspider itcast "itcast.cn"打开 mySpider/spider目录里的 itcast.py，默认增加了下列代码:import scrapyclass ItcastSpider(scrapy.Spider): name = "itcast" allowed_domains = ["itcast.cn"] start_urls = ( 'http://www.itcast.cn/', ) def parse(self, response): pass其实也可以由我们自行创建itcast.py并编写上面的代码，只不过使用命令可以免去编写固定代码的麻烦要建立一个Spider， 你必须用scrapy.Spider类创建一个子类，并确定了三个强制的属性 和 一个方法。name = "" ：这个爬虫的识别名称，必须是唯一的，在不同的爬虫必须定义不同的名字。allow_domains = [] 是搜索的域名范围，也就是爬虫的约束区域，规定爬虫只爬取这个域名下的网页，不存在的URL会被忽略。start_urls = () ：爬取的URL元祖/列表。爬虫从这里开始抓取数据，所以，第一次下载的数据将会从这些urls开始。其他子URL将会从这些起始URL中继承性生成。parse(self, response) ：解析的方法，每个初始URL完成下载后将被调用，调用的时候传入从每一个URL传回的Response对象来作为唯一参数，主要作用如下：负责解析返回的网页数据(response.body)，提取结构化数据(生成item)生成需要下一页的URL请求。将start_urls的值修改为需要爬取的第一个urlstart_urls = ("http://www.itcast.cn/channel/teacher.shtml",)修改parse()方法def parse(self, response): filename = "teacher.html" open(filename, 'wb+').write(response.body)然后运行一下看看，在mySpider目录下执行：scrapy crawl itcast是的，就是 itcast，看上面代码，它是 ItcastSpider 类的 name 属性，也就是使用 scrapy genspider命令的唯一爬虫名。运行之后，如果打印的日志出现 [scrapy] INFO: Spider closed (finished)，代表执行完成。 之后当前文件夹中就出现了一个 teacher.html 文件，里面就是我们刚刚要爬取的网页的全部源代码信息。**注意，Python2.x默认编码环境是ASCII，当和取回的数据编码格式不一致时，可能会造成乱码；我们可以指定保存内容的编码格式，一般情况下，我们可以在代码最上方添加：**import sysreload(sys)sys.setdefaultencoding("utf-8")这三行代码是Python2.x里解决中文编码的万能钥匙，经过这么多年的吐槽后Python3学乖了，默认编码是Unicode了...(祝大家早日拥抱Python3)2. 取数据爬取整个网页完毕，接下来的就是的取过程了，首先观察页面源码：<div class="li_txt"> <h3> xxx </h3> <h4> xxxxx </h4> <p> xxxxxxxx </p>是不是一目了然？直接上XPath开始提取数据吧。我们之前在mySpider/items.py 里定义了一个ItcastItem类。 这里引入进来 from mySpider.items import ItcastItem然后将我们得到的数据封装到一个 ItcastItem 对象中，可以保存每个老师的属性：from mySpider.items import ItcastItemdef parse(self, response): #open("teacher.html","wb").write(response.body).close() # 存放老师信息的集合 items = [] for each in response.xpath("//div[@class='li_txt']"): # 将我们得到的数据封装到一个 `ItcastItem` 对象 item = ItcastItem() #extract()方法返回的都是unicode字符串 name = each.xpath("h3/text()").extract() title = each.xpath("h4/text()").extract() info = each.xpath("p/text()").extract() #xpath返回的是包含一个元素的列表 item['name'] = name[0] item['title'] = title[0] item['info'] = info[0] items.append(item) # 直接返回最后数据 return items我们暂时先不处理管道，后面会详细介绍。保存数据scrapy保存信息的最简单的方法主要有四种，-o 输出指定格式的文件，，命令如下：json格式，默认为Unicode编码scrapy crawl itcast -o teachers.jsonjson lines格式，默认为Unicode编码scrapy crawl itcast -o teachers.jsonlcsv 逗号表达式，可用Excel打开scrapy crawl itcast -o teachers.csvxml格式scrapy crawl itcast -o teachers.xml思考如果将代码改成下面形式，结果完全一样。请思考 yield 在这里的作用：from mySpider.items import ItcastItemdef parse(self, response): #open("teacher.html","wb").write(response.body).close() # 存放老师信息的集合 #items = [] for each in response.xpath("//div[@class='li_txt']"): # 将我们得到的数据封装到一个 `ItcastItem` 对象 item = ItcastItem() #extract()方法返回的都是unicode字符串 name = each.xpath("h3/text()").extract() title = each.xpath("h4/text()").extract() info = each.xpath("p/text()").extract() #xpath返回的是包含一个元素的列表 item['name'] = name[0] item['title'] = title[0] item['info'] = info[0] #items.append(item) #将获取的数据交给pipelines yield item

前言随着互联网信息的爆炸式增长，如何从海量的数据中提取出有价值的信息成为了一个热门话题。爬虫（Crawler）作为一种自动化工具，可以帮助我们高效地从网络上抓取并解析数据。在本文中，我们将深入探索爬虫的基本原理，帮助读者理解并掌握这一强大的工具。一、爬虫的基本概念爬虫，也称为网络爬虫、网页爬虫，是一种按照一定规则自动抓取互联网信息的程序。爬虫可以从指定的网页出发，沿着链接抓取网页内容，将获取的数据存储到本地或数据库中，以便后续分析和利用。二、爬虫的基本原理爬虫的工作原理可以分为以下几个步骤：发送请求：爬虫首先通过HTTP或HTTPS协议向目标网页发送请求。这个请求包含了要获取的网页地址（URL）以及其他一些可选的参数，如请求头、请求体等。接收响应：目标网页在接收到请求后，会返回一个响应。这个响应包含了网页的内容，通常是以HTML、XML或其他格式表示的。响应中还包含了一些元数据，如状态码、响应头等。解析网页：爬虫在接收到响应后，需要对网页内容进行解析。这个过程主要是将网页中的结构化信息提取出来，如文本、链接、图片等。常用的解析工具有正则表达式、XPath、BeautifulSoup等。提取数据：爬虫根据解析结果，提取出需要的数据。这些数据可以是网页中的特定信息，如标题、摘要、正文等，也可以是网页之间的链接关系。存储数据：爬虫将提取到的数据存储到本地或数据库中，以便后续的分析和利用。三、爬虫的分类根据爬虫的用途和实现方式，我们可以将爬虫分为以下几类：通用爬虫：这类爬虫没有特定的目标网页，而是对整个互联网进行爬取。它们通常用于构建搜索引擎的索引库。聚焦爬虫：这类爬虫针对特定的主题或需求，只对与主题相关的网页进行爬取。它们通常用于获取特定领域的数据。增量爬虫：这类爬虫只爬取最近更新的网页内容，以便及时发现和获取新信息。它们通常用于新闻、博客等时效性较强的网站。四、爬虫的注意事项在使用爬虫时，我们需要注意以下几点：遵守法律法规：在进行爬虫开发和使用时，需要遵守相关法律法规，如《中华人民共和国网络安全法》等。尊重网站权益：爬虫在爬取网页时，需要尊重网站的权益，如遵守robots.txt协议，避免对网站造成过大的负担。数据处理与隐私保护：在处理和存储爬虫获取的数据时，需要注意数据的安全性和隐私保护，避免泄露敏感信息。总结爬虫作为一种强大的网络信息抓取工具，可以帮助我们高效地从互联网上获取有价值的信息。通过了解爬虫的基本原理和注意事项，我们可以更好地利用爬虫为我们的生活和工作提供便利。