使用 Scrapy 的网络爬虫 101：您终极的数据提取指南

Michael Lee

Expert Network Defense Engineer

17-Sep-2025

关键要点

Scrapy 是一个强大的高级 Python 框架，专门用于高效的网页抓取。
它通过强大的架构和内置工具简化了复杂的抓取任务。
本指南涵盖了 10 种基本的 Scrapy 技巧，从基础设置到高级数据提取。
学习构建韧性强的爬虫，处理各种数据格式，并管理伦理抓取实践。
如果您想要无代码、轻松进行大规模抓取，可以考虑 Scrapeless 作为一个强大的替代方案。

引言

网页抓取是数据爱好者、研究人员和企业不可或缺的技能，使得从互联网上提取有价值的信息成为可能。在众多可用工具中，Scrapy 作为一个高性能的开源 Python 框架，特意为大规模网页爬虫和数据提取而设计。本指南“使用 Scrapy 进行网页抓取 101”面向希望掌握 Scrapy 的初学者和中级用户。我们将引导您了解其核心功能、高级技术和最佳实践，使您能够构建强大而高效的网页抓取器。虽然 Scrapy 提供了无与伦比的灵活性，但对于希望找到无代码、可扩展解决方案的人来说，Scrapeless 提供了一个极好的替代方案，简化了整个数据提取过程。

使用 Scrapy 进行网页抓取的 10 种详细解决方案

1. 设置您的 Scrapy 项目

开始使用 Scrapy 需要一个简单的设置过程。一个结构良好的项目可以确保您抓取工作的可维护性和可扩展性。这一步对于为所有后续抓取活动奠定基础至关重要。Scrapy 的项目结构帮助有效地组织您的爬虫、项目、管道和设置。

代码操作步骤：

安装 Scrapy： 确保已安装 Python 和 pip。然后使用 pip 安装 Scrapy：
bash Copy
```
pip install scrapy
```
创建一个新的 Scrapy 项目： 进入您希望的目录并运行：
bash Copy
```
scrapy startproject myproject
```
此命令会生成名为 myproject 的目录，其包含预定义的结构，包括 scrapy.cfg、items.py、pipelines.py、settings.py，以及一个 spiders 目录。
导航到项目目录：
bash Copy
```
cd myproject
```

这个设置提供了一个干净的环境，准备好让您定义您的第一个爬虫。scrapy.cfg 文件包含部署设置，而 settings.py 允许您对抓取器进行全局配置，如用户代理、下载延迟和并发限制 [1]。

2. 创建您的第一个基本爬虫

爬虫是 Scrapy 的核心，负责定义如何爬取网站和提取数据。基本爬虫适合从单个页面或有限的 URL 集合中抓取数据。了解其组件是构建更复杂抓取器的基础。

代码操作步骤：

生成一个基本爬虫： 在项目的根目录中运行：
bash Copy
```
scrapy genspider myfirstspider example.com
```
这会在 spiders 目录中创建 myfirstspider.py。

编辑爬虫文件（myfirstspider.py）：

python Copy

import scrapy

class MyFirstSpider(scrapy.Spider):
    name = 'myfirstspider'
    allowed_domains = ['example.com']
    start_urls = ['http://www.example.com/']

    def parse(self, response):
        # 在此处提取数据
        title = response.css('h1::text').get()
        paragraph = response.css('p::text').get()
        yield {
            'title': title,
            'paragraph': paragraph,
        }

运行爬虫：
bash Copy
```
scrapy crawl myfirstspider
```

name 属性唯一标识您的爬虫。allowed_domains 限制爬虫只能访问特定的域，防止其偏离。start_urls 定义了初始的爬取 URL。parse 方法是您定义从下载的响应中提取数据的逻辑的地方，使用 CSS 或 XPath 选择器 [2]。

3. 使用 CSS 和 XPath 选择器提取数据

Scrapy 提供了强大的机制，通过 CSS 和 XPath 选择器从 HTML 和 XML 响应中提取数据。这些选择器允许您精确定位网页结构中的特定元素，使数据提取变得准确而高效。掌握选择器是有效使用 Scrapy 进行网页抓取的基石。

代码操作步骤：

使用 CSS 选择器： 在爬虫的 parse 方法中，您可以使用 response.css()：

python Copy

# 从 H1 标签中提取文本
title = response.css('h1::text').get()

# 提取属性（例如，从锚标签中提取 href）
link = response.css('a::attr(href)').get()

# 提取多个项目（返回选择器列表）
all_items = response.css('.item-class')
for item in all_items:
    item_title = item.css('h2::text').get()

Copy

```zh
item_price = item.css('.price::text').get()
        yield {'title': item_title, 'price': item_price}
    ```
2.  **使用XPath选择器：** 另外，您可以使用`response.xpath()`：
    ```python
    # 从H1标签提取文本
    title = response.xpath('//h1/text()').get()

    # 提取属性
    link = response.xpath('//a/@href').get()

    # 提取多个项目
    all_items = response.xpath('//div[@class="item-class"]')
    for item in all_items:
        item_title = item.xpath('.//h2/text()').get()
        item_price = item.xpath('.//span[@class="price"]/text()').get()
        yield {'title': item_title, 'price': item_price}
    ```

CSS选择器通常在简单选择中更简洁和可读，而XPath在处理复杂导航和选择时提供了更大的灵活性和能力，尤其是在处理非标准HTML结构或兄弟/父关系时。Scrapy的`Selector`对象提供了像`.get()`这样的方法，用于将第一个匹配结果作为字符串检索，以及`.getall()`来将所有匹配结果作为字符串列表检索。

### 4. 使用CrawlSpider跟随链接和分页

许多网站将内容分布在多个页面上，这要求抓取程序跟随链接并处理分页。Scrapy的`CrawlSpider`专门为此目的设计，自动化根据预定义规则跟随链接的过程。这显著减少了递归抓取所需的样板代码。

**代码操作步骤：**

1.  **导入`CrawlSpider`和`Rule`：**
    ```python
    from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule
    from scrapy.linkextractors import LinkExtractor
    ```
2.  **创建一个`CrawlSpider`：**
    ```python
    class MyCrawlSpider(CrawlSpider):
        name = 'mycrawlspider'
        allowed_domains = ['example.com']
        start_urls = ['http://www.example.com/categories/']

        rules = (
            # 跟随到单个产品页面的链接的规则
            Rule(LinkExtractor(allow=r'/products/\d+'), callback='parse_item', follow=True),
            # 跟随分页链接的规则
            Rule(LinkExtractor(restrict_css='.next-page-button'), follow=True),
        )

        def parse_item(self, response):
            # 从产品页面提取数据
            product_name = response.css('h1::text').get()
            product_price = response.css('.price::text').get()
            yield {'name': product_name, 'price': product_price}
    ```
3.  **运行爬虫：**
    ```bash
    scrapy crawl mycrawlspider
    ```

`LinkExtractor`对象定义了链接的识别方式（例如，通过正则表达式、CSS选择器或XPath）。`Rule`对象将`LinkExtractor`与动作结合起来：`callback`指定解析提取页面的方法，而`follow=True`指示爬虫继续跟随在这些页面上找到的链接。这个强大的组合使得`CrawlSpider`在遍历整个网站时非常有效。

### 5. 存储抓取的数据（JSON，CSV，XML）

成功提取数据后，下一个关键步骤是将其存储为可用格式。Scrapy提供了从命令行直接导出数据到各种格式的内置支持，您还可以实现自定义管道来满足更复杂的存储需求。这种灵活性确保您的数据可以用于分析或集成。

**代码操作步骤：**

1.  **导出到JSON：**
    ```bash
    scrapy crawl myfirstspider -o output.json
    ```
2.  **导出到CSV：**
    ```bash
    scrapy crawl myfirstspider -o output.csv
    ```
3.  **导出到XML：**
    ```bash
    scrapy crawl myfirstspider -o output.xml
    ```
4.  **导出到JSON Lines（用于大型数据集）：**
    ```bash
    scrapy crawl myfirstspider -o output.jsonl
    ```

这些命令将把爬虫生成的项目保存到指定文件格式中。对于更高级的存储，如保存到数据库或在保存之前执行数据清理，您需要实现一个项目管道。项目管道在爬虫抓取项目后处理这些项目，允许进行验证、重复过滤和数据库存储等操作。

### 6. 处理用户代理和请求头

网站通常采取措施检测和阻止自动抓取。一种常见的技术是检查传入请求的`User-Agent`头。通过轮换`User-Agent`字符串和自定义其他请求头，您可以让您的抓取程序看起来更像一个合法的浏览器，从而减少被阻止的可能性。这是道德和有效的网络抓取中的关键方面。

**代码操作步骤：**

1.  **在`settings.py`中设置默认的`User-Agent`：**
    ```python
    # settings.py
    USER_AGENT = 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36'
    ```
2.  **使用自定义中间件轮换`User-Agent`：**
    在您的项目中创建一个`middlewares.py`文件并添加：

python Copy

    # middlewares.py
    from scrapy import signals
    import random

    class RandomUserAgentMiddleware:
        def __init__(self, user_agents):
            self.user_agents = user_agents

        @classmethod
        def from_crawler(cls, crawler):
            return cls(crawler.settings.getlist('USER_AGENTS'))

        def process_request(self, request, spider):
            request.headers['User-Agent'] = random.choice(self.user_agents)
    ```
    然后，在 `settings.py` 中定义 `USER_AGENTS` 列表并启用中间件：
    ```python
    # settings.py
    USER_AGENTS = [
        'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36',
        'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36',
        # 添加更多的用户代理
    ]
    DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {
        'myproject.middlewares.RandomUserAgentMiddleware': 400,
    }
    ```
3.  **`Request` 对象中的自定义头：**
    ```python
    yield scrapy.Request(url='http://www.example.com', headers={'Accept-Language': 'en-US,en;q=0.9'})
    ```

通过管理 `User-Agent` 字符串和其他头，你可以显著提高你的网络爬虫操作的隐秘性和成功率。这是模拟人类浏览行为和避免检测的更广泛策略的一部分 [5]。

### 7. 实施下载延迟和并发

激进的抓取可能会使目标服务器过载，从而导致 IP 被封禁或产生法律问题。实施下载延迟和限制并发是至关重要的伦理实践，同时也有助于维护爬虫的稳定性。Scrapy 提供内置设置来管理这些方面，确保负责任的抓取行为。

**代码操作步骤：**

1.  **在 `settings.py` 中设置 `DOWNLOAD_DELAY`：**
    ```python
    # settings.py
    DOWNLOAD_DELAY = 2  # 请求之间的延迟为 2 秒
    ```
2.  **调整 `CONCURRENT_REQUESTS`：**
    ```python
    # settings.py
    CONCURRENT_REQUESTS = 16  # 最大 16 个并发请求
    ```
3.  **启用 AutoThrottle（推荐）：** AutoThrottle 会根据 Scrapy 服务器和目标网站的负载自动调整下载延迟和并发性，提供速度与礼貌之间的最佳平衡。
    ```python
    # settings.py
    AUTOTHROTTLE_ENABLED = True
    AUTOTHROTTLE_START_DELAY = 1.0
    AUTOTHROTTLE_MAX_DELAY = 60.0
    AUTOTHROTTLE_TARGET_CONCURRENCY = 1.0
    AUTOTHROTTLE_DEBUG = False
    ```

`DOWNLOAD_DELAY` 在同一域之间引入了固定延迟。`CONCURRENT_REQUESTS` 限制 Scrapy 同时发出的请求数量。AutoThrottle 是一种更复杂的方法，动态调整这些参数以尊重服务器负载，避免对网站造成压迫。这些设置对伦理抓取至关重要，能够防止你的 IP 被封禁 [6]。

### 8. 处理登录和会话

许多网站要求用户登录才能访问特定内容。Scrapy 可以处理登录过程，通过发送包含凭据的 POST 请求并管理会话 cookies。这使得你的爬虫能够访问网站的身份验证区域，从而扩大你的抓取能力。

**代码操作步骤：**

1.  **执行登录的 POST 请求：**
    ```python
    import scrapy

    class LoginSpider(scrapy.Spider):
        name = 'loginspider'
        start_urls = ['http://quotes.toscrape.com/login']

        def parse(self, response):
            # 提取 CSRF 令牌，如果存在（对许多登录表单很重要）
            csrf_token = response.css('input[name="csrf_token"]::attr(value)').get()

            return scrapy.FormRequest.from_response(
                response,
                formdata={
                    'csrf_token': csrf_token,
                    'username': 'your_username',
                    'password': 'your_password',
                },
                callback=self.after_login
            )

        def after_login(self, response):
            if 'authentication_failed' in response.url:
                self.logger.error("登录失败！")
                return
            # 现在你已登录，继续抓取认证页面
            yield scrapy.Request(url='http://quotes.toscrape.com/quotes', callback=self.parse_authenticated_page)

        def parse_authenticated_page(self, response):
            # 从认证页面抓取数据
            quotes = response.css('div.quote span.text::text').getall()
            for quote in quotes:
                yield {'quote': quote}
    ```
2.  **运行爬虫：**
    ```bash
    scrapy crawl loginspider
    ```
Scrapy 的 `FormRequest.from_response` 是提交表单的便捷方式，可以自动处理隐藏字段和方法类型。在成功登录后，会话 cookies 在后续请求中保持，这使得爬虫能够访问受保护的内容。始终确保您获得明确的权限，以抓取网站的认证区域。

### 9. 使用项目管道进行数据处理

项目管道是 Scrapy 中的一个强大特性，允许您在爬虫提取到数据后对抓取的项目进行处理。在这里，您可以执行各种操作，如数据清理、验证、去重和将项目存储在数据库中。管道确保您的数据一致性并可供使用。

**代码操作步骤：**

1.  **在 `pipelines.py` 中定义一个项目管道：**
    ```python
    # pipelines.py
    class PriceToFloatPipeline:
        def process_item(self, item, spider):
            if 'price' in item:
                # 将价格字符串转换为浮点数，例如，'$19.99' -> 19.99
                item['price'] = float(item['price'].replace('$', ''))
            return item

    class DuplicatesPipeline:
        def __init__(self):
            self.ids_seen = set()

        def process_item(self, item, spider):
            if 'id' in item:
                if item['id'] in self.ids_seen:
                    raise DropItem(f"发现重复项目：{item['id']}")
                else:
                    self.ids_seen.add(item['id'])
            return item
    ```
2.  **在 `settings.py` 中启用管道：**
    ```python
    # settings.py
    ITEM_PIPELINES = {
        'myproject.pipelines.PriceToFloatPipeline': 300,
        'myproject.pipelines.DuplicatesPipeline': 400,
    }
    ```

每个管道组件都是一个具有 `process_item` 方法的 Python 类，该方法接收项目和爬虫。管道根据在 `ITEM_PIPELINES` 中的顺序顺序执行。这种模块化的方法可以干净地分离关注点，使您的 Scrapy 项目更加有序和可扩展。例如，您可以有一个用于清理数据的管道，另一个用于验证数据，最后一个用于将其存储在 PostgreSQL 数据库或 MongoDB 集合中。

### 10. 将 Scrapy 爬虫部署到云端（Scrapeless 集成）

虽然在本地运行 Scrapy 爬虫非常适合开发，但将其部署到云端则提供了可扩展性、可靠性和不受本地机器限制的持续运行。像 Scrapeless 这样的平台提供了一种无缝方式来管理、调度和运行您的 Scrapy 项目在生产环境中。这使您可以将注意力集中在数据提取逻辑上，而不是基础设施管理上。

**代码操作步骤（概念性 Scrapeless）：**

1.  **在本地开发 Scrapy 爬虫：** 确保您的爬虫按预期工作并提取所需数据。
2.  **为部署准备您的项目：** 通常涉及确保在 `requirements.txt` 文件中列出所有依赖项。
3.  **将项目上传到 Scrapeless：** 使用 Scrapeless 平台的界面或 API 上传您的 Scrapy 项目。Scrapeless 处理环境设置和执行。
4.  **调度和监控运行：** 配置调度让您的爬虫在指定时间间隔自动运行。直接从 Scrapeless 控制面板监控日志和提取数据。

部署到像 Scrapeless 这样的服务抽象了服务器管理的复杂性，提供自动重试、代理轮换和 CAPTCHA 解决等功能。这使得在运营开销最小的情况下进行强大的大规模抓取操作成为可能。对于需要连续、高吞吐量数据馈送的企业来说，云端部署是有效利用网络抓取的必要步骤。

## 比较总结：Scrapy 与其他网络抓取工具

选择合适的网络抓取工具取决于项目的复杂性、规模和具体要求。Scrapy 在某些领域表现优异，而其他工具可能更适合简单任务或不同用例。以下是 Scrapy 与流行替代品的比较总结。

| 功能 / 工具       | Scrapy                                     | BeautifulSoup + Requests                  | Selenium / Playwright                     | Scrapeless (SaaS)                                |
| :------------------- | :----------------------------------------- | :---------------------------------------- | :---------------------------------------- | :----------------------------------------------- |
| **复杂性**       | 中等到高                             | 低                                       | 中等                                    | 低（无代码/低代码）                           |
| **性能**      | 高（异步并发）            | 低到中（同步）               | 中等（浏览器自动化的开销）      | 高（优化的云基础设施）            |
| **可扩展性**         | 高（内置并发，分布式）                      | 低（手动管理）                          | 中（需要大量基础设施）                    | 非常高（托管云服务）                          |
| **JavaScript支持**    | 有限（需要外部库）                          | 无                                    | 完整（无头浏览器）                       | 完整（托管的无头浏览器集成）                    |
| **反屏蔽**           | 手动（代理，用户代理，延迟）                 | 手动（代理，用户代理，延迟）            | 手动（代理，用户代理，延迟）              | 内置（代理轮换，验证码解决）                    |
| **数据存储**         | 内置导出工具，项目管道                       | 手动（自定义代码）                      | 手动（自定义代码）                       | 内置（多种格式，API）                          |
| **学习曲线**         | 中等                                      | 低                                    | 中等                                    | 非常低                                         |
| **最佳用例**         | 大规模，复杂，结构化爬取                    | 小型，简单，静态页面爬取                | 动态内容，交互式网站                      | 大规模，托管，无需编码的爬取                   |

这张表强调了Scrapy在处理大型、复杂爬取项目时的高性能和可扩展性。然而，对于更简单的任务，BeautifulSoup和Requests提供了更快的入门点。Selenium和Playwright对于动态的、以JavaScript为主的网站不可或缺。对于那些优先考虑使用方便性、可扩展性和托管基础设施的人，Scrapeless则是一个引人注目的无代码解决方案。

## 为什么Scrapeless是您轻松网络爬取的首选

虽然Scrapy为开发人员提供了强大的工具以应对复杂的网络爬取，但管理代理、验证码和服务器基础设施的操作开销可能相当可观。这就是Scrapeless作为一种更优选择的亮点，特别适合需要可靠、可扩展数据而又不想涉足编码和维护复杂性的企业和个人。Scrapeless提供了一项完全托管的服务，处理网络爬取的所有技术挑战，让您能够专注于所需的数据。

Scrapeless提供一个直观的平台，您可以定义爬取任务、安排任务，并以所需格式接收干净、结构化的数据。其内置的反屏蔽机制，包括自动代理轮换和验证码解决，确保即使面对复杂的反爬虫措施也能实现高成功率。无论您是在监控竞争对手价格、收集市场情报，还是在丰富数据集，Scrapeless都能提供无缝且高效的体验。它是希望利用网络数据而不深入至框架管理复杂性的人们的理想解决方案。

## 结论及行动召唤

掌握“使用Scrapy进行网络爬取101”将使您具备从网络中提取有价值数据的强大技能。我们探索了从项目设置和爬虫创建到处理用户代理、管理并发和通过项目管道处理数据等高级技术的必要步骤。Scrapy的灵活性和性能使其成为复杂和大规模爬取项目的优秀选择。

然而，对于那些希望绕过自我管理爬取的技术复杂性和操作挑战的人，Scrapeless提供了一个引人注目的无代码替代方案。它提供了一种强大、可扩展且完全托管的解决方案，使您能够轻松可靠地获取网络数据。不要让网络爬取的复杂性妨碍您的数据目标。

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## 关键要点

*   Scrapy是一个强大、高级的Python框架，可以高效地进行网络爬取。
*   它通过强大的架构和内置工具简化复杂的爬取任务。
*   本指南涵盖了10个基本的Scrapy技术，从基本设置到高级数据提取。
*   学习构建健壮的爬虫，处理各种数据格式，并管理伦理爬取实践。
*   对于无需编码的轻松大规模爬取，考虑将Scrapeless作为强大的替代方案。

## 常见问题解答（FAQ）

### Q1：使用Scrapy相对于其他Python库（如BeautifulSoup）的主要优势是什么？

**A1：** Scrapy是一个完整的框架，专为大规模网络爬虫和数据提取而设计，提供了处理请求、响应、并发和数据管道的内置功能。虽然BeautifulSoup在解析HTML方面表现出色，但它是一个库，要求更多的手动编码来管理整个爬取过程，因此，对于复杂项目，Scrapy更为高效。

### Q2：我该如何防止我的Scrapy爬虫被网站屏蔽？
**A2:** 为了避免被封，实施伦理抓取实践，如设置适当的 `DOWNLOAD_DELAY`、轮换 `User-Agents`、使用代理以及遵守 `robots.txt` 文件。Scrapy 的 AutoThrottle 扩展可以通过根据服务器负载动态调整请求延迟来提供帮助。

### Q3: Scrapy 能处理 JavaScript 渲染的内容吗？

**A3:** 默认情况下，Scrapy 不执行 JavaScript。对于那些强烈依赖 JavaScript 渲染内容的网站，您可以将 Scrapy 与无头浏览器（如 Selenium 或 Playwright）集成。或者，像 Scrapeless 这样的服务提供内置的无头浏览器功能，可以处理动态内容，而无需额外设置。

### Q4: Scrapy 中的项目管道有什么用？

**A4:** 项目管道是处理抓取项目的组件，这些项目是在爬虫提取之后生成的。它们用于数据清理、验证、检查重复项以及将处理后的项目存储在数据库或文件中等任务。这种模块化方法有助于维护数据质量和组织。

### Q5: Scrapeless 是 Scrapy 的替代品吗？

**A5:** Scrapeless 是 Scrapy 的一个强大替代品和补充。虽然 Scrapy 为开发人员提供了一个灵活的框架来构建自定义抓取工具，Scrapeless 提供了一个完全管理的、无代码的网页数据提取解决方案。它处理基础设施、防封措施和调度，非常适合希望采取轻松方式或需要快速扩展而不增加开发负担的用户。

## 参考文献

[1] Scrapy 官方文档: <a href="https://docs.scrapy.org/" rel="nofollow">Scrapy 文档</a>  
[2] Scrapy 教程: <a href="https://docs.scrapy.org/en/latest/intro/tutorial.html" rel="nofollow">Scrapy 教程</a>  
[3] Scrapy CrawlSpider: <a href="https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/spiders.html#crawlspider" rel="nofollow">CrawlSpider</a>  
[4] Scrapy 项目管道: <a href="https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html" rel="nofollow">项目管道</a>  
[5] 网页抓取最佳实践（ZenRows）: <a href="https://www.zenrows.com/blog/web-scraping-best-practices" rel="nofollow">ZenRows 最佳实践</a>  
[6] Scrapy AutoThrottle: <a href="https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/autothrottle.html" rel="nofollow">AutoThrottle</a>

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