爬虫scrapy流程

爬虫scrapy流程
Scrapy是一个用于抓取和提取数据的Python框架。

它遵循的异步和事件驱动架构使
其成为高效和快速处理大量数据源的理想工具。

Scrapy架构上的主要组件包括引擎，调
度程序，下载器，存储接口和各种扩展，从而使数据挖掘更加容易。

1. 创建需求分析
在开始爬取数据之前，首先需要进行需求分析。

这可能涉及到与客户交流，以便了解
他们需要什么类型的数据。

需求分析是整个爬虫流程中最关键的一步。

如果没有对爬取的
目标数据有清晰的定义和目标，那么就难以为所需数据建立一个完善的模型。

2. 设置Scrapy框架
Scrapy框架需要在系统上进行安装，也需要根据项目来调整一些设置。

这些设置通常包括超时时间、用户代理和请求头等。

您还可以定义要使用的下载器和存储接口，以及其
他操作。

3. 编写爬虫代码
构建爬虫代码是整个流程中最重要的部分。

不同的爬虫可能涉及到各种网站，因此代
码需要在每个网站上进行调整。

Scrapy框架包括了一个公共的处理程序，可以驱动所有
的网络请求并解析网站上的内容。

您可以使用Scrapy Loader来定义要获取的数据，定义规则来确保能够正确解析数据。

4. 运行爬虫
编写完毕爬虫代码之后可以开始运行。

需要注意的是，Scrapy可能会面临一些反爬取的障碍，如验证码、IP封锁等。

因此，必须进行恰当的设置来绕过这些障碍。

在此步骤中，您将发现一些错误和问题，可能需要进行调试操作。

5. 存储数据
爬虫成功获取数据之后,它需要存储在数据库或文件等存储介质中。

对于大规模数据
挖掘，这通常需要对数据进行结构化、缓存技术等处理。

输出数据应该是格式化的，方便
使用。

6. 反爬取策略
抓取数据时，有可能会面对一些反爬取策略如IP封锁、验证码、浏览器用户漫游等。

为了避免这些障碍，Scrapy提供了丰富的巧妙手法。

例如: 使用代理IP，使用
JavaScript解决加载问题，随机化爬虫路径等。

这需要在代码中相应的设置以便成功获取我们想要的数据。

7. 数据清洗
清洗数据是将格式化的数据变为可用的数据，去除不必要的数据过程。

这是一个独立的迭代过程，因为不一定每次都能处理完所有数据。

这也需要数据和客户需求的理解并进行相应的处理。

8. 数据分析
适当分析数据有助于进一步理解数据模型，处理方法，以及确定需要更多的数据。

利用统计分析等技术，以发现一些有趣且有益的结构特征，如精确度，方差，标准偏差等常见特征。

最后,所获得的数据需要在最终使用案例中得到应用。

在这个过程中，我们需要提供一个友好的UI(用户界面),以便排序，过滤和加工我们的数据集。

综上所述，以上就是 scrapy 爬虫的基本流程。

通过这个流程，可以让我们更好地了解数据抓取的全貌，并学习如何使用Scrapy进行数据挖掘。