🏆🏆🏆教程全知识点简介：1.Mongodb数据库包括介绍、mongodb简单使用（mongodb服务端启动、启动mongodb客户端进入mongo shell）。2. scrapy爬虫框架涵盖 ip使用、启动爬虫、停止爬虫、scrapyd webapi。3. Gerapy包含通过Gerapy配置管理scrapy项目。4. appium移动端抓取涉及appium自动控制移动设备、appium-python-client模块安装、初始化获取移动设备分辨率、定位元素提取文本方法、控制抖某音app滑动、自动滑动代码整理。5. 爬虫概述包括爬虫概念、爬虫基础。6. http协议复习涵盖http及https概念区别、爬虫关注的请求头响应头、常见响应状态码、浏览器运行过程。7. requests模块包含requests发送post请求、POST请求练习、requests.session状态保持、课堂测试。8. 数据提取概述涉及响应内容分类、xml认识、html区别、常用数据解析方法。9. 数据提取-jsonpath模块包括jsonpath模块使用场景。10. 数据提取-lxml模块涵盖lxml模块xpath语法、谷歌浏览器xpath helper插件安装使用、xpath节点关系、xpath语法基础节点选择、xpath定位节点提取属性文本内容语法、语法练习、lxml模块安装使用示例。11. Selenium 包含获取当前标签页cookie信息、cookie转化为字典、删除cookie、页面等待。12. 反爬与反反爬涵盖常见反爬手段解决思路、服务器反爬原因、服务器反爬虫类型、反爬虫概念、反爬三个方向、基于身份识别反爬（session发送rKey获取登录信息、 加密、用户名 准备、js2py生成js执行环境）。

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✨ 本教程项目亮点

🧠 知识体系完整：覆盖从基础原理、核心方法到高阶应用的全流程内容
💻 全技术链覆盖：完整前后端技术栈，涵盖开发必备技能
🚀 从零到实战：适合 0 基础入门到提升，循序渐进掌握核心能力
📚 丰富文档与代码示例：涵盖多种场景，可运行、可复用
🛠 工作与学习双参考：不仅适合系统化学习，更可作为日常开发中的查阅手册
🧩 模块化知识结构：按知识点分章节，便于快速定位和复习
📈 长期可用的技术积累：不止一次学习，而是能伴随工作与项目长期参考

🎯🎯🎯全教程总章节

🚀🚀🚀本篇主要内容

scrapy爬虫框架

介绍

知道常用的流程web框架有django、flask，那么接下来， 会来学习一个全世界范围最流行的爬虫框架scrapy

内容

• scrapy的概念作用和工作流程
• scrapy的入门使用
• scrapy构造并发送请求
• scrapy模拟登陆
• scrapy管道的使用
• scrapy中间件的使用
• scrapy_redis概念作用和流程
• scrapy_redis原理分析并实现断点续爬以及分布式爬虫
• scrapy_splash组件的使用
• scrapy的日志信息与配置
• scrapyd部署scrapy项目

scrapy官方文档

[

scrapy数据建模与请求

学习目标：

1. 应用 在scrapy项目中进行建模
2. 应用 构造Request对象，并发送请求
3. 应用 利用meta参数在不同的解析函数中传递数据

1. 数据建模

通常在做项目的过程中，在items.py中进行数据建模

1.1 为什么建模

1. 定义item即提前规划好哪些字段需要抓，防止手误，因为定义好之后，在运行过程中，系统会自动检查
2. 配合注释一起可以清晰的知道要抓取哪些字段，没有定义的字段不能抓取，在目标字段少的时候可以使用字典代替
3. 使用scrapy的一些特定组件需要Item做支持，如scrapy的ImagesPipeline管道类，百度搜索了解更多

1.2 如何建模

在items.py文件中定义要提取的字段：

class MyspiderItem(scrapy.Item): 
    name = scrapy.Field()   # 讲师的名字
    title = scrapy.Field()  # 讲师的职称
    desc = scrapy.Field()   # 讲师的介绍

1.3 如何使用模板类

模板类定义以后需要在爬虫中导入并且实例化，之后的使用方法和使用字典相同

job.py：

from myspider.items import MyspiderItem   # 导入Item，注意路径
...
    def parse(self, response)

        item = MyspiderItem() # 实例化后可直接使用

        item['name'] = node.xpath('./h3/text()').extract_first()
        item['title'] = node.xpath('./h4/text()').extract_first()
        item['desc'] = node.xpath('./p/text()').extract_first()

        print(item)

注意：

1. from myspider.items import MyspiderItem这一行代码中 注意item的正确导入路径，忽略pycharm标记的错误
2. python中的导入路径要诀：从哪里开始运行，就从哪里开始导入

1.4 开发流程总结

1. 创建项目
   scrapy startproject 项目名
   
2. 明确目标
   在items.py文件中进行建模
3. 创建爬虫
   3.1 创建爬虫
   

scrapy genspider 爬虫名 允许的域

3.2 完成爬虫

修改start_urls
 检查修改allowed_domains
 编写解析方法

1. 保存数据
   在pipelines.py文件中定义对数据处理的管道
   在settings.py文件中注册启用管道

2. 翻页请求的思路

对于要提取如下图中所有页面上的数据该怎么办？

回顾requests模块是如何实现翻页请求的：

1. 找到下一页的URL地址
2. 调用requests.get(url)

scrapy实现翻页的思路：

1. 找到下一页的url地址
2. 构造url地址的请求对象，传递给引擎

3. 构造Request对象，并发送请求

3.1 实现方法

1. 确定url地址

2. 构造请求，scrapy.Request(url,callback)

3. callback：指定解析函数名称，表示该请求返回的响应使用哪一个函数进行解析

4. 把请求交给引擎：yield scrapy.Request(url,callback)

3.2 网易招聘爬虫

通过爬取网易招聘的页面的招聘信息,学习如何实现翻页请求

地址：[

思路分析：

1. 获取首页的数据
2. 寻找下一页的地址，进行翻页，获取数据

注意：

1. 可以在settings中设置ROBOTS协议

# False表示忽略网站的robots.txt协议，默认为True


ROBOTSTXT_OBEY = False

1. 可以在settings中设置User-Agent：

# scrapy发送的每一个请求的默认UA都是设置的这个User-Agent


USER_AGENT = 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_12_5) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/59.0.3071.115 Safari/537.36'

3.3 代码实现

在爬虫文件的parse方法中：

......
    # 提取下一页的href
    next_url = response.xpath('//a[contains(text(),">")]/@href').extract_first()

    # 判断是否是最后一页
    if next_url != 'javascript:void(0)':

        # 构造完整url
        url = ' + next_url

        # 构造scrapy.Request对象，并yield给引擎
        # 利用callback参数指定该Request对象之后获取的响应用哪个函数进行解析
        yield scrapy.Request(url, callback=self.parse)
......

3.4 scrapy.Request的更多参数

scrapy.Request(url[,callback,method="GET",headers,body,cookies,meta,dont_filter=False])

参数解释

1. 中括号里的参数为可选参数
2. callback：表示当前的url的响应交给哪个函数去处理
3. meta：实现数据在不同的解析函数中传递，meta默认带有部分数据，比如下载延迟，请求深度等
4. dont_filter:默认为False，会过滤请求的url地址，即请求过的url地址不会继续被请求，对需要重复请求的url地址可以把它设置为Ture，比如贴吧的翻页请求，页面的数据总是在变化;start_urls中的地址会被反复请求，否则程序不会启动
5. method：指定POST或GET请求
6. headers：接收一个字典，其中不包括cookies
7. cookies：接收一个字典，专门放置cookies
8. body：接收json字符串，为POST的数据，发送payload_post请求时使用（在下一章节中会介绍post请求）

4. meta参数的使用

meta的作用：meta可以实现数据在不同的解析函数中的传递

在爬虫文件的parse方法中，提取详情页增加之前callback指定的parse_detail函数：

def parse(self,response):
    ...
    yield scrapy.Request(detail_url, callback=self.parse_detail,meta={"item":item})
...

def parse_detail(self,response):
    #获取之前传入的item
    item = resposne.meta["item"]

特别注意

1. meta参数是一个字典
2. meta字典中有一个固定的键proxy，表示ip，关于ip的使用 将在scrapy的下载中间件的学习中进行介绍

小结

[python-magic 文档]

1. 完善并使用Item数据类：

2. 在items.py中完善要爬取的字段

3. 在爬虫文件中先导入Item

4. 实力化Item对象后，像字典一样直接使用

5. 构造Request对象，并发送请求：

6. 导入scrapy.Request类

7. 在解析函数中提取url

8. yield scrapy.Request(url, callback=self.parse_detail, meta={})

9. 利用meta参数在不同的解析函数中传递数据:

10. 通过前一个解析函数 yield scrapy.Request(url, callback=self.xxx, meta={}) 来传递meta

11. 在self.xxx函数中 response.meta.get('key', '') 或 response.meta['key'] 的方式取出传递的数据

参考代码

wangyi/spiders/job.py

[Python for Everybody]

import scrapy


class JobSpider(scrapy.Spider):
    name = 'job'
    # 2.检查允许的域名
    allowed_domains = ['163.com']
    # 1 设置起始的url
    start_urls = ['

    def parse(self, response):
        # 获取所有的职位节点列表
        node_list = response.xpath('//*[@class="position-tb"]/tbody/tr')
        # print(len(node_list))

        # 遍历所有的职位节点列表
        for num, node in enumerate(node_list):
            # 索引为值除2取余为0的才是含有数据的节点，通过判断进行筛选
            if num % 2 == 0:
                item = {}

                item['name'] = node.xpath('./td[1]/a/text()').extract_first()
                item['link'] = node.xpath('./td[1]/a/@href').extract_first()
                item['depart'] = node.xpath('./td[2]/text()').extract_first()
                item['category'] = node.xpath('./td[3]/text()').extract_first()
                item['type'] = node.xpath('./td[4]/text()').extract_first()
                item['address'] = node.xpath('./td[5]/text()').extract_first()
                item['num'] = node.xpath('./td[6]/text()').extract_first().strip()
                item['date'] = node.xpath('./td[7]/text()').extract_first()
                yield item

        # 翻页处理
        # 获取翻页url
        part_url = response.xpath('//a[contains(text(),">")]/@href').extract_first()

        # 判断是否为最后一页，如果不是最后一页则进行翻页操作
        if part_url != 'javascript:void(0)':
            # 拼接完整翻页url
            next_url = ' + part_url

            yield scrapy.Request(
                url=next_url,
                callback=self.parse
            )

wangyi/items.py

class WangyiItem(scrapy.Item):
    # define the fields for your item here like:

    name = scrapy.Field()
    link = scrapy.Field()
    depart = scrapy.Field()
    category = scrapy.Field()
    type = scrapy.Field()
    address = scrapy.Field()
    num = scrapy.Field()
    date = scrapy.Field()

scrapy模拟登陆

学习目标：

1. 应用 请求对象cookies参数的使用
2. 了解 start_requests函数的作用
3. 应用 构造并发送post请求