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在数据驱动的时代，网络爬虫已成为获取公开信息的核心工具。本文将带您通过Scrapy框架完成一个实战项目，涵盖从零搭建爬虫到多格式数据导出的完整流程，并深入解析Scrapy的Feed Exports功能。
一、项目背景与目标
我们将爬取书籍网站，提取每本书的URL、标题和价格，并将结果保存为多种格式文件（CSV/JSON/XML等）。此案例适用于数据挖掘、竞品分析等场景。
二、环境准备
1. 安装Scrapy
pip install scrapy
2. 创建项目与爬虫
scrapy startproject booklist # 创建项目
cd booklist
scrapy genspider book books.toscrape.com # 生成爬虫
三、核心代码实现
1. 定义数据结构（Items）
编辑 items.py，声明需抓取的字段：
# booklist/items.py
from scrapy.item import Item, Fieldclass BooklistItem(Item):url = Field() # 书籍链接title = Field() # 书名price = Field() # 价格
2. 编写爬取逻辑（Spider）
在 spiders/book.py 中实现数据提取：
import scrapy
from booklist.items import BooklistItemclass BookSpider(scrapy.Spider):name = 'book'allowed_domains = ['books.toscrape.com']start_urls = ['http://books.toscrape.com/']def parse(self, response):for article in response.css('article.product_pod'):yield BooklistItem(url=response.urljoin(article.css("h3 > a::attr(href)").get()),title=article.css("h3 > a::attr(title)").get(),price=article.css(".price_color::text").get())
四、数据导出实战
方法1：命令行快速导出
通过 -o 参数直接指定输出文件（支持覆盖模式 -O）：
scrapy crawl book -o data/books.csv # CSV格式
scrapy crawl book -o data/books.json # JSON格式
scrapy crawl book -o data/books.xml # XML格式
方法2：配置文件管理导出（推荐）
代码位置
在 settings.py 中全局配置导出规则，适用于所有爬虫任务。
FEEDS = {'data/output.csv': { # 输出文件路径'format': 'csv', # 文件格式为CSV'overwrite': True, # 如果文件已存在，则覆盖'encoding': 'utf8' # 使用UTF-8编码},'data/output.json': { # 第二个输出文件路径'format': 'json', # 文件格式为JSON'indent': 4 # JSON文件缩进4个空格（美化格式）}
}
关键点说明
- 多文件同时导出
✅ 是的！ 这段代码会同时生成两个文件：data/output.csv（CSV格式）data/output.json（JSON格式）
Scrapy会根据配置自动处理，无需额外操作。
- 参数详解
format: 指定导出文件的格式（支持csv/json/jsonlines/xml）。overwrite: 若为True，会覆盖已存在的文件；若为False，则追加数据（部分格式不支持追加）。indent: 仅对JSON有效，控制缩进空格数（美化输出）。encoding: 指定文件编码（默认为UTF-8）。
- 文件路径规则
- 路径是相对于Scrapy项目根目录的（即与
settings.py同级）。 - 若
data/文件夹不存在，需提前手动创建，否则会报错。
- 路径是相对于Scrapy项目根目录的（即与
方法3：动态路径与自定义设置
在爬虫类（如 book.py）中通过 custom_settings 覆盖全局配置。
custom_settings = {'FEEDS': {f'data/{name}_{time}.json': { # 动态文件名（需定义name和time变量）'format': 'json','encoding': 'utf8'}}
}
关键点说明
-
动态文件名
-
{name}和{time}是占位符，但直接这样写会报错，因为name和time未定义。 -
正确写法需通过Scrapy内置变量实现动态路径，例如：
python
复制
f'data/{self.name}_{datetime.now().strftime("%Y%m%d")}.json'需在爬虫类中导入
datetime并调整代码结构。
-
-
优先级
custom_settings的优先级高于全局settings.py中的配置。- 若同时存在，以爬虫类中的设置为准。
-
适用场景
- 需要为不同爬虫任务定制输出路径时（如按日期、爬虫名称分类存储）。
- 需要动态生成文件名时（如加入时间戳）。
对比总结
| 特性 | 方法2（全局配置） | 方法3（自定义设置） |
|---|---|---|
| 作用范围 | 所有爬虫共享 | 仅当前爬虫生效 |
| 多文件导出 | ✅ 支持 | ✅ 支持（需手动配置多个条目） |
| 动态路径 | ❌ 需硬编码路径 | ✅ 支持通过变量动态生成 |
| 代码维护性 | 集中管理，适合多爬虫项目 | 灵活，适合单一爬虫的定制需求 |
常见问题
-
如何同时导出多个格式？
在FEEDS中添加多个条目即可（如方法2所示），Scrapy会分别处理。 -
动态路径中的变量如何定义？
需通过爬虫类的custom_settings结合Python代码生成，例如：from datetime import datetimeclass BookSpider(scrapy.Spider):name = 'book'custom_settings = {'FEEDS': {f'data/{name}_{datetime.now().strftime("%Y%m%d")}.json': {'format': 'json'}}}⚠️ 注意：直接使用
name和time会报错，需通过类属性或函数动态生成。 -
文件路径错误怎么办？
- 检查路径是否拼写正确。
- 确保父目录（如
data/）已存在。 - 使用绝对路径（如
/tmp/data/output.json）避免权限问题。
五、进阶技巧
1. 动态路径生成
通过占位符实现结构化存储：
FEEDS = {'data/%(name)s/%(time)s.json': { # 如：data/book/20231010.json'format': 'json'}
}
2. 多格式同时导出
FEEDS = {'books.csv': {'format': 'csv'},'books.json': {'format': 'json'}
}
六、常见问题解决
| 问题 | 解决方案 |
|---|---|
| 文件路径错误 | 检查项目根目录是否存在data文件夹 |
| 编码乱码 | 添加'encoding': 'utf8'配置 |
| 数据丢失 | 确认CSS选择器是否匹配目标网站最新结构 |
七、最后总结
本文通过Scrapy框架实现了从数据抓取到多格式导出的全流程，关键点包括：
- Items定义：结构化存储数据字段
- Spider逻辑：精准提取目标信息
- Feed Exports：灵活配置输出格式与路径
建议扩展方向：
- 增加异常处理（如重试机制）
- 对接数据库（MySQL/MongoDB）
- 部署至ScrapingHub云平台
立即动手尝试，开启您的数据采集之旅！