一、Scrapy占内存大吗？
内存很大，可以用很久都用不完。
二、scrapy别名？
也叫爬虫
Scrapy是适用于Python的一个快速、高层次的屏幕抓取和web抓取框架，用于抓取web站点并从页面中提取结构化的数据。Scrapy用途广泛，可以用于数据挖掘、监测和自动化测试。
Scrapy吸引人的地方在于它是一个框架，任何人都可以根据需求方便的修改。它也提供了多种类型爬虫的基类，如BaseSpider、sitemap爬虫等，最新版本又提供了web2.0爬虫的支持。
三、scrapy框架？
Scrapy是适用于Python的一个快速、高层次的屏幕抓取和web抓取的框架，它用于抓取web站点并从页面中提取结构化的数据。Scrapy用途广泛，可以用于数据挖掘、监测和自动化测试。
四、scrapy centos
使用Scrapy框架在Centos上进行网络数据爬取
在当今信息爆炸的时代，网络上存在着各种各样的数据，这些数据对于许多人来说具有重要意义。因此，数据爬取成为了一项重要的工作，而Scrapy作为一个强大的Python爬虫框架，可以帮助我们高效地进行网络数据爬取。本文将介绍如何在Centos系统上使用Scrapy框架进行网络数据爬取。
为什么选择Scrapy？
Scrapy框架是一个基于Twisted框架的高级爬虫框架，它不仅能够快速高效地进行数据爬取，还具有强大的数据提取功能和扩展性。相比于其他爬虫框架，Scrapy具有以下优势：
- 异步处理请求，提高爬取效率；
- 支持XPath和CSS选择器，方便数据提取；
- 可扩展性强，支持中间件和插件；
- 良好的文档和活跃的社区支持。
因此，选择Scrapy框架进行数据爬取是一个明智的选择。
在Centos上安装Scrapy
在Centos系统上安装Scrapy框架并不复杂，我们可以通过pip命令进行安装。首先，确保系统中已经安装了Python和pip工具。然后，执行以下命令即可安装Scrapy：
pip install scrapy
安装完成后，可以使用以下命令验证Scrapy是否成功安装：
scrapy -h如果输出了Scrapy的帮助信息，则说明安装成功。
创建Scrapy项目
接下来，我们需要创建一个Scrapy项目。在Centos系统上，可以使用以下命令创建一个名为`myproject`的项目：
scrapy startproject myproject项目创建完成后，进入项目目录，可以看到如下结构：
.
├── myproject
│ ├── __init__.py
│ ├── items.py
│ ├── middlewares.py
│ ├── pipelines.py
│ ├── settings.py
│ └── spiders
│ ├── __init__.py
│ └── myspider.py
在`myspider.py`文件中，我们可以定义自己的爬虫逻辑，包括请求的发送、数据的提取等。
编写爬虫
在Scrapy中，我们需要定义一个Spider类来实现爬虫逻辑。以下是一个简单的示例：
import scrapy
class MySpider(scrapy.Spider):
name = 'myspider'
start_urls = ['e.com']
def parse(self, response):
# 提取数据的逻辑
pass
在上述代码中，我们定义了一个名为`MySpider`的Spider类，指定了爬虫的起始URL和数据解析逻辑。
运行爬虫
在Centos系统上，可以通过以下命令来运行Scrapy爬虫：
scrapy crawl myspider这将启动名为`myspider`的爬虫，开始进行数据爬取和处理。在爬取过程中，Scrapy还会提供实时的日志信息，方便我们监控爬取的进度。
数据存储和分析
爬取到的数据可以存储到不同的地方，例如数据库、文件或者API接口。可以通过Scrapy的Item Pipeline来实现数据存储功能。另外，我们也可以对爬取到的数据进行分析和处理，从而得出有用的信息。
总结
本文介绍了在Centos系统上使用Scrapy框架进行网络数据爬取的过程，包括安装Scrapy、创建项目、编写爬虫、运行爬虫以及数据存储和分析。希望本文能够帮助读者更好地使用Scrapy框架进行数据爬取工作。
五、scrapy json
使用Scrapy从网页中提取和处理JSON数据
在网络爬虫开发过程中，经常会遇到需要从网页中提取和处理JSON数据的情况。Scrapy是一个基于Python的强大的开源网络爬虫框架，它提供了方便的机制来从网页中提取各种类型的数据，包括JSON格式的数据。本文将介绍如何使用Scrapy从网页中提取和处理JSON数据。
首先，我们需要了解什么是JSON数据。JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式，它易于人阅读和编写，也易于机器解析和生成。在网页开发中，JSON经常用来传输结构化的数据，比如API接口返回的数据通常是JSON格式的。
如何从网页中提取JSON数据
使用Scrapy从网页中提取JSON数据非常简单。首先，我们需要创建一个Scrapy项目，并编写一个Spider来定义如何提取数据。接着，我们需要在Spider中编写XPath或CSS选择器来定位包含JSON数据的元素，然后解析这些数据并进行处理。
下面是一个简单的示例，演示了如何使用Scrapy从网页中提取JSON数据：
``` import scrapy import json class MySpider(scrapy.Spider): name = 'json_spider' start_urls = ['e.com/data.json'] def parse(self, response): data = json.loads(response.body) # 处理JSON数据 # ... ```在上面的示例中，我们创建了一个名为`json_spider`的Spider，然后定义了`parse`方法来处理网页响应。在`parse`方法中，我们使用`json.loads`来解析网页响应的JSON数据，然后可以对这些数据进行进一步处理。
处理JSON数据
一旦我们从网页中提取到JSON数据，接下来就是对这些数据进行处理。我们可以根据数据的结构和内容，使用Python代码来提取感兴趣的信息，并进行后续的分析和存储。
下面是一个简单的示例，演示了如何处理从网页中提取的JSON数据：
``` import json # 假设data是从网页中提取到的JSON数据 data = { "name": "John Doe", "age": 30, "email": "johndoe@example.com" } # 提取姓名和邮箱信息 name = data['name'] email = data['email'] print(f'姓名: {name}') print(f'邮箱: {email}') ```
在上面的示例中，我们假设`data`是从网页中提取到的JSON数据，然后使用Python代码提取了姓名和邮箱信息，并将其打印输出。
结论
Scrapy是一个强大的网络爬虫框架，能够方便地从网页中提取各种类型的数据，包括JSON数据。通过本文的介绍，您现在应该了解如何使用Scrapy从网页中提取和处理JSON数据了。希望本文能够帮助您在网络爬虫开发中更好地处理JSON数据。
六、scrapy使用详解？
Scrapy使用详解
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）：一个可以自定义扩展下载功能的组件。
Spider Middlewares（Spider中间件）：一个可以自定扩展和操作引擎和Spider中间通信的功能组件。
七、scrapy优缺点？
scrapy号称最牛逼的爬虫框架，优点嘛就是它的性能，爬取和解析的速度等等，缺点就是想精通太难了，市面上做爬虫的没几个玩的溜得
八、scrapy模块详解？
scrapy底层使用的是twisted框架, 是异步抓取的一个框架。
scrapy的优势:
1.已经帮你完成了请求, 下载，以及请求失败重试, 统计；
2.使你写爬虫更加规范化；
3.性能很好(除非自己写出来阻塞)；
4.扩展性好, 而且附加的库也比较多, 比如代理、缓存、以及管理web都比较多。
九、如何将scrapy爬虫的数据存到mysql中？
Scrapy依赖于twisted，所以如果Scrapy能用，twisted肯定是已经安装好了。抓取到的数据，可以直接丢到MySQL，也可以用Django的ORM模型丢到MySQL，方便Django调用。
方法也很简单，按数据库的语句来写就行了，在spiders目录里定义自己的爬虫时也可以写进去。当然使用pipelines.py是更通用的方法，以后修改也更加方便。
你的情况，应该是没有在Settings.py里定义pipelines，所以Scrapy不会去执行，就不会生成pyc文件了。
十、轻松掌握Scrapy与SQL Server的数据交互
最近我在学习如何使用Scrapy这个强大的爬虫框架来抓取网页数据，并将其存储到SQL Server数据库中。在这个过程中，我发现了很多有趣的技巧和潜在的挑战，希望和大家分享一下我的经历和思考。
为何选择Scrapy与SQL Server组合？
如果你还不知道Scrapy，它是一个非常流行的Python框架，专为抓取网站数据而设计。用它来抓取数据，可以高效且轻松。而选择SQL Server作为数据库，则是因为它在处理大型数据集方面表现优异，为我们的数据提供了良好的存储解决方案。
环境准备
在开始之前，我们需要确保安装了一些必要的工具。这包括：
- Python（推荐使用3.6及以上版本）
- Scrapy库
- pyodbc库（用于连接SQL Server）
- SQL Server数据库实例
通过pip轻松安装Scrapy和pyodbc：
pip install scrapy pyodbc建立项目框架
接下来，我们就要创建一个Scrapy项目。打开命令行，执行：
scrapy startproject myproject之后进入新建的项目目录，创建一个爬虫：
scrapy genspider myspider example.com