安裝scrapy會出現錯誤，我們選擇anaconda3作為編譯環境，搜索scrapy安裝（有錯誤自查）

創建scrapy爬蟲項目：

　　調出cmd，到相應目錄：輸入：

scrapy startproject stockstar

放置spide代碼的目錄文件　　 spider（用於編寫爬蟲）

項目中的item文件　　　　　　items.py(用於保存所抓取的數據的容器，其存儲方式類似於Python的字典)

項目的 中間件　　　　　　　 middlewares.py（提供一種簡便的機制，通過允許插入自定義代碼來拓展scrapy的功能）

項目的pipelines文件　　　　　pipelines.py(核心處理器)

項目的 設置文件　　　　　　　settings.py

項目的配置文件　　　　　　 scrapy.cfg

創建項目後：在settings文件中有一句：

# Obey robots.txt rules
ROBOTSTXT_OBEY = True

有時候我們需要關閉：設為false

右擊文件夾，在彈出的快捷鍵中選擇：Mark Directory as --Sources Root,這樣使導入包的語法更簡潔

1.定義一個item容器：

在items.py中編寫：

# -*- coding: utf-8 -*-

# Define here the models for your scraped items
 

#
# See documentation in:
# https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/items.html

import scrapy
from scrapy.loader import ItemLoader
from scrapy.loader.processors import TakeFirst

class StockstarItemLoader(ItemLoader):
    #自定義itemloader,用於存儲爬蟲所抓取的字段內容
    default_output_processor = TakeFirst()

class StockstarItem(scrapy.Item):
    
 
# define the fields for your item here like:
    # name = scrapy.Field()
    code = scrapy.Field()               #股票代碼
    abbr = scrapy.Field()               #股票簡稱
    last_trade = scrapy.Field()         #最新價
    chg_ratio = scrapy.Field()          #漲跌幅
    chg_amt = scrapy.Field()            #漲跌額
    chg_ratio_5min = scrapy.Field()     #5分鐘漲幅
    volumn = scrapy.Field()             #成交量
    turn_over = scrapy.Field()          #成交額

settings.py加上：

from scrapy.exporters import JsonItemExporter
#默認顯示的中文是閱讀性較差的Unicode字符
#需定義子類顯示出原來的字符集（將父類的ensure——ascii屬性設置為False即可）
class CustomJsonLinesItemExporter(JsonItemExporter):
    def __init__(self,file,**kwargs):
        super(CustomJsonLinesItemExporter,self).__init__(file,ensure_ascii=False,**kwargs)
#啟用新定義的Exporter類
FEED_EXPORTERS = {
    ‘json‘:‘stockstar.settings.CustomJsonLinesItemExporter‘,
}
DOWNLOAD_DELAY = 0.25

cmd進入項目文件：

輸入：scrapy genspider stock quote.stockstar.com，生產spider代碼

stock.py

# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
from items import StockstarItem,StockstarItemLoader

class StockSpider(scrapy.Spider):
    name = ‘stock‘  #定義爬蟲名
    allowed_domains = [‘quote.stockstar.com‘]#定義爬蟲域
    start_urls = [‘http://quote.stockstar.com/stock/ranklist_a_3_1_1.html‘]#定義爬蟲連接

    def parse(self, response):#撰寫爬蟲邏輯
        page = int(response.url.split("_")[-1].split(".")[0])#抓取頁碼
        item_nodes = response.css(‘#datalist tr‘)
        for item_node in item_nodes:
            #根據item文件所定義的字段內容，進行字段內容的抓取
            item_loader = StockstarItemLoader(item=StockstarItem(),selector=item_node)
            item_loader.add_css("code","td:nth-child(1) a::text")
            item_loader.add_css("abbr","td:nth-child(2) a::text")
            item_loader.add_css("last_trade","td:nth-child(3) span::text")
            item_loader.add_css("chg_ratio","td:nth-child(4) span::text")
            item_loader.add_css("chg_amt","td:nth-child(5) span::text")
            item_loader.add_css("chg_ratio_5min","td:nth-child(6) span::text")
            item_loader.add_css("volumn","td:nth-child(7)::text")
            item_loader.add_css("turn_over","td:nth-child(8)::text")
            stock_item = item_loader.load_item()
            yield stock_item
        if item_nodes:
            next_page = page+1
            next_url = response.url.replace("{0}.html".format(page),"{0}.html".format(next_page))
            yield  scrapy.Request(url=next_url,callback=self.parse)

在stockstar下添加一個main.py

from scrapy.cmdline import execute
execute(["scrapy","crawl","stock","-o","items.json"])
#等價於在cmd中輸入：scrapy crawl stock -o items.json

執行：

Scrapy 抓取股票行情