Scrapy Python 教程：实战指南，轻松掌握网页爬虫

还记得我第一次尝试从电商网站抓取商品数据的情景吗？那会儿我手里只有 Python、一杯咖啡，还有个小目标：做个亚马逊价格追踪器。结果几个小时过去，我的“简单项目”变成了满屏的 XPath 选择器、翻页难题，还有无数次的调试。只要你用代码抓过网页数据，肯定懂那种又兴奋又头大的感觉——“怎么会这么折腾？”

其实，网页爬虫早就不只是数据科学家或工程师的专属技能了。现在，销售、运营、电商经理、市场人员，甚至任何想把互联网信息变成商业洞察的人，都需要会用。根据，而且还在持续增长。虽然 Python 和 Scrapy 依然是大规模、定制化爬取的首选，但对新手来说门槛并不低。所以这篇教程，我会用亚马逊的真实案例，手把手带你入门 Scrapy——同时，也会介绍一个更简单、无需写代码的 AI 网页爬虫替代方案：。

什么是 Scrapy Python？你的网页爬虫神器

先来点基础知识。Scrapy 是专为网页爬取和数据抓取设计的开源 Python 框架。你可以把它当成一站式工具箱，用来搭建自定义“蜘蛛”（Scrapy 对爬虫的称呼），自动浏览网站、跟踪链接、处理翻页，还能批量提取结构化数据。

那 Scrapy 和 Python 的 requests、BeautifulSoup 有啥区别？简单说，后者适合小型、一次性的爬取，而 Scrapy 则专为大规模、复杂项目打造，比如：

批量爬取成千上万页面（比如整个电商商品库）
自动跟踪链接、处理多页数据
异步处理，速度飞快
数据结构化、清洗、导出一条龙

总之，Scrapy 就像网页爬虫界的瑞士军刀——功能强大、灵活，但对新手来说也有点“劝退”。

为什么用 Scrapy Python 做网页爬虫？

那为啥开发者和数据团队都爱用 Scrapy？简单总结下它的优势：

应用场景	Scrapy 优势	业务价值
价格监控	自动翻页、异步请求、定时调度	抢先掌握市场动态，灵活定价
商品库采集	跟踪链接、结构化提取	构建商品数据库，助力数据分析
竞品分析	可扩展、抗网站结构变化	跟踪新品、库存、市场趋势
市场调研	模块化数据清洗与转换	聚合评论，情感分析

Scrapy 的异步引擎（基于 Twisted）让它能同时抓取多个页面，效率非常高。模块化设计支持自定义逻辑（比如代理、UA、数据清洗等）。通过管道（pipelines），你可以灵活处理、校验、导出数据，无论是 CSV、JSON 还是数据库都能轻松搞定。

如果你有 Python 基础，Scrapy 是生产力神器。但对大多数业务用户来说，入门门槛确实不低。

Scrapy 1.jpeg

Scrapy Python 环境搭建

准备好动手了吗？下面是 Scrapy 的基础安装流程：

1. 安装 Scrapy

确保你已经装好 Python 3.9 及以上版本。然后在终端输入：

pip install scrapy

检查安装是否成功：

scrapy version

如果你用的是 Windows 或 Anaconda，建议先建个虚拟环境，避免依赖冲突。Scrapy 支持 Windows、macOS 和 Linux。

2. 创建 Scrapy 项目

新建一个叫 amazonscraper 的项目：

scrapy startproject amazonscraper

你会看到这样的目录结构：

amazonscraper/
├── scrapy.cfg
├── amazonscraper/
│   ├── __init__.py
│   ├── items.py
│   ├── pipelines.py
│   ├── middlewares.py
│   ├── settings.py
│   └── spiders/

这些文件都干嘛用？

scrapy.cfg：项目配置（基本不用动）
items.py：定义数据结构（比如商品名、价格等）
pipelines.py：数据清洗、校验、导出
middlewares.py：进阶用法（比如代理、定制请求头）
settings.py：调整 Scrapy 行为（并发、延迟等）
spiders/：你的爬虫代码都放这里

如果你已经有点晕，其实很多非技术用户到这一步就开始头疼了。

实战：用 Scrapy 抓取亚马逊商品数据

我们来做个真实案例：抓取亚马逊搜索结果的商品信息。（友情提示：亚马逊禁止爬虫，且反爬很强，本文仅供学习参考！）

1. 创建 Spider

在 spiders/ 文件夹下新建 amazon_spider.py：

import scrapy

class AmazonSpider(scrapy.Spider):
    name = "amazon_example"
    allowed_domains = ["amazon.com"]
    start_urls = ["https://www.amazon.com/s?k=smartphones"]

    def parse(self, response):
        products = response.xpath("//div[@data-component-type='s-search-result']")
        for product in products:
            yield {
                'name': product.xpath(".//span[@class='a-size-medium a-color-base a-text-normal']/text()").get(),
                'price': product.xpath(".//span[@class='a-price-whole']/text()").get(),
                'rating': product.xpath(".//span[@aria-label]/text()").get()
            }
        next_page = response.xpath("//li[@class='a-last']/a/@href").get()
        if next_page:
            yield scrapy.Request(url=response.urljoin(next_page), callback=self.parse)

这里做了什么？

从亚马逊“智能手机”搜索结果页开始
用 XPath 提取每个商品的名称、价格、评分
检查是否有“下一页”，有的话自动翻页继续抓取

2. 运行爬虫

在项目根目录下运行：

scrapy crawl amazon_example -o products.json

Scrapy 会自动翻页抓取，并把数据保存为 JSON 文件。

处理翻页和动态内容

Scrapy 原生支持自动跟踪链接和翻页，这也是它的强项。但如果遇到 JavaScript 动态加载的内容（比如无限滚动、弹窗评论），Scrapy 默认只能看到静态 HTML。这时就需要结合 Selenium 或 Splash 等工具，难度会提升不少。

Scrapy Python 的数据处理与导出

数据抓取完，通常还需要清洗和导出：

管道（Pipelines）： 在 pipelines.py 里写 Python 类，做数据清洗、校验、补充（比如价格转数字、去除不完整数据、调用翻译 API 等）
数据导出： Scrapy 支持用 -o 参数直接导出 CSV、JSON、XML。想导入 Google Sheets 等，还需额外写代码或用第三方库。

如果你想做情感分析或自动翻译，也得自己集成外部 API 或 Python 库，Scrapy 并不自带这些功能。

隐形成本：Scrapy Python 对业务用户的挑战

说实话，Scrapy 虽然强大，但对非开发者并不友好。常见难点有：

学习曲线陡峭： 需要懂 Python、HTML、XPath/CSS 选择器和 Scrapy 项目结构，上手周期长
环境配置繁琐： 安装 Python、管理依赖、排查报错，尤其在 Windows 下容易踩坑
无可视化界面： 全靠写代码，不能像点选那样直接抓取数据
维护成本高： 网站结构一变，爬虫就挂了，得自己修
无内置 AI 能力： 翻译、摘要、情感分析等都要自己写代码集成

Scrapy 2.jpeg

简单对比一下：

难点	Scrapy (Python)	业务用户需求
是否需要写代码	需要	最好不用写代码
配置耗时	数小时甚至数天	几分钟即可上手
维护	持续维护（网站变动需改代码）	维护极简
数据导出	CSV/JSON（需手动导入 Excel/Sheets）	直接导出到 Excel/Sheets/Notion
AI 能力	无（需自己集成）	内置翻译/情感分析

如果你是市场、销售、运营等非技术岗位，Scrapy 就像用大炮打水漂，太重了。

Thunderbit：Scrapy Python 的零代码替代方案

这时，就派上用场了。作为多年自动化工具开发者，我深知大多数业务用户并不想写代码——他们只想快速拿到数据。

Thunderbit 是一款AI 网页爬虫，以 Chrome 插件形式提供，专为非技术用户设计，支持：

几次点击即可抓取任意网站数据
用自然语言描述需求（比如“商品名、价格、评分”）
自动处理翻页和子页面
一键导出到 Excel、Google Sheets、Airtable 或 Notion
实时翻译、摘要、情感分析

无需 Python，无需选择器，无需维护。

Thunderbit 让业务用户高效获取数据，AI 自动搞定繁琐细节。

Thunderbit 与 Scrapy Python 对比

来看下两者的差异：

对比维度	Scrapy (Python)	Thunderbit (AI 工具)
所需技能	Python、HTML、选择器	无需技术，点选+自然语言
上手时间	数小时（安装、写代码、调试）	几分钟（装插件、登录）
数据结构化	手动定义（items、pipelines）	AI 自动识别字段，智能推荐
翻页/子页面	需写代码	一键开启，AI 自动处理
翻译	需自定义代码或 API	内置，直接切换“翻译”
情感分析	需外部库/API	内置，添加“情感”列即可
导出方式	CSV/JSON（需手动导入）	一键导出到 Excel、Sheets、Airtable、Notion
维护	网站变动需手动改代码	AI 自动适应小变动
适用规模	适合大规模、持续项目	适合快速任务、中小规模（数百/上千行）
成本	免费（但耗时/需开发资源）	免费版+付费（起步 $9/月，极省时间精力）

什么时候选 Scrapy Python，什么时候选 Thunderbit？

我的建议：

适合用 Scrapy 的场景：
- 你是开发者或有技术团队
- 需要抓取数万页面，或搭建长期定制化数据管道
- 网站结构复杂，需要高级逻辑
- 追求极致自定义，能接受维护成本
适合用 Thunderbit 的场景：
- 不会写代码，或不想写代码
- 需要快速获取数据，满足一次性或周期性业务需求
- 需要内置翻译、情感分析、数据增强
- 更看重效率和灵活性，而非极致定制