用scrapy爬取豆瓣读书https://book.douban.com的书籍名、作者和评分。要求：爬取1000条数据，保存输出为csv格式，无需用到数据库。请帮我从零开始完成这个项目。

<think>好的，用户想用Scrapy从豆瓣读书抓取书名、作者和评分，保存成CSV文件，还要1000条数据。首先，我需要回忆一下Scrapy的基本流程，然后结合用户提供的引用内容来组织步骤。 用户给的引用里提到新建项目、生成爬虫文件、解析数据、保存到CSV。引用1和5说明了如何创建项目和爬虫文件，引用4提到了parse方法的编写，引用2展示了保存到CSV的方法。引用3和5的链接可能涉及目标网站的结构。 首先，创建Scrapy项目，使用scrapy startproject命令，这应该是第一步。然后生成爬虫文件，比如scrapy genspider db_book douban.com，不过需要确认允许的域和起始URL是否正确。可能需要调整allowed_domains和start_urls，比如改为实际的豆瓣读书页面，比如Top250或者带标签的页面，如引用3中的链接。 接下来，需要编写爬虫的解析逻辑。用户需要抓取书名、作者和评分，所以得分析豆瓣读书页面的HTML结构。可能需要用XPath或CSS选择器提取这些数据。例如，书名可能在class为title的标签里，作者信息可能在div里的某个span，评分可能在rating_nums类里。要注意豆瓣可能有反爬机制，需要设置合适的User-Agent和下载延迟。 然后，处理分页，确保能抓取到1000条数据。可能需要跟踪下一页的链接，递归调用parse方法。不过，豆瓣可能会有分页限制，比如每页显示20条，1000条需要50页，但实际可能有限制，需要考虑如何处理。 保存数据方面，Scrapy自带的Feed导出功能可以方便地导出CSV，用户可以在命令行中使用-o选项，或者在设置中启用FEED_FORMAT和FEED_URI。不过用户引用2中的代码是用pandas的DataFrame保存，可能需要编写Item Pipeline，将数据收集后保存到CSV。不过更简单的方法可能是使用Scrapy的内置导出，这样更高效，避免内存问题。 另外，需要注意遵守豆瓣的robots.txt，可能需要设置ROBOTSTXT_OBEY为False，但需要考虑法律和道德问题。同时，设置下载延迟和并发请求数，避免给服务器造成压力。 最后，测试爬虫，运行并检查输出是否正确，数据是否完整，是否有被封禁的风险，可能需要使用中间件处理请求头或代理。 总结步骤：创建项目、生成爬虫、编写解析函数、处理分页、配置导出CSV、处理反爬措施，运行并验证数据。</think>以下是通过Scrapy实现豆瓣读书数据爬取的完整步骤： ### 一、创建Scrapy项目 1. 安装Scrapy：`pip install scrapy` 2. 创建项目：`scrapy startproject douban_book`[^1][^5] 3. 生成爬虫文件： ```bash cd douban_book/spiders scrapy genspider db_book book.douban.com ``` ### 二、配置爬虫文件 修改`db_book.py`： ```python import scrapy from douban_book.items import DoubanBookItem class DbBookSpider(scrapy.Spider): name = 'db_book' allowed_domains = ['book.douban.com'] start_urls = ['https://book.douban.com/tag/小说?start=0&type=T'] def parse(self, response): books = response.css('li.subject-item') for book in books: item = DoubanBookItem() item['title'] = book.css('h2 a::text').get().strip() item['author'] = book.css('div.pub::text').get().split('/')[0].strip() item['rating'] = book.css('span.rating_nums::text').get() yield item # 分页处理（抓取50页可得约1000条） next_page = response.css('span.next a::attr(href)').get() if next_page and 'start=' in next_page: yield response.follow(next_page, self.parse) ``` ### 三、定义数据容器 在`items.py`中添加： ```python import scrapy class DoubanBookItem(scrapy.Item): title = scrapy.Field() author = scrapy.Field() rating = scrapy.Field() ``` ### 四、配置数据存储 1. 在`settings.py`中启用CSV导出： ```python FEED_FORMAT = 'csv' FEED_URI = 'douban_books.csv' FEED_EXPORT_FIELDS = ['title', 'author', 'rating'] ``` 2. 添加反爬设置： ```python DOWNLOAD_DELAY = 2 USER_AGENT = 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36' ROBOTSTXT_OBEY = False ``` ### 五、执行爬虫 运行命令：`scrapy crawl db_book -o output.csv` ### 六、数据验证 通过Pandas查看结果： ```python import pandas as pd df = pd.read_csv('douban_books.csv') print(df.head()) ```