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Scrapy 框架入门简介

龙行    Python    2019-8-24    82    0评论    百度未收录

本文转自思否: https://segmentfault.com/a/1190000013178839 飞机票

Scrapy是用纯Python实现一个为了爬取网站数据、提取结构性数据而编写的应用框架,用途非常广泛。

框架的力量,用户只需要定制开发几个模块就可以轻松的实现一个爬虫,用来抓取网页内容以及各种图片,非常之方便。

Scrapy 使用了 Twisted'twɪstɪd异步网络框架来处理网络通讯,可以加快我们的下载速度,不用自己去实现异步框架,并且包含了各种中间件接口,可以灵活的完成各种需求。

Scrapy架构图(绿线是数据流向):

图片描述

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):你可以当作是一个可以自定义扩展下载功能的组件。

Spider Middlewares(Spider中间件):你可以理解为是一个可以自定扩展和操作引擎和Spider中间通信的功能组件(比如进入Spider的Responses;和从Spider出去的Requests)

Scrapy的运作流程

代码写好,程序开始运行...

1 引擎:Hi!Spider, 你要处理哪一个网站?2 Spider:老大要我处理xxxx.com。3 引擎:你把第一个需要处理的URL给我吧。4 Spider:给你,第一个URL是xxxxxxx.com。5 引擎:Hi!调度器,我这有request请求你帮我排序入队一下。6 调度器:好的,正在处理你等一下。7 引擎:Hi!调度器,把你处理好的request请求给我。8 调度器:给你,这是我处理好的request9 引擎:Hi!下载器,你按照老大的下载中间件的设置帮我下载一下这个request请求10 下载器:好的!给你,这是下载好的东西。(如果失败:sorry,这个request下载失败了。然后引擎告诉调度器,这个request下载失败了,你记录一下,我们待会儿再下载)11 引擎:Hi!Spider,这是下载好的东西,并且已经按照老大的下载中间件处理过了,你自己处理一下(注意!这儿responses默认是交给def parse()这个函数处理的)12 Spider:(处理完毕数据之后对于需要跟进的URL),Hi!引擎,我这里有两个结果,这个是我需要跟进的URL,还有这个是我获取到的Item数据。13 引擎:Hi !管道 我这儿有个item你帮我处理一下!调度器!这是需要跟进URL你帮我处理下。然后从第四步开始循环,直到获取完老大需要全部信息。14 管道``调度器:好的,现在就做!

注意!只有当调度器中不存在任何request了,整个程序才会停止,(也就是说,对于下载失败的URL,Scrapy也会重新下载。)


制作 Scrapy 爬虫 一共需要4步:

  1. 新建项目 (scrapy startproject xxx):新建一个新的爬虫项目

  2. 明确目标 (编写items.py):明确你想要抓取的目标

  3. 制作爬虫 (spiders/xxspider.py):制作爬虫开始爬取网页

  4. 存储内容 (pipelines.py):设计管道存储爬取内容


Scrapy的安装介绍

Scrapy框架官方网址:http://doc.scrapy.org/en/latest

Scrapy中文维护站点:http://scrapy-chs.readthedocs...

Windows 安装方式

Python 2 / 3
升级pip版本:pip install --upgrade pip
通过pip 安装 Scrapy 框架pip install Scrapy

Ubuntu 需要9.10或以上版本安装方式

Python 2 / 3
安装非Python的依赖 sudo apt-get install python-dev python-pip libxml2-dev libxslt1-dev zlib1g-dev libffi-dev libssl-dev
通过pip 安装 Scrapy 框架 sudo pip install scrapy
安装后,只要在命令终端输入 scrapy,提示类似以下结果,代表已经安装成功
图片描述

具体Scrapy安装流程参考:http://doc.scrapy.org/en/late... 里面有各个平台的安装方法


入门案例

学习目标

  • 创建一个Scrapy项目

  • 定义提取的结构化数据(Item)

  • 编写爬取网站的 Spider 并提取出结构化数据(Item)

  • 编写 Item Pipelines 来存储提取到的Item(即结构化数据)

一. 新建项目(scrapy startproject)

在开始爬取之前,必须创建一个新的Scrapy项目。进入自定义的项目目录中,运行下列命令:

scrapy startproject mySpider

其中, mySpider 为项目名称,可以看到将会创建一个 mySpider 文件夹,目录结构大致如下:

下面来简单介绍一下各个主要文件的作用:

scrapy.cfg :项目的配置文件

mySpider/ :项目的Python模块,将会从这里引用代码

mySpider/items.py :项目的目标文件

mySpider/pipelines.py :项目的管道文件

mySpider/settings.py :项目的设置文件

mySpider/spiders/ :存储爬虫代码目录

二、明确目标(mySpider/items.py)

我们打算抓取:http://www.itcast.cn/channel/... 网站里的所有讲师的姓名、职称和个人信息。

  1. 打开mySpider目录下的items.py

  2. Item 定义结构化数据字段,用来保存爬取到的数据,有点像Python中的dict,但是提供了一些额外的保护减少错误。

  3. 可以通过创建一个 scrapy.Item 类, 并且定义类型为
    scrapy.Field的类属性来定义一个Item(可以理解成类似于ORM的映射关系)。

  4. 接下来,创建一个ItcastItem 类,和构建item模型(model)。

    import scrapy

    class ItcastItem(scrapy.Item):

       name = scrapy.Field()
       level = scrapy.Field()
       info = scrapy.Field()

三、制作爬虫 (spiders/itcastSpider.py)

爬虫功能要分两步:

1. 爬数据

在当前目录下输入命令,将在mySpider/spider目录下创建一个名为itcast的爬虫,并指定爬取域的范围:
scrapy genspider itcast "itcast.cn"
打开 mySpider/spider目录里的 itcast.py,默认增加了下列代码:

import scrapyclass ItcastSpider(scrapy.Spider):
    name = "itcast"
    allowed_domains = ["itcast.cn"]
    start_urls = (        'http://www.itcast.cn/',
    )    def parse(self, response):
        pass

其实也可以由我们自行创建itcast.py并编写上面的代码,只不过使用命令可以免去编写固定代码的麻烦

要建立一个Spider, 你必须用scrapy.Spider类创建一个子类,并确定了三个强制的属性 和 一个方法。

name = "" :这个爬虫的识别名称,必须是唯一的,在不同的爬虫必须定义不同的名字。

allow_domains = [] 是搜索的域名范围,也就是爬虫的约束区域,规定爬虫只爬取这个域名下的网页,不存在的URL会被忽略。

start_urls = () :爬取的URL元祖/列表。爬虫从这里开始抓取数据,所以,第一次下载的数据将会从这些urls开始。其他子URL将会从这些起始URL中继承性生成。

parse(self, response) :解析的方法,每个初始URL完成下载后将被调用,调用的时候传入从每一个URL传回的Response对象来作为唯一参数,主要作用如下:

负责解析返回的网页数据(response.body),提取结构化数据(生成item)
生成需要下一页的URL请求。
将start_urls的值修改为需要爬取的第一个url

start_urls = ("http://www.itcast.cn/channel/teacher.shtml",)

修改parse()方法

def parse(self, response):
    filename = "teacher.html"
    open(filename, 'w').write(response.body)

然后运行一下看看,在mySpider目录下执行:

scrapy crawl itcast

是的,就是 itcast,看上面代码,它是 ItcastSpider 类的 name 属性,也就是使用 scrapy genspider命令的唯一爬虫名。

运行之后,如果打印的日志出现 [scrapy] INFO: Spider closed (finished),代表执行完成。 之后当前文件夹中就出现了一个 teacher.html 文件,里面就是我们刚刚要爬取的网页的全部源代码信息。

**注意,Python2.x默认编码环境是ASCII,当和取回的数据编码格式不一致时,可能会造成乱码;
我们可以指定保存内容的编码格式,一般情况下,我们可以在代码最上方添加:**

import sys
reload(sys)
sys.setdefaultencoding("utf-8")

这三行代码是Python2.x里解决中文编码的万能钥匙,经过这么多年的吐槽后Python3学乖了,默认编码是Unicode了...(祝大家早日拥抱Python3)
2. 取数据

爬取整个网页完毕,接下来的就是的取过程了,首先观察页面源码:

<div class="li_txt">
    <h3>  xxx  </h3>
    <h4> xxxxx </h4>
    <p> xxxxxxxx </p>

是不是一目了然?直接上XPath开始提取数据吧。

我们之前在mySpider/items.py 里定义了一个ItcastItem类。 这里引入进来

  from mySpider.items import ItcastItem

然后将我们得到的数据封装到一个 ItcastItem 对象中,可以保存每个老师的属性:

from mySpider.items import ItcastItemdef parse(self, response):
    #open("teacher.html","wb").write(response.body).close()

    # 存放老师信息的集合
    items = []    for each in response.xpath("//div[@class='li_txt']"):        # 将我们得到的数据封装到一个 `ItcastItem` 对象
        item = ItcastItem()        #extract()方法返回的都是unicode字符串
        name = each.xpath("h3/text()").extract()
        title = each.xpath("h4/text()").extract()
        info = each.xpath("p/text()").extract()        #xpath返回的是包含一个元素的列表
        item['name'] = name[0]
        item['title'] = title[0]
        item['info'] = info[0]

        items.append(item)    # 直接返回最后数据
    return items
我们暂时先不处理管道,后面会详细介绍。
保存数据

scrapy保存信息的最简单的方法主要有四种,-o 输出指定格式的文件,,命令如下:

json格式,默认为Unicode编码

scrapy crawl itcast -o teachers.json

json lines格式,默认为Unicode编码

scrapy crawl itcast -o teachers.jsonl

csv 逗号表达式,可用Excel打开

scrapy crawl itcast -o teachers.csv

xml格式

scrapy crawl itcast -o teachers.xml

思考

如果将代码改成下面形式,结果完全一样。

请思考 yield 在这里的作用:

from mySpider.items import ItcastItemdef parse(self, response):
    #open("teacher.html","wb").write(response.body).close()

    # 存放老师信息的集合
    #items = []

    for each in response.xpath("//div[@class='li_txt']"):        # 将我们得到的数据封装到一个 `ItcastItem` 对象
        item = ItcastItem()        #extract()方法返回的都是unicode字符串
        name = each.xpath("h3/text()").extract()
        title = each.xpath("h4/text()").extract()
        info = each.xpath("p/text()").extract()        #xpath返回的是包含一个元素的列表
        item['name'] = name[0]
        item['title'] = title[0]
        item['info'] = info[0]        #items.append(item)

        #将获取的数据交给pipelines
        yield item    # 返回数据,不经过pipeline
    #return item

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