Scrapy 入门教程
Scrapy 是用 Python 实现的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。
Scrapy 常应用在包括数据挖掘,信息处理或存储历史数据等一系列的程序中。
通常我们可以很简单的通过 Scrapy 框架实现一个爬虫,抓取指定网站的内容或图片。
Scrapy架构图(绿线是数据流向)
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request
- 9 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:
- 新建项目 (scrapy startproject xxx):新建一个新的爬虫项目
- 明确目标 (编写items.py):明确你想要抓取的目标
- 制作爬虫 (spiders/xxspider.py):制作爬虫开始爬取网页
- 存储内容 (pipelines.py):设计管道存储爬取内容
安装
Windows 安装方式
升级 pip 版本:
pip install --upgrade pip
通过 pip 安装 Scrapy 框架:
pip install Scrapy
Ubuntu 安装方式
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
Mac OS 安装方式
对于Mac OS系统来说,由于系统本身会引用自带的python2.x的库,因此默认安装的包是不能被删除的,但是你用python2.x来安装Scrapy会报错,用python3.x来安装也是报错,我最终没有找到直接安装Scrapy的方法,所以我用另一种安装方式来说一下安装步骤,解决的方式是就是使用virtualenv来安装。
$ sudo pip install virtualenv
$ virtualenv scrapyenv
$ cd scrapyenv
$ source bin/activate
$ 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。
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:
mySpider/
scrapy.cfg
mySpider/
__init__.py
items.py
pipelines.py
settings.py
spiders/
__init__.py
...
这些文件分别是:
- 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/teacher.shtml 网站里的所有讲师的姓名、职称和个人信息。
打开 mySpider 目录下的 items.py。
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。
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)。
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()
title = 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 scrapy class 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。
xpath 方法,我们只需要输入的 xpath 规则就可以定位到相应 html 标签节点,详细内容可以查看 xpath 教程。
不会 xpath 语法没关系,Chrome 给我们提供了一键获取 xpath 地址的方法(右键->检查->copy->copy xpath),如下图:
这里给出一些 XPath 表达式的例子及对应的含义:
/html/head/title
: 选择HTML文档中<head>
标签内的<title>
元素/html/head/title/text()
: 选择上面提到的<title>
元素的文字//td
: 选择所有的<td>
元素//div[@class="mine"]
: 选择所有具有class="mine"
属性的div
元素
举例我们读取网站 http://www.itcast.cn/ 的网站标题,修改 itcast.py 文件代码如下::
# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy # 以下三行是在 Python2.x版本中解决乱码问题,Python3.x 版本的可以去掉
import sys
reload(sys)
sys.setdefaultencoding("utf-8") class Opp2Spider(scrapy.Spider):
name = 'itcast'
allowed_domains = ['itcast.com']
start_urls = ['http://www.itcast.cn/'] def parse(self, response):
# 获取网站标题
context = response.xpath('/html/head/title/text()') # 提取网站标题
title = context.extract_first()
print(title)
pass
执行以下命令:
$ scrapy crawl itcast
...
...
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...
...
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 ItcastItem def 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:
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(Python yield 使用浅析):
# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
from mySpider.items import ItcastItem # 以下三行是在 Python2.x版本中解决乱码问题,Python3.x 版本的可以去掉
import sys
reload(sys)
sys.setdefaultencoding("utf-8") class Opp2Spider(scrapy.Spider):
name = 'itcast'
allowed_domains = ['itcast.com']
start_urls = ("http://www.itcast.cn/channel/teacher.shtml",) def 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
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