Scrapy 框架

  • 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](其主要对手是Tornado)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。

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

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.io/zh_CN/latest/index.html

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

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/teacher.shtml 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 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:

    1. 负责解析返回的网页数据(response.body),提取结构化数据(生成item)
    2. 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


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 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

  

 

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

  

 
 

爬虫 (5)- Scrapy 框架简介与入门的更多相关文章

  1. 爬虫基础(五)-----scrapy框架简介

    ---------------------------------------------------摆脱穷人思维 <五> :拓展自己的视野,适当做一些眼前''无用''的事情,防止进入只关 ...

  2. 爬虫开发7.scrapy框架简介和基础应用

    scrapy框架简介和基础应用阅读量: 1432 scrapy 今日概要 scrapy框架介绍 环境安装 基础使用 今日详情 一.什么是Scrapy? Scrapy是一个为了爬取网站数据,提取结构性数 ...

  3. python爬虫随笔-scrapy框架(1)——scrapy框架的安装和结构介绍

    scrapy框架简介 Scrapy,Python开发的一个快速.高层次的屏幕抓取和web抓取框架,用于抓取web站点并从页面中提取结构化的数据.Scrapy用途广泛,可以用于数据挖掘.监测和自动化测试 ...

  4. 5、爬虫之scrapy框架

    一 scrapy框架简介 1 介绍 Scrapy一个开源和协作的框架,其最初是为了页面抓取 (更确切来说, 网络抓取 )所设计的,使用它可以以快速.简单.可扩展的方式从网站中提取所需的数据.但目前Sc ...

  5. 爬虫06 /scrapy框架

    爬虫06 /scrapy框架 目录 爬虫06 /scrapy框架 1. scrapy概述/安装 2. 基本使用 1. 创建工程 2. 数据分析 3. 持久化存储 3. 全栈数据的爬取 4. 五大核心组 ...

  6. Python逆向爬虫之scrapy框架,非常详细

    爬虫系列目录 目录 Python逆向爬虫之scrapy框架,非常详细 一.爬虫入门 1.1 定义需求 1.2 需求分析 1.2.1 下载某个页面上所有的图片 1.2.2 分页 1.2.3 进行下载图片 ...

  7. Python网络爬虫之Scrapy框架(CrawlSpider)

    目录 Python网络爬虫之Scrapy框架(CrawlSpider) CrawlSpider使用 爬取糗事百科糗图板块的所有页码数据 Python网络爬虫之Scrapy框架(CrawlSpider) ...

  8. python爬虫----scrapy框架简介和基础应用

    Scrapy是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. 其可以应用在数据挖掘,信息处理或存储历史数据等一系列的程序中.其最初是为了页面抓取 (更确切来说, 网络抓取 )所设计的, 也可以 ...

  9. 爬虫(九)scrapy框架简介和基础应用

    概要 scrapy框架介绍 环境安装 基础使用 一.什么是Scrapy? Scrapy是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,非常出名,非常强悍.所谓的框架就是一个已经被集成了各种功能 ...

随机推荐

  1. 【Shell】linux中shell变量$#,$@,$0,$1,$2的含义解释 && set 关键字使用

    linux中shell变量$#,$@,$0,$1,$2的含义解释   摘抄自:ABS_GUIDE 下载地址:http://www.tldp.org/LDP/abs/abs-guide.pdf linu ...

  2. redhat6.3 找不到libXP.so.6解决方法

    最近做redhat安装matlab2008a 操作,遇到上面的问题,先记录如下: 网上找到安装包:libXp-1.0.2-1mamba.x86_64.rpm 然后使用命令: sudo rpm -ivh ...

  3. centos6.8服务器配置之SVN配置

    version 1.6.11 一.安装:因对版本要求不高,所以采用yum安装 yum install -y svn 二.配置 1.创建仓库,以后所有代码都放在这个下面,创建成功后在svn下面多了几个文 ...

  4. 实时视频直播客户端技术盘点:Native、HTML5、WebRTC、微信小程序

    1.前言 2017 年 12 月,微信小程序向开发者开放了实时音视频能力,给业内带来广阔的想象空间.连麦互动视频直播技术在 2016 年直播风口中成为视频直播的标配,然而只有在原生的 APP 上才能保 ...

  5. SpringMVC请求参数接收总结

    前提 在日常使用SpringMVC进行开发的时候,有可能遇到前端各种类型的请求参数,这里做一次相对全面的总结.SpringMVC中处理控制器参数的接口是HandlerMethodArgumentRes ...

  6. 08-session详解

    如何获取session对象? 1,openSession 2,getCurrentSession 如果使用getCurrentSession需要在hibernate.cfg.xml文件中进行配置: 如 ...

  7. 巧用FTP命令进行文件传输

    巧用FTP进行文件传输   Internet作为现代信息高速公路已深入我们的生活,其中它所提供的电子邮件Web网站信息服务已被越来越多的人所熟知和使用.FTP作为Internet的功能之一,虽然没有像 ...

  8. 升级macOS Sierra系统 导致错误 app: resource fork, Finder information, or similar detritus not allowed

    前几天刚升级了macOS Sierra系统,顿时感觉入坑了,本来好好的项目报如下错误: app: resource fork, Finder information, or similar detri ...

  9. C#指南,重温基础,展望远方!(5)C#语句

    程序操作使用语句进行表示. C# 支持几种不同的语句,其中许多语句是从嵌入语句的角度来定义的. 使用代码块,可以在允许编写一个语句的上下文中编写多个语句. 代码块是由一系列在分隔符 { 和 } 内编写 ...

  10. 转: Tsung:开源多协议分布式负载&压力测试工具

    Main features High Performance: the load can be distributed on a cluster of client machines Multi-pr ...