scrapy基本用法

scrapy官方文档http://doc.scrapy.org/en/latest/

一、scrapy安装

安装lxml：pip3 install lxml

安装wheel：pip3 install wheel

安装Twisted：pip3 install Twisted

安装pyOpenSSL：pip3 install C:\Users\penghuanhuan\Downloads\pyOpenSSL-19.0.0-py2.py3-none-any.whl

https://pypi.org/project/pyOpenSSL/#files下载whl文件

安装pywin32：pip3 install pywin32安装

安装scrapy：pip3 install scrapy

通过执行scripy验证是否安装完成，如下，输入scrapy会输出版本及使用介绍。

二、scrapy基本用法

• 创建项目：scrapy startproject projectname，创建的项目保存在当前的路径下
• 进入项目：cd projectname
• 创建爬虫：scrapy genspidr 爬虫名 url，默认使用basic模板
• 运行爬虫：scrapy crawl 爬虫名，通过scrapy crawl可查看该命令的用法介绍

• shell：scrapy shell url可在命令行进入shell进行调试，结果保存在response中，exit()退出shell
• view：scrapy view url，将网页源代码下载到本地并通过浏览器打开，通过scrapy view可查看该命令用法介绍
• fetch：scrapy fetch url，直接将日志和网页源代码输出在屏幕上，通过scrapy fetch可查看该命令用法介绍
• runspider：scrapy runspider spider_file，参数为爬虫文件的名称，带有.py后缀
• settings：scrapy settings --get varname，获取配置文件中的变量值，如果在项目下运行输出项目的配置，否则输出scrapy对应的默认值
• 生成文件：scrapy crawl 爬虫名 -o filename.json，运行爬虫并将网页源代码保存在文件中
• 列出项目内所有爬虫：scrapy list
• 查看模板：scrapy genspider -l，默认有basic、crawl、csvfeed、xmlfeed四个模板
• - t 指定模板创建爬虫：scrapy genspidr -t 模板名称 爬虫名 url
• 检查语法错误：scrapy check 爬虫名
• scrapy version：查看scrapy的版本，加参数-v可查看依赖库及其对应的版本
• scrapy bench：查看当前网速下爬虫的速度

例如要爬取quotes.toscrape.com页面

执行完成后通过pycharm打开项目，文件结构如下，爬虫文件为spiders下的scrapy1.py，最原始的内容如下。

        

三、scrapy项目文件

1.爬虫文件

scrapy爬虫不能直接执行项目的爬虫文件，需要在cmd命令行或者pycharm的terminal通过scrapy crawl 爬虫名来执行。

爬虫文件在项目的spiders目录下，定义了一个继承scrapy.Spider的类，类名为“爬虫名Spider”，并自带一个空的parse方法，该方法接收一个response即爬虫结果。

name为爬虫的名称，allowed_domains为允许爬取的域名，start_urls为爬取的网站url

如果爬虫正常运行，那么response=<200 http://quotes.toscrape.com>，并且可通过response.url获取正在爬取的网址。

爬虫执行时会自动执行类的parse方法，默认创建的parse方法为空，因此看不到任何返回结果，可修改为打印response的文本查看parse方法的执行。

2.items文件

items文件定义了一个继承scrapy.Item的类，它定义了要爬取的数据结构，例如要爬取quotes.toscape.com页面的名言、作者和标签，可改写该类，对其定义text、author、tags三个属性，类型为scrapy.Field。

       

然后在爬虫文件中实例化items文件定义的类，并将爬取到的信息赋值给实例通过yield返回。

from .. import items
def parse(self, response):
    for quote in response.css('.quote'):
        item = items.Scrapy1Item()
        item['text'] = quote.css('.text::text').extract_first()
        item['author'] = quote.css('.author::text').extract_first()
        item['tags'] = quote.css('.tags .tag::text').extract()
        yield item

上述是只爬取了创建爬虫的第一个url页面，而实际通常要爬取多个页面，这就需要在爬虫文件的parse方法定义下一个要爬取的url，并通过scrapy.Request(url)实现循环爬取。

def parse(self, response):
    for quote in response.css('.quote'):
        item = items.Scrapy1Item()
        item['text'] = quote.css('.text::text').extract_first()
        item['author'] = quote.css('.author::text').extract_first()
        item['tags'] = quote.css('.tags .tag::text').extract()
        yield item
    next_page = response.css('.pager .next a::attr(href)').extract_first()
    next_url = response.urljoin(next_page)
    yield scrapy.Request(next_url,callback=self.parse)

执行爬虫时可通过加上-o参数，将爬取到的结果以json的形式保存，scrapy crawl scrapy1 -o scrapy1.json，文件存放在项目的根目录下。

scrapy还支持其他的格式，scrapy1.jl (每个结果为一行，即json去掉[]后的每一个对象)、scrapy1.csv、scrapy1.xml、scrapy1.pickle、scrapy1.marshal

也可直接将结果上传至ftp，scrapy crawl scrapy1 -o ftp://ftp.example.com/path/name.csv。

3.pipelines文件

pipelines文件默认也定义了一个类，通过类的process_item方法用于对获取到的数据进行处理，process_item方法默认返回得到数据。

要想使pipelines文件生效，需要修改settings文件的ITEM_PIPELINES参数，该参数默认是被注释的。pipelines文件可定义多个类，每个类都需要在settings的ITEM_PIPELINES中设置，如下，后面值的表示数据处理的优先级，值越小优先级越高。

ITEM_PIPELINES = {
   'firstscrapy.pipelines.Scrapy1Pipeline': 300,
   'firstscrapy.pipelines.test': 400,
}

要将爬取到的数据写入mongoDB，可在Pipeline文件中定义MongoPipeline类并在ITEM_PIPELINES中设置，如下。

import pymongo
class MongoPipeline(object):
    def __init__(self,mongo_uri,mongo_db):
        self.mongo_uri = mongo_uri
        self.mongo_db = mongo_db
    @classmethod
    def from_crawler(cls,crawler):
        return cls(
            mongo_uri = crawler.settings.get('MONGO_URI'),   #MONGO_URI='localhost'，MONGO_DB='firstscrapy'，已在settings文件中定义
            mongo_db = crawler.settings.get('MONGO_DB')
        )
    def open_spider(self,spider):
        self.client = pymongo.MongoClient(self.mongo_uri)
        self.db = self.client[self.mongo_db]
    def process_item(self,item,spider):
        name = item.__class__.__name__
        self.db[name].insert(dict(item))
        return item
    def close_spider(self,spider):
        self.client.close()