10-scrapy框架介绍

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。）

安装

Windows 安装方式

安装 Scrapy 框架步骤流程:

1、

pip3 install wheel

2、

下载twisted http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/
 
进入下载目录，执行 pip3 install Twisted‑17.1.0‑cp35‑cp35m‑win_amd64.whl
 
备注（一定要下载对应的python版本号以及电脑的系统对应下载，否则安装不成功）

3、

pip3 install pywin32

4、

pip3 install scrapy

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
   

   　　

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。（爬虫相关的配置信息在settings.py文件中）
• 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。（设置数据储存模板，用于结构化数据）（相当于Django的Model）
• mySpider/pipelines.py: 项目的管道文件。（数据持久化处理）
• mySpider/settings.py: 项目的设置文件。（递归的层数，并发数。延迟下载等等）
• mySpider/spiders/: 存储爬虫代码目录。（编写爬虫解析规则）

二、明确目标(mySpider/items.py)

　　

我们打算抓取 https://www.thepaper.cn/channel_25951网站里的标题和内容

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）。

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

三、制作爬虫 （spiders/pengpai.py）

1

cd project_name（进入项目目录）

2

scrapy genspider 应用名称 爬取网页的起始url(scrapy gensipider app名  要爬取的域名) 例如：scrapy genspider pengpai www.thepaper.cn/channel_25951

3

编写爬虫文件:在步骤2执行完毕后，会在项目的spiders中生成一个应用名的py爬虫文件，文件源码如下：

# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
 
class PengpaiSpider(scrapy.Spider):
    name = 'pengpai'
    allowed_domains = ['www.thepaper.cn/channel_25951']
    start_urls = ['http://www.thepaper.cn/channel_25951/']
 
    def parse(self, response):
        pass

4、

在settings.py中配置user-agent

在爬取数据时，可以选择是否往.../robots.txt/发送验证，是否允许爬取，一般设置为False

使用scrapy解析文本内容时，可以使用每个应用中的response.xpath(xxx) 进行数据的解析。

5、

执行爬虫程序：scrapy crawl  应用名称

四、将澎湃首页中财经的内容和标题进行爬取

# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
 
class PengpaiSpider(scrapy.Spider):
    name = 'pengpai'#应用的名称
    #允许爬取的域名（如果遇到非该域名的url则怕取不到数据）
    allowed_domains = ['www.thepaper.cn/channel_25951']
    #起始爬取的url
    start_urls = ['http://www.thepaper.cn/channel_25951/']
    #访问起始url并获取结果后的回调函数，response就是请求后响应对象
    #该函数返回值必须是可迭代对象或者NULL
    def parse(self, response):
        #xpath是response的方法，直接调用xpath，
        page_list = response.xpath('//*[@class="news_li"]')
        text_list = []
        for page in page_list:
            #返回的是一个selector标签列表，需要的数据在data中，因此取值需要用extract（）
            title = page.xpath('./h2/a/text()')[0].extract()
            content = page.xpath('./p/text()')[0].extract()
            print(title,content)
            dic = {
                "title":title,
                "content":content,
            }
            text_list.append(dic)
        print(text_list)
        return text_list

执行爬虫程序：

scrapy crawl 爬虫名称 ：显示执行的日志信息 scrapy crawl 爬虫名称 --nolog：不会显示执行的日志信息

备注：xpath使用方法：
　　1.//+标签  表示从全局的子子孙孙中查找标签

　　2./+标签   表示从子代中查找标签

　　3.查找带有xxx属性的标签：   标签+[@标签属性="值"]   

　　4.查找标签的某个属性：  /标签/@属性  

　　5.从当前标签中查找时：.//+标签    

xpath中支持正则的使用：    用法  标签+[re:test（@属性值，"正则表达式"）]

　　获取标签的文本内容：   /text()     

　　获取第一个值需要  selector_obj.extract_first()    获取所有的值  selector_obj.extract()  值在一个list中

scrapy持久化储存

持久化流程：


　　1.爬虫文件爬取到数据后，需要将数据封装到items对象中。


　　2.使用yield关键字将items对象提交给pipelines管道进行持久化操作。


　 3.在管道文件中的process_item方法中接收爬虫文件提交过来的item对象，然后编写持久化存储的代码将item对象中存储的数据进行持久化存储


　 4.settings.py配置文件中开启管道

• 基于终端指令的持久化存储

• 将爬取到的数据写入不同格式的文件中进行存储
      scrapy crawl 爬虫名称 -o xxx.json
      scrapy crawl 爬虫名称 -o xxx.xml
      scrapy crawl 爬虫名称 -o xxx.csv

spiders/pengpai.py

# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
from mySpider.items import MyspiderItem
 
class PengpaiSpider(scrapy.Spider):
    name = 'pengpai'#应用的名称
    #允许爬取的域名（如果遇到非该域名的url则怕取不到数据）
    allowed_domains = ['www.thepaper.cn/channel_25951']
    #起始爬取的url
    start_urls = ['http://www.thepaper.cn/channel_25951/']
    #访问起始url并获取结果后的回调函数，response就是请求后响应对象
    #该函数返回值必须是可迭代对象或者NULL
    def parse(self, response):
        #xpath是response的方法，直接调用xpath，
        page_list = response.xpath('//*[@class="news_li"]')
        text_list = []
        for page in page_list:
            #返回的是一个selector标签列表，需要的数据在data中，因此取值需要用extract（）
            title = page.xpath('./h2/a/text()')[0].extract()
            content = page.xpath('./p/text()')[0].extract()
          #将解析到的数据封装到items对象中
            item = MyspiderItem()
            item['title'] = title
            item['content'] = content
            #将数据提交到管道文件（pipelines.py）
            yield  item

基于mysql的管道存储

　　在爬虫程序中，将数据解析出来，然后封装到items.py的items类中。最后用yield提交item到管道（pipelines.py）中

items.py

import scrapy
 
class MyspiderItem(scrapy.Item):
    # define the fields for your item here like:
    # name = scrapy.Field()
    #储存的内容有多少，就实例化多少个field属性
    title = scrapy.Field()#储存标题
    content = scrapy.Field()#储存内容

pipelines.py数据item提交到管道：

进行数据储存：

#1、基于终端储存数据
class MyspiderPipeline(object):
    def __init__(self):
        self.fp = None#定义文件描述属性
    #重写父类方法，开始爬虫先执行
    def open_spider(self,spider):
        print("爬虫开始了。。。。")
        self.fp = open('./data.txt',"w",encoding="utf8")
    def process_item(self, item, spider):
        """
        因为数据yield的item数据会提交多次，然而文件打开关闭操作执行一次
        因此，将文件的打开关闭操作拿出去。
        将爬虫程序提交eitem进行持久化存储
        :param item: 爬虫程序提交的数据
        :param spider:
        :return:
        """
        self.fp.write(item["title"]+":"+item["content"]+"\n")
        return item#返回数据，下面可能进行多次其他储存方式操作
 
    # 重写父类方法，爬虫结束，执行
    def close_spider(self,spider):
        self.fp.close()
        print("爬虫结束！！！")

最后去设置里将管道打开：

# Configure item pipelines
# See https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html
#******开启管道
ITEM_PIPELINES = {
   'mySpider.pipelines.MyspiderPipeline': 300,#300表示优先级，数值越小优先级越大
}

　　　　管道文件里将item对象中的数据值存储到了磁盘中，如果将item数据写入mysql数据库的话，只需要将上述案例中的管道文件修改成如下形式：

#*****基于数据库mysql储存数据***************
import pymysql
class PengpaiPipelinesMysql(object):
    def __init__(self):
        self.conn = None#mysql连接对象声明
        self.cursor = None#mysql游标对象声明
    def open_spider(self,spider):
        """
        开启数据库连接
        :param spider:
        :return:
        """
        print("开始爬虫！！！")
        #链接数据库
        self.conn = pymysql.Connect(host="127.0.0.1",port=3306,user='root',password='',db='test')
    def process_item(self,item,spider):
        #执行sql语句
        sql = 'insert into pengpai values("%s","%s")'%(item["title"],item["content"])
        self.cursor = self.conn.cursor()
        try:
            self.cursor.execute(sql)
            self.conn.commit()
        except Exception as e:
            print(e)
            #与commit相反，不提交事务
            self.conn.rollback()
        return item
    def close_spider(self,spider):
        """
        关闭游标和连接
        :param spider:
        :return:
        """
        self.cursor.close()
        self.conn.close()
        print("爬虫mysql结束！@！！")

基于Redis储存：

import redis
 
class pengpaiPipelineRedis(object):
    def __init__(self):
        self.conn = None
    def open_spider(self,spider):
        print('开始爬虫redis')
        #创建链接对象
        self.conn = redis.Redis(host='127.0.0.1',port=6379)
    def process_item(self, item, spider):
        dict = {
            'title':item['title'],
            'content':item['content']
        }
        #写入redis中
        self.conn.lpush('data', dict)
        return item

settings.py设置

# Configure item pipelines
# See https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html
#******开启管道
ITEM_PIPELINES = {
   'mySpider.pipelines.MyspiderPipeline': 300,#300表示优先级，数值越小优先级越大
   'mySpider.pipelines.PengpaiPipelinesMysql': 200,#200表示优先级，数值越小优先级越大
   'mySpider.pipelines.pengpaiPipelineRedis': 100,#100表示优先级，数值越小优先级越大
}

总结：如果想要实现数据的不同储存方式，先去管道建立新的类，然后类下面都有process_spider（self,item,spider）方法。在每个类下实现储存不一样的程序，即可以实现一次爬取，不同储存方式。

备注解释：第一步先去爬虫程序中建立数据解析，将解析的数据用yield提交给管道(pipelines.py)，第二步去items.py中去是实例化解析到的数据的属性（title = scrapy.Field()）。第三步步去管道的类（不同类不同储存方式）下面都有process_spider（self,item,spider）方法。在每个类下实现储存不一样的程序，即可以实现一次爬取，不同储存方式。第四步去设置中开启管道，还有robots，user-agent都需要设置好。

备注：settings.py 中设置LOG_LEVEL=“ERROR”只打印错误数据