scrapy框架学习之路

一、基础学习
    - scrapy框架
        介绍：大而全的爬虫组件。
 
        安装：
            - Win:
                下载：http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#twisted
 
                pip3 install wheel
                pip install Twisted‑18.4.‑cp36‑cp36m‑win_amd64.whl
 
                pip3 install pywin32
 
                pip3 install scrapy
            - Linux:
                pip3 install scrapy 
 
        使用：
            Django:
                # 创建project
                django-admin startproject mysite 
 
                cd mysite
 
                # 创建app
                python manage.py startapp app01
                python manage.py startapp app02 
 
                # 启动项目
                python manage.runserver 
 
            Scrapy：
                # 创建project
                scrapy  startproject xdb 
 
                cd xdb 
 
                # 创建爬虫
                scrapy genspider chouti chouti.com
                scrapy genspider cnblogs cnblogs.com 
 
                # 启动爬虫
                scrapy crawl chouti
 
            . 创建project
                scrapy startproject 项目名称
 
                项目名称
                   项目名称/
                        - spiders                # 爬虫文件
                            - chouti.py
                            - cnblgos.py
                            ....
                        - items.py                 # 持久化
                        - pipelines                # 持久化
                        - middlewares.py        # 中间件
                        - settings.py             # 配置文件（爬虫）
                   scrapy.cfg                    # 配置文件（部署）
 
            . 创建爬虫
                cd 项目名称
 
                scrapy genspider chouti chouti.com
                scrapy genspider cnblgos cnblgos.com 
 
            . 启动爬虫
                scrapy crawl chouti
                scrapy crawl chouti --nolog 
 
        总结：
            - HTML解析：xpath
            - 再次发起请求：yield Request对象
            

二、eg:爬取抽屉

# -*- coding: utf- -*-
import scrapy
from scrapy.http.response.html import HtmlResponse
# import sys,os,io
# sys.stdout=io.TextIOWrapper(sys.stdout.buffer,encoding='gb18030')
 
class ChoutiSpider(scrapy.Spider):
    name = 'chouti'
    allowed_domains = ['chouti.com']
    start_urls = ['http://chouti.com/']
 
    def parse(self, response):
        # print(response,type(response)) # 对象
        # print(response.text)
        """
        from bs4 import BeautifulSoup
        soup = BeautifulSoup(response.text,'html.parser')
        content_list = soup.find('div',attrs={'id':'content-list'})
        """
        # 去子孙中找div并且id=content-list
        f = open('news.log', mode='a+')
        item_list = response.xpath('//div[@id="content-list"]/div[@class="item"]')
        for item in item_list:
            text = item.xpath('.//a/text()').extract_first()
            href = item.xpath('.//a/@href').extract_first()
            print(href,text.strip())
            f.write(href+'\n')
        f.close()
 
        page_list = response.xpath('//div[@id="dig_lcpage"]//a/@href').extract()
        for page in page_list:
            from scrapy.http import Request
            page = "https://dig.chouti.com" + page
            yield Request(url=page,callback=self.parse) # https://dig.chouti.com/all/hot/recent/2

三、知识点

    第一部分：scrapy框架
        . scrapy依赖twisted
            内部基于事件循环的机制实现爬虫的并发。
            原来的你：
                url_list = ['http://www.baidu.com','http://www.baidu.com','http://www.baidu.com',]
 
                for item in url_list:
                    response = requests.get(item)
                    print(response.text)
 
            现在：
                from twisted.web.client import getPage, defer
                from twisted.internet import reactor
 
                # 第一部分：代理开始接收任务
                def callback(contents):
                    print(contents)
 
                deferred_list = [] # [(龙泰,贝贝),(刘淞，宝件套),(呼呼,东北)]
                url_list = ['http://www.bing.com', 'https://segmentfault.com/','https://stackoverflow.com/' ]
                for url in url_list:
                    deferred = getPage(bytes(url, encoding='utf8')) # (我,要谁)
                    deferred.addCallback(callback)
                    deferred_list.append(deferred)
 
                # # 第二部分：代理执行完任务后，停止
                dlist = defer.DeferredList(deferred_list)
 
                def all_done(arg):
                    reactor.stop()
 
                dlist.addBoth(all_done)
 
                # 第三部分：代理开始去处理吧
                reactor.run()
 
        . scrapy
            命令：
                scrapy startproject xx
                cd xx
                scrapy genspider chouti chouti.com 
 
                scrapy crawl chouti --nolog 
 
            编写：
                def parse(self,response):
                    # .响应
                    # response封装了响应相关的所有数据：
                        - response.text
                        - response.encoding
                        - response.body
                        - response.request # 当前响应是由那个请求发起；请求中 封装（要访问的url，下载完成之后执行那个函数）
                    # . 解析
                    # response.xpath('//div[@href="x1"]/a').extract_first()
                    # response.xpath('//div[@href="x1"]/a').extract()
                    # response.xpath('//div[@href="x1"]/a/text()').extract()
                    # response.xpath('//div[@href="x1"]/a/@href').extract()
                    # tag_list = response.xpath('//div[@href="x1"]/a')
                    for tag in tag_list:
                        tag.xpath('.//p/text()').extract_first()
 
                    # . 再次发起请求
                    # yield Request(url='xxxx',callback=self.parse)

四、持久化

今日内容：scrapy
    - 持久化 pipeline/items
 
    - 去重 
 
    - cookie 
 
    - 组件流程：
        - 下载中间件
 
    - 深度
 
内容详细：
 
    . 持久化
        目前缺点：
            - 无法完成爬虫刚开始：打开连接； 爬虫关闭时：关闭连接；
            - 分工明确
        pipeline/items
            a. 先写pipeline类
                class XXXPipeline(object):
                    def process_item(self, item, spider):
                        return item
 
            b. 写Item类
                class XdbItem(scrapy.Item):
                    href = scrapy.Field()
                    title = scrapy.Field()
 
            c. 配置
                ITEM_PIPELINES = {
                   'xdb.pipelines.XdbPipeline': ,
                }
 
            d. 爬虫，yield每执行一次，process_item就调用一次。
 
                yield Item对象
 
        编写pipeline：
            from scrapy.exceptions import DropItem
 
            class FilePipeline(object):
 
                def __init__(self,path):
                    self.f = None
                    self.path = path
 
                @classmethod
                def from_crawler(cls, crawler):
                    """
                    初始化时候，用于创建pipeline对象
                    :param crawler:
                    :return:
                    """
                    print('File.from_crawler')
                    path = crawler.settings.get('HREF_FILE_PATH')
                    return cls(path)
 
                def open_spider(self,spider):
                    """
                    爬虫开始执行时，调用
                    :param spider:
                    :return:
                    """
                    print('File.open_spider')
                    self.f = open(self.path,'a+')
 
                def process_item(self, item, spider):
                    # f = open('xx.log','a+')
                    # f.write(item['href']+'\n')
                    # f.close()
                    print('File',item['href'])
                    self.f.write(item['href']+'\n')
 
                    # return item      # 交给下一个pipeline的process_item方法
                    raise DropItem()# 后续的 pipeline的process_item方法不再执行
 
                def close_spider(self,spider):
                    """
                    爬虫关闭时，被调用
                    :param spider:
                    :return:
                    """
                    print('File.close_spider')
                    self.f.close()
 
        注意：pipeline是所有爬虫公用，如果想要给某个爬虫定制需要使用spider参数自己进行处理。