scrapy下载中间件结合selenium抓取全国空气质量检测数据

1、所需知识补充

1.下载中间件常用函数

• process_request(self, request, spider):
  • 当每个request通过下载中间件是，该方法被调用
  • process_request()函数必须返回一下其中之一：一个None，一个Response对象，一个Request对象或raise IgnoreRequest。
    如果返回None,Scrapy将继续处理该request，执行其他的中间件中相应的方法，直达合适的下载器处理函数（download handler）被调用，该request被执行（其response被下载）;
    如果返回的是Response对象，scrapy将不会调用任何其他的process_request()或process_exception()方法，或相应的下载函数，其将返回该response，已安装的中间件的process_response()方法则会在每个response返回时被调用；
    如果其返回Request对象，scrapy则停止调用process_request()方法并重新调度返回的request。当心返回的request被执行后，相应的中间件链将会更具下载的response被调用。
    如果其raise一个IgnoreRequest异常，则安装的下载中间件的process_exception()方法会被调用。如果没有任何一个方法处理该异常，则request的errback(Request.errback)方法会被调用，如果没有代码吹抛出的异常，则该异常被忽略且不记录（不同于其他异常那样）
  • 参数:
    request(Request对象)--处理的request
    spider(Spider对象)--该request对应的spider
• process_response(self, request, spider):
  • 当下载器完成http请求，传递响应给引擎的时候调用
  • process_response()必须返回以下其中之一：返回一个Request对象或raise一个IgnorRequest异常
    如果其返回一个Response（可以与传入的response相同，也可以是全新的对象），该response会被在链中其他中间件的process_response()方法处理。
    如果其返回一个Request对象，则中间件链停止，返回的request会被重新调度下载，处理类似于process_request()返回request所做的那样。
    如果其抛出一个IgnorRequest异常，则调用request的errback(Request.errback)。如果没有代码处理抛出的异常，则该异常被忽略且不记录。
  • 参数：
    request(Request对象)--response所对应的request
    response(Response对象)--被处理的response对象
    spider(Spider对象)--response所对应的spider

2.scrapy对接selenium

scrapy通过设置setting.py文件里的DOWNLOADER_MIDDLEWARES添加自己编写的下载中间件，通常将运用到的selenium相关内容写在这个下载中间件中，具体后面会有代码说明。

selenium的基本使用参见：http://www.cnblogs.com/pythoner6833/p/9052300.html

3.常用settings的内置设置

• BOT_NAME
  默认：“scrapybot”，使用startproject命令创建项目时，其被自动赋值
• CONCURRENT_ITEMS
  默认为100，Item Process(即Item Pipeline)同时处理（每个response的）item时最大值
• CONCURRENT_REQUEST
  默认为16，scrapy downloader并发请求（concurrent requests）的最大值
• LOG_ENABLED
  默认为True,是否启用logging
• DEFAULT_REQUEST_HEADERS
  默认如下：{'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8',
  'Accept-Language': 'en',}
  scrapy http request使用的默认header
• LOG_ENCODING
  默认utt-8，logging中使用的编码
• LOG_LEVEL
  默认“DEBUG”，log中最低级别，可选级别有：CRITICAL,ERROR,WARNING,DEBUG
• USER_AGENT
  默认：“Scrapy/VERSION(....)”，爬取的默认User-Agent,除非被覆盖
• COOKIES_ENABLED=False，禁用cookies
• PEOXIE：代理设置
  例如：

  PROXIES = [
    {'ip_port': '111.11.228.75:80', 'password': ''},
    {'ip_port': '120.198.243.22:80', 'password': ''},
    {'ip_port': '111.8.60.9:8123', 'password': ''},
    {'ip_port': '101.71.27.120:80', 'password': ''},
    {'ip_port': '122.96.59.104:80', 'password': ''},
    {'ip_port': '122.224.249.122:8088', 'password':''},
  ]

参考链接：

http://scrapy-chs.readthedocs.io/zh_CN/1.0/topics/settings.html#topics-settings-ref

2、案例分析

分析：

一共需要抓取三个页面，首先抓取第一个页面的所有城市名及对应的链接，地址：https://www.aqistudy.cn/historydata/

然后抓取具体的，每个城市，每个月份的信息（就是年月），地址：https://www.aqistudy.cn/historydata/monthdata.php?city=%E5%AE%89%E5%BA%B7，这里只是其中一个城市

最后抓取每个月份中，每一天的数据，示例地址：https://www.aqistudy.cn/historydata/daydata.php?city=%E5%AE%89%E5%BA%B7&month=2015-01

其中，第一个页面为静态页面，直接抓取上面的城市信息即可；第二个和第三页面时动态页面，采用selenium结合Phantomjs抓取（也可以用Google浏览器。）

1. 创建一个项目

scrapy startproject ChinaAir

2.明确需要抓取的字段

在items.py文件中定义需要抓取的字段，编写相关代码。

# -*- coding: utf-8 -*-
 
# Define here the models for your scraped items
#
# See documentation in:
# https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/items.html
 
import scrapy
 
class ChinaairItem(scrapy.Item):
    # define the fields for your item here like:
    # name = scrapy.Field()
    """
    首先明确抓取目标，包括城市，日期，指标的值
    """
    # 城市
    city = scrapy.Field()
    # 日期
    date = scrapy.Field()
    # 空气质量指数
    AQI = scrapy.Field()
    # 空气质量等级
    level = scrapy.Field()
    # pm2.5的值
    PM2_5 = scrapy.Field()
    # pm10
    PM10 = scrapy.Field()
    # 二氧化硫
    SO2 = scrapy.Field()
    # 一氧化碳
    CO = scrapy.Field()
    # 二氧化氮
    NO2 = scrapy.Field()
    # 臭氧浓度
    O3_8h = scrapy.Field()
 
    # 数据源(数据来源)
    source = scrapy.Field()
    # 抓取时间
    utc_time = scrapy.Field()

3.生成爬虫文件

创建名为airChina的爬虫，并给定初始地址。

scrapy genspider airChina https://www.aqistudy.cn/historydata/

来到爬虫文件，开始编写爬虫部分的代码。

4.编写爬虫

# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
from ChinaAir.items import ChinaairItem
 
class AirchinaSpider(scrapy.Spider):
    name = 'airChina'
    allowed_domains = ['aqistudy.cn']
    base_url = "https://www.aqistudy.cn/historydata/"
    # 抓取首页
    start_urls = [base_url]
 
    def parse(self, response):
 
        # 拿到页面的所有城市名称链接
        url_list = response.xpath('//div[@class="all"]/div[@class="bottom"]//a/@href').extract()# 拿到页面的所有城市名
        city_list = response.xpath('//div[@class="all"]/div[@class="bottom"]//a/text()').extract()# 将城市名及其对应的链接，进行一一对应
        for city, url in zip(city_list, url_list):
 
            # 拼接该城市的链接
            link = self.base_url + url
            yield scrapy.Request(url=link, callback=self.parse_month, meta={"city": city})

　　def parse_month(self, response):
　　　　pass

在yield后，来到下载中间件文件，由于每一个请求都要经过下载中间件，因此，从第一个页面中解析到的url，请求时，可以在下载中间件中进行一定的操作，如利用selenium进行请求。

来到middlerwares.py文件，删掉所有已写好的内容，重新编写我们需要的内容。

# -*- coding: utf-8 -*-
 
# Define here the models for your spider middleware
#
# See documentation in:
# https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/spider-middleware.html
 
import random
# 导入User-Agent列表
from ChinaAir.settings import USER_AGENT as ua_list
 
# class UserAgentMiddlerware(object):
#     """
#     定义一个中间件，给每一个请求随机选择USER_AGENT
#     注意，不要忘了在setting文件中打开DOWNLOADER_MIDDLERWARE的注释
#     """
#     def process_request(self, request, spider):
#
#         # 从ua_list中随机选择一个User-Agent
#         user_agent = random.choice(ua_list)
#         # 给请求添加头信息
#         request.headers['User-Agent'] = user_agent
#         # 当然，也可以添加代理ip，方式如下，此处不用代理，仅说明代理使用方法
#         # request.meta['proxy'] = "..."
#         print(request.headers['User-Agent'])
 
import time
import scrapy
from selenium import webdriver
 
class SeleniumMiddlerware(object):
    """
    利用selenium，获取动态页面数据
    """
    def process_request(self, request, spider):
 
        # 判断请求是否来自第二个页面，只在第二个页面调用浏览器
        if not request.url == "https://www.aqistudy.cn/historydata/":
            # 实例化。selenium结合谷歌浏览器，
            self.driver = webdriver.PhantomJS() # 实在受不了每次测试都打开浏览器界面，所以换成无界面的了
            # 请求
            self.driver.get(request.url)
            time.sleep(2)
 
            # 获取请求后得到的源码
            html = self.driver.page_source
            # 关闭浏览器
            self.driver.quit()
 
            # 构造一个请求的结果，将谷歌浏览器访问得到的结果构造成response，并返回给引擎
            response = scrapy.http.HtmlResponse(url=request.url, body=html, request=request, encoding='utf-8')
            return response

其中，注释部分为，下载中间件给每一个请求分配一个随机的User-Agent及代理IP的方法,当然，此处用不上，因此，不用管。

由于每一次产生request请求，都要经过下载中间件，因此，写一个判定条件，只有是来自第二个页面的请求时，才采用selenium来执行。

代码的最后一行，下载中间件将selenium请求后的结果，再构造成一个response，返回给引擎，继续后续处理。注意，要在settings.py文件中将下载中间件的注释打开。

拿到第二页返回的response时，继续来到爬虫文件，对response进行解析和提取第三页中需要的url，代码如下：

class AirchinaSpider(scrapy.Spider):
    name = 'airChina'
    allowed_domains = ['aqistudy.cn']
    base_url = "https://www.aqistudy.cn/historydata/"
    # 抓取首页
    start_urls = [base_url]
 
    def parse(self, response):
 
        # 拿到页面的所有城市名称链接
        url_list = response.xpath('//div[@class="all"]/div[@class="bottom"]//a/@href').extract()[:1]
        # 拿到页面的所有城市名
        city_list = response.xpath('//div[@class="all"]/div[@class="bottom"]//a/text()').extract()[:1]
 
        # 将城市名及其对应的链接，进行一一对应
        for city, url in zip(city_list, url_list):
 
            # 拼接该城市的链接
            link = self.base_url + url
            yield scrapy.Request(url=link, callback=self.parse_month, meta={"city": city})
 
    def parse_month(self, response):
        """
        拿到每个城市的，每个月份的数据
        此页面为动态页面，这里利用selenium结合浏览器获取动态数据
        因此在下载中间件中添加中间件代码
        :param response:
        :return:
        """
        # 获取城市每个月份的链接
        url_list = response.xpath('//tr/td/a/@href').extract()[:1]
 
        for url in url_list:
            url = self.base_url + url  # 构造该url
            yield scrapy.Request(url=url, meta={'city': response.meta['city']}, callback=self.parse_day)

拿到第二页的数据后，解析出第三页请求的url后，回调，并提取出需要抓取的数据，就完成了爬虫部分的代码。因此，整个爬虫文件的代码如下：

# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
from ChinaAir.items import ChinaairItem
 
class AirchinaSpider(scrapy.Spider):
    name = 'airChina'
    allowed_domains = ['aqistudy.cn']
    base_url = "https://www.aqistudy.cn/historydata/"
    # 抓取首页
    start_urls = [base_url]
 
    def parse(self, response):
 
        # 拿到页面的所有城市名称链接
        url_list = response.xpath('//div[@class="all"]/div[@class="bottom"]//a/@href').extract()[:1]
        # 拿到页面的所有城市名
        city_list = response.xpath('//div[@class="all"]/div[@class="bottom"]//a/text()').extract()[:1]
 
        # 将城市名及其对应的链接，进行一一对应
        for city, url in zip(city_list, url_list):
 
            # 拼接该城市的链接
            link = self.base_url + url
            yield scrapy.Request(url=link, callback=self.parse_month, meta={"city": city})
 
    def parse_month(self, response):
        """
        拿到每个城市的，每个月份的数据
        此页面为动态页面，这里利用selenium结合浏览器获取动态数据
        因此在下载中间件中添加中间件代码
        :param response:
        :return:
        """
        # 获取城市每个月份的链接
        url_list = response.xpath('//tr/td/a/@href').extract()[:1]
 
        for url in url_list:
            url = self.base_url + url  # 构造该url
            yield scrapy.Request(url=url, meta={'city': response.meta['city']}, callback=self.parse_day)
 
    def parse_day(self, response):
        """
        获取每一天的数据
        :param response:
        :return:
        """
        node_list = response.xpath('//tr')
 
        node_list.pop(0)
        for node in node_list:
            # 解析目标数据
            item = ChinaairItem()
            item['city'] = response.meta['city']
            item['date'] = node.xpath('./td[1]/text()').extract_first()
            item['AQI'] = node.xpath('./td[2]/text()').extract_first()
            item['level'] = node.xpath('./td[3]/text()').extract_first()
            item['PM2_5'] = node.xpath('./td[4]/text()').extract_first()
            item['PM10'] = node.xpath('./td[5]/text()').extract_first()
            item['SO2'] = node.xpath('./td[6]/text()').extract_first()
            item['CO'] = node.xpath('./td[7]/text()').extract_first()
            item['NO2'] = node.xpath('./td[8]/text()').extract_first()
            item['O3_8h'] = node.xpath('./td[9]/text()').extract_first()
            yield item

5.编写pipelines文件

抓取到数据后，就可以开始写保存数据的逻辑了，这里仅仅将数据写成json格式的数据。

# -*- coding: utf-8 -*-
 
# Define your item pipelines here
#
# Don't forget to add your pipeline to the ITEM_PIPELINES setting
# See: https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html
import json
from datetime import datetime
 
class ChinaAirPipeline(object):
    def process_item(self, item, spider):
        item["source"] = spider.name
        item['utc_time'] = str(datetime.utcnow())
        return item
 
class ChinaAirJsonPipeline(object):
    def open_spider(self, spider):
        self.file = open('air.json', 'w', encoding='utf-8')
 
    def process_item(self, item, spider):
        content = json.dumps(dict(item), ensure_ascii=False) + '\n'
        self.file.write(content)
 
    def close_spider(self, spider):
        self.file.close()

ChinaAirPipeline是在接收到管道丢过来的item后，继续添加两个自读，抓取时间和数据的来源，并在添加后，继续通过管道丢给下面的ChinaAirJsonPipelines文件，进行保存。

其中，不要忘了在settings.py文件中注册管道信息。

6.运行爬虫，抓取数据

scrapy crawl airChina

3、完整代码

参见：https://github.com/zInPython/ChinaAir/tree/master/ChinaAir