09—小白学Python爬虫之Scrapy快速入门与实战

本文主要是介绍09—小白学Python爬虫之Scrapy快速入门与实战，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

从本篇起，将学习一下Scrapy爬虫框架，以及如何通过该框架实现定向爬虫。Scrapy是一个非常优秀的框架，操作简单，扩展方便，是比较流行的爬虫解决方案。

初识

Scrapy是使用Python编写的Crawler Framework，简单轻巧，其使用Twisted异步库来处理网络通信，架构清晰，并且包含了各种中间件接口，可以灵活的完成各种需求。

架构及组件

首先看一下Scrapy的整体架构图(绿线是数据流向)，如下：
这里写图片描述
根据架构图介绍一下Scrapy中各大组件及其功能：
- Scrapy引擎(Engine)：负责Spider ItemPipeline Downloader Scheduler之间的通讯、数据传递等
- 调度器(Scheduler)：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，加入队列，当引擎需要时，交还给引擎
- Downloader(下载器)：负责下载引擎发送过来的所有Request请求，并将其获取到的Responses交还给引擎，由引擎交给Spider来处理
- Spider(爬虫)：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)
- ItemPipeline(管道)：负责处理Spider中获取的Item，并进行后期处理，比如详细分析、过滤、存储等
- 下载器中间件(Downloader middlewares)：是在引擎及下载器之间的特定钩子(specific hook)，处理Downloader传递给引擎的Response，可以自定义扩展下载功能
- Spider Middlewares(Spider中间件)：是在引擎与Spider之间的特定钩子，可以自定义扩展通信功能，比如进入Spider的Responses和从Spider出去的Requests

Scrapy工作流程

官方版

引擎打开一个网站(open a domain)，找到处理该网站的Spider，并向该Spider请求第一个要爬取的URL
引擎从Spider中获取到第一个要爬取的URL并通过调度器(Scheduler)以及Request进行调度
引擎向调度器请求下一个要爬取的URL
调度器返回下一个要爬取的URL给引擎，引擎将URL通过下载中间件(请求request方向)转发给下载器(Downloader)
一旦页面下载完毕，下载器会生成该页面的Response，并将其通过下载中间件(返回response方向)发送给引擎
引擎从下载器中接收到Response并通过Spider中间件(输入方向)发送给Spider处理
Spider处理Response并返回爬取到的Item以及使用有需要跟进的新的Request给引擎
引擎将(Spider返回的)Item交给Item Pipeline，将(Spider返回的)Request给调度器
(从第二步)重复直到调度器中没有Request，引擎关闭该网站

白话版

引擎：Hi！Spider, 你要处理哪一个网站？
Spider：老大要我处理xxxx.com。
引擎：你把第一个需要处理的URL给我吧。
Spider：给你，第一个URL是xxxxxxx.com。
引擎：Hi！调度器，我这有request请求你帮我排序入队一下。
调度器：好的，正在处理你等一下。
引擎：Hi！调度器，把你处理好的request请求给我。
调度器：给你，这是我处理好的request
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
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）
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）
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。
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。
管道And调度器：好的，现在就做！

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

安装pywin32，点我下载，下载响应版本的pywin32，双击安装即可。
安装pyOpenSSL，源码下载，下载完成后，运行python setup.py install安装即可
安装lxml，使用pip install lxml，如果提示Microsoft Visual C++库没安装，则需要下载响应支持的库，点我下载。
安装Scrapy，使用pip install Scrapy。

Linux(macOS)

Linux下绝大部分版本都预装了Python环境，而且还预装了lxml和OpenSSL，所有直接使用pip install Scrapy安装即可。
接下来，会发现，安装了如下包：

Installing collected packages: six, w3lib, cssselect, parsel, pycparser, cffi, asn1crypto, cryptography, pyOpenSSL, PyDispatcher, zope.interface, constantly, incremental, attrs, Automat, hyperlink, Twisted, queuelib, pyasn1, pyasn1-modules, service-identity, Scrapy
Successfully installed Automat-0.6.0 PyDispatcher-2.0.5 Scrapy-1.5.0 Twisted-17.9.0 asn1crypto-0.24.0 attrs-17.4.0 cffi-1.11.5 constantly-15.1.0 cryptography-2.2.2 cssselect-1.0.3 hyperlink-18.0.0 incremental-17.5.0 parsel-1.4.0 pyOpenSSL-17.5.0 pyasn1-0.4.2 pyasn1-modules-0.2.1 pycparser-2.18 queuelib-1.5.0 service-identity-17.0.0 six-1.11.0 w3lib-1.19.0 zope.interface-4.4.3

点我查看官方各平台安装方法

入门实战

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并提取结构化数据(Item)
编写Item Pipelines存储提取到的Item

新建项目(scrapy startproject)

在开始爬取之前，先创建新的Scrapy项目。进入目标项目目录后，执行以下命名：

scrapy startproject novelSpider

其中novelSpider为项目名称，可以看到会在当前目录下创建novelSpider文件夹，目录结构如下：
简单介绍一下各文件作用：
- scrapy.cfg：项目的配置文件
- novelSpider/：项目的python模块，将会从这里引用代码
- novelSpider/items.py：项目的目标文件
- novelSoider/pipelines.py：项目的管道文件
- novelSpider/settings.py：项目的设置文件
- novelSpider/spiders：存储爬虫代码目录

明确目标(novelSpider/items.py)

在此，我们打算抓取http://www.jjwxc.net/topten.php?orderstr=13中小说的序号、作者、类型、进度等信息。

打开novelSpider目录下的items.py
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，但提供了一些额外的保护减少错误
创建一个scrapy.Item类，并定义类型为scrapy.Field的类属性来定义一个Item
接下来，创建NovalItem类和构建item模型(model)

import scrapy
class NovelItem(scrapy.Item):id = scrapy.Field()author = scrapy.Field()title = scrapy.Field()type = scrapy.Field()style = scrapy.Field()process = scrapy.Field()date = scrapy.Field()

制作爬虫(spiders/novel.py)

爬数据

上一步在调用scrapy startproject novelSpider时，曾提示我们：

You can start your first spider with:cd novelSpiderscrapy genspider example example.com

接下来，就用到这个提示了。首先cd novelSpider进入小说爬虫目录，执行如下命令：

scrapy genspider novel "jjwxc.net"

打开novelSpider/spiders目录中的novel.py，默认增加了如下代码：

# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapyclass NovelSpider(scrapy.Spider):name = 'novel'allowed_domains = ['jjwxc.net']start_urls = ['http://jjwxc.net/']def parse(self, response):pass

其实我们也可以自行创建novel.py并编写上面代码，只不过使用命令可以免去编写固定代码的麻烦。

建立一个Spider，必须使用scrapy.Spider类创建一个子类，并确定三个属性和一个方法：

name = ""：爬虫的唯一标识，不可重复
allowed_domains = []：爬虫搜索的域名范围，只能在该域名下进行爬取
start_urls = []：爬取的URL元祖或列表。从这里开始抓取数据，也就是第一次下载的数据会从这些urls开始，其他子URL会从起始URL中继承性生成
parse(self,response)：解析方法，每个URL下载完成后被调用，传入Response对象作为参数，主要用来解析返回的网页数据(response.body)，提取结构化数据(Item)，生成下一页URL请求

在此，将start_urls的值修改为爬取的第一个url：

start_urls = ['http://www.jjwxc.net/topten.php?orderstr=13']

修改parse方法

    def parse(self, response):filename = 'novel.html'with open(filename, 'w') as f:f.write(response.body.decode(response.encoding))

运行抓取，执行如下命令

scrapy crawl novel

novel就是我们生成的唯一爬虫名。
运行之后，打印的日志出现[scrapy.core.engine] INFO: Spider closed (finished)，代表执行完成。当前文件夹会出现一个novel.html文件，内容就是爬取网页的全部源代码信息。

取数据

引入在novelSpider/items.py中定义的NovelItem类

from novelSpider.items import NovelItem

分析html内容，查询目标内容，把数据封装到NovelItem对象中

# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
from novelSpider.items import NovelItemclass NovelSpider(scrapy.Spider):name = 'novel'allowed_domains = ['jjwxc.net']start_urls = ['http://www.jjwxc.net/topten.php?orderstr=13']def parse(self, response):content = response.body.decode(response.encoding)# filename = 'novel.html'# with open(filename, 'w') as f:#     f.write(content)# bgcolor #eefaeenovelList = []for item in response.xpath('//tr[@bgcolor="#eefaee"]'):id = item.xpath('td')[0].xpath('text()').extract()author = item.xpath('td')[1].xpath('a/text()').extract()title = item.xpath('td')[2].xpath('a/text()').extract()type = item.xpath('td')[3].xpath('text()').extract()style = item.xpath('td')[4].xpath('text()').extract()date = item.xpath('td')[8].xpath('text()').extract()# print(id, author, title, type, style, date)novelItem = NovelItem()novelItem['num'] = id[0]novelItem['author'] = author[0]novelItem['title'] = title[0]novelItem['type'] = type[0]novelItem['style'] = style[0]novelItem['date'] = date[0]novelList.append(novelItem)return novelList

暂时先不处理管道，后面再详细介绍

保存数据

scray保存信息主要有四种，-o输出指定格式的文件，命令如下：

# json格式，默认为Unicode编码啊
scrapy crawl novel -o novels.json# json lines格式，默认为Unicode编码啊
scrapy crawl novel -o novels.jsonlines# json格式，默认为Unicode编码啊
scrapy crawl novel -o novels.json# xml格式
scrapy crawl novel -o novels.xml

好了，scrapy的基本介绍就到这了，有一个小问题，在parse方法中，我们使用的是return items，如果换成yield会有什么区别和不同呢？请听下回分解。

这篇关于09—小白学Python爬虫之Scrapy快速入门与实战的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！