Scrapy爬虫框架的介绍和使用-创新互联
Scrapy简介
Python开发的一个快速、高层次的屏幕抓取和web抓取框架，用于抓取web站点并从页面中提取结构化的数据。Scrapy用途广泛，可以用于数据挖掘、监测和自动化测试。
Scrapy吸引人的地方在于它是一个框架，任何人都可以根据需求方便的修改。它也提供了多种类型爬虫的基类，如BaseSpider、sitemap爬虫等，最新版本又提供了web2.0爬虫的支持。
基本功能
Scrapy是一个为遍历爬行网站、分解获取数据而设计的应用程序框架，它可以应用在广泛领域:数据挖掘、信息处理和或者历史片(历史记录)打包等等
尽管Scrapy原本是设计用来屏幕抓取(更精确的说，是网络抓取)的目的，但它也可以用来访问API来提取数据，比如Amazon的AWS或者用来当作通常目的应用的网络蜘蛛
Scrapy框架
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。可以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。
Scrapy使用Twisted基于事件的高效异步网络框架来处理网络通信，可以加快下载速度，不用自己去实现异步框架，并且包含了各种中间件接口，可以灵活的完成各种需求。
Scrapy架构
Scrapy Engine
引擎，负责控制数据流在系统中所有组件中流动，并在相应动作发生时触发事件。此组件相当于爬虫的“大脑”，是整个爬虫的调度中心
调度器(Scheduler)
调度器接收从引擎发送过来的request，并将他们入队，以便之后引擎请求他们时提供给引擎
初始的爬取URL和后续在页面中获取的待爬取的URL将放入调度器中，等待爬取。同时调度器会自动去除重复的URL（如果特定的URL不需要去重也可以通过设置实现，如post请求的URL）
下载器(Downloader)
下载器负责获取页面数据并提供给引擎，而后提供给spider
Spiders爬虫
Spider是编写的类，作用如下：
Scrapy用户编写用于分析response并提取item(即获取到的item)
额外跟进的URL，将额外跟进的URL提交给引擎，加入到Scheduler调度器中。将每个spider负责处理一个特定(或一些)网站
Item Pipeline
Item Pipeline负责处理被spider提取出来的item。典型的处理有清理、 验证及持久化(例如存取到数据库中)
当页面被爬虫解析所需的数据存入Item后，将被发送到项目管道(Pipeline)，并经过设置好次序的pipeline程序处理这些数据，最后将存入本地文件或存入数据库
类似管道 $ ls | grep test 或者类似于Django 模板中的过滤器
以下是item pipeline的一些典型应用：
清理HTML数据
验证爬取的数据(检查item包含某些字段)
查重(或丢弃)
将爬取结果保存到数据库中
下载器中间件(Downloader middlewares)
简单讲就是自定义扩展下载功能的组件。
下载器中间件，是在引擎和下载器之间的特定钩子(specific hook)，处理它们之间的请求request和响应response。
它提供了一个简便的机制，通过插入自定义代码来扩展Scrapy功能
通过设置下载器中间件可以实现爬虫自动更换user-agent、IP等功能
Spider中间件(Spider middlewares)
Spider中间件，是在引擎和Spider之间的特定钩子(specific hook)，处理spider的输入(response)和输出(items或requests)。
也提供了同样的简便机制，通过插入自定义代码来扩展Scrapy功能。
数据流(Data flow)
1.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（批）要爬取的URL(s)
2.引擎从Spider中获取到第一个要爬取的URL并加入到调度器(Scheduler)作为请求以备调度
3.引擎向调度器请求下一个要爬取的URL
4.调度器返回下一个要爬取的URL给引擎，引擎将URL通过下载中间件并转发给下载器(Downloader)
5.一旦页面下载完毕，下载器生成一个该页面的Response，并将其通过下载中间件发送给引 擎
6.引擎从下载器中接收到Response，然后通过Spider中间件发送给Spider处理
7.Spider处理Response并返回提取到的Item及(跟进的)新的Request给引擎
8.引擎将Spider返回的Item交给Item Pipeline，将Spider返回的Request交给调度器
9.(从第二步)重复执行，直到调度器中没有待处理的request，引擎关闭
注意：
只有当调度器中没有任何request了，整个程序才会停止执行。如果有下载失败的URL，会重新下载
安装scrapy
安装wheel支持
$ pip install wheel
安装scrapy框架
$ pip install scrapy
window下，为了避免windows编译安装twisted依赖，安装下面的二进制包
$ pip install Twisted-18.4.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl
windows下出现如下问题：
copying src\twisted\words\xish\xpathparser.g -> build\lib.win-amd64-3.5\twisted\words\xish running build_ext building 'twisted.test.raiser' extension error: Microsoft Visual C++ 14.0 is required. Get it with "Microsoft Visual C++ Build Tools": http://landinghub.visualstudio.com/visual-cpp-build-tools解决方案是，下载编译好的twisted，Python Extension Packages for Windowspython3.5 下载 Twisted-18.4.0-cp35-cp35m-win_amd64.whlpython3.6 下载 Twisted-18.4.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl安装twisted$ pip install Twisted-18.4.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl之后在安装scrapy就没有什么问题了安装好，使用scrapy命令看看
1.> scrapy 2.Scrapy 1.5.0 - no active project 3. 4.Usage: 5. scrapyScrapy开发
项目编写流程
1.创建项目
使用 scrapy startproject proname 创建一个scrapy项目
scrapy startproject
2.编写item
在items.py中编写Item类，明确从response中提取的item
3.编写爬虫
编写spiders/proname_spider.py，即爬取网站的spider并提取出item
4.编写item pipeline
item的处理，可以存储
1 创建项目
1.1 豆瓣书评爬取
标签为“编程”，第一页、第二页链接：
https://book.douban.com/tag/%E7%BC%96%E7%A8%8B?start=0&type=T
https://book.douban.com/tag/%E7%BC%96%E7%A8%8B?start=20&type=T
随便找一个目录来创建项目，执行下面命令
$ scrapy startproject first .
会产生如下目录和文件
first ├─ scrapy.cfg └─ first ├─ items.py ├─ middlewares.py ├─ pipelines.py ├─ settings.py ├─ __init__.py └─ spiders └─ __init__.pyfirst：
外部的first目录是整个项目目录，内部的first目录是整个项目的全局目录
scrapy.cfg：
必须有的重要的项目的配置文件
first 项目目录
__init__.py 必须有，包文件
items.py 定义Item类，从scrapy.Item继承，里面定义scrapy.Field类实例
pipelines.py 重要的是process_item()方法，处理item
settings.py：
BOT_NAME 爬虫名
ROBOTSTXT_OBEY = True 是否遵从robots协议
USER_AGENT = '' 指定爬取时使用
CONCURRENT_REQEUST = 16 默认16个并行
DOWNLOAD_DELAY = 3 下载延时，一般要设置，不宜过快发起连续请求
COOKIES_ENABLED = False 缺省是启用，一般需要登录时才需要开启cookie
SPIDER_MIDDLEWARES 爬虫中间件
DOWNLOADER_MIDDLEWARES 下载中间件
'firstscrapy.pipelines.FirstscrapyPipeline': 300item交给哪一个管道处理，300 越小优先
级越高
ITEM_PIPELINES 管道配置
'first.middlewares.FirstDownloaderMiddleware': 543543 越小优先级越高
spiders目录
__init__.py 必须有，可以在这里写爬虫类，也可以写爬虫子模块
1.# first/settings.py参考2.BOT_NAME = 'first'3.SPIDER_MODULES = ['first.spiders']4.NEWSPIDER_MODULE = 'first.spiders'5.6.USER_AGENT = "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1)AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/55.0.2883.75 Safari/537.36"7.ROBOTSTXT_OBEY = False8.9.DOWNLOAD_DELAY = 310.11.# Disable cookies (enabled by default)12.COOKIES_ENABLED = False注意一定要更改User-Agent，否则访问https://book.douban.com/会返回403
2 编写Item
1.在items.py中编写 2.import scrapy 3.class BookItem(scrapy.Item): 4.title = scrapy.Field() # 书名 5.rate = scrapy.Field() # 评分3 编写爬虫
为爬取豆瓣书评编写爬虫类，在spiders目录下：
编写的爬虫类需要继承自scrapy.Spider，在这个类中定义爬虫名、爬取范围、其实地址等
在scrapy.Spider中parse方法未实现，所以子类应该实现parse方法。该方法传入response对象
爬取读书频道，tag为“编程”的书名和评分：
https://book.douban.com/tag/%E7%BC%96%E7%A8%8B?start=20&type=T
使用模板创建spider， $ scrapy genspider -t basic book https://www.douban.com/
1.import scrapy 2. 3.class BookSpider(scrapy.Spider): # BookSpider 4.name = 'doubanbook' # 爬虫名，可修改，重要 5.allowed_domains = ['豆瓣'] # 爬虫爬取范围 6.url = '豆瓣图书标签: 编程' 7.start_urls = [url] # 起始URL 8. 9.# 下载器获取了WEB Server的response就行了，parse就是解析响应的内容 10.def parse(self, response): 11. print(type(response), '~~~~~~~~~') #scrapy.http.response.html.HtmlResponse 12.print(response) 13.print('-' * 30)使用crawl爬取子命令
1.$ scrapy list 2.$ scrapy crawl -h 3.scrapy crawl [options]如果在windows下运行发生twisted的异常 ModuleNotFoundError: No module named 'win32api' ，请安装 $ pip install pywin32。
response是服务器端HTTP响应，它是scrapy.http.response.html.HtmlResponse类。
由此，修改代码如下
1.import scrapy 2.from scrapy.http.response.html import HtmlResponse 3. 4.class BookSpider(scrapy.Spider): # BookSpider 5. name = 'doubanbook' # 爬虫名 6. allowed_domains = ['豆瓣'] # 爬虫爬取范围 7. url = '豆瓣图书标签: 编程' 8.start_urls = [url] # 起始URL 9. 10. # 下载器获取了WEB Server的response就行了，parse就是解析响应的内容 11.def parse(self, response:HtmlResponse): 12. print(type(response)) #scrapy.http.response.html.HtmlResponse 13. print('-'*30) 14. print(type(response.text), type(response.body)) 15.print('-'*30) 16.print(response.encoding) 17.with open('o:/testbook.html', 'w', encoding='utf-8') as f: 18. try: 19. f.write(response.text) 20. f.flush() 21. except Exception as e: 22.print(e)3.1 解析HTML
爬虫获得的内容response对象，可以使用解析库来解析。
scrapy包装了lxml，父类TextResponse类也提供了xpath方法和css方法，可以混合使用这两套接口解析HTML。
选择器参考：
https://scrapy-chs.readthedocs.io/zh_CN/0.24/topics/selectors.html#id3
1.import scrapy 2.from scrapy.http.response.html import HtmlResponse 3. 4.response = HtmlResponse('file:///O:/testbook.html', encoding='utf-8') # 构造对象 5. 6.with open('o:/testbook.html', encoding='utf8') as f: 7.response._set_body(f.read()) # 填充数据 8.#print(response.text) 9. 1O.# 获取所有标题及评分 11.# xpath解析 12.subjects = response.xpath('//li[@class="subject-item"]') 13.for subject in subjects: 14.title = subject.xpath('.//h3/a/text()').extract() # list 15.print(title[0].strip()) 16. 17.rate = subject.xpath('.//span[@class="rating_nums"]/text()').extract() 18.print(rate[0].strip()) 19. 2O.print('-'*30) 21.# css解析 22.subjects = response.css('li.subject-item') 23.for subject in subjects: 24.title = subject.css('h3 a::text').extract() 25.print(title[0].strip()) 26. 27.rate = subject.css('span.rating_nums::text').extract() 28.print(rate[0].strip()) 29.print('-'*30) 30. 31. # xpath和css混合使用、正则表达式匹配 32.subjects = response.css('li.subject-item') 33.for subject in subjects: 34.# 提取链接 35.href =subject.xpath('.//h3').css('a::attr(href)').extract() 36.print(href[0]) 37. 38. # 使用正则表达式 39.id = subject.xpath('.//h3/a/@href').re(r'\d*99\d*') 40.if id: 41.print(id[0]) 42. 43.# 要求显示9分以上数据 44.rate = subject.xpath('.//span[@class="rating_nums"]/text()').re(r'^9.*') 45.# rate = subject.css('span.rating_nums::text').re(r'^9\..*') 46.if rate: 47.print(rate)3.2 item封装数据
1.# spiders/bookspider.py 2.import scrapy 3.from scrapy.http.response.html import HtmlResponse 4.from ..items import BookItem 5. 6.class BookSpider(scrapy.Spider): # BookSpider 7.name = 'doubanbook' # 爬虫名 8.allowed_domains = ['豆瓣'] # 爬虫爬取范围 9.url = '豆瓣图书标签: 编程' 10.start_urls = [url] # 起始URL 11. 12. # 下载器获取了WEB Server的response就行了，parse就是解析响应的内容 13.def parse(self, response:HtmlResponse): 14.items = [] 15.# xpath解析 16.subjects = response.xpath('//li[@class="subject-item"]') 17.for subject in subjects: 18.title = subject.xpath('.//h3/a/text()').extract() 19.rate = subject.xpath('.//span[@class="rating_nums"]/text()').extract_first() 20.item = BookItem() 21.item['title'] = title[0].strip() 22.item['rate'] = rate.strip() 23. items.append(item) 24. 25. print(items) 26. 27.return items # 一定要return，否则保存不下来 28. 29.# 使用命令保存return的数据 30.# scrapy crawl -h 31.# --output=FILE, -o FILE dump scraped items into FILE (use - for stdout) 32.# 文件扩展名支持'json', 'jsonlines', 'jl', 'csv', 'xml', 'marshal', 'pickle' 33.# scrapy crawl doubanbook -o dbbooks.json得到下图数
注意上图的数据已经是unicode字符，汉字的unicode表达。
4 pipeline处理
将bookspider.py中BookSpider改成生成器，只需要把 return items 改造成 yield item ，即由产生一个列表变成yield一个个item
脚手架帮我们创建了一个pipelines.py文件和一个类
4.1 开启pipeline
1.# Configure item pipelines 2.# See Item Pipeline - Scrapy 1.8.0 documentation 3.ITEM_PIPELINES = { 4.'first.pipelines.FirstPipeline': 300, 5.}整数300表示优先级，越小越高。
取值范围为0-1000
4.2常用方法
1.class FirstPipeline(object): 2.def __init__(self): # 全局设置 3. print('~~~~~~~~~~ init ~~~~~~~~~~~~') 4. 5.def open_spider(self, spider): # 当某spider开启时调用 6. print(spider,'~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~') 7. 8.def process_item(self, item, spider): 9. # item 获取的item；spider 获取该item的spider 10.return item 11. 12.def close_spider(self, spider): # 当某spider关闭时调用 13.print(spider,'========================================') 14.需求
通过pipeline将爬取的数据存入json文件中
1.# spider/bookspider.py 2.import scrapy 3.from scrapy.http.response.html import HtmlResponse 4.from ..items import BookItem 5. 6.class BookSpider(scrapy.Spider): # BookSpider 7. name = 'doubanbook' # 爬虫名 8. allowed_domains = ['豆瓣'] # 爬虫爬取范围 9.url = '豆瓣图书标签: 编程' 10. start_urls = [url] # 起始URL 11. 12.# spider上自定义配置信息 13.custom_settings = { 14. 'filename' : 'o:/books.json' 15. } 16.# 下载器获取了WEB Server的response就行了，parse就是解析响应的内容 17.def parse(self, response:HtmlResponse): 18. #items = [] 19.# xpath解析 20.subjects = response.xpath('//li[@class="subject-item"]') 21.for subject in subjects: 22.title = subject.xpath('.//h3/a/text()').extract() 23.rate =subject.xpath('.//span[@class="rating_nums"]/text()').extract_first() 24.item = BookItem() 25.item['title'] = title[0].strip() 26.item['rate'] = rate.strip() 27.#items.append(item) 28. 29.yield item 30.#return items 31. 32.# pipelines.py 33.import simplejson as json 34. 35.class FirstPipeline(object): 36. def __init__(self): # 全局设置 37. print('~~~~~~~~~~ init ~~~~~~~~~~~~') 38. 39.def open_spider(self, spider): # 当某spider开启时调用 40. print('{} ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~'.format(spider)) 41. print(spider.settings.get('filename')) 42.self.file = open(spider.settings['filename'], 'w', encoding='utf-8') 43.self.file.write('[\n') 44. 45.def process_item(self, item, spider): 46.# item 获取的item；spider 获取该item的spider 47.self.file.write(json.dumps(dict(item)) + ',\n') 48.return item 49. 50.def close_spider(self, spider): # 当某spider关闭时调用 51.self.file.write(']') 52.self.file.close() 53.print('{} ======================='.format(spider)) 54.print('-'*30)5 url提取
如果要爬取下一页内容，可以自己分析每一页的页码变化，也可以通过提取分页栏的链接
1.# spider/bookspider.py 2.import scrapy 3.from scrapy.http.response.html import HtmlResponse 4.from ..items import BookItem 5. 6.class BookSpider(scrapy.Spider): # BookSpider 7.name = 'doubanbook' # 爬虫名 8.allowed_domains = ['豆瓣'] # 爬虫爬取范围 9.url = '豆瓣图书标签: 编程' 10.start_urls = [url] # 起始URL 11. 12.# spider上自定义配置信息 13.custom_settings = { 14.'filename' : 'o:/books.json' 15.} 16. 17.# 下载器获取了WEB Server的response就行了，parse就是解析响应的内容 18.def parse(self, response:HtmlResponse): 19.#items = [] 20.# xpath解析 21.# 获取下一页，只是测试，所以使用re来控制页码 22.print('-' * 30) 23.urls = response.xpath('//div[@class="paginator"]/span[@class="next"]/a/@href').re( 24. r'.*start=[24]\d[^\d].*') 25.print(urls) 26.print('-' * 30) 27.yield from (scrapy.Request(response.urljoin(url)) for url in urls) 28.print('++++++++++++++++++++++++') 29. 30.subjects = response.xpath('//li[@class="subject-item"]') 31.for subject in subjects: 32.# 解决图书副标题拼接 33.title = "".join(map(lambda x:x.strip(), subject.xpath('.//h3/a//text()').extract())) 34.rate = subject.xpath('.//span[@class="rating_nums"]/text()').extract_first() 35.#print(rate) # 有的没有评分，要注意可能返回None 36. 37.item = BookItem() 38.item['title'] = title 39.item['rate'] = rate 40.#items.append(item) 41.yield item 42. 43.#return items另外有需要云服务器可以了解下创新互联cdcxhl.cn，海内外云服务器15元起步，三天无理由+7*72小时售后在线，公司持有idc许可证，提供“云服务器、裸金属服务器、高防服务器、香港服务器、美国服务器、虚拟主机、免备案服务器”等云主机租用服务以及企业上云的综合解决方案，具有“安全稳定、简单易用、服务可用性高、性价比高”等特点与优势，专为企业上云打造定制，能够满足用户丰富、多元化的应用场景需求。
本文标题：Scrapy爬虫框架的介绍和使用-创新互联
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