这篇文章主要介绍“怎么快速掌握scrapy爬虫框架”，在日常操作中，相信很多人在怎么快速掌握scrapy爬虫框架问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”怎么快速掌握scrapy爬虫框架”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！

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1. scrapy简介

scrapy是基于事件驱动的Twisted框架下用纯python写的爬虫框架。很早之前就开始用scrapy来爬取网络上的图片和文本信息，一直没有把细节记录下来。这段时间，因为工作需要又重拾scrapy爬虫，本文和大家分享下，包你一用就会， 欢迎交流。

1.1 scrapy框架

scrapy框架包括5个主要的组件和2个中间件Hook。

•  ENGIINE：整个框架的控制中心， 控制整个爬虫的流程。根据不同的条件添加不同的事件（就是用的Twisted）

•  SCHEDULER：事件调度器

•  DOWNLOADER：接收爬虫请求，从网上下载数据

•  SPIDERS：发起爬虫请求，并解析DOWNLOADER返回的网页内容，同时和数据持久化进行交互,需要开发者编写

•  ITEM PIPELINES：接收SPIDERS解析的结构化的字段，进行持久化等操作，需要开发者编写

•  MIDDLEWARES：ENGIINE和SPIDERS, ENGIINE和DOWNLOADER之间一些额外的操作，hook的方式提供给开发者

从上可知，我们只要实现SPIDERS（要爬什么网站，怎么解析）和ITEM PIPELINES（如何处理解析后的内容）就可以了。其他的都是有框架帮你完成了。

1.2 scrapy数据流

我们再详细看下组件之间的数据流，会更清楚框架的内部运作。

1. 鸿蒙官方战略合作共建——HarmonyOS技术社区

2.   SPIDERS发爬虫请求给ENGIINE， 告诉它任务来了

3.   ENGIINE将请求添加到SCHEDULER调度队列里, 说任务就交给你了，给我安排好

4.   SCHEDULER看看手里的爬取请求很多，挑一个给ENGIINE， 说大哥帮忙转发给下载DOWNLOADER

5.   ENGIINE：好的， DOWNLOADER你的任务来了

6.   DOWNLOADER：开始下载了，下载好了，任务结果 交给ENGIINE

7.   ENGIINE将结果给SPIDERS， 你的一个请求下载好了，快去解析吧

8.   SPIDERS：好的，解析产生了结果字段。又给SPIDERS转发给ITEM PIPELINES

9.   ITEM PIPELINES: 接收到字段内容，保存起来。

第1步到第8步，一个请求终于完成了。是不是觉得很多余？ENGIINE夹在中间当传话筒，能不能直接跳过？可以考虑跳过了会怎么样。

这里分析一下

• SCHEDULER的作用：任务调度， 控制任务的并发，防止机器处理不过来

•  ENGIINE：就是基于Twisted框架, 当事件来（比如转发请求）的时候，通过回调的方式来执行对应的事件。我觉得ENGIINE让所有操作变的统一，都是按照事件的方式来组织其他组件， 其他组件以低耦合的方式运作；对于一种框架来说，无疑是必备的。

2. 基础：XPath

写爬虫最重要的是解析网页的内容，这个部分就介绍下通过XPath来解析网页，提取内容。

2.1 HTML节点和属性

2.2 解析语法

•  a / b：‘/’在 xpath里表示层级关系，左边的 a是父节点，右边的 b是子节点

•  a // b：表示a下所有b，直接或者间接的

•  [@]：选择具有某个属性的节点

•   //div[@classs], //a[@x]：选择具有 class属性的 div节点、选择具有 x属性的 a节点

•   //div[@class="container"]：选择具有 class属性的值为 container的 div节点

•  //a[contains(@id, "abc")]：选择 id属性里有 abc的 a标签

一个例子

response.xpath('//div[@class="taglist"]/ul//li//a//img/@data-original').get_all()  # 获取所有class属性（css）为taglist的div， 下一个层ul下的所有li下所有a下所有img标签下data-original属性  # data-original这里放的是图片的url地址

3. 安装部署

Scrapy 是用纯python编写的，它依赖于几个关键的python包（以及其他包）：

•  lxml 一个高效的XML和HTML解析器

•  parsel ，一个写在lxml上面的html/xml数据提取库,

•  w3lib ，用于处理URL和网页编码的多用途帮助程序

•  twisted 异步网络框架

•  cryptography 和 pyOpenSSL ，处理各种网络级安全需求 

# 安装  pip install scrapy

4. 创建爬虫项目

scrapy startproject sexy  # 创建一个后的项目目录  # sexy  # │  scrapy.cfg  # │  # └─sexy  #     │  items.py  #     │  middlewares.py  #     │  pipelines.py  #     │  settings.py  #     │  __init__.py  #     │  #     ├─spiders  #     │  │  __init__.py  #     │  │  #     │  └─__pycache__  #     └─__pycache__  # 执行 需要到scrapy.cfg同级别的目录执行  scrapy crawl sexy

从上可知，我们要写的是spiders里的具体的spider类和items.py和pipelines.py（对应的ITEM PIPELINES）

5. 开始scrapy爬虫

5.1 简单而强大的spider

这里实现的功能是从图片网站中下载图片，保存在本地， url做了脱敏。需要注意的点在注释要标明

•  类要继承 scrapy.Spider

•  取一个唯一的name

•  爬取的网站url加到start_urls列表里

•  重写parse利用xpath解析reponse的内容

可以看到parse实现的时候没有转发给ITEM PIPELINES，直接处理了。这样简单的可以这么处理，如果业务很复杂，建议交给ITEM PIPELINES。后面会给例子

# 目录结果为：spiders/sexy_spider.py  import scrapy  import os  import requests  import time  def download_from_url(url):      response = requests.get(url, stream=True)      if response.status_code == requests.codes.ok:          return response.content      else:          print('%s-%s' % (url, response.status_code))          return None  class SexySpider(scrapy.Spider):     # 如果有多个spider， name要唯一      name = 'sexy'      allowed_domains = ['uumdfdfnt.94demo.com']      allowed_urls = ['http://uumdfdfnt.94demo.com/']      # 需要爬取的网站url加到start_urls list里      start_urls = ['http://uumdfdfnt.94demo.com/tag/dingziku/index.html']      save_path = '/home/sexy/dingziku'      def parse(self, response):          # 解析网站，获取图片列表          img_list = response.xpath('//div[@class="taglist"]/ul//li//a//img/@data-original').getall()          time.sleep(1)          # 处理图片， 具体业务操作， 可交给items， 见5.2 items例子          for img_url in img_list:              file_name = img_url.split('/')[-1]              content = download_from_url(img_url)              if content is not None:                  with open(os.path.join(self.save_path, file_name), 'wb') as fw:                      fw.write(content)          # 自动下一页（见5.3 自动下一页）          next_page = response.xpath('//div[@class="page both"]/ul/a[text()="下一页"]/@href').get()          if next_page is not None:              next_page = response.urljoin(next_page)              yield scrapy.Request(next_page, callback=self.parse)

5.2 items和pipline例子

这里说明下两个的作用

•  items：提供一个字段存储， spider会将数据存在这里

•  pipline：会从items取数据，进行业务操作，比如5.1中的保存图片；又比如存储到数据库中等

我们来改写下上面的例子

•  items.py其实就是定义字段scrapy.Field() 

import scrapy class SexyItem(scrapy.Item):      # define the fields for your item here like:      # name = scrapy.Field()      img_url = scrapy.Field()

•  spiders/sexy_spider.py 

import scrapy  import os  # 导入item  from ..items import SexyItem  class SexySpider(scrapy.Spider):    # 如果有多个spider， name要唯一      name = 'sexy'      allowed_domains = ['uumdfdfnt.94demo.com']      allowed_urls = ['http://uumdfdfnt.94demo.com/']      # 需要爬取的网站url加到start_urls list里      start_urls = ['http://uumdfdfnt.94demo.com/tag/dingziku/index.html']      save_path = '/home/sexy/dingziku'      def parse(self, response):          # 解析网站，获取图片列表          img_list = response.xpath('//div[@class="taglist"]/ul//li//a//img/@data-original').getall()          time.sleep(1)          # 处理图片， 具体业务操作， 可交给yield items          for img_url in img_list:              items = SexyItem()              items['img_url'] = img_url              yield items

•  pipelines.py 

import os  import requests  def download_from_url(url):      response = requests.get(url, stream=True)      if response.status_code == requests.codes.ok:          return response.content      else:          print('%s-%s' % (url, response.status_code))          return None  class SexyPipeline(object):      def __init__(self):          self.save_path = '/tmp'      def process_item(self, item, spider):          if spider.name == 'sexy':              # 取出item里内容              img_url = item['img_url']                        # 业务处理              file_name = img_url.split('/')[-1]              content = download_from_url(img_url)              if content is not None:                  with open(os.path.join(self.save_path, file_name), 'wb') as fw:                      fw.write(content)          return item

•  重要的配置要开启在settings.py中开启piplines类，数值表示优先级 

ITEM_PIPELINES = {     'sexy.pipelines.SexyPipeline': 300,  }

5.3 自动下一页

有时候我们不仅要爬取请求页面中的内容，还要递归式的爬取里面的超链接url，特别是下一页这种，解析内容和当前页面相同的情况下。一种笨方法是手动加到start_urls里。大家都是聪明人来试试这个。

•  先在页面解析下下一页的url

•  scrapy.Request(next_page, callback=self.parse) 发起一个请求，并调用parse来解析，当然你可以用其他的解析

完美了，完整例子见5.1

next_page = response.xpath('//div[@class="page both"]/ul/a[text()="下一页"]/@href').get()  if next_page is not None:     next_page = response.urljoin(next_page)     yield scrapy.Request(next_page, callback=self.parse)

5.4 中间件

•  下载中间件 中间件的作用是提供一些常用的钩子Hook来增加额外的操作。中间件的操作是在middlewares.py。可以看到主要是处理请求process_request，响应process_response和异常process_exception三个钩子函数。

•  处理请求process_request: 传给DOWNLOADER之前做的操作

•  响应process_response：DOWNLOADER给ENGIINE响应之前的操作

这里举一个添加模拟浏览器请求的方式，防止爬虫被封锁。重写process_request

from scrapy.contrib.downloadermiddleware.useragent import UserAgentMiddleware  import random  agents = ['Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 9.0; Windows NT 6.1; Trident/5.0;',                'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10.6; rv,2.0.1) Gecko/20100101 Firefox/4.0.1',                'Opera/9.80 (Macintosh; Intel Mac OS X 10.6.8; U; en) Presto/2.8.131 Version/11.11',                'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_7_0) AppleWebKit/535.11 (KHTML, like Gecko) Chrome/17.0.963.56 Safari/535.11',                'Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0; Windows NT 5.1; 360SE)']  class RandomUserAgent(UserAgentMiddleware):      def process_request(self, request, spider):          ua = random.choice(agents)          request.headers.setdefault('User-agent',ua,)

统一要在settings.py中开启下载中间件，数值表示优先级

DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {      'sexy.middlewares.customUserAgent.RandomUserAgent': 20,  }

5.5 可用配置settings.py

除了上面提供的pipline配置开启和中间件配置外，下面介绍几个常用的配置

•  爬虫机器人规则：ROBOTSTXT_OBEY = False， 如果要爬取的网站有设置robots.txt，最好设置为False

•  CONCURRENT_REQUESTS：并发请求

•  DOWNLOAD_DELAY：下载延迟，可以适当配置，避免把网站也爬挂了。

到此，关于“怎么快速掌握scrapy爬虫框架”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注创新互联网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！

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