Scrapy簡(jiǎn)介

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Python開發(fā)的一個(gè)快速、高層次的屏幕抓取和web抓取框架，用于抓取web站點(diǎn)并從頁(yè)面中提取結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。Scrapy用途廣泛，可以用于數(shù)據(jù)挖掘、監(jiān)測(cè)和自動(dòng)化測(cè)試。

Scrapy吸引人的地方在于它是一個(gè)框架，任何人都可以根據(jù)需求方便的修改。它也提供了多種類型爬蟲的基類，如BaseSpider、sitemap爬蟲等，最新版本又提供了web2.0爬蟲的支持。

基本功能

Scrapy是一個(gè)為遍歷爬行網(wǎng)站、分解獲取數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì)的應(yīng)用程序框架，它可以應(yīng)用在廣泛領(lǐng)域:數(shù)據(jù)挖掘、信息處理和或者歷史片(歷史記錄)打包等等

盡管Scrapy原本是設(shè)計(jì)用來(lái)屏幕抓取(更精確的說(shuō)，是網(wǎng)絡(luò)抓取)的目的，但它也可以用來(lái)訪問API來(lái)提取數(shù)據(jù)，比如Amazon的AWS或者用來(lái)當(dāng)作通常目的應(yīng)用的網(wǎng)絡(luò)蜘蛛

Scrapy框架

Scrapy是用Python實(shí)現(xiàn)的一個(gè)為了爬取網(wǎng)站數(shù)據(jù)，提取結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)而編寫的應(yīng)用框架。可以應(yīng)用在包括數(shù)據(jù)挖掘、信息處理或存儲(chǔ)歷史數(shù)據(jù)等一系列的程序中。

Scrapy使用Twisted基于事件的高效異步網(wǎng)絡(luò)框架來(lái)處理網(wǎng)絡(luò)通信，可以加快下載速度，不用自己去實(shí)現(xiàn)異步框架，并且包含了各種中間件接口，可以靈活的完成各種需求。

Scrapy架構(gòu)

Scrapy Engine

• 引擎，負(fù)責(zé)控制數(shù)據(jù)流在系統(tǒng)中所有組件中流動(dòng)，并在相應(yīng)動(dòng)作發(fā)生時(shí)觸發(fā)事件。此組件相當(dāng)于爬蟲的“大腦”，是整個(gè)爬蟲的調(diào)度中心

調(diào)度器(Scheduler)

• 調(diào)度器接收從引擎發(fā)送過來(lái)的request，并將他們?nèi)腙?duì)，以便之后引擎請(qǐng)求他們時(shí)提供給引擎

• 初始的爬取URL和后續(xù)在頁(yè)面中獲取的待爬取的URL將放入調(diào)度器中，等待爬取。同時(shí)調(diào)度器會(huì)自動(dòng)去除重復(fù)的URL（如果特定的URL不需要去重也可以通過設(shè)置實(shí)現(xiàn)，如post請(qǐng)求的URL）

下載器(Downloader)

• 下載器負(fù)責(zé)獲取頁(yè)面數(shù)據(jù)并提供給引擎，而后提供給spider

Spiders爬蟲

Spider是編寫的類，作用如下：

• Scrapy用戶編寫用于分析response并提取item(即獲取到的item)

• 額外跟進(jìn)的URL，將額外跟進(jìn)的URL提交給引擎，加入到Scheduler調(diào)度器中。將每個(gè)spider負(fù)責(zé)處理一個(gè)特定(或一些)網(wǎng)站

Item Pipeline

• Item Pipeline負(fù)責(zé)處理被spider提取出來(lái)的item。典型的處理有清理、 驗(yàn)證及持久化(例如存取到數(shù)據(jù)庫(kù)中)

• 當(dāng)頁(yè)面被爬蟲解析所需的數(shù)據(jù)存入Item后，將被發(fā)送到項(xiàng)目管道(Pipeline)，并經(jīng)過設(shè)置好次序的pipeline程序處理這些數(shù)據(jù)，最后將存入本地文件或存入數(shù)據(jù)庫(kù)

• 類似管道 $ ls | grep test 或者類似于Django 模板中的過濾器

以下是item pipeline的一些典型應(yīng)用：

• 清理HTML數(shù)據(jù)

• 驗(yàn)證爬取的數(shù)據(jù)(檢查item包含某些字段)

• 查重(或丟棄)

• 將爬取結(jié)果保存到數(shù)據(jù)庫(kù)中

下載器中間件(Downloader middlewares)

簡(jiǎn)單講就是自定義擴(kuò)展下載功能的組件。

• 下載器中間件，是在引擎和下載器之間的特定鉤子(specific hook)，處理它們之間的請(qǐng)求request和響應(yīng)response。

  它提供了一個(gè)簡(jiǎn)便的機(jī)制，通過插入自定義代碼來(lái)擴(kuò)展Scrapy功能

• 通過設(shè)置下載器中間件可以實(shí)現(xiàn)爬蟲自動(dòng)更換user-agent、IP等功能

Spider中間件(Spider middlewares)

Spider中間件，是在引擎和Spider之間的特定鉤子(specific hook)，處理spider的輸入(response)和輸出(items或requests)。

也提供了同樣的簡(jiǎn)便機(jī)制，通過插入自定義代碼來(lái)擴(kuò)展Scrapy功能。

數(shù)據(jù)流(Data flow)

1.引擎打開一個(gè)網(wǎng)站(open a domain)，找到處理該網(wǎng)站的Spider并向該spider請(qǐng)求第一個(gè)（批）要爬取的URL(s)

2.引擎從Spider中獲取到第一個(gè)要爬取的URL并加入到調(diào)度器(Scheduler)作為請(qǐng)求以備調(diào)度

3.引擎向調(diào)度器請(qǐng)求下一個(gè)要爬取的URL

4.調(diào)度器返回下一個(gè)要爬取的URL給引擎，引擎將URL通過下載中間件并轉(zhuǎn)發(fā)給下載器(Downloader)

5.一旦頁(yè)面下載完畢，下載器生成一個(gè)該頁(yè)面的Response，并將其通過下載中間件發(fā)送給引 擎

6.引擎從下載器中接收到Response，然后通過Spider中間件發(fā)送給Spider處理

7.Spider處理Response并返回提取到的Item及(跟進(jìn)的)新的Request給引擎

8.引擎將Spider返回的Item交給Item Pipeline，將Spider返回的Request交給調(diào)度器

9.(從第二步)重復(fù)執(zhí)行，直到調(diào)度器中沒有待處理的request，引擎關(guān)閉

注意：

只有當(dāng)調(diào)度器中沒有任何request了，整個(gè)程序才會(huì)停止執(zhí)行。如果有下載失敗的URL，會(huì)重新下載

安裝scrapy

• 安裝wheel支持

 $ pip install wheel

• 安裝scrapy框架

 $ pip install scrapy

• window下，為了避免windows編譯安裝twisted依賴，安裝下面的二進(jìn)制包

 $ pip install Twisted-18.4.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl

windows下出現(xiàn)如下問題：

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解決方案是，下載編譯好的twisted，Python Extension Packages for Windowspython3.5 下載 Twisted-18.4.0-cp35-cp35m-win_amd64.whlpython3.6 下載 Twisted-18.4.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl安裝twisted$ pip install Twisted-18.4.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl之后在安裝scrapy就沒有什么問題了

安裝好，使用scrapy命令看看

  1.> scrapy  2.Scrapy 1.5.0 - no active project  3.  4.Usage:  5. scrapy <command> [options] [args]  6.  7.Available commands:  8.bench Run    quick benchmark test  9.check       Check spider contracts  10.crawl       Run a spider  11.edit       Edit spider  12.fetch       Fetch a URL using the Scrapy downloader  13.genspider     Generate new spider using pre-defined templates  14.list       List available spiders  15.parse       Parse URL (using its spider) and print the results  16.runspider     Run a self-contained spider (without creating a project)  17.settings     Get settings values  18.shell       Interactive scraping console  19.startproject   Create new project  20.version     Print Scrapy version  21.view       Open URL in browser, as seen by Scrapy

                           Scrapy開發(fā)

項(xiàng)目編寫流程

1.創(chuàng)建項(xiàng)目

 使用 scrapy startproject proname 創(chuàng)建一個(gè)scrapy項(xiàng)目

 scrapy startproject <project_name> [project_dir]

2.編寫item

 在items.py中編寫Item類，明確從response中提取的item

3.編寫爬蟲

 編寫spiders/proname_spider.py，即爬取網(wǎng)站的spider并提取出item

4.編寫item pipeline

 item的處理，可以存儲(chǔ)

1 創(chuàng)建項(xiàng)目

1.1 豆瓣書評(píng)爬取

標(biāo)簽為“編程”，第一頁(yè)、第二頁(yè)鏈接：

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

隨便找一個(gè)目錄來(lái)創(chuàng)建項(xiàng)目，執(zhí)行下面命令

$ scrapy startproject first .

會(huì)產(chǎn)生如下目錄和文件

first ├─ scrapy.cfg └─ first   ├─ items.py   ├─ middlewares.py   ├─ pipelines.py   ├─ settings.py   ├─ __init__.py   └─ spiders     └─ __init__.py

• first：

 外部的first目錄是整個(gè)項(xiàng)目目錄，內(nèi)部的first目錄是整個(gè)項(xiàng)目的全局目錄

• scrapy.cfg：

 必須有的重要的項(xiàng)目的配置文件

• first 項(xiàng)目目錄

• __init__.py 必須有，包文件

• items.py 定義Item類，從scrapy.Item繼承，里面定義scrapy.Field類實(shí)例

• pipelines.py 重要的是process_item()方法，處理item

• settings.py：

• BOT_NAME 爬蟲名

• ROBOTSTXT_OBEY = True 是否遵從robots協(xié)議

• USER_AGENT = '' 指定爬取時(shí)使用

• CONCURRENT_REQEUST = 16 默認(rèn)16個(gè)并行

• DOWNLOAD_DELAY = 3 下載延時(shí)，一般要設(shè)置，不宜過快發(fā)起連續(xù)請(qǐng)求

• COOKIES_ENABLED = False 缺省是啟用，一般需要登錄時(shí)才需要開啟cookie

• SPIDER_MIDDLEWARES 爬蟲中間件

• DOWNLOADER_MIDDLEWARES 下載中間件

 'firstscrapy.pipelines.FirstscrapyPipeline': 300item交給哪一個(gè)管道處理，300 越小優(yōu)先

  級(jí)越高

  ITEM_PIPELINES 管道配置

 'first.middlewares.FirstDownloaderMiddleware': 543543 越小優(yōu)先級(jí)越高

• spiders目錄

 __init__.py 必須有，可以在這里寫爬蟲類，也可以寫爬蟲子模塊

1.# first/settings.py參考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，否則訪問https://book.douban.com/會(huì)返回403

2 編寫Item

  1.在items.py中編寫  2.import scrapy  3.class BookItem(scrapy.Item):  4.title = scrapy.Field() # 書名  5.rate = scrapy.Field() # 評(píng)分

3 編寫爬蟲

為爬取豆瓣書評(píng)編寫爬蟲類，在spiders目錄下：

• 編寫的爬蟲類需要繼承自scrapy.Spider，在這個(gè)類中定義爬蟲名、爬取范圍、其實(shí)地址等

• 在scrapy.Spider中parse方法未實(shí)現(xiàn)，所以子類應(yīng)該實(shí)現(xiàn)parse方法。該方法傳入response對(duì)象

  1.# scrapy源碼中  2.class Spider():  3.def parse(self, response): # 解析返回的內(nèi)容  4.raise NotImplementedError

爬取讀書頻道，tag為“編程”的書名和評(píng)分：

https://book.douban.com/tag/%E7%BC%96%E7%A8%8B?start=20&type=T

使用模板創(chuàng)建spider， $ scrapy genspider -t basic book https://www.douban.com/

  1.import scrapy  2.  3.class BookSpider(scrapy.Spider): # BookSpider   4.name = 'doubanbook' # 爬蟲名，可修改，重要   5.allowed_domains = ['豆瓣'] # 爬蟲爬取范圍   6.url = '豆瓣圖書標(biāo)簽: 編程'   7.start_urls = [url] # 起始URL   8.  9.# 下載器獲取了WEB Server的response就行了，parse就是解析響應(yīng)的內(nèi)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] <spider>   4.   5.指定爬蟲名稱開始爬取   6.$ scrapy crawl doubanbook   7.   8.可以不打印日志   9.$ scrapy crawl doubanbook --nolog

如果在windows下運(yùn)行發(fā)生twisted的異常 ModuleNotFoundError: No module named 'win32api' ，請(qǐng)安裝 $ pip install pywin32。

response是服務(wù)器端HTTP響應(yīng)，它是scrapy.http.response.html.HtmlResponse類。

由此，修改代碼如下

   1.import scrapy   2.from scrapy.http.response.html import HtmlResponse   3.   4.class BookSpider(scrapy.Spider): # BookSpider   5. name = 'doubanbook' # 爬蟲名    6. allowed_domains = ['豆瓣'] # 爬蟲爬取范圍    7. url = '豆瓣圖書標(biāo)簽: 編程'    8.start_urls = [url] # 起始URL    9.   10. # 下載器獲取了WEB Server的response就行了，parse就是解析響應(yīng)的內(nèi)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

爬蟲獲得的內(nèi)容response對(duì)象，可以使用解析庫(kù)來(lái)解析。

scrapy包裝了lxml，父類TextResponse類也提供了xpath方法和css方法，可以混合使用這兩套接口解析HTML。

選擇器參考：

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') # 構(gòu)造對(duì)象  5.  6.with open('o:/testbook.html', encoding='utf8') as f:   7.response._set_body(f.read()) # 填充數(shù)據(jù)   8.#print(response.text)   9.  1O.# 獲取所有標(biāo)題及評(píng)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、正則表達(dá)式匹配   32.subjects = response.css('li.subject-item')   33.for subject in subjects:  34.# 提取鏈接  35.href =subject.xpath('.//h3').css('a::attr(href)').extract()  36.print(href[0])  37.  38. # 使用正則表達(dá)式  39.id = subject.xpath('.//h3/a/@href').re(r'\d*99\d*')  40.if id:   41.print(id[0])   42.  43.# 要求顯示9分以上數(shù)據(jù)   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封裝數(shù)據(jù)

   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' # 爬蟲名    8.allowed_domains = ['豆瓣'] # 爬蟲爬取范圍    9.url = '豆瓣圖書標(biāo)簽: 編程'   10.start_urls = [url] # 起始URL   11.   12. # 下載器獲取了WEB Server的response就行了，parse就是解析響應(yīng)的內(nèi)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，否則保存不下來(lái)   28.    29.# 使用命令保存return的數(shù)據(jù)   30.# scrapy crawl -h   31.# --output=FILE, -o FILE dump scraped items into FILE (use - for stdout)   32.# 文件擴(kuò)展名支持'json', 'jsonlines', 'jl', 'csv', 'xml', 'marshal', 'pickle'   33.# scrapy crawl doubanbook -o dbbooks.json

得到下圖數(shù)

注意上圖的數(shù)據(jù)已經(jīng)是unicode字符，漢字的unicode表達(dá)。

4 pipeline處理

將bookspider.py中BookSpider改成生成器，只需要把 return items 改造成 yield item ，即由產(chǎn)生一個(gè)列表變成yield一個(gè)個(gè)item

腳手架幫我們創(chuàng)建了一個(gè)pipelines.py文件和一個(gè)類

4.1 開啟pipeline

  1.# Configure item pipelines  2.# See Item Pipeline - Scrapy 1.8.0 documentation  3.ITEM_PIPELINES = {  4.'first.pipelines.FirstPipeline': 300,  5.}

整數(shù)300表示優(yōu)先級(jí)，越小越高。

取值范圍為0-1000

4.2常用方法

   1.class FirstPipeline(object):    2.def __init__(self): # 全局設(shè)置    3. print('~~~~~~~~~~ init ~~~~~~~~~~~~')    4.    5.def open_spider(self, spider): # 當(dāng)某spider開啟時(shí)調(diào)用    6. print(spider,'~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~')    7.   8.def process_item(self, item, spider):    9. # item 獲取的item；spider 獲取該item的spider    10.return item    11.   12.def close_spider(self, spider): # 當(dāng)某spider關(guān)閉時(shí)調(diào)用    13.print(spider,'========================================')   14.

需求

通過pipeline將爬取的數(shù)據(jù)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' # 爬蟲名    8. allowed_domains = ['豆瓣'] # 爬蟲爬取范圍    9.url = '豆瓣圖書標(biāo)簽: 編程'    10. start_urls = [url] # 起始URL   11.   12.# spider上自定義配置信息    13.custom_settings = {    14. 'filename' : 'o:/books.json'   15. }   16.# 下載器獲取了WEB Server的response就行了，parse就是解析響應(yīng)的內(nèi)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): # 全局設(shè)置    37. print('~~~~~~~~~~ init ~~~~~~~~~~~~')   38.   39.def open_spider(self, spider): # 當(dāng)某spider開啟時(shí)調(diào)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 獲取的item；spider 獲取該item的spider    47.self.file.write(json.dumps(dict(item)) + ',\n')    48.return item   49.   50.def close_spider(self, spider): # 當(dāng)某spider關(guān)閉時(shí)調(diào)用   51.self.file.write(']')    52.self.file.close()    53.print('{} ======================='.format(spider))    54.print('-'*30)

5 url提取

如果要爬取下一頁(yè)內(nèi)容，可以自己分析每一頁(yè)的頁(yè)碼變化，也可以通過提取分頁(yè)欄的鏈接

   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' # 爬蟲名   8.allowed_domains = ['豆瓣'] # 爬蟲爬取范圍   9.url = '豆瓣圖書標(biāo)簽: 編程'    10.start_urls = [url] # 起始URL   11.   12.# spider上自定義配置信息    13.custom_settings = {      14.'filename' : 'o:/books.json'   15.}   16.   17.# 下載器獲取了WEB Server的response就行了，parse就是解析響應(yīng)的內(nèi)容      18.def parse(self, response:HtmlResponse):    19.#items = []      20.# xpath解析      21.# 獲取下一頁(yè)，只是測(cè)試，所以使用re來(lái)控制頁(yè)碼    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.# 解決圖書副標(biāo)題拼接    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) # 有的沒有評(píng)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

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網(wǎng)站欄目：Scrapy爬蟲框架的介紹和使用-創(chuàng)新互聯(lián)
文章來(lái)源：http://aaarwkj.com/article22/ggccc.html

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