Scrapy

1. 简介

Scrapy是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。 其可以应用在数据挖掘，信息处理或存储历史数据等一系列的程序中。其最初是为了页面抓取 (更确切来说, 网络抓取 )所设计的， 也可以应用在获取API所返回的数据(例如 Amazon Associates Web Services ) 或者通用的网络爬虫。Scrapy用途广泛，可以用于数据挖掘、监测和自动化测试。Scrapy 使用了 Twisted异步网络库来处理网络通讯。

1.1.整体架构大致如下

Scrapy主要包括了以下组件：

引擎(Scrapy)

用来处理整个系统的数据流, 触发事务(框架核心)

调度器(Scheduler)

用来接受引擎发过来的请求, 压入队列中, 并在引擎再次请求的时候返回. 可以想像成一个URL（抓取网页的网址或者说是链接）的优先队列, 由它来决定下一个要抓取的网址是什么, 同时去除重复的网址

下载器(Downloader)

用于下载网页内容, 并将网页内容返回给蜘蛛(Scrapy下载器是建立在twisted这个高效的异步模型上的)

爬虫(Spiders)

爬虫是主要干活的, 用于从特定的网页中提取自己需要的信息, 即所谓的实体(Item)。用户也可以从中提取出链接,让Scrapy继续抓取下一个页面

项目管道(Pipeline)

负责处理爬虫从网页中抽取的实体，主要的功能是持久化实体、验证实体的有效性、清除不需要的信息。当页面被爬虫解析后，将被发送到项目管道，并经过几个特定的次序处理数据。

下载器中间件(Downloader Middlewares)

位于Scrapy引擎和下载器之间的框架，主要是处理Scrapy引擎与下载器之间的请求及响应。

爬虫中间件(Spider Middlewares)

介于Scrapy引擎和爬虫之间的框架，主要工作是处理蜘蛛的响应输入和请求输出。

调度中间件(Scheduler Middewares)

介于Scrapy引擎和调度之间的中间件，从Scrapy引擎发送到调度的请求和响应。

1.2 运行流程

Scrapy运行流程大概如下：

1. 引擎从调度器中取出一个链接(URL)用于接下来的抓取
2. 引擎把URL封装成一个请求(Request)传给下载器
3. 下载器把资源下载下来，并封装成应答包(Response)
4. 爬虫解析Response
5. 解析出实体（Item）,则交给实体管道进行进一步的处理
6. 解析出的是链接（URL）,则把URL交给调度器等待抓取

2 安装

安装wheel

pip install wheel

安装scrapy

pip install scrapy

3 Scrapy项目示例

此项目爬取豆瓣Top250 影视作品的信息 地址为http://movie.douban.com/top250

3.1 创建工程

创建工程 scrapy startproject XXXXX XXXXX代表你项目的名字

项目创建完会产生如下目录结构

3.2 设置数据存储模板

设置储存模板 items.py

from scrapy import Item, Field class DoubanItem(Item): # define the fields for your item here like: # name = scrapy.Field() title = Field() movieInfo = Field() star = Field() quote = Field()

3.3编写爬虫

编写爬虫Sider 集成父类CrawSpider name 为到时执行爬虫的name

class Douban(CrawlSpider):

    name = "douban"

    start_urls = ['http://movie.douban.com/top250']

    url = 'http://movie.douban.com/top250'

    def parse(self, response):

        # print response.body

        item = DoubanItem()

        selector = Selector(response)

        # print selector

        Movies = selector.xpath('//div[@class="info"]')

        # print Movies

        for eachMoive in Movies:

            title = eachMoive.xpath('div[@class="hd"]/a/span/text()').extract()

            # 把两个名称合起来

            fullTitle = ''

            for each in title:

                fullTitle += each

            movieInfo = eachMoive.xpath('div[@class="bd"]/p/text()').extract()

            star = eachMoive.xpath('div[@class="bd"]/div[@class="star"]/span[@class="rating_num"]/text()').extract()[0]

            quote = eachMoive.xpath('div[@class="bd"]/p[@class="quote"]/span/text()').extract()

            # quote可能为空，因此需要先进行判断

            if quote:

                quote = quote[0]

            else:

                quote = ''

                # print fullTitle

            # print movieInfo

            # print star

            # print quote

            item['title'] = fullTitle

            item['movieInfo'] = ';'.join(movieInfo)

            item['star'] = star

            item['quote'] = quote

            yield item

            nextLink = selector.xpath('//span[@class="next"]/link/@href').extract()

            # 第10页是最后一页，没有下一页的链接

            if nextLink:

                nextLink = nextLink[0]

                print(nextLink)

                yield Request(self.url + nextLink, callback=self.parse)

3.4 编写数据处理脚本

在这里可以对数据进行处理，或进行持久化保存到mysql，mongodb等数据库

from mongodb.dao import MONGO_CLIENT, DB_NAME,COLLECTION_NAME

class Douban250Pipeline(object):

    def process_item(self, item, spider):

        collection = MONGO_CLIENT[DB_NAME][COLLECTION_NAME]

        collection.insert_one({

            'title': item['title'],

            'movieInfo': item['movieInfo'],

            'star': item['star'],

            'quote': item['quote']

        })

        print(item)

        return item

3.5 修改配置文件

修改PIPELINES ITEM_PIPELINES={ 'douban250.pipelines.Douban250Pipeline':300, }

伪造身份 USER_AGENT = 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_8_3) AppleWebKit/536.5 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1084.54 Safari/536.5'

3.6 执行爬虫

scrapy crawl douban

#执行结果