初窥 Scrapy

Scrapy 是用于抓取网站并提取结构化数据的应用程序框架，其应用非常广泛，如数据挖掘，信息处理或历史存档。

尽管 Scrapy 最初设计用于网络数据采集（web scraping），但它也可用于使用 API（如 Amazon Associates Web Services）提取数据或用作通用的网络爬虫。

爬虫（spider）示例

为了向您展示 Scrapy 带给您的是什么，我们将使用最简单的方式运行一个爬虫，向您展示一个 Scrape Spider 的例子。

这是一个爬虫的代码，用于从网站 http://quotes.toscrape.com 中抓取名人名言（famous quotes）：

import scrapy

class QuotesSpider(scrapy.Spider):
    name = "quotes"
    start_urls = [
        'http://quotes.toscrape.com/tag/humor/',
    ]

    def parse(self, response):
        for quote in response.css('div.quote'):
            yield {
                'text': quote.css('span.text::text').extract_first(),
                'author': quote.xpath('span/small/text()').extract_first(),
            }

        next_page = response.css('li.next a::attr("href")').extract_first()
        if next_page is not None:
            yield response.follow(next_page, self.parse)

将其放在一个文本文件中，并将其命名为 quotes_spider.py，使用 runspider 命令启动爬虫：

scrapy runspider quotes_spider.py -o quotes.json

运行完成后，您将在 quotes.json 文件中看到 JSON 格式化的名人名言列表，包括文本和作者，如下所示（为了获得更好的可读性，在这里重新排版了一下）：

[{
    "author": "Jane Austen",
    "text": "\u201cThe person, be it gentleman or lady, who has not pleasure in a good novel, must be intolerably stupid.\u201d"
},
{
    "author": "Groucho Marx",
    "text": "\u201cOutside of a dog, a book is man's best friend. Inside of a dog it's too dark to read.\u201d"
},
{
    "author": "Steve Martin",
    "text": "\u201cA day without sunshine is like, you know, night.\u201d"
},
...]

刚刚发生了什么？

当您运行命令 scrapy runspider quotes_spider.py 时，Scrapy 查找其中的 Spider 定义，并通过抓取引擎运行它。

通过对 start_urls 属性中定义的 URL（在里，只有一个URL，为标签（tag）为幽默（humor）的名言）发起请求（making requests）启动爬虫，并调用默认的回调方法 parse，参数为响应对象（response）。在 parse 回调方法中，我们使用 CSS 选择器循环遍历名言（quote）所在的元素，产生（yield）一个包含名人名言的 Python 字典，然后查找下一页的链接，并使用同样的回调方法 parse 发起另一个请求。

在这里，您或许注意到了 Scrapy 的主要优点之一：请求和处理是异步的。 这意味着 Scrapy 不需要等待一个请求返回的结果被处理完毕，就可以在此期间发起另一个请求或执行其他操作。 这也意味着即使某些请求失败了或在处理它时发生错误，其他请求仍然可以继续进行。

虽然这样可以使您进行非常快速的抓取（以容错方式同时发起多个请求），Scrapy 也可以让您通过一些设置来控制爬网的速度。 您可以在每个请求之间设置下载延迟，限制每个域或每个 IP 的并发请求数量，甚至使用自动调节扩展来自动计算这些延迟。

注意

这里使用了 feed exports 来生成 JSON 文件，您可以轻松地更改导出格式（例如，XML 或 CSV）和存储后台（例如，FTP 或 Amazon S3）。您还可以编写一个项目管道（item pipeline）以将项目存储在数据库中。

还有什么？

您已经看到如何使用 Scrapy 从网站中提取和存储数据，但这只是表面的。Scrapy 提供了许多强大的功能使爬取更容易高效，如：

• 内置支持使用扩展的 CSS 选择器和 XPath 表达式从 HTML/XML 源代码中选择和提取数据，支持正则表达式。
• 交互式 shell 控制台（IPython aware）用于尝试 CSS 和 XPath 表达式来抓取数据，在编写或调试您的爬虫时非常有用。
• 内置支持以多种格式（JSON，CSV，XML）生成 feed exports，并将其存储在多种后端（FTP，S3，本地文件系统）
• 强大的编码支持和自动检测功能，用于处理多种语言的，非标准的和错误的编码声明。
• 强大的可扩展性，允许您使用信号（signals）和良好定义的API（中间件，扩展和管道）插入自己的功能。
• 广泛的内置扩展和中间件处理：
  • Cookie 和会话处理
  • HTTP 功能，如压缩，身份验证，缓存
  • 用户代理欺骗
  • robots.txt
  • 爬取深度限制
  • 和更多
• 一个 Telnet 控制台，用于挂接到 Scrapy 所在的的 Python 控制台，以便检查并调试您的爬虫
• 还有其他好处诸如：可复用的从网站地图和 XML/CSV 文件中抓取网站的爬虫，自动下载与被抓取项目相关的图像（或任何其他多媒体）的媒体管道，可缓存的DNS解析器等等！

下一步是什么？

接下来的步骤是安装 Scrapy，根据教程创建一个完整的 Scrapy 项目并加入社区。 感谢您的关注！