[转]Scrapy简单入门及实例讲解

2022-09-20 20:42:44

Scrapy简单入门及实例讲解

中文文档： http://scrapy-chs.readthedocs.io/zh_CN/0.24/

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。整体架构大致如下

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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。

Scrapy运行流程大概如下：

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

一、安装

    1、安装wheel

        pip install wheel

    2、安装lxml

        https://pypi.python.org/pypi/lxml/4.1.0

    3、安装pyopenssl

        https://pypi.python.org/pypi/pyOpenSSL/17.5.0

    4、安装Twisted

        https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/

    5、安装pywin32

        https://sourceforge.net/projects/pywin32/files/

    6、安装scrapy

        pip install scrapy

注：windows平台需要依赖pywin32，请根据自己系统32/64位选择下载安装，https://sourceforge.net/projects/pywin32/

二、爬虫举例

入门篇：美剧天堂前100最新（http://www.meijutt.com/new100.html）

1、创建工程

1	`scrapy startproject movie`

2、创建爬虫程序

1 2	`cd movie` `scrapy genspider meiju meijutt.com`

3、自动创建目录及文件

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4、文件说明：

scrapy.cfg 项目的配置信息，主要为Scrapy命令行工具提供一个基础的配置信息。（真正爬虫相关的配置信息在settings.py文件中）
items.py 设置数据存储模板，用于结构化数据，如：Django的Model
pipelines 数据处理行为，如：一般结构化的数据持久化
settings.py 配置文件，如：递归的层数、并发数，延迟下载等
spiders 爬虫目录，如：创建文件，编写爬虫规则

注意：一般创建爬虫文件时，以网站域名命名

5、设置数据存储模板

　　items.py

import scrapy

class MovieItem(scrapy.Item):

# define the fields for your item here like:

# name = scrapy.Field()

name = scrapy.Field()

6、编写爬虫

　　meiju.py

# -*- coding: utf-8 -*-

import scrapy

from movie.items import MovieItem

class MeijuSpider(scrapy.Spider):

name = "meiju"

allowed_domains = ["meijutt.com"]

start_urls = ['http://www.meijutt.com/new100.html']

def parse(self, response):

movies = response.xpath('//ul[@class="top-list fn-clear"]/li')

for each_movie in movies:

item = MovieItem()

item['name'] = each_movie.xpath('./h5/a/@title').extract()[0]

yield item

7、设置配置文件

　　settings.py增加如下内容

1	`ITEM_PIPELINES = {'movie.pipelines.MoviePipeline':100}`

8、编写数据处理脚本

　　pipelines.py

class MoviePipeline(object):

def process_item(self, item, spider):

with open("my_meiju.txt",'a') as fp:

fp.write(item['name'].encode("utf8") + '\n')

9、执行爬虫

1 2	`cd movie` `scrapy crawl meiju --nolog`

10、结果

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进阶篇：爬取校花网（http://www.xiaohuar.com/list-1-1.html）

1、创建一个工程

1	`scrapy startproject pic`

2、创建爬虫程序

1 2	`cd pic` `scrapy genspider xh xiaohuar.com`

3、自动创建目录及文件

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4、文件说明：

scrapy.cfg 项目的配置信息，主要为Scrapy命令行工具提供一个基础的配置信息。（真正爬虫相关的配置信息在settings.py文件中）
items.py 设置数据存储模板，用于结构化数据，如：Django的Model
pipelines 数据处理行为，如：一般结构化的数据持久化
settings.py 配置文件，如：递归的层数、并发数，延迟下载等
spiders 爬虫目录，如：创建文件，编写爬虫规则

注意：一般创建爬虫文件时，以网站域名命名

5、设置数据存储模板

import scrapy

class PicItem(scrapy.Item):

# define the fields for your item here like:

# name = scrapy.Field()

addr = scrapy.Field()

name = scrapy.Field()

6、编写爬虫

# -*- coding: utf-8 -*-

import scrapy

import os

# 导入item中结构化数据模板

from pic.items import PicItem

class XhSpider(scrapy.Spider):

# 爬虫名称，唯一

name = "xh"

# 允许访问的域

allowed_domains = ["xiaohuar.com"]

# 初始URL

start_urls = ['http://www.xiaohuar.com/list-1-1.html']

def parse(self, response):

# 获取所有图片的a标签

allPics = response.xpath('//div[@class="img"]/a')

for pic in allPics:

# 分别处理每个图片，取出名称及地址

item = PicItem()

name = pic.xpath('./img/@alt').extract()[0]

addr = pic.xpath('./img/@src').extract()[0]

addr = 'http://www.xiaohuar.com'+addr

item['name'] = name

item['addr'] = addr

# 返回爬取到的数据

yield item

7、设置配置文件

1 2	`# 设置处理返回数据的类及执行优先级` `ITEM_PIPELINES = {'pic.pipelines.PicPipeline':100}`

8、编写数据处理脚本

import urllib2

import os

class PicPipeline(object):

def process_item(self, item, spider):

headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64; rv:52.0) Gecko/20100101 Firefox/52.0'}

req = urllib2.Request(url=item['addr'],headers=headers)

res = urllib2.urlopen(req)

file_name = os.path.join(r'D:\my\down_pic',item['name']+'.jpg')

with open(file_name,'wb') as fp:

fp.write(res.read())

9、执行爬虫

1 2	`cd pic` `scrapy crawl xh --nolog`

结果：

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终极篇：我想要所有校花图

注明：基于进阶篇再修改为终极篇

#　　xh.py

# -*- coding: utf-8 -*-

import scrapy

import os

from scrapy.http import Request

# 导入item中结构化数据模板

from pic.items import PicItem

class XhSpider(scrapy.Spider):

# 爬虫名称，唯一

name = "xh"

# 允许访问的域

allowed_domains = ["xiaohuar.com"]

# 初始URL

start_urls = ['http://www.xiaohuar.com/hua/']

# 设置一个空集合

url_set = set()

def parse(self, response):

# 如果图片地址以http://www.xiaohuar.com/list-开头，我才取其名字及地址信息

if response.url.startswith("http://www.xiaohuar.com/list-"):

allPics = response.xpath('//div[@class="img"]/a')

for pic in allPics:

# 分别处理每个图片，取出名称及地址

item = PicItem()

name = pic.xpath('./img/@alt').extract()[0]

addr = pic.xpath('./img/@src').extract()[0]

addr = 'http://www.xiaohuar.com'+addr

item['name'] = name

item['addr'] = addr

# 返回爬取到的信息

yield item

# 获取所有的地址链接

urls = response.xpath("//a/@href").extract()

for url in urls:

# 如果地址以http://www.xiaohuar.com/list-开头且不在集合中，则获取其信息

if url.startswith("http://www.xiaohuar.com/list-"):

if url in XhSpider.url_set:

pass

else:

XhSpider.url_set.add(url)

# 回调函数默认为parse,也可以通过from scrapy.http import Request来指定回调函数

# from scrapy.http import Request

# Request(url,callback=self.parse)

yield self.make_requests_from_url(url)

else:

pass

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