scrapy的入门使用
学习目标：
- 掌握 scrapy的安装
- 应用 创建scrapy的项目
- 应用 创建scrapy爬虫
- 应用 运行scrapy爬虫
- 应用 解析并获取scrapy爬虫中的数据
1、scrapy项目实现流程
- 创建一个scrapy项目:scrapy startproject mySpider
- 生成一个爬虫:scrapy genspider myspider www.xxx.cn
- 提取数据:完善spider，使用xpath等方法
- 保存数据:pipeline中保存数据
2、安装
安装scrapy命令：
pip install scrapy==2.5.1
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple scrapy==2.5.1
pip install scrapy-redis==0.7.2如果安装失败. 请先升级一下pip. 然后重新安装scrapy即可.
最新版本的pip升级完成后. 安装依然失败, 可以根据报错信息进行一点点的调整, 多试几次pip. 直至success.
注意：
如果上述过程还是无法正常安装scrapy, 可以考虑用下面的方案来安装:
- 安装wheel
pip install wheel- 下载twisted安装包, https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#twisted
- 用wheel安装twisted.
pip install Twisted‑21.7.0‑py3‑none‑any.whl- 安装pywin32
pip install pywin32- 安装scrapy
pip install scrapy总之, 最终你的控制台输入scrapy version能显示版本号. 就算成功了
3、创建scrapy项目
创建scrapy项目的命令：scrapy startproject +<项目名字>
示例：scrapy startproject myspider
生成的目录和文件结果如下：
scrapy的核心组件
- 引擎(Scrapy) 用来处理整个系统的数据流处理, 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。
4、创建爬虫
命令：在项目路径下执行:scrapy genspider +<爬虫名字> + <允许爬取的域名>
示例：
- scrapy startproject duanzi01
- cd duanzi01/
- scrapy genspider duanzi duanzixing.com
生成的目录和文件结果如下：
5、完善spider
完善spider即通过方法进行数据的提取等操作
在duanzi.py中修改内容如下:
import scrapy
# 自定义spider类，继承scrapy.spider
class DuanziSpider(scrapy.Spider):
# 爬虫名字
name = 'duanzi'
# 允许爬取的范围，防止爬虫爬到别的网站
allowed_domains = ['duanzixing.com']
# 开始爬取的url地址
start_urls = ['http://duanzixing.com/']
# 数据提取的方法，接受下载中间件传过来的response 是重写父类中的parse方法
def parse(self, response, **kwargs):
# 打印抓取到的页面源码
# print(response.text)
# xpath匹配每条段子的article列表
article_list = response.xpath('//article[@class="excerpt"]')
# print(article_list)
# 循环获取每一个article
for article in article_list:
# 匹配标题
# title = article.xpath('./header/h2/a/text()')
# [<Selector xpath='./header/h2/a/text()' data='一个不小心就把2000块钱的包包设置成了50包邮'>]
# title = article.xpath('./header/h2/a/text()')[0].extract()
# 等同于
title = article.xpath('./header/h2/a/text()').extract_first()
# 获取段子内容
con = article.xpath('./p[@class="note"]/text()').extract_first()
print('title', title)
print('con', con)启动爬虫命令： scrapy crawl duanzi
response响应对象的常用属性
- response.url：当前响应的url地址
- response.request.url：当前响应对应的请求的url地址
- response.headers：响应头
- response.request.headers：当前响应的请求头
- response.body：响应体，也就是html代码，byte类型
- response.text 返回响应的内容 字符串
- response.status：响应状态码
注意：
- response.xpath方法的返回结果是一个类似list的类型，其中包含的是selector对象，操作和列表一样，但是有一些额外的方法
- extract() 返回一个包含有字符串的列表
如果使用列表调用extract()则表示，extract会将列表中每一个列表元素进行extract操作，返回列表 - extract_first() 返回列表中的第一个字符串，列表为空没有返回None
- spider中的parse方法必须有
- 需要抓取的url地址必须属于allowed_domains,但是start_urls中的url地址没有这个限制
- 启动爬虫的时候注意启动的位置，是在项目路径下启动
6、配置settings文件
- ROBOTSTXT_OBEY = False
robots是一种反爬协议。在协议中规定了哪些身份的爬虫无法爬取的资源有哪些。
在配置文件中setting，取消robots的监测： - 在配置文件中配置全局的UA：USER_AGENT='xxxx'
- 在配置文件中加入日志等级：LOG_LEVEL = 'ERROR' 只输出错误信息
其它日志级别
- CRITICAL 严重错误
- ERROR 错误
- WARNING 警告
- INFO 消息
- DEBUG 调试
代码实例
# Scrapy settings for mySpider project
USER_AGENT = 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/100.0.4896.127 Safari/537.36'
ROBOTSTXT_OBEY = False
LOG_LEVEL = 'ERROR'7、数据存储
7.1、使用终端命令行进行存储
- 代码配置
ITSpider.py
class ITSpider(scrapy.Spider):
name = 'ITSpider'
# allowed_domains = ['www.xxx.com']
start_urls = ['https://duanzixing.com/page/2/']
# 通过终端写入文件的方式
def parse(self, response):
article_list = response.xpath('/html/body/section/div/div/article')
# 创建列表， 存储数据
all_data = []
for article in article_list:
title = article.xpath('./header/h2/a/text()').extract_first()
con = article.xpath('./p[2]/text()').extract_first()
dic = {
'title': title,
'con': con
}
all_data.append(dic)
return all_data- 终端命令
scrapy crawl ITSpider -o ITSpider.csv
将文件存储到ITSpider.csv 文件中
7.2、利用管道pipeline来处理(保存)数据(写入文件中)
先跟着配置 后面会单讲
代码配置
- 打开items.py文件 添加如下代码
items.py
import scrapy
class MyspiderItem(scrapy.Item):
# define the fields for your item here like:
# name = scrapy.Field()
title = scrapy.Field()
con = scrapy.Field()- ITSpider.py
import scrapy
from myspider.items import MyspiderItem
class ITSpiderSpider(scrapy.Spider):
name = 'ITSpider'
# allowed_domains = ['www.xxx.com']
start_urls = ['https://duanzixing.com/page/2/']
# 写入管道 持久化存储
def parse(self, response):
article_list = response.xpath('/html/body/section/div/div/article')
for article in article_list:
title = article.xpath('./header/h2/a/text()').extract_first()
con = article.xpath('./p[2]/text()').extract_first()
item = DuanziproItem()
item['title'] = title
item['con'] = con
yield item在爬虫文件ITSpider.py中parse()函数中最后添加
yield item思考：为什么要使用yield？
- 让整个函数变成一个生成器，有什么好处呢？
- 遍历这个函数的返回值的时候，挨个把数据读到内存，不会造成内存的瞬间占用过高
- python3中的range和python2中的xrange同理
注意：yield能够传递的对象只能是：BaseItem,Request,dict,None
- 打开管道文件 pipelines.py 添加如下代码
pipelines.py
class ITSpiderPipeline:
f = None
def open_spider(self, spider):
print('爬虫开始时被调用一次')
self.f = open('./duanzi.text', 'w')
# 爬虫文件中提取数据的方法每yield一次item，就会运行一次
# 该方法为固定名称函数
def process_item(self, item, spider):
print(item)
self.f.write(item['title']+item['con']+'\n')
return item
def close_spider(self, spider):
print('爬虫结束时被调用')
self.f.close()- open_spider方法
重写父类中open_spider方法 只有爬虫开始十被调用一次 - close_spider 方法
重写父类中lose_spider方法 爬虫结束时被调用一次
- 在settings.py设置开启pipeline
将默认被注释的管道打开
ITEM_PIPELINES = {
'myspider.pipelines.MyspiderPipeline': 300,
}其中数值代表优先级 数值越小优先级越高
8、运行scrapy
命令：在项目目录下执行scrapy crawl +<爬虫名字>
示例：scrapy crawl ITSpider
9、总结
- srapy的安装：pip install scrapy
- 创建scrapy的项目: scrapy startproject myspider
- 创建scrapy爬虫：在项目目录下执行 scrapy genspider ITSpider www.xxx.cn
- 运行scrapy爬虫：在项目目录下执行 scrapy crawl ITSpider
- 解析并获取scrapy爬虫中的数据：
- response.xpath方法的返回结果是一个类似list的类型，其中包含的是selector对象，操作和列表一样，但是有一些额外的方法
- extract() 返回一个包含有字符串的列表
- extract_first() 返回列表中的第一个字符串，列表为空没有返回None
- scrapy管道的基本使用:
- 完善pipelines.py中的process_item函数
- 在settings.py中设置开启pipeline
