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搭建完整scrapy爬虫框架

• 一、scrapy简介

• 1.1 Scrapy运行过程

• 二、制作scrapy爬虫基本过程
• 三、检验所需数据

• 3.1 查看网页代码、报头
• 3.2 scrapy工具（制作爬虫提取数据需要使用）

• 四、开始制作

• 4.1 新建项目
• 4.2 明确目标
• 4.3 制作爬虫

• 五、附案例，实现不同功能

• 5.1 腾讯招聘网自动翻页采集
• 5.2 爬取斗鱼主播图片（简略，爬取图片类）

一、scrapy简介

Scarpy框架中文官网：http://doc.scrapy.org/en/latest

Scrapy中文维护站点：http://scrapy-chs.readthedocs.il/zh_CN/latest/index.html

Scrapy Engine(引擎)：中间通讯

Scheduler（调度器）：接受引擎的Request请求，整理排列入队

Downloader（下载器）：下载引擎的Request请求，获取Responses交还给引擎，由引擎交给spider处理

　- Downloader Middlewares（下载中间件）：自定义扩展下载功能的组件

Spider（爬虫）：处理Responses，从中提取数据、获取Item字段需要的数据，将需要跟进的URL提交给引擎，再次进入调度器

　- Spider Middlewares（Spider中间件）：自定义扩展和操作引擎与spider通讯功能的组件

Item Pipeline（管道）：处理spider中的Item，并后期处理（分析、过滤、存储等）

1.1 Scrapy运行过程

spider要处理的网站 -> 引擎
-> 调度器处理request -> 引擎
-> 下载器（按下载中间件的设置）下载request请求 -> 引擎
-> spider跟进的URL、item数据（若失败，调度器待会重新再下载）-> 引擎
-> 管道处理item；调度器处理跟进的URL（即处理request，进行循环）
当调度器不存在request，整个程序停止。

二、制作scrapy爬虫基本过程

1. 新建项目(scrapy startproject xxx)
2. 明确目标(编写items.py)
3. 制作爬虫(spiders/xxspider.py)
4. 存储内容(pipelines.py)

三、检验所需数据

3.1 查看网页代码、报头

chrome浏览器中查看代码、报头(制作爬虫文件需要使用)

查看代码：F12找或右键 -> 检查

查看报头：F12 -> network(F5刷新) -> 点击左边Name网页 -> 右边点击Header

3.2 scrapy工具（制作爬虫提取数据需要使用）

• shell工具：

scrapy shell http://www.baidu.com/ #检验返回的response

可以提取response内某标签的内容进行查看

• selectors选择器：
  xpath():返回该表达式对应的所有节点的list列表
  　/html/head/title:选择html文档中的head标签内的title元素
  　/html/head/title/text():选择提到的title元素的文字
  　//td:选择td元素
  　//div[@class=”mine”]:选择具有class=”mine”属性的div元素
  extract():序列化该节点为Unicode字符串，并返回list列表
  css():返回该表达式对应的所有节点的list列表
  re():正则表达式，返回Unicode字符串list列表

四、开始制作

本章在ubuntu系统下完成爬虫。

1. 安装非python的依赖

$ Sudo apt-get install python-dev python-pip libxml2-dev libxslt1-dev zlib1g-dev libffi-dev libssl-dev

2. 通过pip安装scrapy框架

$ Sudo pip install scrapy

4.1 新建项目

$ Scrapy startproject mySpider

4.2 明确目标

目标：抓取http://www.itcast.cn/channel/teacher.shtml里的讲师姓名等。

编写目标文件 items.py，定义结构化数据字段

4.3 制作爬虫

1. 新建爬虫

../spiders$ scrapy genspider itcast http://www.itcast.cn

　制作爬虫文件（itcast.py）

　name = “” #爬虫识别名称，唯一

　allow_domains = [] #搜索的域名范围

　start_urls = () #爬虫从这里开始抓取数据

　parse(self, response) #解析，每个url下载完后被调用，传回Response

　　-解析返回网页数据(response.body)，提取结构化数据(生成item)

　　-生成需要“下一页”的url请求

2. 制作管道文件（pipelines.py）
   
   def process_item(self, item, spider)必须有 init，只执行一次，关闭时执行close_spider。
3. 在配置文件中启用管道(settings.py)
   
   数值越小，优先级越高。
4. 新建数据存储目录data，在该目录下开启爬虫。

../ITcast$ mkdir data
../ITcast$ cd data/
../data$ scrapy crawl itcast

五、附案例，实现不同功能

5.1 腾讯招聘网自动翻页采集

主要处理不同情况：爬虫数据空值处理、翻页操作；配置文件报头USER_AGENT,header处理

1. 新建项目

$ scrapy startproject Tencent

2. 明确目标
   目标：爬取https://hr.tencent.com/position.php?&start=0招聘网职位等
3. 数据处理
   编写目标文件(items.py)
4. 新建爬虫

../Tencent$ scrapy genspider tencent “tencent.com”

编写爬虫文件(tencent.py)

一页的数据：

翻页处理

下一页（写死总页数)：

下一页（灵活）：

编写管道文件(pipelines.py)

在配置文件中启用管道(settings.py)

报头处理

header处理

在存储数据目录下开启爬虫：

Tencent$ mkdir data
Tencent $ cd data/
data$ scrapy crawl itcast

5.2 爬取斗鱼主播图片（简略，爬取图片类）

items.py

douyu.py

Pipelines.py(ImagesPipeline类)

settings.py