Scrapy 框架学习

淡淡的烟草味﹌ 2021-09-03 08:24 565阅读 0赞

> Scrapy是用纯Python实现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，用途非常广泛。

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*  `Scrapy Engine(引擎)`: 负责`Spider`、`ItemPipeline`、`Downloader`、`Scheduler`中间的通讯，信号、数据传递等。
 *  `Scheduler(调度器)`: 它负责接受`引擎`发送过来的Request请求，并按照一定的方式进行整理排列，入队，当`引擎`需要时，交还给`引擎`。
 *  `Downloader(下载器)`：负责下载`Scrapy Engine(引擎)`发送的所有Requests请求，并将其获取到的Responses交还给`Scrapy Engine(引擎)`，由`引擎`交给`Spider`来处理，
 *  `Spider(爬虫)`：它负责处理所有Responses,从中分析提取数据，获取Item字段需要的数据，并将需要跟进的URL提交给`引擎`，再次进入`Scheduler(调度器)`，
 *  `Item Pipeline(管道)`：它负责处理`Spider`中获取到的Item，并进行进行后期处理(详细分析、过滤、存储等)的地方.
 *  `Downloader Middlewares(下载中间件)`：你可以当作是一个可以自定义扩展下载功能的组件。
 *  `Spider Middlewares(Spider中间件)`：你可以理解为是一个可以自定扩展和操作`引擎`和`Spider`中间`通信`的功能组件(比如进入`Spider`的Responses;和从`Spider`出去的Requests)

## 一：爬虫步骤 ##

制作 Scrapy 爬虫 一共需要4步：

*  新建项目 (scrapy startproject xxx)：新建一个新的爬虫项目
 *  明确目标 (编写items.py)：明确你想要抓取的目标
 *  制作爬虫 (spiders/xxspider.py)：制作爬虫开始爬取网页
 *  存储内容 (pipelines.py)：设计管道存储爬取内容

1.  scrapy startproject test
2.  scrapy genspider 爬虫名 爬虫域名
    
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## 二：Scrapy项目基本流程 ##

### 2.1 默认的Scrapy项目结构 ###

使用全局命令startproject创建项目，在project\_name文件夹下创建一个名为project\_name的Scrapy项目。

> scrapy startproject myproject

虽然可以被修改，但所有的Scrapy项目默认有类似于下边的文件结构:

scrapy.cfg
    myproject/
     __init__.py
     items.py
     pipelines.py
     settings.py
     spiders/
     __init__.py
     spider1.py
     spider2.py
     ...

scrapy.cfg 存放的目录被认为是 项目的根目录 。该文件中包含python模块名的字段定义了项目的设置。

### 2.2 定义要抓取的数据 ###

Item 是保存爬取到的数据的容器；其使用方法和python字典类似， 并且提供了额外保护机制来避免拼写错误导致的未定义字段错误。  
类似在ORM中做的一样，您可以通过创建一个 scrapy.Item 类， 并且定义类型为 scrapy.Field 的类属性来定义一个Item。  
首先根据需要从dmoz.org(DMOZ网站是一个著名的开放式分类目录(Open DirectoryProject)，由来自世界各地的志愿者共同维护与建设的最大的全球目录社区)获取到的数据对item进行建模。 我们需要从dmoz中获取名字，url，以及网站的描述。 对此，在item中定义相应的字段。编辑items.py 文件:

import scrapy
    
    class DmozItem(scrapy.Item):
     title = scrapy.Field()
     link = scrapy.Field()
     desc = scrapy.Field()

### 2.3 使用项目命令genspider创建Spider ###

> scrapy genspider \[-t template\]

在当前项目中创建spider。  
这仅仅是创建spider的一种快捷方法。该方法可以使用提前定义好的模板来生成spider。您也可以自己创建spider的源码文件。

$ scrapy genspider -l
    Available templates:
     basic
     crawl
     csvfeed
     xmlfeed
    
    $ scrapy genspider -d basic
    import scrapy
    
    class $classname(scrapy.Spider):
     name = "$name"
     allowed_domains = ["$domain"]
     start_urls = (
     'http://www.$domain/',
     )
    
     def parse(self, response):
     pass
    
    $ scrapy genspider -t basic example example.com
    Created spider 'example' using template 'basic' in module:
     mybot.spiders.example

### 2.4 编写提取item数据的Spider ###

Spider是用户编写用于从单个网站(或者一些网站)爬取数据的类。  
其包含了一个用于下载的初始URL，如何跟进网页中的链接以及如何分析页面中的内容， 提取生成 item 的方法。  
为了创建一个Spider，您必须继承 scrapy.Spider 类，且定义以下三个属性:

>  *  name: 用于区别Spider。 该名字必须是唯一的，您不可以为不同的Spider设定相同的名字。
>  *  start\_urls: 包含了Spider在启动时进行爬取的url列表。 因此，第一个被获取到的页面将是其中之一。 后续的URL则从初始的URL获取到的数据中提取。
>  *  parse() 是spider的一个方法。 被调用时，每个初始URL完成下载后生成的 Response 对象将会作为唯一的参数传递给该函数。 该方法负责解析返回的数据(response data)，提取数据(生成item)以及生成需要进一步处理的URL的 Request 对象。

import scrapy
    
    class DmozSpider(scrapy.spider.Spider):
     name = "dmoz" #唯一标识，启动spider时即指定该名称
     allowed_domains = ["dmoz.org"]
     start_urls = [
     "http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Books/",
     "http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Resources/"
     ]
    
     def parse(self, response):
     filename = response.url.split("/")[-2]
     with open(filename, 'wb') as f:
     f.write(response.body)

### 2.5 进行爬取 ###

执行项目命令crawl，启动Spider：

> scrapy crawl dmoz

在这个过程中：**Scrapy为Spider的 start\_urls 属性中的每个URL创建了 scrapy.Request 对象，并将 parse 方法作为回调函数(callback)赋值给了Request。****Request对象经过调度，执行生成 scrapy.http.Response 对象并送回给spider parse() 方法。**

### 2.6 通过选择器提取数据 ###

**Selectors选择器简介：**  
Scrapy提取数据有自己的一套机制。它们被称作选择器(seletors)，因为他们通过特定的 XPath 或者 CSS 表达式来“选择” HTML文件中的某个部分。  
XPath 是一门用来在XML文件中选择节点的语言，也可以用在HTML上。 CSS 是一门将HTML文档样式化的语言。选择器由它定义，并与特定的HTML元素的样式相关连。

**XPath表达式的例子和含义：**

>  *  /html/head/title: 选择HTML文档中 标签内的  元素
>  *  /html/head/title/text(): 选择上面提到的  元素的文字
>  *  //td: 选择所有的 元素
>  *  //div\[@class=”mine”\]: 选择所有具有 class=”mine” 属性的 div 元素
>  *  **提取数据：**  
>     观察HTML源码并确定合适的XPath表达式。  
>     在查看了网页的源码后，您会发现网站的信息是被包含在 第二个
>     
>      *  元素中。  
>         我们可以通过这段代码选择该页面中网站列表里所有
>      *  元素:  
>         response.xpath(‘//ul/li’)
>         
>         Item 对象是自定义的python字典。 您可以使用标准的字典语法来获取到其每个字段的值。  
>         一般来说，Spider将会将爬取到的数据以 Item 对象返回。所以为了将爬取的数据返回，我们最终的代码将是:
>         
>             import scrapy
>             
>             from tutorial.items import DmozItem
>             
>             class DmozSpider(scrapy.Spider):
>              name = "dmoz"
>              allowed_domains = ["dmoz.org"]
>              start_urls = [
>              "http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Books/",
>              "http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Resources/"
>              ]
>             
>              def parse(self, response):
>              for sel in response.xpath('//ul/li'):
>              item = DmozItem()
>              item['title'] = sel.xpath('a/text()').extract()
>              item['link'] = sel.xpath('a/@href').extract()
>              item['desc'] = sel.xpath('text()').extract()
>              yield item
>         
>         现在对dmoz.org进行爬取将会产生 DmozItem 对象。
>         
>         \-------------本文结束  感谢您的阅读-------------
>         
>          Scrapy
>         
>           Jquery 总结 
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>         2.  二：Scrapy项目基本流程
>             
>             1.  2.1 默认的Scrapy项目结构
>             2.  2.2 定义要抓取的数据
>             3.  2.3 使用项目命令genspider创建Spider
>             4.  2.4 编写提取item数据的Spider
>             5.  2.5 进行爬取
>             6.  2.6 通过选择器提取数据
>         
>          0%
>         
>         © 2020  Jomeswang |  Site words total count: 212.7k
>         
>         载入天数... 载入时分秒... [![6a3aaff1882d86af189acbbf1de91272.png][]][6a3aaff1882d86af189acbbf1de91272.png 1] [又拍云CDN支持][6a3aaff1882d86af189acbbf1de91272.png 1]
>         
>           人次    次 
>         
>         rel="stylesheet" href="/dist/css/share.min.css">

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[a9a90bf9cbd785785bccff3328fb0d0a.png]: /images/20210813/015a1af00b7648f8a2c9d98480ebb952.png
[Jomeswang]: /images/20210813/ea5f502257124cfbaa49e5bf739e0bfe.png
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