分布式爬虫：使用Scrapy抓取数据

刺骨的言语ヽ痛彻心扉 2022-09-24 02:26 192阅读 0赞

Scrapy是Python开发的一个快速,高层次的屏幕抓取和web抓取框架，用于抓取web站点并从页面中提取结构化的数据。Scrapy用途广泛，可以用于数据挖掘、监测和自动化测试。

*  官方主页： [http://www.scrapy.org/][http_www.scrapy.org]
 *  中文文档：[Scrapy 0.22 文档][Scrapy 0.22]
 *  GitHub项目主页：[https://github.com/scrapy/scrapy][https_github.com_scrapy_scrapy]

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（注：图片来自互联网）：

![scrapy][]

Scrapy主要包括了以下组件：

*  引擎，用来处理整个系统的数据流处理，触发事务。
 *  调度器，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。
 *  下载器，用于下载网页内容，并将网页内容返回给蜘蛛。
 *  蜘蛛，蜘蛛是主要干活的，用它来制订特定域名或网页的解析规则。
 *  项目管道，负责处理有蜘蛛从网页中抽取的项目，他的主要任务是清晰、验证和存储数据。当页面被蜘蛛解析后，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，位于Scrapy引擎和下载器之间的钩子框架，主要是处理Scrapy引擎与下载器之间的请求及响应。
 *  蜘蛛中间件，介于Scrapy引擎和蜘蛛之间的钩子框架，主要工作是处理蜘蛛的响应输入和请求输出。
 *  调度中间件，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。

使用Scrapy可以很方便的完成网上数据的采集工作，它为我们完成了大量的工作，而不需要自己费大力气去开发。

# 1. 安装 #

## 安装 python ##

Scrapy 目前最新版本为0.22.2，该版本需要 python 2.7，故需要先安装 python 2.7。这里我使用 centos 服务器来做测试，因为系统自带了 python ，需要先检查 python 版本。

查看python版本：

<code class="lang-bash" style="font-family: Consolas, Menlo, Monaco, "Courier New", monospace; font-size: 1em; padding: 0px; color: inherit; background-color: transparent;">$ python -V
 Python 2.6.6
 </code>

升级版本到2.7：

<code class="lang-bash" style="font-family: Consolas, Menlo, Monaco, "Courier New", monospace; font-size: 1em; padding: 0px; color: inherit; background-color: transparent;">$ Python 2.7.6:
 $ wget http://python.org/ftp/python/2.7.6/Python-2.7.6.tar.xz
 $ tar xf Python-2.7.6.tar.xz
 $ cd Python-2.7.6
 $ ./configure --prefix=/usr/local --enable-unicode=ucs4 --enable-shared LDFLAGS="-Wl,-rpath /usr/local/lib"
 $ make && make altinstall
 </code>

建立软连接，使系统默认的 python指向 python2.7

<code class="lang-bash" style="font-family: Consolas, Menlo, Monaco, "Courier New", monospace; font-size: 1em; padding: 0px; color: inherit; background-color: transparent;">$ mv /usr/bin/python /usr/bin/python2.6.6 
 $ ln -s /usr/local/bin/python2.7 /usr/bin/python 
 </code>

再次查看python版本：

<code class="lang-bash" style="font-family: Consolas, Menlo, Monaco, "Courier New", monospace; font-size: 1em; padding: 0px; color: inherit; background-color: transparent;">$ python -V
 Python 2.7.6
 </code>

## 安装 ##

这里使用 wget 的方式来安装 [setuptools][] :

<code class="lang-bash" style="font-family: Consolas, Menlo, Monaco, "Courier New", monospace; font-size: 1em; padding: 0px; color: inherit; background-color: transparent;">$ wget https://bootstrap.pypa.io/ez_setup.py -O - | python
 </code>

## 安装 zope.interface ##

## 安装 twisted ##

Scrapy 使用了 Twisted 异步网络库来处理网络通讯，故需要安装 twisted。

安装 twisted 前，需要先安装 gcc：

然后，再通过 easy\_install 安装 twisted：

如果出现下面错误：

<code class="lang-bash" style="font-family: Consolas, Menlo, Monaco, "Courier New", monospace; font-size: 1em; padding: 0px; color: inherit; background-color: transparent;">$ easy_install twisted
 Searching for twisted
 Reading https://pypi.python.org/simple/twisted/
 Best match: Twisted 14.0.0
 Downloading https://pypi.python.org/packages/source/T/Twisted/Twisted-14.0.0.tar.bz2#md5=9625c094e0a18da77faa4627b98c9815
 Processing Twisted-14.0.0.tar.bz2
 Writing /tmp/easy_install-kYHKjn/Twisted-14.0.0/setup.cfg
 Running Twisted-14.0.0/setup.py -q bdist_egg --dist-dir /tmp/easy_install-kYHKjn/Twisted-14.0.0/egg-dist-tmp-vu1n6Y
 twisted/runner/portmap.c:10:20: error: Python.h: No such file or directory
 twisted/runner/portmap.c:14: error: expected ‘=’, ‘,’, ‘;’, ‘asm’ or ‘__attribute__’ before ‘*’ token
 twisted/runner/portmap.c:31: error: expected ‘=’, ‘,’, ‘;’, ‘asm’ or ‘__attribute__’ before ‘*’ token
 twisted/runner/portmap.c:45: error: expected ‘=’, ‘,’, ‘;’, ‘asm’ or ‘__attribute__’ before ‘PortmapMethods’
 twisted/runner/portmap.c: In function ‘initportmap’:
 twisted/runner/portmap.c:55: warning: implicit declaration of function ‘Py_InitModule’
 twisted/runner/portmap.c:55: error: ‘PortmapMethods’ undeclared (first use in this function)
 twisted/runner/portmap.c:55: error: (Each undeclared identifier is reported only once
 twisted/runner/portmap.c:55: error: for each function it appears in.)
 </code>

请安装 python-devel 然后再次运行：

<code class="lang-bash" style="font-family: Consolas, Menlo, Monaco, "Courier New", monospace; font-size: 1em; padding: 0px; color: inherit; background-color: transparent;">$ yum install python-devel -y
 $ easy_install twisted
 </code>

如果出现下面异常：

<code style="font-family: Consolas, Menlo, Monaco, "Courier New", monospace; font-size: 1em; padding: 0px; color: inherit; background-color: transparent;">error: Not a recognized archive type: /tmp/easy_install-tVwC5O/Twisted-14.0.0.tar.bz2
 </code>

请手动下载然后安装，下载地址在[这里][Link 1]

<code class="lang-bash" style="font-family: Consolas, Menlo, Monaco, "Courier New", monospace; font-size: 1em; padding: 0px; color: inherit; background-color: transparent;">$ wget https://pypi.python.org/packages/source/T/Twisted/Twisted-14.0.0.tar.bz2#md5=9625c094e0a18da77faa4627b98c9815
 $ tar -vxjf Twisted-14.0.0.tar.bz2
 $ cd Twisted-14.0.0
 $ python setup.py install
 </code>

## 安装 pyOpenSSL ##

先安装一些依赖：

<code class="lang-bash" style="font-family: Consolas, Menlo, Monaco, "Courier New", monospace; font-size: 1em; padding: 0px; color: inherit; background-color: transparent;">$ yum install libffi libffi-devel openssl-devel -y
 </code>

然后，再通过 easy\_install 安装 pyOpenSSL：

## 安装 Scrapy ##

先安装一些依赖：

最后再来安装 Scrapy ：

# 2. 使用 Scrapy #

在安装成功之后，你可以了解一些 Scrapy 的基本概念和使用方法，并学习 Scrapy 项目的例子 dirbot 。

Dirbot 项目位于 [https://github.com/scrapy/dirbot][https_github.com_scrapy_dirbot]，该项目包含一个 README 文件，它详细描述了项目的内容。如果你熟悉 git，你可以 checkout 它的源代码。或者你可以通过点击 Downloads 下载 tarball 或 zip 格式的文件。

下面以该例子来描述如何使用 Scrapy 创建一个爬虫项目。

## 新建工程 ##

在抓取之前，你需要新建一个 Scrapy 工程。进入一个你想用来保存代码的目录，然后执行：

这个命令会在当前目录下创建一个新目录 tutorial，它的结构如下：

<code style="font-family: Consolas, Menlo, Monaco, "Courier New", monospace; font-size: 1em; padding: 0px; color: inherit; background-color: transparent;">.
 ├── scrapy.cfg
 └── tutorial
 ├── __init__.py
 ├── items.py
 ├── pipelines.py
 ├── settings.py
 └── spiders
 └── __init__.py
 </code>

这些文件主要是：

*  scrapy.cfg: 项目配置文件
 *  tutorial/: 项目python模块, 呆会代码将从这里导入
 *  tutorial/items.py: 项目items文件
 *  tutorial/pipelines.py: 项目管道文件
 *  tutorial/settings.py: 项目配置文件
 *  tutorial/spiders: 放置spider的目录

## 定义Item ##

Items是将要装载抓取的数据的容器，它工作方式像 python 里面的字典，但它提供更多的保护，比如对未定义的字段填充以防止拼写错误。

它通过创建一个 `scrapy.item.Item` 类来声明，定义它的属性为 `scrpy.item.Field` 对象，就像是一个对象关系映射(ORM).  
我们通过将需要的item模型化，来控制从 dmoz.org 获得的站点数据，比如我们要获得站点的名字，url 和网站描述，我们定义这三种属性的域。要做到这点，我们编辑在 tutorial 目录下的 items.py 文件，我们的 Item 类将会是这样

刚开始看起来可能会有些困惑，但是定义这些 item 能让你用其他 Scrapy 组件的时候知道你的 items 到底是什么。

## 编写爬虫(Spider) ##

Spider 是用户编写的类，用于从一个域（或域组）中抓取信息。们定义了用于下载的URL的初步列表，如何跟踪链接，以及如何来解析这些网页的内容用于提取items。

要建立一个 Spider，你可以为 `scrapy.spider.BaseSpider` 创建一个子类，并确定三个主要的、强制的属性：

*  `name`：爬虫的识别名，它必须是唯一的，在不同的爬虫中你必须定义不同的名字.
 *  `start_urls`：爬虫开始爬的一个 URL 列表。爬虫从这里开始抓取数据，所以，第一次下载的数据将会从这些 URLS 开始。其他子 URL 将会从这些起始 URL 中继承性生成。
 *  `parse()`：爬虫的方法，调用时候传入从每一个 URL 传回的 Response 对象作为参数，response 将会是 parse 方法的唯一的一个参数,

这个方法负责解析返回的数据、匹配抓取的数据(解析为 item )并跟踪更多的 URL。

在 tutorial/spiders 目录下创建 DmozSpider.py

## 运行项目 ##

该命令从 dmoz.org 域启动爬虫，第三个参数为 DmozSpider.py 中的 name 属性值。

## xpath选择器 ##

Scrapy 使用一种叫做 XPath selectors 的机制，它基于 XPath 表达式。如果你想了解更多selectors和其他机制你可以查阅[资料][Link 2]。

这是一些XPath表达式的例子和他们的含义：

* `/html/head/title`: 选择HTML文档 `<head>` 元素下面的 `<title>` 标签。
 * `/html/head/title/text()`: 选择前面提到的`<title>` 元素下面的文本内容
 * `//td`: 选择所有 `<td>` 元素
 * `//div[@class="mine"]`: 选择所有包含 `class="mine"` 属性的div 标签元素

这只是几个使用 XPath 的简单例子，但是实际上 XPath 非常强大。如果你想了解更多 XPATH 的内容，我们向你推荐这个[XPath 教程][XPath]

为了方便使用 XPaths，Scrapy 提供 Selector 类， 有三种方法

*  `xpath()`：返回selectors列表, 每一个select表示一个xpath参数表达式选择的节点.
 *  `extract()`：返回一个unicode字符串，该字符串为XPath选择器返回的数据
 *  `re()`： 返回unicode字符串列表，字符串作为参数由正则表达式提取出来
 *  `css()`

## 提取数据 ##

我们可以通过如下命令选择每个在网站中的 `<li>` 元素:

然后是网站描述:

网站标题:

网站链接:

如前所述，每个 `xpath()` 调用返回一个 selectors 列表，所以我们可以结合 `xpath()` 去挖掘更深的节点。我们将会用到这些特性，所以:

## 使用Item ##

`scrapy.item.Item` 的调用接口类似于 python 的 dict ，Item 包含多个 `scrapy.item.Field`。这跟 django 的 Model 与

Item 通常是在 Spider 的 parse 方法里使用，它用来保存解析到的数据。

最后修改爬虫类，使用 Item 来保存数据，代码如下：

<code class="lang-python" style="font-family: Consolas, Menlo, Monaco, "Courier New", monospace; font-size: 1em; padding: 0px; color: inherit; background-color: transparent;">from scrapy.spider import Spider
 from scrapy.selector import Selector
 
 from dirbot.items import Website
 
 
 class DmozSpider(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):
 """
 The lines below is a spider contract. For more info see:
 http://doc.scrapy.org/en/latest/topics/contracts.html
 
 @url http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Resources/
 @scrapes name
 """
 sel = Selector(response)
 sites = sel.xpath('//ul[@class="directory-url"]/li')
 items = []
 
 for site in sites:
 item = Website()
 item['name'] = site.xpath('a/text()').extract()
 item['url'] = site.xpath('a/@href').extract()
 item['description'] = site.xpath('text()').re('-\s([^\n]*?)\\n')
 items.append(item)
 
 return items
 </code>

现在，可以再次运行该项目查看运行结果：

## 使用Item Pipeline ##

在 settings.py 中设置 `ITEM_PIPELINES`，其默认为`[]`，与 django 的 `MIDDLEWARE_CLASSES` 等相似。  
从 Spider 的 parse 返回的 Item 数据将依次被 `ITEM_PIPELINES` 列表中的 Pipeline 类处理。

一个 Item Pipeline 类必须实现以下方法：

*  `process_item(item, spider)` 为每个 item pipeline 组件调用，并且需要返回一个 `scrapy.item.Item` 实例对象或者抛出一个 `scrapy.exceptions.DropItem` 异常。当抛出异常后该 item 将不会被之后的 pipeline 处理。参数:  
    
    
     *  `item (Item object)` – 由 parse 方法返回的 Item 对象
     *  `spider (BaseSpider object)` – 抓取到这个 Item 对象对应的爬虫对象

也可额外的实现以下两个方法：

*  `open_spider(spider)` 当爬虫打开之后被调用。参数: `spider (BaseSpider object)` – 已经运行的爬虫
 *  `close_spider(spider)` 当爬虫关闭之后被调用。参数: `spider (BaseSpider object)` – 已经关闭的爬虫

## 保存抓取的数据 ##

保存信息的最简单的方法是通过 [Feed exports][]，命令如下：

除了 json 格式之外，还支持 JSON lines、CSV、XML格式，你也可以通过接口扩展一些格式。

对于小项目用这种方法也足够了。如果是比较复杂的数据的话可能就需要编写一个 Item Pipeline 进行处理了。

所有抓取的 items 将以 JSON 格式被保存在新生成的 items.json 文件中

## 总结 ##

上面描述了如何创建一个爬虫项目的过程，你可以参照上面过程联系一遍。作为学习的例子，你还可以参考这篇文章：[scrapy 中文教程（爬cnbeta实例）][scrapy _cnbeta] 。

这篇文章中的爬虫类代码如下：

<code class="lang-python" style="font-family: Consolas, Menlo, Monaco, "Courier New", monospace; font-size: 1em; padding: 0px; color: inherit; background-color: transparent;">from scrapy.contrib.spiders import CrawlSpider, Rule
 from scrapy.contrib.linkextractors.sgml import SgmlLinkExtractor
 from scrapy.selector import Selector
 
 from cnbeta.items import CnbetaItem
 
 class CBSpider(CrawlSpider):
 name = 'cnbeta'
 allowed_domains = ['cnbeta.com']
 start_urls = ['http://www.cnbeta.com']
 
 rules = (
 Rule(SgmlLinkExtractor(allow=('/articles/.*\.htm', )),
 callback='parse_page', follow=True),
 )
 
 def parse_page(self, response):
 item = CnbetaItem()
 sel = Selector(response)
 item['title'] = sel.xpath('//title/text()').extract()
 item['url'] = response.url
 return item
 </code>

需要说明的是：

*  该爬虫类继承的是 `CrawlSpider` 类，并且定义规则，rules指定了含有 `/articles/.*\.htm` 的链接都会被匹配。
 *  该类并没有实现parse方法，并且规则中定义了回调函数 `parse_page`，你可以参考更多资料了解 CrawlSpider 的用法

# 3. 学习资料 #

接触 Scrapy，是因为想爬取一些知乎的数据，最开始的时候搜索了一些相关的资料和别人的实现方式。

Github 上已经有人或多或少的实现了对知乎数据的爬取，我搜索到的有以下几个仓库：

*  [https://github.com/KeithYue/Zhihu\_Spider][https_github.com_KeithYue_Zhihu_Spider] 实现先通过用户名和密码登陆再爬取数据，代码见 [zhihu\_spider.py][zhihu_spider.py]。
 *  [https://github.com/immzz/zhihu-scrapy][https_github.com_immzz_zhihu-scrapy] 使用 selenium 下载和执行 javascript 代码。
 *  [https://github.com/tangerinewhite32/zhihu-stat-py][https_github.com_tangerinewhite32_zhihu-stat-py]
 *  [https://github.com/Zcc/zhihu][https_github.com_Zcc_zhihu] 主要是爬指定话题的topanswers，还有用户个人资料，添加了登录代码。
 *  [https://github.com/pelick/VerticleSearchEngine][https_github.com_pelick_VerticleSearchEngine] 基于爬取的学术资源，提供搜索、推荐、可视化、分享四块。使用了 Scrapy、MongoDB、Apache Lucene/Solr、Apache Tika等技术。
 *  [https://github.com/geekan/scrapy-examples][https_github.com_geekan_scrapy-examples] scrapy的一些例子，包括获取豆瓣数据、linkedin、腾讯招聘数据等例子。
 *  [https://github.com/owengbs/deeplearning][https_github.com_owengbs_deeplearning] 实现分页获取话题。
 *  [https://github.com/gnemoug/distribute\_crawler][https_github.com_gnemoug_distribute_crawler] 使用scrapy、redis、mongodb、graphite实现的一个分布式网络爬虫,底层存储mongodb集群,分布式使用redis实现,爬虫状态显示使用graphite实现
 *  [https://github.com/weizetao/spider-roach][https_github.com_weizetao_spider-roach] 一个分布式定向抓取集群的简单实现。

其他资料：

*  [http://www.52ml.net/tags/Scrapy][http_www.52ml.net_tags_Scrapy] 收集了很多关于 Scrapy 的文章，推荐阅读
 *  [用Python Requests抓取知乎用户信息][Python Requests]
 *  [使用scrapy框架爬取自己的博文][scrapy 1]
 *  [Scrapy 深入一点点][Scrapy]
 *  [使用python，scrapy写（定制）爬虫的经验，资料，杂。][python_scrapy]
 *  [Scrapy 轻松定制网络爬虫][Scrapy 1]
 *  [在scrapy中怎么让Spider自动去抓取豆瓣小组页面][scrapy_Spider]

scrapy 和 javascript 交互例子：

*  [用scrapy框架爬取js交互式表格数据][scrapy_js]
 *  [scrapy + selenium 解析javascript 实例][scrapy _ selenium _javascript]

还有一些待整理的知识点：

*  如何先登陆再爬数据
 *  如何使用规则做过滤
 *  如何递归爬取数据
 *  scrapy的参数设置和优化
 *  如何实现分布式爬取

[http_www.scrapy.org]: http://www.scrapy.org/
[Scrapy 0.22]: http://scrapy-chs.readthedocs.org/zh_CN/latest/index.html
[https_github.com_scrapy_scrapy]: https://github.com/scrapy/scrapy
[scrapy]: /images/20220720/6d174d233bfc4ac1a4839aaa55542a3c.png
[setuptools]: http://pypi.python.org/pypi/setuptools
[Link 1]: http://pypi.python.org/pypi/Twisted
[https_github.com_scrapy_dirbot]: https://github.com/scrapy/dirbot
[Link 2]: http://doc.scrapy.org/topics/selectors.html#topics-selectors
[XPath]: http://www.w3schools.com/XPath/default.asp
[Feed exports]: http://doc.scrapy.org/en/0.22/topics/feed-exports.html#topics-feed-exports
[scrapy _cnbeta]: http://wsky.org/archives/191.html
[https_github.com_KeithYue_Zhihu_Spider]: https://github.com/KeithYue/Zhihu_Spider
[zhihu_spider.py]: https://github.com/KeithYue/Zhihu_Spider/blob/master/zhihu/zhihu/spiders/zhihu_spider.py
[https_github.com_immzz_zhihu-scrapy]: https://github.com/immzz/zhihu-scrapy
[https_github.com_tangerinewhite32_zhihu-stat-py]: https://github.com/tangerinewhite32/zhihu-stat-py
[https_github.com_Zcc_zhihu]: https://github.com/Zcc/zhihu
[https_github.com_pelick_VerticleSearchEngine]: https://github.com/pelick/VerticleSearchEngine
[https_github.com_geekan_scrapy-examples]: https://github.com/geekan/scrapy-examples
[https_github.com_owengbs_deeplearning]: https://github.com/owengbs/deeplearning
[https_github.com_gnemoug_distribute_crawler]: https://github.com/gnemoug/distribute_crawler
[https_github.com_weizetao_spider-roach]: https://github.com/weizetao/spider-roach
[http_www.52ml.net_tags_Scrapy]: http://www.52ml.net/tags/Scrapy
[Python Requests]: http://zihaolucky.github.io/using-python-to-build-zhihu-cralwer/
[scrapy 1]: http://www.it165.net/pro/html/201405/13112.html
[Scrapy]: http://github.windwild.net/2013/03/scrapy002/
[python_scrapy]: http://www.kankanews.com/ICkengine/archives/94817.shtml
[Scrapy 1]: http://blog.pluskid.org/?p=366&cpage=1
[scrapy_Spider]: http://my.oschina.net/chengye/blog/124162
[scrapy_js]: http://www.xuebuyuan.com/2017949.html
[scrapy _ selenium _javascript]: http://wsky.org/archives/211.html