Python爬虫基础讲解（二十四）：第一个scrapy爬虫

缺乏、安全感 2022-10-08 13:23 284阅读 0赞

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# 项目需求 #

在专门供爬虫初学者训练爬虫技术的网站（[http://quotes.toscrape.com][http_quotes.toscrape.com])上爬取名言警句。

# 创建项目 #

在开始爬取之前，必须创建一个新的Scrapy项目。进入您打算存储代码的目录中，运行下列命令:

(base) λ scrapy startproject quotes
    New scrapy project 'quotes '， using template directory 'd: \anaconda3\lib\site-packages\scrapy\temp1ates\project ', created in:
        D:\XXX
    You can start your first spider with :
        cd quotes
        scrapy genspider example example. com

首先切换到新建的爬虫项目目录下，也就是/quotes目录下。然后执行创建爬虫文件的命令:

D:\XXX(master)
    (base) λ cd quotes\
      
    D:\XXX\quotes (master)
    (base) λ scrapy genspider quotes quotes.com
    cannot create a spider with the same name as your project
    
    D :\XXX\quotes (master)
    (base) λ scrapy genspider quote quotes.com
    created spider 'quote' using template 'basic' in module:quotes.spiders.quote

该命令将会创建包含下列内容的quotes目录:

![4efb4c218986455a53b73d689d151a28.png][]

# robots.txt #

robots协议也叫robots.txt(统一小写）是一种存放于网站根目录下的ASCII编码的文本文件，它通常告诉网络搜索引擎的网络蜘蛛，此网站中的哪些内容是不应被搜索引擎的爬虫获取的，哪些是可以被爬虫获取的。

robots协议并不是一个规范，而只是约定俗成的。

#filename : settings.py
    #obey robots.txt rules
    ROBOTSTXT__OBEY = False

# 分析页面 #

编写爬虫程序之前，首先需要对待爬取的页面进行分析，主流的浏览器中都带有分析页面的工具或插件，这里我们选用Chrome浏览器的开发者工具(Tools→Developer tools）分析页面。

### 数据信息 ###

在Chrome浏览器中打开页面[http://lquotes.toscrape.com][http_lquotes.toscrape.com]，然后选择"Elements"，查看其HTML代码。

可以看到每一个标签都包裹在

![f0ff9555c72240f21568c08271f8b8e1.png][]

# 编写spider #

分析完页面后，接下来编写爬虫。在Scrapy中编写一个爬虫， 在scrapy.Spider中编写代码Spider是用户编写用于从单个网站(或者-些网站)爬取数据的类。

其包含了-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ur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 QuoteSpi der(scrapy . Spider):
        name ='quote'
        allowed_ domains = [' quotes. com ']
        start_ urls = ['http://quotes . toscrape . com/']
        
        def parse(self， response) :
            pass

下面对quote的实现做简单说明。

*  scrapy.spider :爬虫基类，每个其他的spider必须继承自该类(包括Scrapy自带的其他spider以及您自己编写的spider)。
 *  name是爬虫的名字，是在genspider的时候指定的。
 *  allowed\_domains是爬虫能抓取的域名，爬虫只能在这个域名下抓取网页，可以不写。
 *  start\_ur1s是Scrapy抓取的网站，是可迭代类型，当然如果有多个网页，列表中写入多个网址即可，常用列表推导式的形式。
 *  parse称为回调函数，该方法中的response就是start\_urls 网址发出请求后得到的响应。当然也可以指定其他函数来接收响应。一个页面解析函数通常需要完成以下两个任务:  
    1.提取页面中的数据(re、XPath、CSS选择器)  
    2.提取页面中的链接，并产生对链接页面的下载请求。  
    页面解析函数通常被实现成一个生成器函数，每一项从页面中提取的数据以及每一个对链接页面的下载请求都由yield语句提交给Scrapy引擎。

# 解析数据 #

import scrapy
    
    def parse(se1f，response) :
        quotes = response.css('.quote ')
        for quote in quotes:
            text = quote.css( '.text: :text ' ).extract_first()
            auth = quote.css( '.author : :text ' ).extract_first()
            tages = quote.css('.tags a: :text' ).extract()
            yield dict(text=text，auth=auth，tages=tages)

**重点：**

*  response.css(直接使用css语法即可提取响应中的数据。
 *  start\_ur1s 中可以写多个网址，以列表格式分割开即可。
 *  extract()是提取css对象中的数据，提取出来以后是列表，否则是个对象。并且对于  
    extract\_first()是提取第一个

# 运行爬虫 #

在/quotes目录下运行scrapycrawlquotes即可运行爬虫项目。  
**运行爬虫之后发生了什么?**

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()方法进行处理。

完成代码后，运行爬虫爬取数据，在shell中执行scrapy crawl <SPIDER\_NAME>命令运行爬虫'quote',并将爬取的数据存储到csv文件中:

(base) λ scrapy craw1 quote -o quotes.csv
    2021-06-19 20:48:44 [scrapy.utils.log] INF0: Scrapy 1.8.0 started (bot: quotes)

等待爬虫运行结束后，就会在当前目录下生成一个quotes.csv的文件，里面的数据已csv格式存放。

\-o支持保存为多种格式。保存方式也非常简单，只要给上文件的后缀名就可以了。(csv、json、pickle等)

[Python_1039649593]: https://jq.qq.com/?_wv=1027&k=SBLaYU2c
[http_quotes.toscrape.com]: http://quotes.toscrape.com/
[4efb4c218986455a53b73d689d151a28.png]: /images/20221005/58822df0ada9448aa48200d16647c855.png
[http_lquotes.toscrape.com]: http://lquotes.toscrape.com/
[f0ff9555c72240f21568c08271f8b8e1.png]: /images/20221005/26501dfad8804442a0c4247a62c85079.png