Scrapy框架----数据建模与请求

Love The Way You Lie 2022-12-24 02:58 77阅读 0赞

### 目录 ###

*   *  一： 建立数据模型：
     *  二：Scrapy如何实现翻页请求：
     *   *  1：前端网页分析
         *  2：编写代码：
     *  三：scrapy.Request参数：
     *  四：案例---爬取网易招聘信息：
     *   *  1： 准备工作：
         *  2： 代码实现：
     *  五：meta参数的使用：
     *  六：使用scrapy发送post请求：
     *  七：Scrapy框架携带cookie发送post请求：
     *  八：使用scrapy.Formrequest.from\_response登陆github

## 一： 建立数据模型： ##

*  1：定义数据模型的作用：提前规划好要爬取那些数据。
 *  2：定义数据模型的位置：items.py

1：在items.py文件中自定义要提取的字段：

import scrapy
    class MyspiderItem(scrapy.Item):
        name = scrapy.Field()
        level = scrapy.Field()
        text = scrapy.Field()

2：在itcast.py中只能使用这三个定义的，别的就会报错。

class ItcastSpider(scrapy.Spider):
       ...
        def parse(self, response):
            """解析url地址返回的响应对象"""
            # 响应对象，可以直接执行xpath语法，提取二进制文本数据： response.body
            li_list = response.xpath("//div[@class='tea_con']//ul//li")
            for li in li_list:
                item = {
        }
                item['name'] = li.xpath(".//h3/text()").extract_first()
                item['level'] = li.xpath(".//h4/text()").extract_first()
                item['text'] = li.xpath(".//p/text()").extract_first()
    
                # 将数据交付给引擎，再由引擎传递到数据管道中。
                yield item

## 二：Scrapy如何实现翻页请求： ##

需求：爬取千千音乐的43页歌单列表的标题：

### 1：前端网页分析 ###

1: url地址分析：

> https://music.taihe.com/songlist  
> https://music.taihe.com/songlist?subCateId=&pageNo=2  
> https://music.taihe.com/songlist?subCateId=&pageNo=43  
> 说明：地址是由于pageNo来决定的。

2： 分析，首先我要获取最顶层的div标签的Xpath语法：

> //*\[@id="\_\_layout"\]/div/div\[2\]/div\[3\]/div  
> //*\[@id="\_\_layout"\]/div/div\[2\]/div\[3\]/div\[16\]/div\[2\]

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]

### 2：编写代码： ###

1：创建爬虫：  
![在这里插入图片描述][20201126173907215.png_pic_center]  
2：代码编写：  
items.py中创建模板：

class QianQianItem(scrapy.Item):
        title = scrapy.Field()

qianqian\_music.py:

import scrapy
    from myspider.items import QianQianItem
    
    
    def all_url():
        for i in range(1, 44):
            url = 'https://music.taihe.com/songlist' + "?subCateId=&pageNo={}".format(i + 1)
            yield url, i + 1
    
    class QianqianMusicSpider(scrapy.Spider):
        # 爬虫的名字
        name = 'qianqian_music'
        # 爬虫允许爬取的域范围
        allowed_domains = ['https://music.taihe.com/']
        # 起始的url
        start_urls = ['https://music.taihe.com/songlist']
        # 创建生成url的生成器
        make_url = all_url()
    
    
        def parse(self, response):
    
            # 1: 先分组，再分组提取数据：
            tr_list = response.xpath('//div[@class = "tracklist-item fl"]')
            # 2: 提取每一页的数据：
            for tr in tr_list:
                item = QianQianItem()
                item['title'] = tr.xpath("./div[2]/text()").extract_first()
                print(item)
    
            # 3: 构建下一页url请求：
            # https: // music.taihe.com / songlist?subCateId = & pageNo = 2
            url, i = next(self.make_url)
            print(url)
            if i != 45:
                print("第{}页。。。。。。。。。。。。".format(i))
                next_request = scrapy.Request(url=url, callback=self.parse, dont_filter=True)
                yield next_request

3： 代码出现的问题：  
错误一：

> Scrapy框架底层会将重复的url请求进行去重，我们的url由于不是完全一致的，但是Scrapy发现我们url都是差不多的，所以除了第一个全部给去掉了。  
> 解决方案：在scrapy.Request(url=url, callback=self.parse, dont\_filter=True)中加入：dont\_filter=True。  
> 或者：allowed\_domains = \[‘https://music.taihe.com/’\]中加入这个url。

错误二：创建生成器的要让他变成一个类属性，这样每次next()函数会调用一次。如果直接 url, i = next(all\_url()),导致每次执行都是第一次执行yield关键字停止的状态。执行结果就是死循环爬取网站第二页。

![在这里插入图片描述][20201126211127952.png_pic_center]

4： 运行测试：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 1]

## 三：scrapy.Request参数： ##

*  1： url ：请求的url。
 *  2：callback : 当前的url应该交给哪个响应处理。
 *  3：meta：不同解析函数之间传递。
 *  4：dont\_filter： 默认为False，会过滤请求的url地址，即请求过的url地址不会继续被请求，对需要重复请求的url地址可以把它设置为Ture，比如贴吧的翻页请求，页面的数据总是在变化;start\_urls中的地址会被反复请求，否则程序不会启动。
 *  5：method: 默认是get,如果是post则需要指定。
 *  6：headers ： 接收一个字典，其中不包括cookies
 *  7：cookies: 接收一个字典，专门放置cookies
 *  8：body: 接收json字符串，为POST的数据，发送payload\_post请求时使用。

## 四：案例—爬取网易招聘信息： ##

### 1： 准备工作： ###

> 目的：通过爬取网易招聘的页面的招聘信息,学习如何实现翻页请求。

1： 更改配置文件：

> ROBOTSTXT\_OBEY = False \# 表示忽略robots.txt协议，  
> USER\_AGENT = ‘Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/81.0.4044.129 Safari/537.36’ \# 设置user-Agent ,每次请求都会携带。

2：创建爬虫：  
![在这里插入图片描述][2020112708241828.png_pic_center]  
3：前端分析：  
分析前端代码可知，首先要获取tr标签，然后再获取里面的a标签的内容。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 2]  
分析下一页操作，发现每次生成一页，在网页中的这个标签都会生成下一页的url。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 3]

### 2： 代码实现： ###

1：模型类：

class JobItem(scrapy.Item):
        name = scrapy.Field()

2： 爬虫代码：

import scrapy
    from myspider.items import JobItem
    class JsbSpiderSpider(scrapy.Spider):
        name = 'jsb_spider'
        allowed_domains = ['https://hr.163.com/']
        start_urls = ['https://hr.163.com/position/list.do']
    
        def parse(self, response):
            # 提取响应数据，获取数据中的tr列表
            tr_list = response.xpath("//table[@class='position-tb']//tr")
            # 去除数据为空的tr标签: 因为我们发现所有的偶数的tr标签都是空的。
            tr_list = [tr for tr in tr_list if tr_list.index(tr) % 2 != 0]
            # 遍历取出每一条数据：
            for tr in tr_list:
                item = JobItem()
                item['name'] = tr.xpath("./td[1]/a/text()").extract_first()
                print(item)
    
            # 获取下一页的url地址：
            next_url = response.xpath("//a[text()='>']/@href").extract_first()
            if next_url != "javascript:void(0)":
                full_url = self.start_urls[0] + next_url
                yield scrapy.Request(url=full_url, callback=self.parse, dont_filter=True)

3： 爬虫测试：  
爬到173页，网站崩了，不好意思。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 4]

## 五：meta参数的使用： ##

*  1：meta可以实现在不同的解析函数中的进行参数传递。

分析：

> 首先，引擎会将首页的响应传递给parse函数，parse函数中，可以先获得职位的列表标签，然后遍历列表标签，拿到列表中的职位名称。然后在标签中获取详情页面的请求，构建请求，使用yield，将请求传给引擎。引擎会将详情页的响应传递给parse\_detail，还会把parse函数传递给他的meta字典传递给他。那么在parse\_detail中可以根据响应拿到职位的详情信息，可以根据response.meta获取职位名称。

案例：首页获取职位名称，详情页获取发布时间：

import scrapy
    from ..items import JobDetaiItem
    
    class JobDetailSpider(scrapy.Spider):
        """
        需求：爬取首页的职位名称,然后将item对象传给详情页，爬取详情页的发布时间
        """
        name = 'job_detail'
        allowed_domains = ['163.com']
        start_urls = ['https://hr.163.com/position/list.do']
    
        def parse(self, response):
            # 1.从响应对象中提取tr标签列表
            tr_list = response.xpath("//table[@class='position-tb']//tr")
            # 2.过滤掉空的tr标签
            tr_list = [tr for tr in tr_list if tr_list.index(tr) % 2 != 0]
    
            # 3.遍历提取职位名称
            for tr in tr_list:
                # 创建模型对象
                item = JobDetaiItem()
                # extract_first() 提取列表中第一条数据
                item["name"] = tr.xpath("./td[1]/a/text()").extract_first()
    
                # 往详情页发起请求，抓取数据
                detail_url = tr.xpath("./td[1]/a/@href").extract_first()
                # 1.构建详情页完整url地址
                full_path = "https://hr.163.com/" + detail_url
                # 2.构建请求，
                request = scrapy.Request(url=full_path,
                                         callback=self.parse_detail,
                                         meta={
        "item": item})
                # 3.并且yield给引擎
                yield request
    
        def parse_detail(self, response):
            """
            解析详情页面的响应
            :param response: 详情页响应对象
            :return:
            """
            # 1.从响应中获取item模型对象
            item = response.meta["item"]
            # 2.提取发布时间数据添加到模型对象中
            item["date"] = response.xpath("//p[@class='post-date']/text()").extract_first()
            print(item)

## 六：使用scrapy发送post请求： ##

*  1： 需要重写父类的start\_requests方法。
 *  2：scrapy.FormRequest(url=url, formdata=post\_body, callback=self.parse)
 *  3：注意尽量不要使用：scrapy.Request发送post请求。

案例：金山翻译：  
1： 创建爬虫：  
![在这里插入图片描述][20201127111136381.png_pic_center]  
2：代码展示：

import scrapy
    import json
    
    class JinshanSpiderSpider(scrapy.Spider):
        name = 'jinshan_spider'
        allowed_domains = ['http://fy.iciba.com/']
        start_urls = ['http://fy.iciba.com/ajax.php?a=fy']
    
        # 如果要发送post请求，需要重写父类的start_requests方法
        def start_requests(self):
            # 1：构建请求体字典
            post_body = {
        
                "f": "auto",
                "t": "auto",
                "w": "您好",
            }
            # 2：构建post请求对象
            for url in self.start_urls:
                post_request = scrapy.FormRequest(url=url, formdata=post_body, callback=self.parse)
                # 交付给引擎
                yield post_request
    
        def parse(self, response):
            json_str = response.body.decode()
            data_dict = json.loads(json_str)
            try:
                ret = data_dict["content"]["word_mean"]
            except:
                ret = data_dict["content"]["out"]
            print(ret)

## 七：Scrapy框架携带cookie发送post请求： ##

*  只需要发送请求的时候携带上Cookie字典：scrapy.Request(url=url, cookies=cookie\_dict, callback=self.parse)

案例：模拟github登录：

> 思路：发送请求的时候携带cookie

import scrapy
    
    
    class GithubSpider(scrapy.Spider):
        name = 'github'
        allowed_domains = ['github.com']
        start_urls = ['https://github.com/TmacChenQian']
    
        # 重写start_urls起始URL地址构建请求的方法
        def start_requests(self):
              # 1.准备cookie字符串
            cookie_str = "复制cookie字符串"
                    # 2.cookie字符串转换成字典
            cookie_dict = {
        cookie.split("=")[0]: cookie.split("=")[1] for cookie in cookie_str.split("; ")}
                    # 3.自己构建一个GET请求，携带cookie参数
            for url in self.start_urls:
                     # 4.yield将请求交给引擎
                yield scrapy.Request(url=url, cookies=cookie_dict, callback=self.parse)
    
        # 解析响应
        def parse(self, response):
            with open("github.html", "w", encoding='utf-8') as f:
                f.write(response.body.decode())

## 八：使用scrapy.Formrequest.from\_response登陆github ##

*  scrapy.Formrequest.from\_response，能够自动提交表单。

> 思路：先向登录页面发送请求，获取响应。  
> 然后在响应中定位form表单（formxpath="//div\[@id=‘login’\]/form",），注意，必须是有登录密码的那个表单。  
> 然后使用 formdata=\{“login”: “账号”, “password”: “密码”\},向表单中增加账号和密码，这里login和password指的是标签的name属性的值。  
> 最后自动提交表单，完成登录请求。

import scrapy
    class Github1Spider(scrapy.Spider):
        name = 'github1'
        allowed_domains = ['github.com']
        start_urls = ['https://github.com/login']
    
        def parse(self, response):
              # response 响应对象
            # formxpath 使用xpath语法提取form表单
            # formdata 向表单中填充数据
            # callback 回调解析函数
            yield scrapy.FormRequest.from_response(response,
                                            formxpath="//div[@id='login']/form",
                                            formdata={
        "login": "账号", "password": "密码"},
                                            callback=self.login_parse)
    
        def login_parse(self, response):
            with open("github6.html", "w", encoding='utf-8') as f:
                f.write(response.body.decode())

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]: /images/20221120/0fcc09106d3f4210b1caee3a5b4b5047.png
[20201126173907215.png_pic_center]: https://img-blog.csdnimg.cn/20201126173907215.png#pic_center
[20201126211127952.png_pic_center]: https://img-blog.csdnimg.cn/20201126211127952.png#pic_center
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 1]: https://img-blog.csdnimg.cn/20201126210847176.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3,size_16,color_FFFFFF,t_70#pic_center
[2020112708241828.png_pic_center]: https://img-blog.csdnimg.cn/2020112708241828.png#pic_center
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[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 3]: https://img-blog.csdnimg.cn/20201127083106144.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3,size_16,color_FFFFFF,t_70#pic_center
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