Python爬虫：Scrapy 框架快速入门及实战演练

Bertha 。 2023-02-10 05:07 7阅读 0赞

### 文章目录 ###

*   *  一、Scrapy 框架准备
     *  二、快速启动项目
     *   *  1、创建项目结构
         *  2、创建爬虫
         *  3、更改设置
         *  4、爬虫类分析
         *  5、编写启动脚本
     *  三、爬虫实战
     *   *  1、初步探索
         *  2、优化数据模型
         *  3、优化数据存储方式
         *  4、爬取多个页面

爬虫系列文章：

*  [Python：使用爬虫获取中国最好的大学排名数据（爬虫入门）][Python]
 *  [Python：使用爬虫获取世界大学学术排名存储到 Excel 并作可视化输出][Python_ Excel]
 *  [多线程爬虫入门及问题解决（爬取表情包）][Link 1]

今天来介绍一下 `Python` 的一个爬虫框架`Scrapy` ，类似的还有 `Portia` `Crawley`。

本项目源码地址：[https://github.com/wsuo/pythonHomework/tree/master/demo][https_github.com_wsuo_pythonHomework_tree_master_demo]

## 一、Scrapy 框架准备 ##

首先是安装爬虫这个框架：

pip install scrapy

官方文档：[https://docs.scrapy.org/en/latest/][https_docs.scrapy.org_en_latest]

如果是 Windows 下安装的，还需要安装一下这个：

pip install pypiwin32

如果是 `Ubuntu` 上安装，需要提前安装这个：

sudo apt-get install python3-dev build-essential python3-pip libxml2-dev libxslt1-dev zlib1g-dev libffi-dev libssl-dev

## 二、快速启动项目 ##

以爬取糗事百科网站为例：[https://www.qiushibaike.com/][https_www.qiushibaike.com]

可以分为以下四步：

scrapy startproject demo
    cd demo
    scrapy genspider qsbk qiushibaike.com
    scrapy crawl qsbk

### 1、创建项目结构 ###

创建一个名为 `demo` 的项目，该命令仅仅是创建项目结构，你完全可以自己创建，只不过自动生成方便一些：

scrapy startproject demo

使用 `PyCharm` 打开一个空的文件夹，然后进入终端输入命令即可：  
![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80Mzk0MTM2NA_size_16_color_FFFFFF_t_70][]  
项目结构如图：  
![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80Mzk0MTM2NA_size_16_color_FFFFFF_t_70 1][]

1.  `items.py`：用来存放爬虫爬取下来**数据的模型**。
2.  `middlewares.py`：用来存放各种中间件的文件。
3.  `pipelines.py`：用来将`items`的模型**存储到本地磁盘**中。
4.  `settings.py`：本爬虫的一些**配置信息**（比如请求头、多久发送一次请求、ip代理池等）。
5.  `scrapy.cfg`：项目的**配置文件**。
6.  `spiders`包：以后所有的**爬虫**，都是存放到这个里面。

### 2、创建爬虫 ###

先执行进入到工作目录：

cd demo

然后执行命令创建爬虫：

scrapy genspider qsbk qiushibaike.com

然后就会自动生成一个文件`qsbk.py`：  
![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80Mzk0MTM2NA_size_16_color_FFFFFF_t_70 2][]

### 3、更改设置 ###

首先我们要更改一下设置项，为了能够爬到我们想要的数据，我们这里 `顶风作案` 一下：

修改 `ROBOTSTXT_OBEY = False`；  
![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80Mzk0MTM2NA_size_16_color_FFFFFF_t_70 3][]  
然后加上请求头的 `User-Agent`，伪装为浏览器访问：  
![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80Mzk0MTM2NA_size_16_color_FFFFFF_t_70 4][]

DEFAULT_REQUEST_HEADERS = { 
        'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8',
        'Accept-Language': 'en',
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/78.0.3904.116 Safari/537.36',
    }

### 4、爬虫类分析 ###

下面我们来看一下爬虫类：

name = 'qsbk'  # 运行的时候输入这个名字，比如
    allowed_domains = ['qiushibaike.com']  # 允许的域名
    start_urls = ['http://qiushibaike.com/']  # 开始的 url

我们先来试一下：

运行一下：`scrapy crawl qsbk` 就可以看到结果了。  
![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80Mzk0MTM2NA_size_16_color_FFFFFF_t_70 5][]

<200 https://www.qiushibaike.com/text/page/1/>
    <class 'scrapy.http.response.html.HtmlResponse'>

类型为 `HtmlResponse`。

追踪这个类的父类：  
![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80Mzk0MTM2NA_size_16_color_FFFFFF_t_70 6][]  
可以看到有 `xpath` 的方法，说明我们可以使用 `xpath` 解析响应信息。

编写如下代码：

def parse(self, response):
            content = response.xpath('//div[@class="content"]')
            print('-'*40)
            print(response)
            print(type(content))
            print(type(response))
            print('-'*40)

输出：  
![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80Mzk0MTM2NA_size_16_color_FFFFFF_t_70 7][]  
追踪类`SelectorList`，找到`selector`类：

观察该类的方法。

比较重要的方法就是 `extract`方法可以将 `SelectorList`类型的转化为列表类型，并且里面装的是字符串，`extract_first`方法是获取第一个元素。

### 5、编写启动脚本 ###

由于每次都要输入命令启动挺麻烦的，所以我们可以使用脚本文件执行命令行的命令。

创建一个`start.py`文件，随便在哪里创建都可以；

内容如下：

from scrapy import cmdline
    
    cmdline.execute(['scrapy', 'crawl', 'qsbk', '--nolog'])

## 三、爬虫实战 ##

我们先初步的探索，然后慢慢的优化。

### 1、初步探索 ###

继续上一步的操作，我们在爬虫类`QsbkSpider`中继续写逻辑。

先来获取一下作者的名称小试牛刀一下，编写代码：

class QsbkSpider(scrapy.Spider):
        name = 'qsbk'  # 运行的时候输入这个名字
        allowed_domains = ['qiushibaike.com']  # 允许的域名
        start_urls = ['https://www.qiushibaike.com/text/page/1/']  # 开始的 url
    
        def parse(self, response):
            divs = response.xpath('//div[@class="col1 old-style-col1"]/div')
            for div in divs:
                author = div.xpath('./div[@class="author clearfix"]//h2/text()').get().strip()
                print(author)

查看输出结果：  
![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80Mzk0MTM2NA_size_16_color_FFFFFF_t_70 8][]  
说明这是可以的，下面我们继续爬取后面的内容，比如爬取段子的内容。

content = ''.join(div.xpath('.//div[@class="content"]/span[1]/text()').getall()).strip()

> `yield` 的作用是将函数作为一个生成器返回，以后遍历的时候就会把数据一个一个的拿过去

def parse(self, response):
            divs = response.xpath('//div[@class="col1 old-style-col1"]/div')
            for div in divs:
                author = div.xpath('.//h2/text()').get().strip()
                content = ''.join(div.xpath('.//div[@class="content"]/span[1]/text()').getall()).strip()
                # yield 的作用是将函数作为一个生成器,以后遍历的时候就会把数据一个一个的拿过去
                yield { '昵称': author, '段子内容': content}

然后我们可以存储到本地，这就是需要到管道中执行了，所以打开`DemoPipeline`类：

class DemoPipeline(object):
        def process_item(self, item, spider):
            return item
        
        def open_spider(self, spider):
            print('爬虫开始')
        
        def close_spider(self, spider):
            print('爬虫结束')

后面两个方法默认是没有的，但是如果我们有文件操作最好可以放在这里面。

但是在使用之前，我们必须要先到配置文件中打开管道：  
![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80Mzk0MTM2NA_size_16_color_FFFFFF_t_70 9][]  
后面这个值越小越先执行。

编写代码：

import json
    
    class DemoPipeline(object):
        def process_item(self, item, spider):
            json.dump(item, self.file, ensure_ascii=False, indent=4)
            self.file.write('\n')
            return item
    
        def open_spider(self, spider):
            self.file = open('dz.json', 'a', encoding='utf-8')
            print('爬虫开始')
    
        def close_spider(self, spider):
            self.file.close()
            print('爬虫结束')

执行结果：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80Mzk0MTM2NA_size_16_color_FFFFFF_t_70 10][]

### 2、优化数据模型 ###

我们之前使用的是自己造的一个字典在爬虫类和管道之间传输，但是更好的做法是使用数据模型，下面我们来实现一下。

定义一个类`DemoItem`：

class DemoItem(scrapy.Item):
        # define the fields for your item here like:
        # name = scrapy.Field()
        author = scrapy.Field()
        content = scrapy.Field()

然后我们在爬虫类中引入这个模型：

import scrapy
    # noinspection PyUnresolvedReferences
    from demo.items import DemoItem
    
    
    class QsbkSpider(scrapy.Spider):
        name = 'qsbk'  # 运行的时候输入这个名字
        allowed_domains = ['qiushibaike.com']  # 允许的域名
        start_urls = ['https://www.qiushibaike.com/text/page/1/']  # 开始的 url
    
        def parse(self, response):
            divs = response.xpath('//div[@class="col1 old-style-col1"]/div')
            for div in divs:
                author = div.xpath('.//h2/text()').get().strip()
                content = ''.join(div.xpath('.//div[@class="content"]/span[1]/text()').getall()).strip()
                # yield 的作用是将函数作为一个生成器,以后遍历的时候就会把数据一个一个的拿过去
                yield DemoItem(author=author, content=content)

好处就是：解耦，约定数据种类，更规范。

但是在管道中获取的时候会有问题，因为他获取的是一个 `DemoItem` 类型的参数，我们要把它转化为字典类型。

json.dump(dict(item), self.file, ensure_ascii=False, indent=4)

### 3、优化数据存储方式 ###

优化存储方式肯定要修改管道中的代码，所以我们先注释掉之前写的代码。

使用 `scrapy` 自带的 `JSON` 持久化方式。

from scrapy.exporters import JsonItemExporter
    
    
    class DemoPipeline(object):
        def __init__(self):
            self.file = open('dz.json', 'wb')
            self.exporter = JsonItemExporter(self.file, ensure_ascii=False, encoding='utf-8')
    
        def open_spider(self, spider):
            print('爬虫开始了')
            # 使用二进制打开
            self.exporter.start_exporting()
    
        def process_item(self, item, spider):
            self.exporter.export_item(item)
            return item
    
        def close_spider(self, spider):
            self.exporter.finish_exporting()
            self.file.close()
            print('爬虫结束了')

注意这里必须是文件打开的方式必须是 `wb` 而且不能指定编码格式。

这样执行的结果就是装在一个列表当中了。  
![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80Mzk0MTM2NA_size_16_color_FFFFFF_t_70 11][]  
它的执行流程其实就是先将数据塞到一个列表当中，然后调用`finish_exporting()`写入文件中。

所以他有一个缺陷就是如果 `item` 比较大的话，他的列表也比较大，一直在内存中就会比较耗内存。

所以我们可以使用`JsonLinesItemExporter`这个类，他就是不缓存到一个列表当中，直接一行一行的写入文件。

代码如下：

class DemoPipeline(object):
        def __init__(self):
            self.file = open('dz.json', 'wb')
            self.exporter = JsonLinesItemExporter(self.file, ensure_ascii=False, encoding='utf-8')
    
        def open_spider(self, spider):
            print('爬虫开始了')
    
        def process_item(self, item, spider):
            self.exporter.export_item(item)
            return item
    
        def close_spider(self, spider):
            self.file.close()
            print('爬虫结束了')

结果如下：![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80Mzk0MTM2NA_size_16_color_FFFFFF_t_70 12][]  
还有很多文件格式的保存方法，比如 `xml`、`csv`、`pickel` 等等，这里就不再一一演示了。

### 4、爬取多个页面 ###

我们之前爬的都是单页面，那么怎么才能爬取多页面呢？

我们再来分析一下页面结构：  
![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80Mzk0MTM2NA_size_16_color_FFFFFF_t_70 13][]  
可以看到最后一个 `li` 标签中就是页数，但是有一点要注意的就是到最后一页的时候要有一个判断。

我们使用 `xpath` 来获取 `href` 的值：  
![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80Mzk0MTM2NA_size_16_color_FFFFFF_t_70 14][]  
在爬虫类中编写代码：

class QsbkSpider(scrapy.Spider):
        name = 'qsbk'  # 运行的时候输入这个名字
        allowed_domains = ['qiushibaike.com']  # 允许的域名
        start_urls = ['https://www.qiushibaike.com/text/page/1/']  # 开始的 url
        base_domain = 'https://www.qiushibaike.com'
    
        def parse(self, response):
            divs = response.xpath('//div[@class="col1 old-style-col1"]/div')
            for div in divs:
                author = div.xpath('.//h2/text()').get().strip()
                content = ''.join(div.xpath('.//div[@class="content"]/span[1]/text()').getall()).strip()
                # yield 的作用是将函数作为一个生成器,以后遍历的时候就会把数据一个一个的拿过去
                yield DemoItem(author=author, content=content)
            next_url = response.xpath('//ul[@class="pagination"]//li[last()]/a/@href').get()
            if not next_url:
                return
            else:
                yield scrapy.Request(self.base_domain + next_url, callback=self.parse)

我们在设置页面设置下载的延时，这样的话可以控制爬的速度，因为太快的话容易被发现，而且还有可能把别人服务器搞垮了：  
![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80Mzk0MTM2NA_size_16_color_FFFFFF_t_70 15][]  
执行结果：  
![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80Mzk0MTM2NA_size_16_color_FFFFFF_t_70 16][]  
当然这样不是最好的解决方案，后续文章会讲解 `CrawlSpider` 类的使用。

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参考链接：

*  [https://www.bilibili.com/video/BV124411A7Ep][https_www.bilibili.com_video_BV124411A7Ep]
 *  [https://docs.scrapy.org/en/latest/][https_docs.scrapy.org_en_latest]

[Python]: https://blog.csdn.net/weixin_43941364/article/details/105949701
[Python_ Excel]: https://blog.csdn.net/weixin_43941364/article/details/106032033
[Link 1]: https://blog.csdn.net/weixin_43941364/article/details/106226808
[https_github.com_wsuo_pythonHomework_tree_master_demo]: https://github.com/wsuo/pythonHomework/tree/master/demo
[https_docs.scrapy.org_en_latest]: https://docs.scrapy.org/en/latest/
[https_www.qiushibaike.com]: https://www.qiushibaike.com/
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80Mzk0MTM2NA_size_16_color_FFFFFF_t_70]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200520110511602.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80Mzk0MTM2NA==,size_16,color_FFFFFF,t_70
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80Mzk0MTM2NA_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200520110637814.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80Mzk0MTM2NA==,size_16,color_FFFFFF,t_70
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80Mzk0MTM2NA_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200520111551449.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80Mzk0MTM2NA==,size_16,color_FFFFFF,t_70
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80Mzk0MTM2NA_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200520112011391.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80Mzk0MTM2NA==,size_16,color_FFFFFF,t_70
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80Mzk0MTM2NA_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200520112422468.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80Mzk0MTM2NA==,size_16,color_FFFFFF,t_70
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80Mzk0MTM2NA_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200520113710723.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80Mzk0MTM2NA==,size_16,color_FFFFFF,t_70
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80Mzk0MTM2NA_size_16_color_FFFFFF_t_70 6]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200520114006391.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80Mzk0MTM2NA==,size_16,color_FFFFFF,t_70
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80Mzk0MTM2NA_size_16_color_FFFFFF_t_70 7]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200520115321702.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80Mzk0MTM2NA==,size_16,color_FFFFFF,t_70
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80Mzk0MTM2NA_size_16_color_FFFFFF_t_70 8]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200520121202969.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80Mzk0MTM2NA==,size_16,color_FFFFFF,t_70
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