【小白学爬虫连载(8)】--scrapy框架入门教程


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在本篇分享中,假定您已经安装好Scrapy。如若不然,请参考 Scrapy安装 。接下来将通过爬取scrapy官方提供的一个网站,演示如何利用scrapy爬取网页信息。可能有的朋友有疑问,之前已经介绍过requests库,为啥还要用scrapy呢?简单来讲就是requests库适合小批量爬取网页内容,如若需要高频次、大批量爬取网页还是scrapy比较好用,而且很多公司要求熟练掌握scrapy框架,所以技多不压身嘛,接下来咱们就好好学学scrapy。

爬取流程分析

目标网站:http://quotes.toscrape.com/

【小白学爬虫连载(8)】--scrapy框架入门教程_第1张图片

爬取目标:获取所有名言、其作者和标签

爬取流程:首先获取首页目标信息,其次注意到页面中存在下一页的链接,采用递归调用的方式进行翻页爬取,最后保存爬取信息。

接下来介绍如何用scrapy框架实现以上流程。

创建项目

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

scrapy startproject tutorial quotes.toscrape.com

该命令将会创建包含下列内容的 tutorial 目录:

tutorial/
    scrapy.cfg
    tutorial/
        __init__.py
        items.py
        pipelines.py
        settings.py
        spiders/
            __init__.py
            ...

这些文件分别是:

scrapy.cfg: 项目的配置文件

tutorial/: 该项目的python模块。之后您将在此加入代码。

tutorial/items.py: 项目中的item文件.

tutorial/pipelines.py: 项目中的pipelines文件.

tutorial/settings.py: 项目的设置文件.

tutorial/spiders/: 放置spider代码的目录.

定义Item

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。 (如果不了解ORM, 不用担心,您会发现这个步骤非常简单)

首先根据需要从quotes.toscrape获取到的数据对item进行建模。 我们需要从quotes.toscrape中获取名言,作者以及标签。 对此,在item中定义相应的字段。编辑 tutorial 目录中的 items.py 文件:

import scrapy
class QuoteItem(scrapy.Item):
   # define the fields for your item here like:
   # name = scrapy.Field()
   text = scrapy.Field()
   author = scrapy.Field()
   tags = scrapy.Field()

一开始这看起来可能有点复杂,但是通过定义item,您可以很方便的使用Scrapy的其他方法。而这些方法需要知道您的item的定义。

编写第一个爬虫(Spider)

命令窗口中,在 tutorial/spiders 目录下,输入命令:

scrapy genspider quotes quotes.toscrape.com

在该目录下得到quotes.py文件,初始代码如下:

# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
class QuotesSpider(scrapy.Spider):
   name = "quotes"
   allowed_domains = ["quotes.toscrape.com"]
   start_urls = ['http://quotes.toscrape.com/']
   def parse(self, response):
       pass

完成爬取任务的完整代码如下:

# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
from quotetutorial.items import QuoteItem
class QuotesSpider(scrapy.Spider):
   # spider的名字,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。
   name = "quotes"
   allowed_domains = ["quotes.toscrape.com"]
   # 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。
   start_urls = ['http://quotes.toscrape.com/']
   # 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。
   def parse(self, response):
       # 从网页中提取数据有很多方法。Scrapy使用了一种基于 XPath 和 CSS 表达式机制,有以下四个基本方法:
       #1. xpath(): 传入xpath表达式,返回该表达式所对应的所有节点的selector list列表 。
       #2. css(): 传入CSS表达式,返回该表达式所对应的所有节点的selector list列表.
       #3. extract(): 序列化该节点为unicode字符串并返回list。
       #4. re(): 根据传入的正则表达式对数据进行提取,返回unicode字符串list列表。
       quotes = response.css('.quote')
       for quote in quotes:
           item = QuoteItem()
           text = quote.css('.text::text').extract_first()
           author = quote.css('.author::text').extract_first()
           tags = quote.css('.tags .tag::text').extract()
           item['text'] = text
           item['author'] = author
           item['tags'] = tags
           yield item
       # 获取下一页的链接
       next = response.css('.pager .next a::attr(href)').extract_first()
       # 补全链接
       url = response.urljoin(next)
       # 利用Request函数实现递归调用parse解析下一页内容
       yield scrapy.Request(url=url, callback=self.pars

提取数据

从网页中提取数据有很多方法。Scrapy使用了一种基于 XPath 和 CSS 表达式机制,有以下四个基本方法:

  • xpath(): 传入xpath表达式,返回该表达式所对应的所有节点的selector list列表 。

  • css(): 传入CSS表达式,返回该表达式所对应的所有节点的selector list列表.

  • extract(): 序列化该节点为unicode字符串并返回list。

  • re(): 根据传入的正则表达式对数据进行提取,返回unicode字符串list列表。

    具体的用法及语法格式可查看:http://scrapy-chs.readthedocs.io/zh_CN/0.24/topics/selectors.html#topics-selectors


爬取并保存爬取到的数据

进入项目根目录,执行以下命令启动爬虫:

scrapy crawl quotes -o items.json #保存为json格式

scrapy crawl quotes -o items.jl #保存为json格式

scrapy crawl quotes -o items.csv #保存为json格式

这是简单的保存几种数据的方法,后面分享如何将数据保存到MongoDB数据库中。


小结

本次分享简单介绍Python重要的爬虫框架scrapy如何入门,如何创建项目,编写第一个爬虫,提取数据,保存数据,后面会用scrapy框架编写一个爬取新闻的爬虫,届时将分享如何将数据保存到MongoDB数据库中。



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