Scrapy是一个为了爬取网站数据,提取结构性数据而编写的应用框架。 其可以应用在数据挖掘,信息处理或存储历史数据等一系列的程序中。其最初是为了页面抓取 (更确切来说, 网络抓取 )所设计的, 也可以应用在获取API所返回的数据(例如 Amazon Associates Web Services ) 或者通用的网络爬虫。Scrapy用途广泛,可以用于数据挖掘、监测和自动化测试。
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
引擎(Scrapy)
用来处理整个系统的数据流, 触发事务(框架核心)
调度器(Scheduler)
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. 可以想像成一个URL(抓取网页的网址或者说是链接)的优先队列, 由它来决定下一个要抓取的网址是什么, 同时去除重复的网址
下载器(Downloader)
用于下载网页内容, 并将网页内容返回给蜘蛛(Scrapy下载器是建立在twisted这个高效的异步模型上的)
爬虫(Spiders)
爬虫是主要干活的, 用于从特定的网页中提取自己需要的信息, 即所谓的实体(Item)。用户也可以从中提取出链接,让Scrapy继续抓取下一个页面
项目管道(Pipeline)
负责处理爬虫从网页中抽取的实体,主要的功能是持久化实体、验证实体的有效性、清除不需要的信息。当页面被爬虫解析后,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(Downloader Middlewares)
位于Scrapy引擎和下载器之间的框架,主要是处理Scrapy引擎与下载器之间的请求及响应。
爬虫中间件(Spider Middlewares)
介于Scrapy引擎和爬虫之间的框架,主要工作是处理蜘蛛的响应输入和请求输出。
调度中间件(Scheduler Middewares)
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。
通过scrapy -h可以列出基本的命令
scrapy -h
Available commands:
bench Run quick benchmark test
fetch Fetch a URL using the Scrapy downloader
genspider Generate new spider using pre-defined templates
runspider Run a self-contained spider (without creating a project)
settings Get settings values
shell Interactive scraping console
startproject Create new project
version Print Scrapy version
view Open URL in browser, as seen by Scrapy[ more ] More commands available when run from project directory
Use "scrapy
-h" to see more info about a command
(1)scrapy genspider -l 可以列出模板类型, 一般情况有四种,分别是basic, crawl, svfeed, xmlfeed,其中默认使用basic模板, crawl主要用于自动爬取功能
(2)scrapy genspider -t basic test www.baidu.com 根据basic模板创建一个关于baidu的爬虫文件,基本内容为:
# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
class TestSpider(scrapy.Spider):
name = 'test'
allowed_domains = ['www.baidu.com']
start_urls = ['http://www.baidu.com/']
def parse(self, response):
pass
如果使用crwal模板创建,与basic有什么区别呢?我们可以scrapy genspider -t crawltest www.baidu.com创建相关代码:
# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
from scrapy.linkextractors import LinkExtractor
from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule
class Test2Spider(CrawlSpider):
name = 'test2'
allowed_domains = ['www.baidu.com']
start_urls = ['http://www.baidu.com/']
rules = (
Rule(LinkExtractor(allow=r'Items/'), callback='parse_item', follow=True),
# 用于自动爬取连接中带有allow='Items/'的url
#例如如果爬取的页面中存在多个url, 该爬虫会只爬取url中存在有Items/该字段的url
)
def parse_item(self, response):
i = {}
#i['domain_id'] = response.xpath('//input[@id="sid"]/@value').extract()
#i['name'] = response.xpath('//div[@id="name"]').extract()
#i['description'] = response.xpath('//div[@id="description"]').extract()
return i
主要区别在于多了rules的规则
(1)爬虫项目与爬虫的区别,是一个包含的关系,爬虫项目可以包含多个爬虫文件
(2)说明一下startproject 与 genspider的区别,一个用于创建爬虫项目,默认包含创建爬虫文件, 一个用于创建爬虫文件
首先通过cmd使用scrapy startproject test2创建一个项目,在进入该项目中cd test2, 通过scrapy -h 继续获取项目基本命令
Available commands:
bench Run quick benchmark test
check Check spider contracts
crawl Run a spider
edit Edit spider
fetch Fetch a URL using the Scrapy downloader
genspider Generate new spider using pre-defined templates
list List available spiders
parse Parse URL (using its spider) and print the results
runspider Run a self-contained spider (without creating a project)
settings Get settings values
shell Interactive scraping console
startproject Create new project
version Print Scrapy version
view Open URL in browser, as seen by Scrapy
可以发现比之前的多了几个命令
下一篇将通过相关示例对scrapy进行入门