【爬虫】3.Scrapy框架以及Request/Response

scrapy框架

组件	描述	类型
Scrapy Engine	引擎，负责Spider、ItemPipeline、Downloader、Scheduler中间的通讯，信号、数据传递等	内部组件
Scheduler	调度器:，它负责接受引擎发送过来的Request请求，并按照一定的方式进行整理排列，入队，当引擎需要时，交还给引擎。	内部组件
Downloader	下载器：负责下载Scrapy Engine(引擎)发送的所有Requests请求，并将其获取到的Responses交还给Scrapy Engine(引擎)，由引擎交给Spider来处理	内部组件
Spider	爬虫：它负责处理所有Responses,从中分析提取数据，获取Item字段需要的数据，并将需要跟进的URL提交给引擎，再次进入Scheduler(调度器)，	用户实现
Item Pipeline	管道：它负责处理Spider中获取到的Item，并进行进行后期处理（详细分析、过滤、存储等）的地方.	可选组件
Downloader Middlewares	下载中间件：你可以当作是一个可以自定义扩展下载功能的组件，负责对resquest和response对象处理。	可选组件
Spider Middlewares	Spider中间件：你可以理解为是一个可以自定扩展和操作引擎和Spider中间通信的功能组件（比如进入Spider的Responses;和从Spider出去的Requests ）	可选组件

流程：

• 当SPIDER要爬取某URL地址的页面时，需使用该URL构造一 个Request对象，提交给ENGINE。
• Request对象随后进入SCHEDULER按某种算法进行排队，之 后的某个时刻SCHEDULER将其出队，送往DOWNLOADER。
• DOWNLOADER根据Request对象中的URL地址发送一次HTTP 请求到网站服务器，之后用服务器返回的HTTP响应构造出一个 Response对象，其中包含页面的HTML文本。
• Response对象最终会被递送给SPIDER的页面解析函数（构造 Request对象时指定）进行处理，页面解析函数从页面中提取数据，封装成Item后提交给ENGINE，Item之后被送往ITEM PIPELINES进行处理，最终可能由EXPORTER以某种数据格式写入文件（csv，json）；另一方面，页面解析函数还从页面中提取链接（URL），构造出新的Request对象提交给ENGINE。

Resquest/Response对象

Resquest

Request对象用来描述一个HTTP请求，下面是其构造器方法的参数列表：

Request(url[,callback,method='GET',headers,body,cookies,meta,encoding='utf8',priority=0,dont_filter=False,errback])

参数	描述
url（必须）	请求页面的url地址，bytes或str类型， 如’http://www.python.org/doc’。
callback	页面解析函数，Callable类型，Request对象请求的页面下载完成后，由该参数指定的页面解析函数被调用。如果未传递该参数，默认调用Spider的parse方法
method	HTTP请求的方法，默认为’GET’
headers	HTTP请求的头部字典，dict类型，例如{‘Accept’: ‘text/html’,‘User-Agent’:Mozilla/5.0’}。如果其中某项的值为None，就表示不发送该项HTTP头部，例如{‘Cookie’: None}，禁止发送Cookie
body	HTTP请求的正文，bytes或str类型
cookies	Cookie信息字典，dict类型，例如{‘currency’:‘USD’, ‘country’:‘UY’}。
meta	Request的元数据字典，dict类型，用于给框架中其他组件传递信息，比如中间件Item Pipeline。其他组件可以使用Request对象的meta属性访问该元数据字典（request.meta），也用于给响应处理函数传递信息，详见Response的meta属性
encoding	url和body参数的编码默认为’utf-8’。如果传入的url或 body参数是str类型，就使用该参数进行编码。
priority	请求的优先级默认值为0，优先级高的请求优先下载。
dont_filter	默认情况下（dont_filter=False），对同一个url地址多次提交下载请求，后面的请求会被去重过滤器过滤（避免重复下载）。如果将该参数置为True，可以使请求避免被过滤，强制下载。例如，在多次爬取一个内容随时间而变化的页面时（每次使用相同的url），可以将该参数置为True。
errback	请求出现异常或者出现HTTP错误时（如404页面不存在）的回调函数。

Response

Response对象用来描述一个HTTP响应，Response只是一个基类，根据响应内容的不同有TextResponse，HtmlResponse，XmlResponse，我们通常爬取的网页，其内容是HTML文本，创建的便是HtmlResponse对象，HtmlResponse对象有很多属性，但最常用的是以下的3个方法：

• xpath(query)
• css(query)
• urljoin(url)
  前两个方法用于提取数据，后一个方法用于构造绝对url。

spider开发流程

Scrapy框架提出以下问题让用户在Spider子类中作答：
●　爬虫从哪个或哪些页面开始爬取？
●　对于一个已下载的页面，提取其中的哪些数据？
●　爬取完当前页面后，接下来爬取哪个或哪些页面？
上面问题的答案包含了一个爬虫最重要的逻辑，回答了这些问题，一个爬虫也就开发出来了。
以上一节的代码为例：

import scrapy


class BooksSpider(scrapy.Spider):
    # 定义唯一标识
    name = "books"
    # 爬虫爬取起点网页
    start_urls = [
        'http://books.toscrape.com/',
    ]

    def parse(self, response):
        #	提取数据
        #	每一本书的信息在
中
        #	css()方法找到所有这样的article元素，并依次迭代
        for book in response.css('article.product_pod'):
            #   选择器可以通过命令行工具就行调试
            #	书名信息在article>h3>a元素的title属性里
            #	例 如:A Light in the...
            #	书价信息在
的TEXT中。
            #	例如:
￡51.77
            yield {
                # xpath 语法 @ATTR 为选中为名ATTR的属性节点
                'name': book.xpath('h3/a/@title').get(),
                'price': book.css('p.price_color::text').get(),
            }
        # 检查分页
        # 提取下一页的链接
        #例如:
next
        next_url = response.css('ul.pager li.next a::attr(href)').extract_first()
        if next_url:
            next_url = response.urljoin(next_url)
            # 构造新的 Request 对象
            yield scrapy.Request(next_url, callback=self.parse)

实现一个爬虫的主要步骤有4个。

• 继承scrapy.Spider。
• 为Spider取名。
• 设定起始爬取点。
• 实现页面解析函数

继承scrapy.Spider

import scrapy
class BooksSpider(scrapy.Spider):
	...

为Spider取名

name = "books"

一个scrapy项目中可以有多个Spider，类属性name就是每一个Spider的唯一标识。在scrapy crawl命令中就使用了该标志，表示启动哪一个Spider。

设置爬虫起点

start_urls = ['http://books.toscrape.com/',]

这是一个列表，可以放置所有起始网页。scrapy会调用Spider的start_requests方法，实现对起始网页的下载请求。我们也可以重构该方法。

def start_requests(self):
	yield scrapy.Request('http://books.toscrape.com/',
						  callback=self.parse_book,
						  headers={'UserAgent':	'Mozilla/5.0'},
						  dont_filter=True)

解析界面

页面解析函数也就是构造Request对象时通过callback参数指定的回调函数（或默认的parse方法）。页面解析函数是实现Spider中最核心的部分，它需要完成以下两项工作：
●　使用选择器提取页面中的数据，将数据封装后（Item或字典） 提交给Scrapy引擎。
●　使用选择器或LinkExtractor提取页面中的链接，用其构造新的 Request对象并提交给Scrapy引擎（下载链接页面）。
一个页面中可能包含多项数据以及多个链接，因此页面解析函数被要求返回一个可迭代对象（通常被实现成一个生成器函数），每次迭代返回一项数据（Item或字典）或一个Request对象。

简单利用，刷CSDN博客阅读量

需求很简单，抓取博客的链接。起始界面为https://blog.csdn.net/fxflyflyfly

import scrapy


class BooksSpider(scrapy.Spider):
    name = "csdn"
    start_urls = ['https://blog.csdn.net/fxflyflyfly/article/list/1?',
                  'https://blog.csdn.net/fxflyflyfly/article/list/2?']

    def parse(self, response):
        for book in response.css('div.article-item-box'):
            yield {
                'name':book.xpath('//a/text()').get(),
                'type':book.css('span.article-type::text').get(),
                'list':book.css('h4 a::attr(href)').get(),
            }

因为目前的博客数量不多，不用分页处理，直接设置两个起始网页，抓取博客标题，类型和url。运行上述代码，并将数据保存（出现了中文乱码的问题，暂时还没有解决）。之后处理

接下来就是利用这些链接刷博客量。

import webbrowser as web
import os
import time

url = []
with open('C:/Users/fx/example/example/spiders/csdn.csv', encoding='utf-8') as lines:
    next(lines)
    for line in lines:
        url.append(line.split(',')[-1].strip())

for j in range(10):
    for i in url:
        web.open(i, 0, autoraise=False)
        time.sleep(2)
        os.system('taskkill /F /IM MicrosoftEdgeCP.exe')
    time.sleep(30)

上述通过打开电脑默认浏览器浏览指定url，通过直接杀死进程的方式关闭网页。