Python Scrapy爬虫框架学习!半小时掌握它!

Scrapy 是用Python实现一个为爬取网站数据、提取结构性数据而编写的应用框架。

一、Scrapy框架简介

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。 可以应用在包括数据挖掘，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。

二、架构流程图

Python资源共享群：484031800

接下来的图表展现了Scrapy的架构，包括组件及在系统中发生的数据流的概览(绿色箭头所示)。 下面对每个组件都做了简单介绍，并给出了详细内容的链接。数据流如下所描述。

 

 

 

 

1、组件

Scrapy Engine

引擎负责控制数据流在系统中所有组件中流动，并在相应动作发生时触发事件。 详细内容查看下面的数据流(Data Flow)部分。

调度器(Scheduler)

调度器从引擎接受request并将他们入队，以便之后引擎请求他们时提供给引擎。

下载器(Downloader)

下载器负责获取页面数据并提供给引擎，而后提供给spider。

Spiders

Spider是Scrapy用户编写用于分析response并提取item(即获取到的item)或额外跟进的URL的类。 每个spider负责处理一个特定(或一些)网站。 更多内容请看 Spiders 。

Item Pipeline

Item Pipeline负责处理被spider提取出来的item。典型的处理有清理、 验证及持久化(例如存取到数据库中)。 更多内容查看 Item Pipeline 。

下载器中间件(Downloader middlewares)

下载器中间件是在引擎及下载器之间的特定钩子(specific hook)，处理Downloader传递给引擎的response。 其提供了一个简便的机制，通过插入自定义代码来扩展Scrapy功能。更多内容请看 下载器中间件(Downloader Middleware) 。

Spider中间件(Spider middlewares)

Spider中间件是在引擎及Spider之间的特定钩子(specific hook)，处理spider的输入(response)和输出(items及requests)。 其提供了一个简便的机制，通过插入自定义代码来扩展Scrapy功能。更多内容请看 Spider中间件(Middleware) 。

2、数据流(Data flow)

Scrapy中的数据流由执行引擎控制，其过程如下:

引擎打开一个网站(open a domain)，找到处理该网站的Spider并向该spider请求第一个要爬取的URL(s)。

引擎从Spider中获取到第一个要爬取的URL并在调度器(Scheduler)以Request调度。

引擎向调度器请求下一个要爬取的URL。

调度器返回下一个要爬取的URL给引擎，引擎将URL通过下载中间件(请求(request)方向)转发给下载器(Downloader)。

一旦页面下载完毕，下载器生成一个该页面的Response，并将其通过下载中间件(返回(response)方向)发送给引擎。

引擎从下载器中接收到Response并通过Spider中间件(输入方向)发送给Spider处理。

Spider处理Response并返回爬取到的Item及(跟进的)新的Request给引擎。

引擎将(Spider返回的)爬取到的Item给Item Pipeline，将(Spider返回的)Request给调度器。

(从第二步)重复直到调度器中没有更多地request，引擎关闭该网站。

3、事件驱动网络(Event-driven networking)

Scrapy基于事件驱动网络框架 Twisted 编写。因此，Scrapy基于并发性考虑由非阻塞(即异步)的实现。

关于异步编程及Twisted更多的内容请查看下列链接:

三、4步制作爬虫

新建项目（scrapy startproject xxx）:新建一个新的爬虫项目

明确目标（编写items.py）:明确你想要抓取的目标

制作爬虫（spiders/xxsp der.py）:制作爬虫开始爬取网页

存储内容（pipelines.py）:设计管道存储爬取内容

四、安装框架

这里我们使用 conda 来进行安装：

conda install scrapy

或者使用 pip 进行安装：

pip install scrapy

查看安装：

 spider scrapy -h
 Scrapy 1.4.0 - no active project
 
Usage:
 scrapy  [options] [args]
 
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.创建项目

 spider scrapy startproject SF
 New Scrapy project 'SF', using template directory '/Users/kaiyiwang/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/scrapy/templates/project', created in:
 /Users/kaiyiwang/Code/python/spider/SF
 
You can start your first spider with:
 cd SF
 scrapy genspider example example.com
 spider

使用 tree 命令可以查看项目结构：

 SF tree
 .
 ├── SF
 │ ├── __init__.py
 │ ├── items.py
 │ ├── middlewares.py
 │ ├── pipelines.py
 │ ├── settings.py
 │ └── spiders
 │ └── __init__.py
 └── scrapy.cfg

 

 

 

 

 

2.在spiders 目录下创建模板

 spiders scrapy genspider sf "https://segmentfault.com"
 Created spider 'sf' using template 'basic' in module:
 SF.spiders.sf
 spiders

这样，就生成了一个项目文件 sf.py

# -*- coding: utf-8 -*-
 import scrapy
 from SF.items import SfItem 
 class SfSpider(scrapy.Spider):
 name = 'sf'
 allowed_domains = ['https://segmentfault.com']
 start_urls = ['https://segmentfault.com/']
 
def parse(self, response):
 # print response.body
 # pass
 node_list = response.xpath("//h2[@class='title']")
 
 # 用来存储所有的item字段的
 # items = []
 for node in node_list:
 # 创建item字段对象，用来存储信息
 item = SfItem()
 # .extract() 将xpath对象转换为 Unicode字符串
 title = node.xpath("./a/text()").extract()
 
 item['title'] = title[0]
 
 # 返回抓取到的item数据，给管道文件处理，同时还回来继续执行后边的代码
 yield.item
 #return item
 #return scrapy.Request(url)
 #items.append(item) 

命令：

# 测试爬虫是否正常, sf为爬虫的名称

scrapy check sf

s

# 运行爬虫

scrapy crawl sf

3.item pipeline

当 item 在Spider中被收集之后，它将会被传递到 item Pipeline, 这些 item Pipeline 组件按定义的顺序处理 item.

每个 Item Pipeline 都是实现了简单方法的Python 类，比如决定此Item是丢弃或存储，以下是 item pipeline 的一些典型应用：

验证爬取得数据（检查item包含某些字段，比如说name字段）

查重（并丢弃）

将爬取结果保存到文件或者数据库总（数据持久化）

编写 item pipeline

编写 item pipeline 很简单，item pipeline 组件是一个独立的Python类，其中 process_item()方法必须实现。

 from scrapy.exceptions import DropItem
 
class PricePipeline(object):
 
 vat_factor = 1.15
 
 def process_item(self, item, spider):
 if item['price']:
 if item['price_excludes_vat']:
 item['price'] = item['price'] * self.vat_factor
 return item
 else:
 raise DropItem("Missing price in %s" % item)

4.选择器(Selectors)

当抓取网页时，你做的最常见的任务是从HTML源码中提取数据。

Selector 有四个基本的方法，最常用的还是Xpath

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。

extract(): 序列化该节点为Unicode字符串并返回list

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，语法同 BeautifulSoup4

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

Scrapy提取数据有自己的一套机制。它们被称作选择器(seletors)，因为他们通过特定的 XPath 或者 CSS 表达式来“选择” HTML文件中的某个部分。

XPath 是一门用来在XML文件中选择节点的语言，也可以用在HTML上。 CSS 是一门将HTML文档样式化的语言。选择器由它定义，并与特定的HTML元素的样式相关连。

Scrapy选择器构建于 lxml 库之上，这意味着它们在速度和解析准确性上非常相似。

XPath表达式的例子：

 /html/head/title: 选择文档中标签内的