python scrapy框架学习

Scrapy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。Scrapy用途广泛，可以用于数据挖掘、监测和自动化测试。

Scrapy主要包括了以下组件：

• 引擎(Scrapy): 用来处理整个系统的数据流处理, 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。

Scrapy运行流程大概如下：

1. 首先，引擎从调度器中取出一个链接(URL)用于接下来的抓取
2. 引擎把URL封装成一个请求(Request)传给下载器，下载器把资源下载下来，并封装成应答包(Response)
3. 然后，爬虫解析Response
4. 若是解析出实体（Item）,则交给实体管道进行进一步的处理。
5. 若是解析出的是链接（URL）,则把URL交给Scheduler等待抓取

 1 from scrapy.spider import Spider
 2 from scrapy.selector import Selector
 3 from tutorial.items import DmozItem 
 4 
 5 
 6 class DmozSpider(Spider):
 7     name = "dmoz"
 8     allowed_domains = ["dmoz.org"]
 9     start_urls = [
10         "http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Books/",
11         "http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Resources/",
12     ]
13 
14     def parse(self, response):
15         sel = Selector(response)
16         sites = sel.xpath('//ul[@class="directory-url"]/li')
17         items = []
18 
19         for site in sites:
20             item = DmozItem()
21             item['name'] = site.xpath('a/text()').extract()
22             item['url'] = site.xpath('a/@href').extract()
23             item['description'] = site.xpath('text()').re('-\s[^\n]*\\r')
24             items.append(item)
25         return items

为JSON文件编写一个items

from scrapy.exceptions import DropItem

class TutorialPipeline(object):

    # put all words in lowercase
    words_to_filter = ['politics', 'religion']

    def process_item(self, item, spider):
        for word in self.words_to_filter:
            if word in unicode(item['description']).lower():
                raise DropItem("Contains forbidden word: %s" % word)
        else:
            return item

Spider主程序

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
"""
一个简单的Python 爬虫, 用于抓取豆瓣电影Top前250的电影的名称描述等

"""

from scrapy.contrib.spiders import CrawlSpider, Rule
from scrapy.selector import Selector
from douban.items import DoubanItem
from scrapy.contrib.linkextractors.sgml import SgmlLinkExtractor

class DoubanSpider(CrawlSpider) :

    name = "douban" 
    allowed_domains = ["movie.douban.com"]
    start_urls = ["http://movie.douban.com/top250"]
    rules = (
        #将所有符合正则表达式的url加入到抓取列表中
        Rule(SgmlLinkExtractor(allow = (r'http://movie\.douban\.com/top250\?start=\d+&filter=&type=',))),
        #将所有符合正则表达式的url请求后下载网页代码, 形成response后调用自定义回调函数
        Rule(SgmlLinkExtractor(allow = (r'http://movie\.douban\.com/subject/\d+', )), callback = 'parse_page', follow = True),
        )

    def parse_page(self, response) :
        sel = Selector(response)
        item = DoubanItem()
        item['name'] = sel.xpath('//h1/span[@property="v:itemreviewed"]/text()').extract()
        item['description'] = sel.xpath('//div/span[@property="v:summary"]/text()').extract()
        item['url'] = response.url
        return item

还需要解决的问题

• 头部伪装
• 表单提交
• 编码转换

转载于:https://www.cnblogs.com/fjl-vxee/p/6749915.html