scrapy开始初始下载

day11 ~ scrapy初识

1.scrapy安装与环境依赖

# 1.在安装scrapy前需要安装好相应的依赖库, 再安装scrapy, 具体安装步骤如下:
    (1).安装lxml库: pip install lxml
    (2).安装wheel: pip install wheel
    (3).安装twisted: pip install twisted文件路径
    	(twisted需下载后本地安装,下载地址:http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#twisted)
    	(版本选择如下图,版本后面有解释,请根据自己实际选择)
    (4).安装pywin32: pip install pywin32
    	(注意:以上安装步骤一定要确保每一步安装都成功,没有报错信息,如有报错自行百度解决)
    (5).安装scrapy: pip install scrapy
    	(注意:以上安装步骤一定要确保每一步安装都成功,没有报错信息,如有报错自行百度解决)
    (6).成功验证:在cmd命令行输入scrapy,显示Scrapy1.6.0-no active project,证明安装成功 

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2.创建项目

1.手动创建一个目录test
2.在test文件夹下创建爬虫项目为spiderpro: scrapy startproject spiderpro
3.进入项目文件夹: cd spiderpro
4.创建爬虫文件: scrapy genspider 爬虫名 域名

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3.项目目录介绍

spiderpro
　　spiderpro # 项目目录
　　　　__init__
　　　　spiders:爬虫文件目录
　　　　　　__init__
　　　　　　tests.py:爬虫文件
　　　　items.py:定义爬取数据持久化的数据结构
　　　　middlewares.py:定义中间件
　　　　pipelines.py:管道,持久化存储相关
　　　　settings.py:配置文件
　　venv:虚拟环境目录
　 scrapy.cfg: scrapy项目配置文件

说明:
　　(1).spiders:其内包含一个个Spider的实现, 每个Spider是一个单独的文件
　　(2).items.py:它定义了Item数据结构, 爬取到的数据存储为哪些字段
　　(3).pipelines.py:它定义Item Pipeline的实现
　　(4).settings.py:项目的全局配置
　　(5).middlewares.py:定义中间件, 包括爬虫中间件和下载中间件
　　(6).scrapy.cfg:它是scrapy项目的配置文件, 其内定义了项目的配置路径, 部署相关的信息等

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4.scrapy框架介绍: 5大核心组件与数据流向

(1).架构:

　　Scrapy Engine: 这是引擎，负责Spiders、ItemPipeline、Downloader、Scheduler中间的通讯，信号、数据传递等等!

　　Scheduler(调度器): 它负责接受引擎发送过来的requests请求，并按照一定的方式进行整理排列，入队、并等待Scrapy Engine(引擎)来请求时，交给引擎。

　　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Spiders来处理，

　　Spiders：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)，

　　Item Pipeline：它负责处理Spiders中获取到的Item，并进行处理，比如去重，持久化存储（存数据库，写入文件，总之就是保存数据用的）

　　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

　　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Spiders中间‘通信‘的功能组件（比如进入Spiders的Responses;和从Spiders出去的Requests）

(2).工作流:

　　1.spider将请求发送给引擎, 引擎将request发送给调度器进行请求调度

　　2.调度器把接下来要请求的request发送给引擎, 引擎传递给下载器, 中间会途径下载中间件

　　3.下载携带request访问服务器, 并将爬取内容response返回给引擎, 引擎将response返回给spider

　　4.spider将response传递给自己的parse进行数据解析处理及构建item一系列的工作, 最后将item返回给引擎, 引擎传递个pipeline

　　5.pipe获取到item后进行数据持久化

　　6.以上过程不断循环直至爬虫程序终止

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5.使用scrapy框架爬取糗百

# 需求: 爬取糗事百科热门板块,每一条的标题,好笑,评论条数及作者信息,解析爬取的信息数据,定制item数据存储结构,最终将数据存储于MongoDB数据库中.

# 创建项目:
scrapy startproject qsbk # 创建项目
cd qsbk # 切换到项目目录
scrapy genspider qsbk_hot www.qiushibaike.com # 创建爬虫文件, qsbk_hot为爬虫名, www...com为爬取范围

# item文件定义数据存储的字段:
import scrapy
class QsbkItem(scrapy.Item):
    title = scrapy.Field()  # 标题
    lau = scrapy.Field()  # 好笑数
    comment = scrapy.Field()  # 评论数
    auth = scrapy.Field()  # 作者

# spider文件中定义解析数据的方法
class QsbkHotSpider(scrapy.Spider):
	name ='qsbk_hot'
	# allowed_domains = ['www.qiushibaike.com'] # 无用, 可注释掉
	start_urls =['http://www.qiushibaike.com/']

	# 思路:一条热点数据在前端中对应一个li标签, 将一页中的所有li标签取出, 再进一步操作
	def parse(self, response):

		li_list = response.selector.xpath('//div[@class="recommend-article"]/ul/li')

		# 循环li标签组成的列表, 先实例化item, 再取需要的字段, 并该item对象的相应属性赋值
		for li in li_list:

			# 实例化item对象
			item =QsbkItem()

			# 解析获取title(标题), lau(好笑数), comment(评论数), auth(作者)等信息
			title = li.xpath('./div[@class="recmd-right"]/a/text()').extract_first()
			lau = li.xpath('./div[@class="recmd-right"]/div[@class="recmd-detail clearfix"]/div/span[1]/text()').extract_first()
			comment = li.xpath('./div[@class="recmd-right"]/div[@class="recmd-detail clearfix"]/div/span[4]/text()').extract_first()
			auth = li.xpath('./div[@class="recmd-right"]/div[@class="recmd-detail clearfix"]/a/span/text()').extract_first()

			# 因为部分热点数据还没有评论和好笑数, 所以需对数据进行处理
			if not lau:
				lau =None
			if not comment:
				comment =None

			# 将字段的值存储在item的属性中
            item["title"]= title
            item["lau"]= lau
            item["comment"]= comment
            item["auth"]= auth

			# 返回item, 框架会自动将item传送至pipeline中的指定类
			yield item

# 在pipeline中定义管道类进行数据的存储
import pymongo

classQsbkPipeline(object):
　　# 连接MongoDB数据库
	conn = pymongo.MongoClient("localhost", 27017)
	db = conn.qiubai
	table = db.qb_hot

　　def process_item(self, item, spider):
　　　　# 向数据库中出入数据
　　　　self.table.insert(dict(item))

　　　　# 此处return item是为了下一个管道类能够接收到item进行存储
　　　　return item

　　def close_spider(self):
　　　　# 关闭数据库连接
　　　　self.conn.close()

# 此示例中配置文件中的配置的项, 注意是不是全部的配置, 是针对该项目增加或修改的配置项

# 忽略robots协议
ROBOTSTXT_OBEY =False

# UA伪装
USER_AGENT = 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/76.0.3809.87 Safari/537.36'

# 管道类的注册配置
ITEM_PIPELINES ={
'qsbk.pipelines.QsbkPipeline':300,
}

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6.scrapy爬取校花网人名与图片下载链接

# 需求: 爬取校花网大学校花的默认的第一页的所有图片src和人名, 并通过管道存入mongodb数据库

# 创建项目:
scrapy startproject xiaohuaspider # 创建项目
cd xiaohuaspider # 切换到项目目录
scrapy genspider hua www.baidu.com # 创建爬虫文件, hua为爬虫名, www.baidu.com为爬取范围

# 创建item类, 用于存储解析出的数据
import scrapy
class XiaohuaspiderItem(scrapy.Item):
    name = scrapy.Field()
    src = scrapy.Field()

# spider中定义爬取的行为与解析数据的操作
import scrapy
from ..items import XiaohuaspiderItem


class HuaSpider(scrapy.Spider):
    name = 'hua'
    # allowed_domains = ['www.baidu.com']
    start_urls = ['http://www.xiaohuar.com/hua/']

    def parse(self, response):
        div_list = response.xpath('//div[@class="img"]')
        for div in div_list:
            item = XiaohuaspiderItem()
            name = div.xpath('.//span/text()').extract_first()
            src = div.xpath('./a/img/@src').extract_first()
            item["name"] = name
            item["src"] = src
            yield item

# itemPipeline编码, 持久化数据到本地
import pymongo

class XiaohuaspiderPipeline(object):
    conn = pymongo.MongoClient('localhost', 27017)
    db = conn.xiaohua
    table = db.hua
    def process_item(self, item, spider):
        self.table.insert(dict(item))
        return item
    def close_spider(self, spider):
        self.conn.close()

# 配置项:
# UA伪装:
USER_AGENT = 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/76.0.3809.87 Safari/537.36'

# 忽略robots协议:
ROBOTSTXT_OBEY = False

# 开启管道类
ITEM_PIPELINES = {
   'xiaohuaspider.pipelines.XiaohuaspiderPipeline': 300,
}