爬虫笔记(四)——Scrapy爬虫框架

写在前面

  因为最近在中国大学MOOC网上学习嵩天老师(北京理工大学)的爬虫课程，所以为了方便自己以后编程时查找相关内容，也为了方便各位小伙伴们学习，整理这篇关于爬虫中Scrapy框架的基本知识点。本篇涉及图的地方，我会截取课程内容的截图(因为我实在是懒得画图了)，涉及表的地方我会重新制作，一是为了美观，二是为了加深印象，因为函数和方法太多不常用的话就会遗忘。好了。话不多说，开干！

一、Scrapy爬虫框架

1.Scrapy爬虫框架介绍

(1)Scrapy的安装

Win+R输入cmd进入command命令行模式输入如下代码

pip install scrapy

(2)Scrapy安装测试

命令行键入

scrapy -h

(3)Scrapy爬虫框架结构(5+2)

其中包含三条主要的数据流：
a:Spiders->Engine->Scheduler
b:Scheduler->Engine->Downloader->Engine->Spiders
c:Spiders->Engine->Scheduler(Item pipelines)

2.Scrapy爬虫框架解析

使用	模块	功能
不需要用户修改	Engine	框架核心，控制所有模块之间的数据流；根据条件触发事件
不需要用户修改	Downloader	根据请求下载网页
不需要用户修改	Scheduler	对所有爬取请求进行调度管理
需要用户修改	Downloader Middleware	实施Engine、Scheduer和Downloader之间进行用户可配置的控制：修改、丢弃、新增请求或响应
需要用户修改	Spider	解析Downloader返回的响应（Response）产生爬取项，产生额外的爬取请求
需要用户修改	Item Piplines	以流水线方式处理Spider产生的爬取项操作包括：清理，检验，查重，存储数据
需要用户修改	Spider Middleware	对请求和爬取项再处理

3.Requests库和Scrapy框架的比较

(1)相同点

(2)不同点

Requests	Scrapy
页面级爬虫	网站级爬虫
功能库	框架
并发性考虑不足，性能较差	并发性好，性能较高
重点在于页面下载	重点在于爬虫结构
定制灵活	一般定制灵活，深度定制困难
上手十分简单	入门稍难

(3)如何选用

4.Scrapy爬虫常用命令

(1)Scrapy命令行格式

(2)常用命令

命令	说明	格式
startproject	创建一个新工程	scrapy startproject[dir]
genspider	创建一个爬虫	scrapy genspider [options]
settings	获得爬虫配置信息	scrapy settings [options]
crawl	运行一个爬虫	scrapy crawl
list	列出工程中所有爬虫	scrapy list
shell	启动URL调试命令行	scrapy shell [url]

(3)Scrapy爬虫的命令行逻辑

二、Scrapy爬虫基本使用

1.简单实例

步骤

(1)建立一个Scrapy爬虫工程：scrapy startproject python123demo

(2)在工程中产生一个Scrapy爬虫：scrapy genspider demo python123.io

(3)配置产生的spider爬虫demp.py

简化版

import scrapy
 
class DemoSpider(scrapy.Spider):
    name = 'demo'
    #allowed_domains = ['python123.io']
    start_urls = ['http://python123.io/ws/demo.html']
 
    def parse(self, response):
        fname = response.url.split('/')[-1]
        with open(fname, 'wb') as f:
            f.write(response.body)
        self.log("Save file %s." % fname)

完整版

import scrapy
 
class DemoSpider(scrapy.Spider):
    name = 'demo'
 
    def start_requests(self):
        urls = [
            'http://python123.io/ws/demo.html'
        ]
        for url in urls:
            yield scrapy.Request(url=url, callback=self.parse)
 
    def parse(self, response):
        fname = response.url.split('/')[-1]
        with open(fname, 'wb') as f:
            f.write(response.body)
        self.log("Save file %s." % fname)

(4)运行爬虫:scrapy crawl demo

2.yield关键字

(1)生成器实例：求一组数的平方值

(2)为什么要有生成器

3.基本使用

(1)使用步骤

a.创建一个工程和Spider模板
b.编写Spider
c.编写Item Pipleline
d.优化配置策略

(2)涉及到的三个类

a.Request类

class scrapy.http.Request(): 表示一个http请求，由Spider生成，由Downloader执行

属性或方法	说明
.url	Request对应的请求的URL地址
.method	对应的请求方法，‘GET’，‘POST’等
.headers	字典类型风格的请求头
.body	请求内容主体，字符串风格
.meta	用户添加的扩展信息，在Scrapy内部模块间传递信息使用
.copy()	复制该请求

b.Response类

class. scrapy.http.Response():表示一个http响应。由Downloader生成，由Spider处理

属性或方法	说明
.url	Response对应的URL地址
.status	HTTP状态码，默认是200
.headers	Response对应的头信息
.body	Response 对应的内容信息，字符串类型
.flags	一组标记
.request	产生Response类型对应的Request对象
.copy()	复制该响应

c.Item类

class scrapy.item.Item(): Item对象表示一个从HTML中提取的信息内容，由Spider生成，由Item Pipeline处理。类似字典类型，可以按照字典类型操作

(3)信息提取方法

a.Beautiful Soup
b.lxml
c.re
d.XPath Selector
e.CSS Selector

三、课程实例

  这部分的课程实例我在昨天的博客中已经写过了，有需要的小伙伴可以参考。

  股票数据Scrapy爬虫: https://blog.csdn.net/weixin_44578172/article/details/109521481

  本篇完，如有错误欢迎指出~

引用源自

中国大学MOOC Python网络爬虫与信息提取
https://www.icourse163.org/course/BIT-1001870001
CSDN博客
https://blog.csdn.net/songhui1024/article/details/84575575