1.框架架构图：
2.各文件功能
scrapy.cfg 项目的配置文件
items.py 定义了Item数据结构，所有Item的定义都可以放在这里
pipelines.py 定义了Item Pipeline的实现
settings.py 定义了项目的全局配置
middlewares.py 定义了spider 中间件和downloader中间件
spiders 每一个爬虫的实现，每一个爬虫对应一个文件
3.创建项目
scrapy startproject 项目名
4.创建爬虫
cd 项目名称
scrapy genspider spider名称 网站域名
创建后会生成一个包含文件名的spider类，其中有三个属性和一个方法
三个属性：
name 每个项目唯一的名字
allow_domains 允许爬取的域名
start_urls 在启动时爬取的URL列表
一个方法：
parse() 默认情况下，被调用 start_urls 里面的链接 构成的请求完成下载执行后，返回的响应就会作为唯一的参数传递给这个函数。这个方法是负责解析返回的响应、提取数据或进一步生成要处理的请求
5.创建Item
Item是保存爬虫的容器，他的使用方法和字典比较类似。
Item需要继承scrapy.Item类且定义类型是scrapy.Field字段。
能获取到的内容有比如有text、author、tags
import scrapy
class spider名Item(scrapy.Item):
text=scrapy.Field()
author=scrapy.Field()
tags=scrapy.Field()
6.解析response
在scrapy.Item类中可以直接对response变量包含的内容进行解析
divclass名.css('.text') 带有此标签的节点
divclass名.css('.text::text') 获取正文内容
divclass名.css('.text').extract() 获取整个列表
divclass名.css('.text::text').extract() 获取整个列表的内容
divclass名.css('.text::text').extract_first() 获取第一个
7.使用Item
对新创建的spider进行改写
import scrapy
from 项目名.item import spider名Item
class spider名Spider(scrapy.Spider):
name = '爬虫名'
allow_domains = ["quotes.toscrape.com"]
start_urls = ["http://quotes.toscrape.com"]
def parse(self,response):
r = response.css('.quote')
for i in r:
item = spider名Item()
item['text']=i.css['.text::text'].extract_first()
item['author']=i.css['.author::text'].extract_first()
item['tags']=i.css('.tags .tag::text').extract_first()
yield item
8.后续request
前面讲了初始页面的抓取，现在讲解之后的页面怎么抓取
class spider名Spider(scrapy.Spider):
name = '爬虫名'
allow_domains = ["quotes.toscrape.com"]
start_urls = ["http://quotes.toscrape.com"]
def parse(self,response):
r = response.css('.quote')
for i in r:
item = spider名Item()
item['text']=i.css['.text::text'].extract_first()
item['author']=i.css['.author::text'].extract_first()
item['tags']=i.css('.tags .tag::text').extract_first()
yield item
next_page=response.css('.pager .next a::attr("href")').extract_first()
url=response.urljoin(next_page)
yield scrapy.Request(url=url,callback=self.parse)
# url是请求链接，callback是回调函数，当指定了回调函数的请求完成之后，获取到响应，引擎将把这个响应作为参数传递给这个回调函数，回调函数将进行解析或生成下一个请求。
9.运行
scrapy crawl spider名
10.保存(不存在数据库，保存本机电脑！)
#保存到JSON文件
scrapy crawl spider名 -o spider名.json # 输入
# 输出
scrapy crawl spider名 -o spider名.jl
scrapy crawl spider名 -o spider名.jsonlines
scrapy crawl spider名 -o spider名.csv
scrapy crawl spider名 -o spider名.pickle
scrapy crawl spider名 -o spider名.xml
scrapy crawl spider名 -o spider名.marshal
scrapy crawl spider名 -o ftp://username:password@.../spider名.xml
11.使用Item Pipeline
如果想存入到数据库或筛选有用的Item，此时需要用到我们自己定义的Item Pipeline
我们一般使用Item Pipeline做如下操作
清理HTML数据
验证爬取数据，检查爬取字段
查重并丢弃重复内容
将爬取结果保存到数据库
在pipelines.py文件中编写
import pymongo
from scrapy.exceptions import DropItem
class TextPipeline(obj):
def __init__(self):
self.limit=50
def process_item(self,item,spider):
if item['text']:
if len(item['text']) > self.limit:
item['text'] = item['text'][0:self.limit].rstrip()+'...'
return item
else:
return DropItem('Missing Text')
class MongoPipeline(obj):
def __init__(self,mongo_uri,mongo_db):
self.mongo_uri=mongo_uri
self.mongo_db=mongo_db
@classmethod
def from_crawler(cls,crawl):
return cls(
mongo_uri=crawler.settings.get('MONGO_URI'),
mongo_db=crawler.settings.get('MONGO_DB')
)
def open_spider(self,spider):
self.client = pymongo.MongoClient(self.mongo_uri)
self.db = self.client[self.mongo_db]
def process_item(self,item,spider):
name = item.__class__.__name__
self.db[name].insert(dict(item))
return item
def close_spider(self,spider):
self.client.close()
在settings.py中编写
ITEM_PIPELINES = {
'项目名.pipelines.TextPipeline':300,
'项目名.pipelines.MongoPipeline':400,
}
MONGO_URI = 'localhost'
MONGO_DB = '项目名'