开启Scrapy爬虫之路

摘要

七夜大佬的《python爬虫开发与项目实战》，买了好多年了，学习了好多东西，基本上爬虫都是在这里面学的，后期的scrapy框架爬虫一直不得门而入，前段时间补了下面向对象的知识，今天突然顿悟了！写个笔记记录下学习过程

1.scrapy安装

# -i参数后跟清华镜像源，加速下载，其他pip的包也可这么操作
pip install Scrapy -ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

测试如下图表示安装成功

其他参考方法：win7安装scrapy

2.相关命令介绍

scrapy命令分为

• 全局命令：全局命令就是在哪都能用；
• 项目命令：项目命令就是只能依托你的项目；

2.1全局命令

全局命令就是上图安装测试时主动跳出来的那些命令

startproject、genspider、settings、runspider、shell、fetch、view、version

比较常用的有三个：

scrapy startproject project_name # 创建项目
scrapy crawl spider_name # 运行名为spider_name的爬虫项目
# 调试网址为https://blog.csdn.net/qq_35866846的网站
scrapy shell "https://blog.csdn.net/qq_35866846"

全局命令就是不依托项目存在的，也就是不关你有木有项目都能运行，
比如：startproject它就是创建项目的命令，肯定是没有项目也能运行；

详细用法说明：

• startproject

  # 使用频次最高，用于项目创建，eg:创建一个名为：cnblogSpider的项目
  scrapy strartproject cnblogSpider
  

• genspider

  # 用于创建爬虫模板，example是spider名称,生成文件在spiders下面，也是后面写爬虫的地方
  # 注意spider名称不能和项目相同
  scrapy genspider example example.com
  

  

  详情请参考scrapy命令：scrapy genspider详解

• settings

  # 查看scray参数设置
  scrapy settings --get DOWNLOAD_DELAY # 查看爬虫的下载延迟
  scrapy settings --get BOT_NAME # 爬虫的名字
  

• runspider
  运行蜘蛛除了使用前面所说的scrapy crawl XX之外，我们还能用：runspider；
  crawl是基于项目运行，runspide是基于文件运行，
  也就是说你按照scrapy的蜘蛛格式编写了一个py文件，如果不想创建项目，就可以使用runspider，eg:编写了一个：test.py的蜘蛛，你要直接运行就是：

  scrapy runspider test.py
  

• shell

  # 这个命令比较重要，主要是调试用，里面还有很多细节的命令
  # 最简单常用的的就是调试，查看我们的选择器到底有木有正确选中某个元素
  
  scrapy shell "https://www.cnblogs.com/qiyeboy/default.html?page=1"
  
  # 然后我们可以直接执行response命令，
  #比如我们要测试我们获取标题的选择器正不正确：
  
  response.css("title").extract_first()
  
  # 以及测试xpath路径选择是否正确
  response.xpath("//*[@id='mainContent']/div/div/div[2]/a/span").extract()
  

  
  

• fetch
  这个命令其实也可以归结为调试命令的范畴！它的功效就是模拟我们的蜘蛛下载页面，也就是说用这个命令下载的页面就是我们蜘蛛运行时下载的页面，这样的好处就是能准确诊断出，我们的到的html结构到底是不是我们所看到的，然后能及时调整我们编写爬虫的策略！举个栗子，淘宝详情页，我们一般看得到，但你如果按常规的方法却爬不到，为神马？因为它使用了异步传输！因此但你发现获取不到内容的时候，你就要有所警觉，感觉用fetch命令来吧它的html代码拿下来看看，到底有木有我们想要的那个标签节点，如果木有的话，你就要明白我们需要使用js渲染之类的技术！用法很简单：

  scrapy fetch http://www.scrapyd.cn
  

  就这样，如果你要把它下载的页面保存到一个html文件中进行分析，我们可以使用window或者linux的输出命令，这里演示window下如下如何把下载的页面保存：

  scrapy fetch http://www.scrapyd.cn >d:/3.html
  

  
  可以看到，经过这个命令，scrapy下载的html文件已经被存储，接下来你就全文找找，看有木有那个节点，木有的话，毫无悬念，使用了异步加载！

• view

# 和fetch类似都是查看spider看到的是否和你看到的一致，便于排错
scrapy view https://blog.csdn.net/qq_35866846

• version

# 查看scrapy版本
scrapy version

2.2项目命令

项目命令比较简单，感觉没什么好说的,我也没怎么详细测试，
直接参考这篇【scrapy 命令行：scrpay项目命令】

3.scrapy框架介绍

Scrapy 是一个用python写的Crawler Framework,简单轻巧，并且十分方便，使用Twisted这个一部网络库来处理网络通信，架构清晰，并包含了各种中间件接口，可以灵活地完成各种需求，整体架构组成如下图

• Scrapy引擎(Engine): 引擎负责控制数据流在系统的所有组件中流动，并在相应动作发生时触发事件；
• 调度器(Scheduler): 调度器从引擎接收request 并将他们入队，以便之后引擎请求request时提供引擎；
• 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；
• Spider: 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
• 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（例如存储到数据库中）；
• 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。其提供了一个简单的机制，通过插入自定义代码来扩展Scrapy功能；
• Spider中间件（Spider middlwares）: 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request）其中提供了一个简便的机制，通过插入自定义代码来实现Scrapy功能。

4.Scrapy中数据流的流转

1. 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

2. 引擎从Spider中获取第一个要爬取的URL并通过调度器（Schedule）以Request进行调度

3. 引擎向调度器请求下一个要爬取的URL

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

5. 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

6. 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

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

8. 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

9. （从第二步）重复直到调度器中没有更多的Request，引擎关闭网站

5.第一个scrapy爬虫

七夜大佬《》的案例项目，由于书买的比较早，里面用的还是python2
自己动手在python3的环境下实现一下

5.1创建项目

# 创建一个名为cnblogSpider 的Scrapy项目
scrapy startproject cnblogSpider

创建好项目之后，直接使用pycharm打开，继续工作即可
结构性文件自动生成，把框架填充起来即可

• scrapy.cfg: 项目部署文件
• cnblogSpider/ ： 给项目的python模块，之后可以在此加入代码
• cnblogSpider/items.py:项目中的Item文件
• cnblogSpider/pipelines.py:项目中的Pipelines文件
• cnblogSpider/settings.py:项目的配置文件
• cnblogSpider/spiders/:放置Spider代码的目录

5.2创建爬虫模块

from ..items import CnblogspiderItem
class CnblogsSpider(scrapy.Spider):
    name = "cnblogs"  # 爬虫的名称
    allowed_domains = ["cnblogs.com"]  # 允许的域名
    start_urls = [
        "https://www.cnblogs.com/qiyeboy/default.html?page=1"
    ]

    def parse(self, response):
        # 实现网页解析
        # 首先抽取所有文章
        papers = response.xpath("//*[@class='day']")
        # 从每篇文章中抽取数据
        for paper in papers:
            url = paper.xpath(".//*[@class='postTitle']/a/@href").extract()[0]
            title = paper.xpath(".//*[@class='postTitle']/a/span/text()").extract()[0]
            time = paper.xpath(".//*[@class='dayTitle']/a/text()").extract()[0]
            content = paper.xpath(".//*[@class='postCon']/div/text()").extract()[0]
            # print(url, title, time, content)
            item = CnblogspiderItem(url=url, title=title, time=time, content=content)
            yield item
        next_page = Selector(response).re(u'下一页')
        if next_page:
            yield scrapy.Request(url=next_page[0], callback=self.parse)

5.3定义item

# Define here the models for your scraped items
#
# See documentation in:
# https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/items.html

import scrapy


class CnblogspiderItem(scrapy.Item):
    # define the fields for your item here like:
    # name = scrapy.Field()
    url = scrapy.Field()
    time = scrapy.Field()
    title = scrapy.Field()
    content = scrapy.Field()


class newCnblogsItem(CnblogspiderItem):
    body = scrapy.Field()
    # title = scrapy.Field(CnblogspiderItem.Fields['title'], serializer = my_serializer)

5.4构建Item Pipeline

# Define your item pipelines here
#
# Don't forget to add your pipeline to the ITEM_PIPELINES setting
# See: https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html


# useful for handling different item types with a single interface
from itemadapter import ItemAdapter
import json
from scrapy.exceptions import DropItem
from .items import CnblogspiderItem


class CnblogspiderPipeline(object):
    def __init__(self):
        self.file = open('papers.json', 'w', encoding='UTF-8')

    def process_item(self, item, spider):
        if item['title']:
            line = json.dumps(dict(item)) + '\n'
            # print(type(line))
            # self.file.write(line.encode())
            # 注意open "wb" 写入的是字节流，“w”写入的是str
            # 使用decode 和 encode进行字节流和str的相互转化
            self.file.write(line)
            return item
        else:
            raise DropItem(f"Missing title in {
       item}")

5.5 激活Item Pipeline

定制完Item Pipeline ,它是无法工作的需要进行激活，要启用一个Item Pipeline组件
必须将它的类添加到settings.py中的ITEM_PIPELINES 变量中

自动创建的Scrapy直接把settings.py中的该行取消注释即可

TEM_PIPELINES 变量中可以配置很多个Item Pipeline组件，分配给每个类的整型值确定了他们的运行顺序，item 按数字从低到高的顺序通过Item Pipeline，取值范围0 ~1000

ITEM_PIPELINES = {
     
   'cnblogSpider.pipelines.CnblogspiderPipeline': 300,
}

激活完成后，将命令行切换到项目目录下执行

scrapy crawl cnblogs

参考资料

【1】书《python爬虫开发与项目实战》和 随书代码
【2】scrapy1.5中文文档

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