学好Python不加班系列之SCRAPY爬虫框架的使用

scrapy是一个爬虫中封装好的一个明星框架。具有高性能的持久化存储，异步的数据下载，高性能的数据解析，分布式。

对于初学者来说还是需要有一定的基础作为铺垫的学习。我将从下方的思维导图中进行逐步的解析讲述。

实验工具即环境：

　　笔记本:Y9000X 2020

　　系统：win10

　　Python版本：python3.8.6

　　pycharm版本：pycharm 2021.1.2(Professional Edition)

 

 

一、安装

下载tiwisted，此处位下载地址：http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#twisted

下载好后打开终端进行安装scrapy的必要模块　　

安装tiwisted，pip install tiwisted-xxxx

安装pywin32：pip install pywin32　

安装scrapy：pip install scrapy

安装完成后在终端输入scrapy如果没有报错即安装成功。

二、创建scrapy的工程

在pycharm中创建好的项目中的中终端输入

scrapy startproject SDFDQPRO

检查下项目目录即可发现多出了如下的工程目录

 

 

三、创建一个爬虫目录

在终端找到之前所创建的工程目录，在此目录下输入scrapy genspider sdfdq_cj http://www.csrc.gov.cn/pub/shandong/

后方网站为中国证券监督管理委员会山东监管局。

运行后可发现工程目录中多出一个名为sdfdq_cj.py的爬虫文件。

 进入到爬虫文件中可以看到如下代码

import scrapy
class SdfdqCjSpider(scrapy.Spider):
    name = 'sdfdq_cj'
    # 表示被允许的url
    # allowed_domains = ['http://www.csrc.gov.cn/pub/shandong/']
    # 起始url列表:该列表中存放的url会被scrapy自动进行请求的发送
    start_urls = ['http://www.csrc.gov.cn/pub/shandong/sdfdqyxx/']

    # 用作于数据解析：response参数表示的就是请求成功后对应的响应对象
    def parse(self, response):
        pass

接下来对网站解析选取需要获取的内容

四、数据解析

 

 

 

 通过对网站的查看可以看出我们需要的是辅导期中的企业基本情况、工作进展报告、工作总结总的标题，日期以及链接。

scrapy对网站的解析沿用了xpath的解析方式。

import scrapy
class SdfdqCjSpider(scrapy.Spider):
    name = 'sdfdq_cj'
    # 表示被允许的url
    # allowed_domains = ['http://www.csrc.gov.cn/pub/shandong/']
    # 起始url列表:该列表中存放的url会被scrapy自动进行请求的发送
    start_urls = ['http://www.csrc.gov.cn/pub/shandong/sdfdqyxx/']

    # 用作于数据解析：response参数表示的就是请求成功后对应的响应对象
    def parse(self, response):
        
        li_list = response.xpath('//div[@class="zi_er_right"]//div[@class="fl_list"]//li')
        for li in li_list:
            # xpath返回的是列表，但是列元素一定是Selector类型的对象
            # extract可以将Selector对象中的data参数存储的字符串提取出来
            # 列表调用了extract之后则表示将列表中每一个data参数存储的字符串提取出来
            title = li.xpath('./a//text()')[0].extract()
            date = li.xpath('./span/text()')[0].extract()
            url = 'http://www.csrc.gov.cn/pub/shandong/sdfdqyxx'+li.xpath('./a/@href').extract_first()
            print('title',title)
            print('url',url)
            print('date',date)

对网站的内容解析后运行scrapy  终端输入 scrapy crawl sdfdq_cj  注意：此语句的运行目录

可以看到我们想获取的内容：

内容获取到我们必须要将其持久化存储才有意义：
五、scrapy的持久化存储

1）基于指令的持久化存储：

要求：只可以将parse的方法返回值存储到本地的文本文件中

    def parse(self, response):
        # 创建一个列表接收获取的数据
        all_data = []
        li_list = response.xpath('//div[@class="zi_er_right"]//div[@class="fl_list"]//li')
        for li in li_list:
            # xpath返回的是列表，但是列元素一定是Selector类型的对象
            # extract可以将Selector对象中的data参数存储的字符串提取出来
            # 列表调用了extract之后则表示将列表中每一个data参数存储的字符串提取出来
            title = li.xpath('./a//text()')[0].extract()
            date = li.xpath('./span/text()')[0].extract()
            url = 'http://www.csrc.gov.cn/pub/shandong/sdfdqyxx'+li.xpath('./a/@href').extract_first()
            # 基于终端指令的持久化存储操作
            dic = {
                'title':title,
                'url':url,
                'date':date
            }
            all_data.append(dic)
        return all_data

接下来在终端中输入 scrapy crawl sdfdq_cj -o ./sdfdq.csv

将获取的文本内容存储到对应路径下的sdfdq.csv文本文件中

 

2）基于管道的持久化存储

 

 明天更。。。。。。。。。

Auto Copiedscrapy作为一个爬虫中封装好的一个明星框架。

 

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