tzr0725

Python爬虫学习笔记-第二十一课(Scrapy基础下)

Scrapy基础下

1. CrawlSpider入门
- 1.1 CrawlSpider预备知识点
- 1.2 创建CrawlSpider项目
- 1.3 案例练习——古诗文
3. 案例练习——小程序社区
- 3.1 思路分析
- 3.2 示例代码
4. Scrapy爬取图片
- 4.1 思路分析
- 4.2 示例代码
5. 使用Scrapy内置的下载文件
- 5.1 预备知识点
- 5.2 示例代码

1. CrawlSpider入门

1.1 CrawlSpider预备知识点

CrawlSpider的特点：

从response中提取所有的标签对应的url地址；
自动的构造resquests请求，发送给引擎。

LinkExtractors链接提取器：
使用LinkExtractors可以不用程序员自己提取想要的url，然后发送请求。这些⼯作都可以交给LinkExtractors，它会在所有爬取的页面中找到满⾜规则的url，实现自动的爬取。

class LxmlLinkExtractor(FilteringLinkExtractor):
    def __init__(
        self,
        allow=(),
        deny=(),
        allow_domains=(),
        deny_domains=(),
        restrict_xpaths=(),
        tags=('a', 'area'),
        attrs=('href',),
        canonicalize=False,
        unique=True,
        process_value=None,
        deny_extensions=None,
        restrict_css=(),
        strip=True,
        restrict_text=None,
    )

主要参数讲解：

allow：允许的url。所有满足这个正则表达式的url都会被提取；
deny：禁⽌的url。所有满足这个正则表达式的url都不会被提取；
allow_domains：允许的域名。只有在这个里面指定的域名的url才会被提取；
deny_domains：禁止的域名。所有在这个里面指定的域名的url都不会被提取。
restrict_xpaths：严格的xpath。和allow共同过滤链接。

Rule规则类
Rule是定义提取url地址的规则类。

class Rule:
    def __init__(
        self,
        link_extractor=None,
        callback=None,
        cb_kwargs=None,
        follow=None,
        process_links=None,
        process_request=None,
        errback=None,
    ):

主要参数讲解：

link_extractor：⼀个LinkExtractor对象，用于定义爬取规则；
callback：满足这个规则的url，应该要执行的对应回调函数。因为CrawlSpider使用了parse作为回调函数，因此不要覆盖parse名字来定义自己的回调函数；
follow：指定根据该规则从response中提取的链接是否需要跟进。
process_links：从link_extractor中获取到链接后会传递给这个函数，用来过滤不需要爬取的链接。

1.2 创建CrawlSpider项目

创建scrapy项目的步骤是一样的。然后，尝试创建爬虫程序，命令格式如下：

# scrapy genspider -t crawl 爬虫的名字 域名
>>> scrapy genspider -t crawl cgsw gushiwen.org

运行结果：

对比普通的scrapy程序，CrawlSpider的框架中多了几项import，继承的父类也有所不同，代码着重写rules和回调函数。

1.3 案例练习——古诗文

代码需求：仍旧是爬取诗歌标题、作者、朝代、内容以及详情页的译文及注释。
网站链接：https://www.gushiwen.org/default_1.aspx

思路分析：
此处思路分析可参考笔者之前写的博客：https://blog.csdn.net/tzr0725/article/details/113360262

诗歌内容页
https://www.gushiwen.org/default_1.aspx  第一页
https://www.gushiwen.cn/default_2.aspx   第二页
诗歌详情页
https://so.gushiwen.cn/shiwenv_8979f027e5bf.aspx 第一页里面第一首诗词的详情页url
https://so.gushiwen.cn/shiwenv_506bcfd3e9ed.aspx 第一页里面第二首诗词的详情页url

整体思路与常规写法大体一致，先获取内容页的响应，解析数据，详情页的数据就交给callback函数处理。
需要注意的是：书写LinkExtractor里的参数时，对于内容页，它不需要callback函数，但是需要翻页，所以要将follow设为True；对于详情页，它需要callback函数（调用的是parse_item）处理译文数据，但是它不需要翻页，所以follow设为False。

代码书写：
最好检查settings.py文件中的配置，比如log级别、是否打开管道等等，这里笔者不再赘述。
还有，运行CrawlSpider的方法与普通scrapy程序一样，这里也略过了。

import scrapy
from scrapy.linkextractors import LinkExtractor
from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule

class CgswSpider(CrawlSpider):
    name = 'cgsw'
    allowed_domains = ['gushiwen.org', 'gushiwen.cn']
    start_urls = ['https://www.gushiwen.org/default_1.aspx']
	# 注意传递给Rule的url，采用正则表达式
    rules = (
        Rule(LinkExtractor(allow=r'https://www.gushiwen.cn/default_\d+.aspx'), follow=True),
        Rule(LinkExtractor(allow=r'https://so.gushiwen.cn/shiwenv_\w+.aspx'), callback='parse_item', follow=False),
    )
	
	# 回调函数爬取译文数据
    def parse_item(self, response):
        item = {}
        origin_translation = response.xpath('//div[@class="contyishang"]//p/text()').extract()
        translation = ''.join(origin_translation).strip()
        item['translation'] = translation
        print(item)
        return item

内容页和详情页的url要用到正则表达式书写（重点），所以要求传递到rule里的url不能太复杂，否则推荐用正常的scrapy方法写。
运行结果：

3. 案例练习——小程序社区

代码需求：爬取帖子的标题、作者和发帖时间。
网站链接：http://www.wxapp-union.com/portal.php?mod=list&catid=2

3.1 思路分析

观察不同页数的url，以及当前页面中帖子的详情页url：

列表页
http://www.wxapp-union.com/portal.php?mod=list&catid=2&page=1 第一页
http://www.wxapp-union.com/portal.php?mod=list&catid=2&page=2 第二页
......
详情页
http://www.wxapp-union.com/article-6856-1.html
http://www.wxapp-union.com/article-6855-1.html
......

确认数据是静态的，且详情页的url地址也能在页面中找到，将列表页的url传递给Rule，让其自动follow就可实现自动翻页：

确认目标数据在网页源代码中存在，以及它们对应的标签如下图：

3.2 示例代码

import scrapy
from scrapy.linkextractors import LinkExtractor
from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule

class SpSpider(CrawlSpider):
    name = 'sp'
    allowed_domains = ['wxapp-union.com']
    start_urls = ['http://www.wxapp-union.com/portal.php?mod=list&catid=2&page=1']

    rules = (
        # 对元字符?进行单独转义
        Rule(LinkExtractor(allow=r'http://www.wxapp-union.com/portal.php\?mod=list&catid=2&page=\d+'), follow=True),
        Rule(LinkExtractor(allow=r'http://www.wxapp-union.com/article-\d+-1.html'), callback='parse_item'),
    )

    def parse_item(self, response):
        item = {}
        item['title'] = response.xpath('//h1[@class="ph"]/text()').extract_first()  # 标题
        item['author'] = response.xpath('//p[@class="authors"]/a/text()').extract_first()  # 作者
        item['pub_data'] = response.xpath('//p[@class="authors"]/span/text()').extract_first()  # 时间
        print(item)
        return item

运行结果：

注意点：

写正则表达式时，注意符号r不能对所有特殊字符进行转义，如果url中有元字符，需单独对其进行\转义。
如果发现能爬取数据，但无法翻页，可能会有以下错误：

start_urls 有问题；
传递给Rule的url有问题，检查正则表达式书写是否正确；

4. Scrapy爬取图片

代码需求：爬取汽车之家网站上的图片。
网站链接：https://car.autohome.com.cn/photolist/series/48114/6299079.html#pvareaid=3454450

4.1 思路分析

还是先分析页面，确认图片的url是否在网页源码：

确认是静态数据后，先找到总的ul标签，在找它里面的li标签，最后在img标签里面的src属性，即可获得想要的图片url地址。

观察列表页url：

https://car.autohome.com.cn/photolist/series/48114/6299079.html#pvareaid=3454450
https://car.autohome.com.cn/photolist/series/18/p1/ # 这个也可以作为第一页的url
https://car.autohome.com.cn/photolist/series/18/p2/
https://car.autohome.com.cn/photolist/series/18/p3/

关于图片的名字，笔者提供一种思路，通过切割图片url的方式：

//car3.autoimg.cn/cardfs/product/g3/M05/93/A1/240x180_0_q95_c42_autohomecar__ChsEm1-OWcuAPnWJACOTrGrxzkA134.jpg

以上述url为例，假设想得到图片的名字为ChsEm1-OWcuAPnWJACOTrGrxzkA134.jpg，笔者在python交互模式简单演示：

>>> a = '//car3.autoimg.cn/cardfs/product/g3/M05/93/A1/240x180_0_q95_c42_autohomecar__ChsEm1-OWcuAPnWJACOTrGrxzkA134.jpg'
>>> b = a.split('__')
>>> b # 打印b的结果，是一个分割字符串后的列表
['//car3.autoimg.cn/cardfs/product/g3/M05/93/A1/240x180_0_q95_c42_autohomecar', 'ChsEm1-OWcuAPnWJACOTrGrxzkA134.jpg']
>>> b[-1] # 取最后一项
'ChsEm1-OWcuAPnWJACOTrGrxzkA134.jpg'

这样的命名好处在于不用担心重复（相比较于以汽车名字命名）。

完成图片命名后，继续讨论图片存放的路径，需要用到os模块，笔者在这也简单地演示一下后续用到的操作：

import os
# 把路径和文件名合成一个路径
# os.path.join('目录','文件名字')
print(os.path.join('目录','文件名字')) #  目录\文件名字

# 返回文件的路径
# os.path.dirname() 获取路径
print(__file__) # 打印当前.py脚本文件的位置
print(os.path.dirname(__file__)) # 打印当前.py脚本文件所在的路径

4.2 示例代码

items、settings里面的代码比较简单，笔者就不再展示了。

# piplines管道代码
from urllib import request
import os

class VehicleHomePipeline:
    def process_item(self, item, spider):
        pic_url = item['pic_url']
        # 得到图片名字
        pic_name = pic_url.split('__')[-1]  # 得到xxx.jpg
        # os.path.dirname(__file__) 结果 D:\PycharmProjects\spider\day21\vehicle_home\vehicle_home\
        # 创建图片存放路径 xxx\vehicle_home\result_pic
        pic_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'result_pic')
        # 下载图片 xxx\vehicle_home\result_pic\xxx.jpg
        request.urlretrieve(pic_url, pic_path + '/' + pic_name)
        return item

# 爬虫代码
import scrapy
from day21.vehicle_home.vehicle_home.items import VehicleHomeItem

class VehPicSpider(scrapy.Spider):
    name = 'veh_pic'
    allowed_domains = ['car.autohome.com.cn']
    base_url = 'https://car.autohome.com.cn/photolist/series/18/p{}/'
    start_urls = [base_url.format(1)]

    def parse(self, response):
        # 获取图片标签列表
        pic_lists = response.xpath('//ul[@id="imgList"]/li')
        for pic in pic_lists:
            pic_url = pic.xpath('./a/img/@src').extract_first()
            # 上述获取的url需要进一步补全
            pic_url = response.urljoin(pic_url)
            item = VehicleHomeItem()
            item['pic_url'] = pic_url
            print(item)
            yield item

        # 翻页逻辑
        for page in range(2, 3):
            next_url = self.base_url.format(page)
            yield scrapy.Request(next_url)

运行结果：

5. 使用Scrapy内置的下载文件

5.1 预备知识点

选择使用scrapy内置的下载文件的方法，其优点如下：

避免重新下载最近已经下载过的数据；
可以方便的指定文件存储的路径；
可以将下载的图片转换成通用的格式，如：png，jpg等；
可以方便地生成缩略图；
可以方便地检测图片的宽和⾼，确保它们满足最小限制；
异步下载，效率非常高。

下载图片的Images Pipeline
使用images pipeline下载文件步骤如下：
第一步，在items文件中定义两个属性，分别为image_urls以及images，这两个属性名字不能随意修改。

image_urls = scrapy.Field() # 图片的url
images = scrapy.Field() # 路径

第二步，编写爬虫程序，需要注意的是image_urls用来存储需要下载文件的url链接，需要给⼀个列表；

pic_url = pic.xpath('./a/img/@src').extract_first()
pic_url = response.urljoin(pic_url)
item['image_urls'] = [pic_url]

第三步，在settings中指定路径IMAGES_STORE = xxxxxxx，当图片下载完成后，scrapy会把图片下载的相关信息存储到item的images属性中，如下载路径、下载的url和图片校验码等；

import os
IMAGES_STORE = os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'result_pic')

第四步，在settings中做配置，开启内置的图片管道，此时可以不用自带的管道。

'scrapy.pipelines.images.ImagesPipeline':1

5.2 示例代码

# 爬虫代码
import scrapy
from day21.vehicle_home.vehicle_home.items import VehicleHomeItem

class VehPicSpider(scrapy.Spider):
    name = 'veh_pic'
    allowed_domains = ['car.autohome.com.cn']
    base_url = 'https://car.autohome.com.cn/photolist/series/18/p{}/'
    start_urls = [base_url.format(1)]

    def parse(self, response):
        # 获取图片标签列表
        pic_lists = response.xpath('//ul[@id="imgList"]/li')
        for pic in pic_lists:
            pic_url = pic.xpath('./a/img/@src').extract_first()
            # 上述获取的url需要进一步补全
            pic_url = response.urljoin(pic_url)
            item = VehicleHomeItem()
            item['image_urls'] = [pic_url]  # 传递列表
            print(item)
            yield item

        # 翻页逻辑
        for page in range(2, 3):
            next_url = self.base_url.format(page)
            yield scrapy.Request(next_url)

# settings 代码，只给出关键部分
# 开启内置管道
ITEM_PIPELINES = {
   # 'vehicle_home.pipelines.VehicleHomePipeline': 300,
    'scrapy.pipelines.images.ImagesPipeline': 1,
}
# 指定图片存放路径
import os
IMAGES_STORE = os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'result_pic')

# items 代码
import scrapy
class VehicleHomeItem(scrapy.Item):
    image_urls = scrapy.Field()  # 图片的url
    images = scrapy.Field()  # 图片路径