【Python_Scrapy学习笔记（六）】Scrapy框架基本使用流程

Scrapy框架基本使用流程

前言

本文中介绍 Scrapy 框架的基本使用流程，并以抓取汽车之家二手车数据为例进行讲解。

正文

1、Scrapy框架基本使用流程

1. 创建爬虫项目：scrapy startprojecct 项目名

2. cd到项目文件夹：cd 项目名

3. 创建爬虫文件：scrapy genspider 爬虫文件名 浏览器地址栏中的域名

4. 定义抓取的数据结构：编写 items.py 文件

      import scrapy
      class 项目名item(scrapy.Item):
           scrapy.Field()
           price = scrapy.Field()
           link = scrapy.Field()
           ... ...
   

5. 爬虫文件解析提取数据：编写 爬虫文件名.py 文件

   import scrapy
      from ..items import 项目名item
      
      class 类名Spider(scrapy.Spider):
           name = "爬虫文件名" # 爬虫名
           allowed_domains = ["浏览器地址栏中的域名"] # 允许爬取的域名：在创建爬虫文件的时候指定的域名
           start_urls = [""]  # 第一页的url地址
           
           def parse(self, response):
               解析提取数据
               item=项目名item()
               item["name"]=xxx
               # 数据交给管道文件处理的方法
               yield item
               # 需要进行跟进的url地址，如何交给调度器入队列
               yield scrapy.Request(url=url, callback=self.parse)
   

6. 管道文件处理爬虫文件提取的数据：编写 pipelines.py 文件

   class 项目名spiderPipeline:
           def process_item(self, item, spider):
               # 具体处理数据的代码
               return item    
   

7. 全局配置：编写 settings.py 文件

      ROBOTSTXT_OBEY = False # robots协议
      CONCURRENT_REQUESTS = 32 # 最大并发数
      DOWNLOAD_DELAY = 1 # 下载延迟时间
      COOKIES_ENABLED = False # Cookies检查
      DEFAULT_REQUEST_HEADERS = {
       "Cookie": "",
       "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/535.1 (KHTML, like Gecko)"
       }  # 请求头
       ITEM_PIPELINES = {
       # 项目目录名.模块名.类名:优先级(1-1000不等)
       }  # 开启管道       
   

8. 运行爬虫：run.py
   在项目文件夹下创建： run.py 文件并运行

      from scrapy import cmdline
      cmdline.execute('scrapy crawl 爬虫文件名'.split())
   

2、scrapy框架项目启动方式

1. 基于start_urls启动：从爬虫文件的start_urls变量中遍历url地址，交给调度器入队列，把下载器返回的响应对象交给爬虫文件的parse()函数处理

2. 重写start_requests()方法：去掉start_urls变量

      def start_requests(self):
           生成要爬取的url地址
           利用scrapy.Requst()交给调度器
   

3、基于Scrapy框架实现汽车之家二手车数据抓取

1. 项目需求：抓取汽车名称、价格、链接
   

2. url地址规律：

   https://www.che168.com/china/a0_0msdgscncgpi1ltocsp1exx0/
   https://www.che168.com/china/a0_0msdgscncgpi1ltocsp2exx0/
   https://www.che168.com/china/a0_0msdgscncgpi1ltocsp3exx0/
   https://www.che168.com/china/a0_0msdgscncgpi1ltocsp4exx0/
   ...
   https://www.che168.com/china/a0_0msdgscncgpi1ltocsp{}exx0/
   

3. 创建项目和爬虫文件：

   scrapy startproject CarSpider # 创建项目
   cd CarSpider # 进入项目目录
   scrapy genspider car www.che168.com # 创建爬虫文件
   

4. item.py：定义要抓取的数据结构，定义的方式是抓取什么数据，就写什么字段

   import scrapy
   
   
   class CarspiderItem(scrapy.Item):
       # define the fields for your item here like:
       # name = scrapy.Field()
       # 汽车的名称、价格、和详情页链接，相当于定义了一个字典，只赋值了key，未赋值value
       name = scrapy.Field()
       price = scrapy.Field()
       link = scrapy.Field()
   

5. car.py：爬虫文件，提取具体的数据，给item赋值，将数据交给管道(yield item)
   start_url ：存放第一页的url地址，在此项目中可以采用第二种项目启动方式，重写start_requests() 方法，一次性生成所有要抓取的url地址，并一次性交给调度器入队列

   class CarSpider(scrapy.Spider):
       name = "car"
       allowed_domains = ["www.che168.com"]
   
       # i = 1
   
       # 1、删除掉 start_urls 变量
       # start_urls = ["https://www.che168.com/china/a0_0msdgscncgpi1ltocsp1exx0/"]  # 从第一页开始
   
       def start_requests(self):
           """
           2、重写 start_requests() 方法：一次性生成所有要抓取的url地址，并一次性交给调度器入队列
           :return:
           """
           for i in range(1, 3):
               url = "https://www.che168.com/china/a0_0msdgscncgpi1ltocsp{}exx0/".format(i)
               # 交给调度器入队列，并指定解析函数
               yield scrapy.Request(url=url, callback=self.detail_page)
   
       def detail_page(self, response):
           item = CarspiderItem()  # 给item.py的CarspiderItem类做实例化
           # 先写基准xpath //body/div/div/ul/li
           li_list = response.xpath("//body/div/div/ul[@class='viewlist_ul']/li")
           for li in li_list:
               item["name"] = li.xpath("./@carname").get()
               item["price"] = li.xpath("./@price").get()
               item["link"] = li.xpath("./a/@href").get()
               yield item  # yield item：把抓取的数据提交给管道文件处理
   

   response.xpath() 使用说明：结果为列表，列表中元素为选择器对象 ，[, ]
   列表.extract()：序列化列表中所有选择器为字符串[‘A’,‘B’]
   列表.extract_first()|get()：序列化并提取第1个数据 ‘A’

6. pipelines.py：管道文件

   # useful for handling different item types with a single interface
   import pymysql
   from .settings import *
   from itemadapter import ItemAdapter
   
   
   class CarspiderPipeline:
       def process_item(self, item, spider):
           print(item["name"], item["price"], item["link"])  # 打印，执行具体的数据处理
           return item
   

7. settings.py：进行全局配置

   BOT_NAME = "CarSpider"
   
   SPIDER_MODULES = ["CarSpider.spiders"]
   NEWSPIDER_MODULE = "CarSpider.spiders"
   
   # Obey robots.txt rules
   ROBOTSTXT_OBEY = False
   
   # 设置日志级别：DEBUG < INFO < WARNING < ERROR < CARITICAL
   LOG_LEVEL = 'INFO'
   # 保存日志文件
   LOG_FILE = 'car.log'
   
   # See also autothrottle settings and docs
   DOWNLOAD_DELAY = 1
   
   # Override the default request headers:
   DEFAULT_REQUEST_HEADERS = {
       "Accept": "text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8",
       "Accept-Language": "en",
       "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/535.1 (KHTML, like Gecko)"
   }
   
   # Configure item pipelines
   # See https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html
   # 开启管道
   ITEM_PIPELINES = {
       # 项目目录名.模块名.类名:优先级(1-1000不等)
       "CarSpider.pipelines.CarspiderPipeline": 300,
       # "CarSpider.pipelines.CarMysqlPipeline": 400
   }
   
   # Set settings whose default value is deprecated to a future-proof value
   REQUEST_FINGERPRINTER_IMPLEMENTATION = "2.7"
   TWISTED_REACTOR = "twisted.internet.asyncioreactor.AsyncioSelectorReactor"
   FEED_EXPORT_ENCODING = "utf-8"  # 设置数据导出的编码"utf-8" "gb18030"
   
   
   

8. run.py：写程序入口函数 ， scrapy.cfg同目录

   from scrapy import cmdline
   
   cmdline.execute('scrapy crawl car'.split())
   

9. 运行效果