Scrapy框架的简单爬取并保存到文件或数据库（二）

一、背景环境

环境介绍

操作系统：Win10
Python版本：Python3.6
Scrapy版本：Scrapy1.5.1

二、创建项目

一般的流程

新建项目 (scrapy startproject xxx)：新建一个新的爬虫项目
明确目标 （编写items.py）：明确你想要抓取的目标内容
制作爬虫 （spiders/xxspider.py）：制作爬虫开始爬取网页
存储内容 （pipelines.py）：设计管道存储爬取内容
配置文件（settings.py）：配置你的爬虫

创建工程

> scrapy startproject dingdian[projectname]

创建爬虫

> cd dingdian
> scrapy genspider dd https://www.23us.so/list/1_1.html(dd 为爬虫名称，https://www.23us.so/list/1_1.html是要爬取的url)

scrapy.cfg：项目的配置信息，主要为Scrapy命令行工具提供一个基础的配置信息。（真正爬虫相关的配置信息在settings.py文件中）
items.py：设置数据存储模板，用于结构化数据，如：可以理解为Django的Model（但不会生成对应的表和字段）
pipelines：数据处理行为，如：一般结构化的数据持久化
settings.py：配置文件，如：递归的层数、并发数，延迟下载等
spiders：爬虫文件目录，如：里面存放着你的爬虫文件，在此编写你的爬虫规则
middlewares：中间件（钩子），可以理解成Django的中间件（钩子）

三、编写爬虫

明确目标（编写items.py）
Item 定义结构化数据字段，用来保存爬取到的数据，有点像Python中的dict，但是提供了一些额外的保护减少错误。

scrapy.Field的类属性来定义一个Item（可以理解成类似于ORM的映射关系）。

这里我们通过一个继承自scrapy.Spider的爬虫来进行演示

# items.py文件
import scrapy

# 书籍信息
class DingdianItem(scrapy.Item):  
    # define the fields for your item here like:
    # name = scrapy.Field()
    book_name = scrapy.Field()
    book_auth = scrapy.Field()
    new_chapter = scrapy.Field()
    ......

# 书籍内容
class ContentItem(scrapy.Item):
    p_name = scrapy.Field()
    chapter_title = scrapy.Field()
    ......

制作爬虫（spiders/xxxx.py）
制作爬虫的过程中我们可以使用Scrapy的shell工具来进行我们代码的调试。

# spiders/dd_xs.py文件
import scrapy
from dingdian.items import DingdianItem


class DdXsSpider(scrapy.Spider):
    name = 'dd'  # 爬虫名称， 必须唯一
    allowed_domains = ['www.23us.so']  #爬虫的约束区域， 只允许爬取该域名下的网站内容
    start_urls = ['https://www.23us.so/']  # 开始爬虫的列表

    # 对start_urls中的url返回的网页数据进行解析或处理
    def parse(self, response):
        # 实例化我们items.py里面的DingdianItem
        item = DingdianItem()

        # 用xpath选择器进行匹配， 也可以用css选择器。返回的都是选择器对象。所以我们用extract_first（）：只匹配第一个文本数据进行测试。
        # 提取书名内容
        book_name = response.xpath('//*[@id="content"]//tr[@bgcolor="#FFFFFF"]//td[@class="L"][1]/a/text()').extract_first()

        # 提取最新章节
        new_chapter = response.xpath('//*[@id="content"]//tr[@bgcolor="#FFFFFF"]//td[@class="L"][2]/a/text()').extract_first()

        # 提取作者
        book_auth = response.xpath('//*[@id="content"]//tr[@bgcolor="#FFFFFF"]//td[@class="C"][1]/text()').extract_first()
        # 存入到我们的Item
        item['book_name'] = book_name
        item['book_auth'] = book_auth[i]
        item['book_size'] = book_size[i]
        #将获取的数据交给pipelines，由pipelines来进行持久化存储或者去重、过滤、等其他处理
        yield item

要建立一个Spider，你必须用scrapy.Spider类创建一个子类，并确定了三个强制的属性和一个方法。

- name = "xxx" ：这个爬虫的识别名称，必须是唯一的，在不同的爬虫必须定义不同的名字
- allow_domains = [] 是搜索的域名范围，也就是爬虫的约束区域，规定爬虫只爬取这个域名下的网页，不存在的URL会被忽略。
- start_urls =[]：爬取的URL元祖/列表。爬虫从这里开始抓取数据，所以，第一次下载的数据将会从这些urls开始。其他子URL将会从这些起始URL中继承性生成。
- parse(self, response)方法 ：解析的方法，每个初始URL完成下载后将被调用，调用的时候传入从每一个URL传回的Response对象来作为唯一参数

parse方法主要作用:负责解析返回的网页数据(response.body)，提取结构化数据(生成item)生成需要下一页的URL请求。将start_urls的值修改为需要爬取的第一个url。

pipelines持久化存储
我们将获取到的内容保存到MySQL数据库中，一般来说数据库的配置或者sql语句我们都可以放到其它的文件当中为了方便管理。但是在这里为了方便我就直接在pipelines文件中书写了。

# pipelines.py文件
import pymysql
from dingdian.items import DingdianItem


class DingdianPipeline(object):

    def process_item(self, item, spider):
        # 连接数据库
        my_sql = pymysql.connect(host='localhost', port=3306, user='root', password='123456', charset='utf8', db='erms_xs', use_unicode=True)
        # 获取游标
        cur = my_sql .cursor()
        try:
            # 插入书籍信息到erms_book_info
            if isinstance(item, DingdianItem):
                cur.execute("insert into erms_book_info( book_name, book_auth, book_size) VALUES (%s, %s, %s)", (item['book_name'], item['book_auth'], item['book_size'])
            # 提交
            my_sql .commit()
            # 关闭游标
            cur.close()
            # 关闭数据库连接
            my_sql.close()
        except Exception as e:
            my_sql .commit()
            cur.close()
            my_sql .close()
            print("出现异常：", e)
        finally:
            return item

items文件并不会自动的帮我们在数据库创建对应的数据库和表结构，所以我们需要在数据库中建立对应的数据库和表结构在进行pipeline持久化存储。
这里是我从之前的某个DEMO里面拷贝出来的一部分，所以有些地方看起来感觉比较奇怪。

开启pipelines

# settings.py文件
ITEM_PIPELINES = {
  # 300代表优先级，值越低优先级越高 
   'dingdian.pipelines.DingdianPipeline': 300,
}

四、执行爬虫

执行

scrapy crawl dd(爬虫名称)
# Scrapy中有Medie Pipeline  可以帮助我们下载图片和文件
scrapy crawl dd -o test.json  json文件
scrapy crawl itcast -o teachers.jsonl  json lines格式
scrapy crawl dd -o test.csv  csv文件
scrapy crawl dd -o 'ftp://USER:[email protected]/test.json'  FTP文件服务器

Scrapy框架的简单爬取并保存到文件或数据库（二）

一、背景环境

二、创建项目

三、编写爬虫

四、 执行爬虫

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