Scrapy 入门教程

Scrapy 入门教程

分类 编程技术

Scrapy 是用 Python 实现的一个为了爬取网站数据、提取结构性数据而编写的应用框架。

Scrapy 常应用在包括数据挖掘，信息处理或存储历史数据等一系列的程序中。

通常我们可以很简单的通过 Scrapy 框架实现一个爬虫，抓取指定网站的内容或图片。

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Scrapy架构图(绿线是数据流向)

• Scrapy Engine(引擎): 负责Spider、ItemPipeline、Downloader、Scheduler中间的通讯，信号、数据传递等。

• Scheduler(调度器): 它负责接受引擎发送过来的Request请求，并按照一定的方式进行整理排列，入队，当引擎需要时，交还给引擎。

• Downloader（下载器）：负责下载Scrapy Engine(引擎)发送的所有Requests请求，并将其获取到的Responses交还给Scrapy Engine(引擎)，由引擎交给Spider来处理，

• Spider（爬虫）：它负责处理所有Responses,从中分析提取数据，获取Item字段需要的数据，并将需要跟进的URL提交给引擎，再次进入Scheduler(调度器).

• Item Pipeline(管道)：它负责处理Spider中获取到的Item，并进行进行后期处理（详细分析、过滤、存储等）的地方。

• Downloader Middlewares（下载中间件）：你可以当作是一个可以自定义扩展下载功能的组件。

• Spider Middlewares（Spider中间件）：你可以理解为是一个可以自定扩展和操作引擎和Spider中间通信的功能组件（比如进入Spider的Responses;和从Spider出去的Requests）

Scrapy的运作流程

代码写好，程序开始运行...

• 1 引擎：Hi！Spider, 你要处理哪一个网站？
• 2 Spider：老大要我处理xxxx.com。
• 3 引擎：你把第一个需要处理的URL给我吧。
• 4 Spider：给你，第一个URL是xxxxxxx.com。
• 5 引擎：Hi！调度器，我这有request请求你帮我排序入队一下。
• 6 调度器：好的，正在处理你等一下。
• 7 引擎：Hi！调度器，把你处理好的request请求给我。
• 8 调度器：给你，这是我处理好的request
• 9 引擎：Hi！下载器，你按照老大的下载中间件的设置帮我下载一下这个request请求
• 10 下载器：好的！给你，这是下载好的东西。（如果失败：sorry，这个request下载失败了。然后引擎告诉调度器，这个request下载失败了，你记录一下，我们待会儿再下载）
• 11 引擎：Hi！Spider，这是下载好的东西，并且已经按照老大的下载中间件处理过了，你自己处理一下（注意！这儿responses默认是交给def parse()这个函数处理的）
• 12 Spider：（处理完毕数据之后对于需要跟进的URL），Hi！引擎，我这里有两个结果，这个是我需要跟进的URL，还有这个是我获取到的Item数据。
• 13 引擎：Hi ！管道 我这儿有个item你帮我处理一下！调度器！这是需要跟进URL你帮我处理下。然后从第四步开始循环，直到获取完老大需要全部信息。
• 14 管道调度器：好的，现在就做！

注意！只有当调度器中不存在任何request了，整个程序才会停止，（也就是说，对于下载失败的URL，Scrapy也会重新下载。）

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制作 Scrapy 爬虫 一共需要4步：

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

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安装

Windows 安装方式

升级 pip 版本：

pip install --upgrade pip

通过 pip 安装 Scrapy 框架:

pip install Scrapy

Ubuntu 安装方式

安装非 Python 的依赖:

sudo apt-get install python-dev python-pip libxml2-dev libxslt1-dev zlib1g-dev libffi-dev libssl-dev

通过 pip 安装 Scrapy 框架：

sudo pip install scrapy

Mac OS 安装方式

对于Mac OS系统来说，由于系统本身会引用自带的python2.x的库，因此默认安装的包是不能被删除的，但是你用python2.x来安装Scrapy会报错，用python3.x来安装也是报错，我最终没有找到直接安装Scrapy的方法，所以我用另一种安装方式来说一下安装步骤，解决的方式是就是使用virtualenv来安装。

$ sudo pip install virtualenv
$ virtualenv scrapyenv
$ cd scrapyenv
$ source bin/activate
$ pip install Scrapy

安装后，只要在命令终端输入 scrapy，提示类似以下结果，代表已经安装成功。

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入门案例

学习目标

• 创建一个Scrapy项目
• 定义提取的结构化数据(Item)
• 编写爬取网站的 Spider 并提取出结构化数据(Item)
• 编写 Item Pipelines 来存储提取到的Item(即结构化数据)

一. 新建项目(scrapy startproject)

在开始爬取之前，必须创建一个新的Scrapy项目。进入自定义的项目目录中，运行下列命令：

scrapy startproject mySpider

其中， mySpider 为项目名称，可以看到将会创建一个 mySpider 文件夹，目录结构大致如下：

下面来简单介绍一下各个主要文件的作用：

mySpider/
    scrapy.cfg
    mySpider/
        __init__.py
        items.py
        pipelines.py
        settings.py
        spiders/
            __init__.py
            ...

这些文件分别是:

• scrapy.cfg: 项目的配置文件。
• mySpider/: 项目的Python模块，将会从这里引用代码。
• mySpider/items.py: 项目的目标文件。
• mySpider/pipelines.py: 项目的管道文件。
• mySpider/settings.py: 项目的设置文件。
• mySpider/spiders/: 存储爬虫代码目录。

二、明确目标(mySpider/items.py)

我们打算抓取 http://www.itcast.cn/channel/teacher.shtml 网站里的所有讲师的姓名、职称和个人信息。

接下来，创建一个 ItcastItem 类，和构建 item 模型（model）。

import scrapy

class ItcastItem(scrapy.Item):
   name = scrapy.Field()
   title = scrapy.Field()
   info = scrapy.Field()

1. 打开 mySpider 目录下的 items.py。

2. 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。

3. 可以通过创建一个 scrapy.Item 类， 并且定义类型为 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）。

三、制作爬虫 （spiders/itcastSpider.py）

爬虫功能要分两步：

1. 爬数据

在当前目录下输入命令，将在mySpider/spider目录下创建一个名为itcast的爬虫，并指定爬取域的范围：

scrapy genspider itcast "itcast.cn"

打开 mySpider/spider目录里的 itcast.py，默认增加了下列代码:

import scrapy

class ItcastSpider(scrapy.Spider):
    name = "itcast"
    allowed_domains = ["itcast.cn"]
    start_urls = (
        'http://www.itcast.cn/',
    )

    def parse(self, response):
        pass

其实也可以由我们自行创建itcast.py并编写上面的代码，只不过使用命令可以免去编写固定代码的麻烦

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 = "" ：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) ：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，主要作用如下：

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

start_urls = ("http://www.itcast.cn/channel/teacher.shtml",)

修改parse()方法

def parse(self, response):
    filename = "teacher.html"
    open(filename, 'w').write(response.body)

然后运行一下看看，在mySpider目录下执行：

scrapy crawl itcast

是的，就是 itcast，看上面代码，它是 ItcastSpider 类的 name 属性，也就是使用 scrapy genspider命令的唯一爬虫名。

运行之后，如果打印的日志出现 [scrapy] INFO: Spider closed (finished)，代表执行完成。 之后当前文件夹中就出现了一个 teacher.html 文件，里面就是我们刚刚要爬取的网页的全部源代码信息。

注意: Python2.x默认编码环境是ASCII，当和取回的数据编码格式不一致时，可能会造成乱码；我们可以指定保存内容的编码格式，一般情况下，我们可以在代码最上方添加

import sys
reload(sys)
sys.setdefaultencoding("utf-8")

这三行代码是 Python2.x 里解决中文编码的万能钥匙，经过这么多年的吐槽后 Python3 学乖了，默认编码是Unicode了...(祝大家早日拥抱Python3)

2. 取数据

爬取整个网页完毕，接下来的就是的取过程了，首先观察页面源码：

    
  xxx  
    
 xxxxx 
    
 xxxxxxxx 

是不是一目了然？直接上 XPath 开始提取数据吧。

xpath 方法，我们只需要输入的 xpath 规则就可以定位到相应 html 标签节点，详细内容可以查看 xpath 教程。

不会 xpath 语法没关系，Chrome 给我们提供了一键获取 xpath 地址的方法（右键->检查->copy->copy xpath）,如下图:

这里给出一些 XPath 表达式的例子及对应的含义:

• /html/head/title: 选择HTML文档中  标签内的