爬虫/scrapy基础入门篇

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Scrapy基础入门篇

Scrapy下载安装

Scrapy爬虫工作流程：

Scrapy 框架由五大组件构成

创建scrapy爬虫项目

scrapy项目创建，编写步骤

步骤一： 创建项目：在对应项目目录下创建scrapy项目。使用 scrapy startproject 项目名（比如D:\python_spider_learning\spide_project\scrapy_project\learning>在这个文件夹下创建）

步骤二：进入项目：cd 项目名称。或者在pycharme中选中文件夹Terminal

步骤三：创建爬虫：命令创建爬虫：scrapy genspider 爬虫名称 域名（scrapy genspider xiao 4399.com）(gen:生成)

步骤四：可能需要修改start_url,修改成需要抓取的页面

步骤五：对数据进行解析。在spider里面的parse(response)方法中进行解析

步骤六：在Pipeline中完成数据的存储工作。

步骤七：设置settings.py文件将Pipeline进行生效设置

步骤八：运行项目：scrapy 命令：scrapy crawl 爬虫名（ scrapy crawl xiao），运行后，会打印出日志。

数据解析

在spider里面的parse(response)方法中进行解析scrapy中xpath和css（）可以混合用

用xpath和css混合解析

在Pipeline中完成数据的存储工作

设置settings.py文件将Pipeline进行生效设置

运行项目

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Scrapy基础入门篇

Scrapy 是一个基于 Twisted 实现的异步处理爬虫框架，该框架使用纯 Python 语言编写。Scrapy 框架应用广泛，常用于数据采集、网络监测，以及自动化测试等。

提示：Twisted 是一个基于事件驱动的网络引擎框架，同样采用 Python 实现。

本文主要讲述Scrapy爬虫工作流程以及创建scrapy爬虫项目。

Scrapy下载安装

Scrapy 支持常见的主流平台，比如 Linux、Mac、Windows 等，因此你可以很方便的安装它。本节以 Windows 系统为例，

python -m pip install Scrapy

**pycharme：**直接安装Scrapy。（这种安装方式有时会报错，特别是在创建虚拟环境时，有可能安装成功也找不到scrapy，这时需要将虚拟环境下创建的\venv\Scripts添加到环境变量中。可能运行会很慢）

由于 Scrapy 需要许多依赖项，因此安装时间较长，大家请耐心等待，关于其他平台的安装方法，可参考官方文档《Scrapy安装指南》。

Scrapy爬虫工作流程：

Scrapy 框架由五大组件构成

如下所示：

在整个执行过程中，还涉及到两个 middlewares 中间件，分别是下载器中间件（Downloader Middlewares）和蜘蛛中间件（Spider Middlewares），它们分别承担着不同的作用：

蜘蛛中间件 (Spider Middlewares)    位于引擎与爬虫文件之间，它主要用来修改响应对象的属性
Scrapy 工作流程示意图如下所示
（不包含中间件）

上述示意图描述如下，当一个爬虫项目启动后，Scrapy 框架会进行以下工作：

1.引擎找到spider，在spider中找到起始url（第一个待爬取的 URL）。
2.url被引擎包装成request对象。
3.引擎将reques对象传递给调度器。
4.调度器（Scheduler）通过引擎将response对象传递给Downloader。
5.Downloader将得到的response对象通过引擎送回给spider。
6.spider解析：解析返回的response对象，通过xpath、json、re、css等。
7.spider将数据通过引擎传递给pipeline，存储数据。若有新的url（比如下一页等）：重复2-7步骤。

创建scrapy爬虫项目

Scrapy 框架提供了一些常用的命令用来创建项目、查看配置信息，以及运行爬虫程序。常用指令如下所示：

scrapy项目创建，编写步骤

步骤一： 创建项目：在对应项目目录下创建scrapy项目。使用 scrapy startproject 项目名（比如D:\python_spider_learning\spide_project\scrapy_project\learning>在这个文件夹下创建）

1.注意：直接在pycharm里安装scrapy后，scrapy startproject 项目名会报错，这是可以把对应虚拟环境的scripts添加到环境变量中，如：D:\python_spider_learning\spide_project\venv\Scripts
2.分析创建文件里的每一个文件含义：

   

        a.图片中第一个game就是我们刚才使用命令创建项目时的项目名（scrapy startproject 项目名）。是整个项目所在文件夹，点开有两个文件，game和scrapy.cfg
        b.第二个game，是项目的根目录，后面导包都是在这个里。scrapy.cfg：描述了一些设置，以及部署，这个不能删除。
        c.点开根目录game：有6个文件，分别是spiders文件夹，__init__.py,items.py,middlewares.py,pipelines.py,settings.py。
         spiders文件夹:是scrapy框架模块中的spiders，爬虫，数据解析都在这里。
         __init__.py:
         items.py:为了scrapy去封装比较大的数据时用到。
         middlewares.py:中间件，处理反爬，cookie等
         pipelines.py:管道，存储数据。
         settings.py：对整个scrapy或者当前项目整体的配置信息。

步骤二：进入项目：cd 项目名称。或者在pycharme中选中文件夹Terminal

步骤三：创建爬虫：命令创建爬虫：scrapy genspider 爬虫名称 域名（scrapy genspider xiao 4399.com）
(gen:生成)

步骤四：可能需要修改start_url,修改成需要抓取的页面

步骤五：对数据进行解析。在spider里面的parse(response)方法中进行解析

parse()：该方法是XiaoSpider继承scrapy.Spider中的parse()，所以该方法不能修改名称，11行旁边的圆圈就表示该方法可以重写

def _parse(self, response, kwargs):父类中还有kwargs。但是子类最开始进来时，没有**kwargs参数，所以会显示黄色警告之后可能会报错。

     def parse(self, response):修改成
    
   def parse(self, response, **kwargs):
        response.text 源代码
        response.json()返回数据是json
        response.xpath()
        response.css()
解析数据时需要注意：默认xpath()返回的是Selector对象。
想要数据必须使用extract()提取数据。
extract()返回列表
extract_first()返回一个数据

yield 返回数据  --》把数据交给Pipeline进行持久化存储

步骤六：在Pipeline中完成数据的存储工作。

class 类名():类名可以自己取。
def process_item(self, item, spider):这个不能修改。
item：是数据
spider：是爬虫
return item #必须要return东西，否则下一个管道收不到数据。最后一个管道可以不写return

步骤七：设置settings.py文件将Pipeline进行生效设置

ITEM_PIPELINES = {
“管道路径”: 优先级,优先级数越小，越高，越先执行
}

如：ITEM_PIPELINES = { "game.pipelines.GamePipeline": 300, }

步骤八：运行项目：scrapy 命令：scrapy crawl 爬虫名（ scrapy crawl xiao），运行后，会打印出日志。

如果不想看日志，打开settings.py，添加：
LOG_LEVEL="WARNING"
#设置成WARNING是指，只打印WARNING及以上级别的日志。
#日志级别：DEBUG，INFO，WARNING，ERROR，CRITICAL（等级从低到高）

scrapy案例
创建项目

scrapy startproject game

创建爬虫
进入scrapy创建项目文件夹中：

scrapy genspider 爬虫名称 域名（scrapy genspider xiao 4399.com）

可能需要修改start_url,修改成需要抓取的页面

start_urls = ["https://4399.com"]

修改成

start_urls = ["https://www.4399.com/flash/"]

数据解析

在spider里面的parse(response)方法中进行解析
scrapy中xpath和css（）可以混合用

import scrapy
from game.items import GameItem


class XiaoSpider(scrapy.Spider):#scrapy.Spider是继承scrapy中的spiders模块，不要去修改
    name = "xiao"#爬虫名字
    allowed_domains = ["4399.com"]#被允许的域名
    start_urls = ["https://www.4399.com/flash/"]#修改后的url
    
    def parse(self, response, **kwargs):
        
        #拿到页面源代码
        #print(response.text)
        #response.json()返回数据是json
        #利用浏览器的xpath
        txt = response.xpath('//*[@id="skinbody"]/div[8]/ul/li/a/b/text()').extract()  # 用xpath进行数据解析,用extract()提取选择器里的数据
        print(txt)
        
        #自己根据html写xpath

        txt1 = response.xpath("//ul[@class='n-game cf']/li/a/b/text()").extract()  # 用xpath进行数据解析,用extract()提取选择器里的数据
        print(txt1)

        #分块提取，循环
        li_list = response.xpath("//ul[@class='n-game cf']/li")
        for li in li_list:
            name=li.xpath('./a/b/text()').extract_first()#extract_first()提取一项内容，如果没有，返回NONE
            url ='https://www.4399.com'+ li.xpath('./a/@href').extract_first()  # extract_first()提取一项内容，如果没有，返回NONE
            src='https:'+li.xpath('./a/img/@lz_src').extract_first()
            category = li.xpath('./em/a/text()').extract_first()
            date = li.xpath('./em/text()').extract_first()
            '''scrapy中当数据量或者字段较多，管道较多时，直接用字典存储，可能后续会报错，有时报错也找不到具体在哪里。
            因此，聪明的方法就是：利用items.py文件。
            items.py修改：1.在class类中定义存储的key值。
                            class GameItem(scrapy.Item):
    
                                 #name = scrapy.Field()这个定义后，name相当于dict中的key。
                                    name = scrapy.Field()
                                    url = scrapy.Field()
                                    src = scrapy.Field()
                                    category = scrapy.Field()
                                    date = scrapy.Field()
                        2.导包：from game.items import GameItem。注意：若scrapy项目不时最开始的根目录，导包时会报错，
                        可以在项目的根目录game点击右键，选择Mark Directory as --》选择root '''
            xiao_game=GameItem()
            xiao_game['name']=name
            xiao_game['url'] = url
            xiao_game['src'] = src
            xiao_game['category'] = category
            xiao_game['date'] = date

            yield xiao_game
 
    '''别用傻方法
            dic={'name':name,
                 'url':url,
                 'src':src,
                 'category':category,
                 'date':date
                 }

            #需要用yield将数据传递给管道
            #yield dic 如果返回的是数据，直接可以认为是给了管道Pipeline。实际是先给引擎，引擎再给管道Pipeline。这样能提高性能，主要体现在内存上
            yield dic#yield是生成器。如果用list临时保存，会占用内存空间，生成器函数节省内存
            '''

用xpath和css混合解析

import scrapy
from game.items import GameItem


class XiaoSpider(scrapy.Spider):#scrapy.Spider是继承scrapy中的spiders模块，不要去修改
    name = "xiao"#爬虫名字
    allowed_domains = ["4399.com"]#被允许的域名
    #start_urls = ["https://4399.com"]#起始页面url，这里可以修改，我们想爬的是https://www.4399.com/flash/，所以要修改
    start_urls = ["https://www.4399.com/flash/"]

    def parse(self, response, **kwargs):

        #分块提取，循环
        li_list = response.xpath("//ul[@class='n-game cf']/li")
        for li in li_list:
            '''
            name=li.xpath('./a/b/text()').extract_first()#extract_first()提取一项内容，如果没有，返回NONE
            url ='https://www.4399.com'+ li.xpath('./a/@href').extract_first()  # extract_first()提取一项内容，如果没有，返回NONE
            src='https:'+li.xpath('./a/img/@lz_src').extract_first()
            category = li.xpath('./em/a/text()').extract_first()
            date = li.xpath('./em/text()').extract_first()
            '''
            name = li.css('b::text').extract_first()
            url = 'https://www.4399.com' + li.css("a::attr(href)").extract_first()
            src = 'https:' + li.css("a img::attr(lz_src)").extract_first()
            category = li.css('em a::text').extract_first()
            date = li.css('em::text').extract_first()

            xiao_game = GameItem()
            xiao_game['name'] = name
            xiao_game['url'] = url
            xiao_game['src'] = src
            xiao_game['category'] = category
            xiao_game['date'] = date

            yield xiao_game

在Pipeline中完成数据的存储工作

# Define your item pipelines here
#
# Don't forget to add your pipeline to the ITEM_PIPELINES setting
# See: https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html


# useful for handling different item types with a single interface
from itemadapter import ItemAdapter

'''注意：管道默认是不开启的，需要去settings.py中开启，如：
ITEM_PIPELINES = {
    "game.pipelines.GamePipeline": 300,
}
'''
class GamePipeline:#这个是默认创建的，可以修改，如下文17行NewPipeline
    def process_item(self, item, spider):#这个是定死的，不能修改.这个里面就可以保存数据。
        #item是数据，
        #spider是爬虫，如xiao.py中name = "xiao"
        print(item)
        print(spider.name)
        #这里可以开始存储数据了
        return item


class NewPipeline:
    def process_item(self, item, spider):
        '''若要在item中在加一个字段，不能想dict一样直接赋值，必须要现在items.py中定义key，如：love = scrapy.Field()。'''
        item['love']='我喜欢吃冰淇淋'
        return item

设置settings.py文件将Pipeline进行生效设置

'''key是管道的路径，
value是优先级，优先级数越小，越高，越先执行'''
ITEM_PIPELINES = {

    "game.pipelines.GamePipeline": 300,
    #"game.pipelines.NewPipeline": 299,
}

运行项目

scrapy 命令：scrapy crawl 爬虫名（ scrapy crawl xiao），运行后，会打印出日志。
如果不想看日志，打开settings.py，添加：LOG_LEVEL=“WARNING”#设置成WARNING是指，只打印WARNING及以上级别的日志。
#日志级别：DEBUG，INFO，WARNING，ERROR，CRITICAL（等级从低到高）
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原文链接：https://blog.csdn.net/qq_35249586/article/details/131023114

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