Scrapy框架學(xué)習(xí)

一、什么是Scrapy？

Scrapy是一個為了爬取網(wǎng)站數(shù)據(jù)，提取結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)而編寫的應(yīng)用框架，非常出名，非常強悍。所謂的框架就是一個已經(jīng)被集成了各種功能（高性能異步下載，隊列，分布式，解析，持久化等）的具有很強通用性的項目模板。對于框架的學(xué)習(xí)，重點是要學(xué)習(xí)其框架的特性、各個功能的用法即可。

二、安裝Scrapy:

Linux：
pip3 install scrapy

Windows：
a. pip3 install wheel
b. 下載twisted http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#twisted
c. 進入下載目錄，執(zhí)行 pip3 install Twisted?17.1.0?cp35?cp35m?win_amd64.whl
d. pip3 install pywin32
e. pip3 install scrapy

三、Scrapy基礎(chǔ)使用步驟:

1.創(chuàng)建項目：scrapy startproject 項目名稱
　　項目結(jié)構(gòu)：
project_name/
　　scrapy.cfg：
　　project_name/
　　　　init*.py
　　　　items.py
　　　　pipelines.py
　　　　settings.py
　　　　spiders/
　　　　　　init*.py
scrapy.cfg 項目的主配置信息。（真正爬蟲相關(guān)的配置信息在settings.py文件中）
items.py 設(shè)置數(shù)據(jù)存儲模板，用于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如：Django的Model
pipelines 數(shù)據(jù)持久化處理
settings.py 配置文件，如：遞歸的層數(shù)、并發(fā)數(shù)，延遲下載等
spiders 爬蟲目錄，如：創(chuàng)建文件，編寫爬蟲解析規(guī)則
.
2.創(chuàng)建爬蟲應(yīng)用程序：
　　　cd project_name（進入項目目錄）
　　　scrapy genspider 應(yīng)用名稱 爬取網(wǎng)頁的起始url （例如：scrapy genspider qiubai www.qiushibaike.com）
.
3.編寫爬蟲文件:在步驟2執(zhí)行完畢后，會在項目的spiders中生成一個應(yīng)用名的py爬蟲文件，文件源碼如下：

image

4.設(shè)置修改settings.py配置文件相關(guān)配置:

image

5.執(zhí)行爬蟲程序：scrapy crawl 應(yīng)用名稱

流程演示代碼示例：

import scrapy

class QiubaiSpider(scrapy.Spider):
    name = 'qiubai'
    allowed_domains = ['https://www.qiushibaike.com/']
    start_urls = ['https://www.qiushibaike.com/']

    def parse(self, response):
        // xpath為response中的方法，可以將xpath表達式直接作用于該函數(shù)中
        odiv = response.xpath('//div[@id="content-left"]/div')
        with open('./data.txt', 'w') as fp:
            for div in odiv:

                 // xpath函數(shù)返回的為列表，列表中存放的數(shù)據(jù)為Selector類型的數(shù)據(jù)。我們解析到的
                 //內(nèi)容被封裝在了Selector對象中，需要調(diào)用extract()函數(shù)將解析的內(nèi)容從Selecor中取出。
                 author = div.xpath('.//div[@class="author clearfix"]/a/h2/text()')[0].extract()
                 content=div.xpath('.//div[@class="content"]/span/text()')[0].extract()

                 // 持久化存儲爬取到的內(nèi)容
                 fp.write(author + ':' + content + '\n')

上述代碼表示的持久化操作是我們自己通過IO操作將數(shù)據(jù)進行的文件存儲。在scrapy框架中已經(jīng)為我們專門集成好了高效、便捷的持久化操作功能，我們直接使用即可。要想使用scrapy的持久化操作功能，我們首先來認識如下兩個文件：
　　items.py：數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)模板文件。定義數(shù)據(jù)屬性。
　　pipelines.py：管道文件。接收數(shù)據(jù)（items），進行持久化操作。
.
持久化流程：
　　1.爬蟲文件爬取到數(shù)據(jù)后，需要將數(shù)據(jù)封裝到items對象中。
　　2.使用yield關(guān)鍵字將items對象提交給pipelines管道進行持久化操作。
　　3.settings.py配置文件中開啟管道

小試牛刀：
將糗事百科首頁中的段子和作者數(shù)據(jù)爬取下來，然后進行持久化存儲

爬蟲文件：qiubaiDemo.py

import scrapy
from secondblood.items import SecondbloodItem

class QiubaidemoSpider(scrapy.Spider):
    name = 'qiubaiDemo'
    allowed_domains = ['www.qiushibaike.com']
    start_urls = ['http://www.qiushibaike.com/']

    def parse(self, response):
        odiv = response.xpath('//div[@id="content-left"]/div')
        for div in odiv:
            //xpath函數(shù)返回的為列表，列表中存放的數(shù)據(jù)為Selector類型的數(shù)據(jù)。我們解析到的內(nèi)
            //容被封裝在了Selector對象中，需要調(diào)用extract()函數(shù)將解析的內(nèi)容從Selecor中取出。
            author = div.xpath('.//div[@class="author clearfix"]//h2/text()').extract_first()
            author = author.strip('\n')#過濾空行
            content = div.xpath('.//div[@class="content"]/span/text()').extract_first()
            content = content.strip('\n')#過濾空行

            // 將解析到的數(shù)據(jù)封裝至items對象中
            item = SecondbloodItem()
            item['author'] = author
            item['content'] = content
            // 提交item到管道文件（pipelines.py）
            yield item

items文件：items.py

import scrapy

class SecondbloodItem(scrapy.Item):
     //存儲作者
    author = scrapy.Field() 
    //存儲段子內(nèi)容
    content = scrapy.Field()

管道文件：pipelines.py

class SecondbloodPipeline(object):
    // 構(gòu)造方法
    def __init__(self):
        self.fp = None  #定義一個文件描述符屬性
　　// 下列都是在重寫父類的方法：
    // 開始爬蟲時，執(zhí)行一次
    def open_spider(self,spider):
        print('爬蟲開始')
        self.fp = open('./data.txt', 'w')

　　 // 因為該方法會被執(zhí)行調(diào)用多次，所以文件的開啟和關(guān)閉操作寫在了另外兩個只會各自執(zhí)行一次的方法中。
    def process_item(self, item, spider):
        // 將爬蟲程序提交的item進行持久化存儲
        self.fp.write(item['author'] + ':' + item['content'] + '\n')
        return item

    // 結(jié)束爬蟲時，執(zhí)行一次
    def close_spider(self,spider):
        self.fp.close()
        print('爬蟲結(jié)束')

配置文件：settings.py

// 開啟管道
ITEM_PIPELINES = {
    'secondblood.pipelines.SecondbloodPipeline': 300, #300表示為優(yōu)先級，值越小優(yōu)先級越高
}

四、Scrapy遞歸爬取多頁數(shù)據(jù)：

需求：將糗事百科所有頁碼的作者和段子內(nèi)容數(shù)據(jù)進行爬取且持久化存儲:

import scrapy
from qiushibaike.items import QiushibaikeItem

class QiushiSpider(scrapy.Spider):
    name = 'qiushi'
    allowed_domains = ['www.qiushibaike.com']
    start_urls = ['https://www.qiushibaike.com/text/']

    // 爬取多頁
    pageNum = 1 #起始頁碼
    url = 'https://www.qiushibaike.com/text/page/%s/' #每頁的url

    def parse(self, response):
        div_list=response.xpath('//*[@id="content-left"]/div')
        for div in div_list:
            // //*[@id="qiushi_tag_120996995"]/div[1]/a[2]/h2
            author=div.xpath('.//div[@class="author clearfix"]//h2/text()').extract_first()
            author=author.strip('\n')
            content=div.xpath('.//div[@class="content"]/span/text()').extract_first()
            content=content.strip('\n')
            item=QiushibaikeItem()
            item['author']=author
            item['content']=content

            yield item #提交item到管道進行持久化

         // 爬取所有頁碼數(shù)據(jù)
        if self.pageNum <= 13: #一共爬取13頁（共13頁）
            self.pageNum += 1
            url = format(self.url % self.pageNum)

            //遞歸爬取數(shù)據(jù)：callback參數(shù)的值為回調(diào)函數(shù)（將url請求后，
            //得到的相應(yīng)數(shù)據(jù)繼續(xù)進行parse解析），遞歸調(diào)用parse函數(shù)
            yield scrapy.Request(url=url,callback=self.parse)

五、Scrapy核心組件介紹：

image
image

引擎(Scrapy)
用來處理整個系統(tǒng)的數(shù)據(jù)流處理, 觸發(fā)事務(wù)(框架核心)
調(diào)度器(Scheduler)
用來接受引擎發(fā)過來的請求, 壓入隊列中, 并在引擎再次請求的時候返回. 可以想像成一個URL（抓取網(wǎng)頁的網(wǎng)址或者說是鏈接）的優(yōu)先隊列, 由它來決定下一個要抓取的網(wǎng)址是什么, 同時去除重復(fù)的網(wǎng)址
下載器(Downloader)
用于下載網(wǎng)頁內(nèi)容, 并將網(wǎng)頁內(nèi)容返回給蜘蛛(Scrapy下載器是建立在twisted這個高效的異步模型上的)
爬蟲(Spiders)
爬蟲是主要干活的, 用于從特定的網(wǎng)頁中提取自己需要的信息, 即所謂的實體(Item)。用戶也可以從中提取出鏈接,讓Scrapy繼續(xù)抓取下一個頁面
項目管道(Pipeline)
負責(zé)處理爬蟲從網(wǎng)頁中抽取的實體，主要的功能是持久化實體、驗證實體的有效性、清除不需要的信息。當頁面被爬蟲解析后，將被發(fā)送到項目管道，并經(jīng)過幾個特定的次序處理數(shù)據(jù)。

面試題：
如果最終需要將爬取到的數(shù)據(jù)值一份存儲到磁盤文件，一份存儲到數(shù)據(jù)庫中，則應(yīng)該如何操作scrapy？

答案：
管道文件中的代碼為:

image

在settings.py開啟管道操作代碼為：

image

六、Scrapy發(fā)起post請求：

  • 問題：在之前代碼中，我們從來沒有手動的對start_urls列表中存儲的起始url進行過請求的發(fā)送，但是起始url的確是進行了請求的發(fā)送，那這是如何實現(xiàn)的呢？
  • 解答：其實是因為爬蟲文件中的爬蟲類繼承到了Spider父類中的start_requests（self）這個方法，該方法就可以對start_urls列表中的url發(fā)起請求
image

【注意】該方法默認的實現(xiàn)，是對起始的url發(fā)起get請求，如果想發(fā)起post請求，則需要子類重寫該方法。

-方法： 重寫start_requests方法，讓其發(fā)起post請求：

image

七、scrapy框架之日志等級和請求傳參

Scrapy的日志等級
　　- 在使用scrapy crawl spiderFileName運行程序時，在終端里打印輸出的就是scrapy的日志信息。
　　- 日志信息的種類：
　　　　　　　　ERROR ： 一般錯誤
　　　　　　　　WARNING : 警告
　　　　　　　　INFO : 一般的信息
　　　　　　　　DEBUG ： 調(diào)試信息
　　　　　　　　默認的顯示級別是DEBUG
　　- 設(shè)置日志信息指定輸出：
　　　　在settings.py配置文件中，加入LOG_LEVEL = ‘指定日志信息種類’即可。LOG_FILE = 'log.txt'則表示將日志信息寫入到指定文件中進行存儲。

請求傳參
　　- 在某些情況下，我們爬取的數(shù)據(jù)不在同一個頁面中，例如，我們爬取一個電影網(wǎng)站，電影的名稱，評分在一級頁面，而要爬取的其他電影詳情在其二級子頁面中。這時我們就需要用到請求傳參。
傳參代碼示例：

// spider.py文件
import scrapy
from moviePro.items import MovieproItem

class MovieSpider(scrapy.Spider):
   name = 'movie'
   allowed_domains = ['www.id97.com']
   start_urls = ['http://www.id97.com/']

   def parse(self, response):
       div_list = response.xpath('//div[@class="col-xs-1-5 movie-item"]')

       for div in div_list:
           item = MovieproItem()
           item['name'] = div.xpath('.//h1/a/text()').extract_first()
           item['score'] = div.xpath('.//h1/em/text()').extract_first()
           #xpath(string(.))表示提取當前節(jié)點下所有子節(jié)點中的數(shù)據(jù)值（.）表示當前節(jié)點
           item['kind'] = div.xpath('.//div[@class="otherinfo"]').xpath('string(.)').extract_first()
           item['detail_url'] = div.xpath('./div/a/@href').extract_first()
           #請求二級詳情頁面，解析二級頁面中的相應(yīng)內(nèi)容,通過meta參數(shù)進行Request的數(shù)據(jù)傳遞
           yield scrapy.Request(url=item['detail_url'],callback=self.parse_detail,meta={'item':item})

   def parse_detail(self,response):
       #通過response獲取item
       item = response.meta['item']
       item['actor'] = response.xpath('//div[@class="row"]//table/tr[1]/a/text()').extract_first()
       item['time'] = response.xpath('//div[@class="row"]//table/tr[7]/td[2]/text()').extract_first()
       item['long'] = response.xpath('//div[@class="row"]//table/tr[8]/td[2]/text()').extract_first()
       #提交item到管道
       yield item


//items.py文件

import scrapy

class MovieproItem(scrapy.Item):
    # define the fields for your item here like:
    name = scrapy.Field()
    score = scrapy.Field()
    time = scrapy.Field()
    long = scrapy.Field()
    actor = scrapy.Field()
    kind = scrapy.Field()
    detail_url = scrapy.Field()


//pipelines.py文件
import json

class MovieproPipeline(object):
    def __init__(self):
        self.fp = open('data.txt','w')
    def process_item(self, item, spider):
        dic = dict(item)
        print(dic)
        json.dump(dic,self.fp,ensure_ascii=False)
        return item
    def close_spider(self,spider):
        self.fp.close()

八、Scrapy框架之CrawlSpider操作

提問：如果想要通過爬蟲程序去爬取”糗百“全站數(shù)據(jù)新聞數(shù)據(jù)的話，有幾種實現(xiàn)方法？
　　方法一：基于Scrapy框架中的Spider的遞歸爬取進行實現(xiàn)（Request模塊遞歸回調(diào)parse方法）。
　　方法二：基于CrawlSpider的自動爬取進行實現(xiàn)（更加簡潔和高效）。

CrawlSpider簡介
　　CrawlSpider其實是Spider的一個子類，除了繼承到Spider的特性和功能外，還派生除了其自己獨有的更加強大的特性和功能。其中最顯著的功能就是”LinkExtractors鏈接提取器“。Spider是所有爬蟲的基類，其設(shè)計原則只是為了爬取start_url列表中網(wǎng)頁，而從爬取到的網(wǎng)頁中提取出的url進行繼續(xù)的爬取工作使用CrawlSpider更合適。

CrawSpider的使用
　　1.創(chuàng)建scrapy工程：scrapy startproject projectName
　　2.創(chuàng)建爬蟲文件：scrapy genspider -t crawl spiderName www.xxx.com
　　　　--此指令對比以前的指令多了 "-t crawl"，表示創(chuàng)建的爬蟲文件是
　　　　基于CrawlSpider這個類的，而不再是Spider這個基類。
　　3.settings.py文件配置：
　　　　USER_AGENT、ROBOTSTXT_OBEY、ITEM_PIPELINES
　　4.執(zhí)行爬蟲程序：scrapy crawl 應(yīng)用名稱 --nolog

爬蟲文件示例：

from scrapy.linkextractors import LinkExtractor
from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule
from redisScrapyPro.items import RedisscrapyproItem

class RedisdemoSpider(CrawlSpider):
    name = 'redisDemo'
    start_urls = ['https://dig.chouti.com/r/scoff/hot/1']

    # 實例化了一個鏈接提取器對象：allow：正則表達式
    # 作用：將起始url對應(yīng)的頁面數(shù)據(jù)中符合allow指定的正則表達式的鏈接進行提取
    link = LinkExtractor(allow=r'/r/scoff/hot/\d+')
    rules = (
        # Rule規(guī)則解析器
        # 作用：可以將連接提取器提取到的鏈接對應(yīng)的頁面數(shù)據(jù)進行指定規(guī)則的數(shù)據(jù)進行解析
        # 參數(shù)follow作用：將連接提取器繼續(xù)作用到連接提取器提取出的鏈接所對應(yīng)的頁面中
        Rule(link, callback='parse_item', follow=True),
    )
    def parse_item(self, response):
        div_list = response.xpath('//*[@id="content-list"]/div')
        for div in div_list:
            text = div.xpath('./*[@class="news-content"]/div/a/text()').extract_first().strip("\n")
            item = RedisscrapyproItem()
            item['text'] = text
            yield item

items.py

import scrapy

class RedisscrapyproItem(scrapy.Item):
    text = scrapy.Field()

pipelines.py

class RedisscrapyproPipeline(object):
    def process_item(self, item, spider):
        print(item['text'])

CrawlSpider類和Spider類的最大不同是CrawlSpider多了一個rules屬性，其作用是定義”提取動作“。在rules中可以包含一個或多個Rule對象，在Rule對象中包含了LinkExtractor對象。
參數(shù)介紹：
　　LinkExtractor：顧名思義，鏈接提取器。提取response中符合規(guī)則的鏈接。
　　Rule: 規(guī)則解析器。根據(jù)鏈接提取器中提取到的鏈接，根據(jù)指定規(guī)則提取解析器鏈接網(wǎng)頁中的內(nèi)容。 Rule(LinkExtractor(allow=r'Items/'), callback='parse_item', follow=True)
　　　　- 參數(shù)介紹：
　　　　　　參數(shù)1：指定鏈接提取器
　　　　　　參數(shù)2：指定規(guī)則解析器解析數(shù)據(jù)的規(guī)則（回調(diào)函數(shù)）
　　　　　　參數(shù)3：是否將鏈接提取器繼續(xù)作用到鏈接提取器提取出的鏈接網(wǎng)頁中。當callback為None,參數(shù)3的默認值為true。
　　rules=( ):指定不同規(guī)則解析器。一個Rule對象表示一種提取規(guī)則。
　　
CrawlSpider整體爬取流程：
　　a)爬蟲文件首先根據(jù)起始url，獲取該url的網(wǎng)頁內(nèi)容
　　b)鏈接提取器會根據(jù)指定提取規(guī)則將步驟a中網(wǎng)頁內(nèi)容中的鏈接進行提取
　　c)規(guī)則解析器會根據(jù)指定解析規(guī)則將鏈接提取器中提取到的鏈接中的網(wǎng)頁內(nèi)容根據(jù)指定的規(guī)則進行解析
　　d)將解析數(shù)據(jù)封裝到item中，然后提交給管道進行持久化存儲

九、Scrapy框架鏈接數(shù)據(jù)庫操作：

數(shù)據(jù)持久化：
1.對數(shù)據(jù)做持久化可以直接將數(shù)據(jù)寫入文件中，可以在pipelines.py中做IO操作，也可以直接使用終端指令存儲指定文件格式：
　　　　scrapy crawl qiubai -o qiubai.json
　　　　scrapy crawl qiubai -o qiubai.xml
　　　　scrapy crawl qiubai -o qiubai.csv
2.可以通過mysql、redis、mongodb等數(shù)據(jù)庫來存儲數(shù)據(jù)，注意配置settings文件！

Mysql數(shù)據(jù)庫的使用pipelines.py示例：

import pymysql
class QiubaiproPipeline(object):

    conn = None
    cursor = None
    def open_spider(self,spider):
        print('開始爬蟲')
        #1\. 鏈接數(shù)據(jù)庫
        self.conn = pymysql.Connect(host='127.0.0.1',port=3306,user='root',
            password='123456',db='qiubai')
    #編寫向數(shù)據(jù)庫中存儲數(shù)據(jù)的相關(guān)代碼
    def process_item(self, item, spider):
        #2\. 執(zhí)行sql語句
        sql = 'insert into qiubai values("%s","%s")'%(item['author'],item['content'])
        self.cursor = self.conn.cursor()
        # 3.提交事務(wù)
        try:
            self.cursor.execute(sql)
            self.conn.commit()
        except Exception as e:
            print(e)
            self.conn.rollback()
        return item
    def close_spider(self,spider):
        print('爬蟲結(jié)束')
        self.cursor.close()
        self.conn.close()

redis數(shù)據(jù)庫的使用pipelines.py示例：

import redis

class QiubaiproPipeline(object):
    conn = None
    def open_spider(self,spider):
        print('開始爬蟲')
        self.conn = redis.Redis(host='127.0.0.1',port=6379)
    def process_item(self, item, spider):
        dict = {
            'author':item['author'],
            'content':item['content']
        }
        self.conn.lpush('data', dict)
        return item

十、Scrapy框架的中間件：

中間件的作用
中間件可以攔截請求對象，可以將請求對象的UA進行偽裝，也可以將請求對象的url進行篡改等。

settings.py文件配置
DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {
　　'proxyPro.middlewares.Myproxy': 543,
}

middleware.py文件

from scrapy import signals

class Myproxy(object):
    #該方法被調(diào)用后可以攔截請求對象
    #將請求對象的UA進行偽裝
    #將請求對象的url進行篡改
    def process_request(self, request, spider):
        #進行請求代理ip設(shè)置
        #參數(shù)request就是中間件攔截到的請求對象
        request.meta['proxy'] = "https://151.106.15.8:1080"

十一、scrapy框架之分布式操作
兩種分布式爬蟲方案鏈接：http://www.itdecent.cn/p/5baa1d5eb6d9

作者：SlashBoyMr_wang
鏈接：http://www.itdecent.cn/p/1a743d9c9f6e
來源：簡書

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