python爬虫之Scrapy框架

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。使用Twisted高效异步网络框架来处理网络通讯。

Scrapy架构：

 

ScrapyEngine：引擎。负责控制数据流在系统中全部组件中流动，并在相应动做发生时触发事件。 此组件至关于爬虫的“大脑”，是 整个爬虫的调度中心。 

Schedule：调度器。接收从引擎发过来的requests，并将他们入队。初始爬取url和后续在页面里爬到的待爬取url放入调度器中，等待被爬取。调度器会自动去掉重复的url。

Downloader：下载器。负责获取页面数据，并提供给引擎，然后提供给spider。

 

Spider：爬虫。用户编些用于分析response并提取item和额外跟进的url。将额外跟进的url提交给ScrapyEngine，加入到Schedule中。将每一个spider负责处理一个特定(或 一些)网站。 

ItemPipeline：负责处理被spider提取出来的item。当页面被爬虫解析所需的数据存入Item后，将被发送到Pipeline，并通过设置好次序

DownloaderMiddlewares：下载中间件。是在引擎和下载器之间的特定钩子(specific hook)，处理它们之间的请求(request)和响应(response)。提供了一个简单的机制，经过插入自定义代码来扩展Scrapy功能。经过设置DownloaderMiddlewares来实现爬虫自动更换user-agent,IP等。

SpiderMiddlewares：Spider中间件。是在引擎和Spider之间的特定钩子(specific hook)，处理spider的输入(response)和输出(items或requests)。提供了一样简单机制，经过插入自定义代码来扩展Scrapy功能。

 

数据流：

1.ScrapyEngine打开一个网站，找处处理该网站的Spider，并向该Spider请求第一个(批)要爬取的url(s)；

2.ScrapyEngine向调度器请求第一个要爬取的url，并加入到Schedule做为请求以备调度；

3.ScrapyEngine向调度器请求下一个要爬取的url；

4.Schedule返回下一个要爬取的url给ScrapyEngine，ScrapyEngine经过DownloaderMiddlewares将url转发给Downloader；

5.页面下载完毕，Downloader生成一个页面的Response，经过DownloaderMiddlewares发送给ScrapyEngine；

6.ScrapyEngine从Downloader中接收到Response，经过SpiderMiddlewares发送给Spider处理；

7.Spider处理Response并返回提取到的Item以及新的Request给ScrapyEngine；

8.ScrapyEngine将Spider返回的Item交给ItemPipeline，将Spider返回的Request交给Schedule进行从第二步开始的重复操做，直到调度器中没有待处理的Request，ScrapyEngine关闭。

 

安装scrapy：

1.安装wheel支持：
$ pip install wheel

2.安装scrapy框架：

$ pip install scrapy

3.window下，为了不windows编译安装twisted依赖，安装下面的二进制包 

$ pip install Twisted-18.4.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl

 

scrapy项目结构：
在某路径下建立scrapy项目： $ scrapy startproject my_project

会产生如下目录和文件：

 

外部的first目录：整个项目目录

scrapy.cfg：必须有的重要的项目的配置文件

内部的first目录：整个项目的全局目录

item.py：定义Item类，从scrapy.Item继承，里面定义scrapy.Field类

pipelines.py：处理爬取的数据流向。重要的是process_item()方法

first目录下的__init__.py：做为包文件必须有的文件

spiders目录下的__init__.py：也是必须有。在这里能够写爬虫类或爬虫子模块

settings.py：

BOT_NAME  # 爬虫名

ROBOTSTXT_OBEY = True  # 遵照robots协议

USER_AGENT=''  # 指定爬取时使用。必定要更改user-agent，不然访问会报403错误

CONCURRENT_REQUEST = 16  # 默认16个并行

DOWNLOAD_DELAY = 3  # 下载延时

COOKIES_ENABLED = False  # 缺省是启用。通常须要登陆时才须要开启cookie

DEFAULT_REQUEST_HEADERS = {}  # 默认请求头，须要时填写

SPIDER_MIDDLEWARES  # 爬虫中间件

DOWNLOADER_MIDDLEWARES  # 下载中间件

'first.middlewares.FirstDownloaderMiddleware': 543  # 543优先级越小越高

'firstscrapy.pipelines.FirstscrapyPipeline': 300  # item交给哪个管道处理，300优先级越小越高

  

豆瓣书评爬取：

建立爬虫代码模版

命令：scrapy genspider -t basic book douban.com  # book是爬虫名字；douban.com是要爬取的url的域名

模板以下：

# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy


class BookSpider(scrapy.Spider):
    name = 'book'
    allowed_domains = ['douban.com']
    start_urls = ['http://douban.com/']

    def parse(self, response):
        pass

 此时就已经成功建立一个名为‘book’的爬虫，能够经过命令scrapy list查看。

 

response是服务器端HTTP响应，它是scrapy.http.response.html.HtmlResponse类。由此，修改代码以下 ：

# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
from scrapy.http.response.html import HtmlResponse

class BookSpider(scrapy.Spider):
    name = 'book'  # 爬虫名
    allowed_domains = ['douban.com']  # 域名。爬虫爬取范围
    start_urls = ['https://book.douban.com/tag/%E7%BC%96%E7%A8%8B?start=0&type=T']  # 起始url，从第一页开始爬取

    # 下载器获取WebServer的response，parse就是解析响应response的内容
    def parse(self, response: HtmlResponse):  # 如何解析html;返回一个可迭代对象：利用yiled
        print(type(response))  # scrapy.http.response.html.HtmlResponse
        print(type(response.text))  # str
        print(type(response.body))  # bytes
        print(response.encoding)  # utf-8
        # 将网页内容写入book.html文件内
        with open('/Users/dannihong/Documents/leetcode/scrapy_project/file/book.html', 'w', encoding='utf-8') as f:
            f.write(response.text)
            f.flush()
        except Exception as e:
            print(e)

 

爬虫得到的内容response对象，能够使用解析库来解析。scrapy包装了lxml，父类TextResponse类也提供了xpath方法和css方法，能够混合使用这两套接口解析HTML。解析html页面内容的示例代码以下：

# -*- coding: utf-8 -*-
from scrapy.http.response.html import HtmlResponse

response = HtmlResponse('file:/Users/dannihong/Documents/leetcode/scrapy_project/file/book.html', encoding='utf-8')
with open('/Users/dannihong/Documents/leetcode/scrapy_project/file/book.html', encoding='utf8') as f:
    response._set_body(f.read().encode())  # _set_body方法将其放入response对象里；须要传入的参数对象是bytes，因此encode()
subjects = response.css('li.subject-item')
for subject in subjects:
    # 提取书籍的网页连接
    href = subject.xpath('.//h2').css('a::attr(href)').extract()
    print('href:', href[0])
    # 使用正则表达式，选取评分是9分以上的书籍
    rate = subject.xpath('.//span[@class="rating_nums"]/text()').re(r'^9.*')
    # rate = subject.css('span.rating_nums::text').re(r'^9\..*')  # 第二种表达方式
    if rate:
        print(rate[0])

 

item封装数据：

# first/item.py

import scrapy

class Test1ProItem(scrapy.Item):
    # define the fields for your item here like:
    # name = scrapy.Field()
    title = scrapy.Field()  # 存放书籍标题的字段
    rate = scrapy.Field()  # 存放书籍评分的字段

 

 

# first/first/spiders/book.py

# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
from scrapy.http.response.html import HtmlResponse
from ..items import FirstItem  # 从上一层的items.py文件里导入

class BookSpider(scrapy.Spider):
    name = 'book'  # 爬虫名
    allowed_domains = ['douban.com']  # 爬虫爬取范围
    start_urls = ['https://book.douban.com/tag/%E7%BC%96%E7%A8%8B?start=0&type=T']  # 起始url
    custom_settings = {'file_name': '/Users/dannihong/Documents/leetcode/scrapy_project/file/books.json'}  # 通常设置参数
 
    # 下载器获取WebServer的response，parse解析响应的内容；输出items和requests
    def parse(self, response: HtmlResponse):  # 如何解析html;返回一个可迭代对象：利用yiled
        subjects = response.xpath('//li[@class="subject-item"]')
        items = []  # 若是用items=[]，最后函数要return items
        for subject in subjects:
            item = FirstItem()  # 声明一个item，至关于一个字典，存放要爬取的数据

            title = subject.xpath('.//h2/a/text()').extract()
            item['title'] = title[0].strip()
            rate = subject.css('span.rating_nums::text').extract()
            item['rate'] = rate[0].strip()

            items.append(item)

        with open('book.json', 'w', encoding='utf8') as f:
            for item in items:
                f.write('{} {}\n'.format(item['title'], item['rate']))

        return items

 

pipeline处理

将book.py中BookSpider改为生成器，只须要把return items改形成yield item，即由产生一个列表变成yield一个个item。脚手架帮咱们建立了一个pipelines.py文件和一个类。 

# Configure item pipelines
# See https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html
ITEM_PIPELINES = {
   'first.pipelines.FirstPipeline': 300,
}

整数300表示优先级，越小越高。取值范围为0-1000。 

 pipeline.py里经常使用的方法：

process_item(self, item, spider)  # item表示爬取的一个个数据，spider表示item的爬取者，每个item处理都得调用。返回一个item对象，或者抛出DropItem异常，被丢弃的item对象将不会被pipeline组件处理；

open_spider(self, spider)  # spider表示被开启的spider，调用一次

close_spider(self, spider)  # spider表示被关闭的spider，调用一次

__init__(self)  # spider建立实例时调用一次

 

将爬取的数据经过pipeline写入到json文件中，代码以下：

# first/spiders/book.py

# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
from scrapy.http.response.html import HtmlResponse
from ..items import Test1ProItem

class BookSpider(scrapy.Spider):
    name = 'book'
    allowed_domains = ['douban.com']
    start_urls = ['https://book.douban.com/tag/%E7%BC%96%E7%A8%8B?start=0&type=T']
    custom_settings = {'file_name': '/Users/dannihong/Documents/leetcode/scrapy_project/file/books.json'}  # spider上自定义配置信息

    def parse(self, response: HtmlResponse):  # 如何解析html;返回一个可迭代对象：利用yiled
        subjects = response.xpath('//li[@class="subject-item"]')
        for subject in subjects:
            item =FirstProItem()
            title = subject.xpath('.//h2/a/text()').extract()
            item['title'] = title[0].strip()
            rate = subject.css('span.rating_nums::text').extract()
            item['rate'] = rate[0].strip()
            yield item  # 返回一个可迭代对象生成器

 

# first/pipelines.py

# -*- coding: utf-8 -*-

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

class Test1ProPipeline(object):
    def __int__(self):
        print('~~~~~~~~~~init~~~~~~~~~~')

    # 每个item都会执行一次
    def process_item(self, item, spider:Spider):
        print('++++++++++')
        print(item)
        self.file.write('{},\n'.format(json.dumps(dict(item))))
        return item

    # 全部过程在起始的时候执行一次
    def open_spider(self, spider):
        print('==========open spider {}=========='.format(spider))
        # file_name = '/Users/dannihong/Documents/leetcode/scrapy_project/file/books.json'
        file_name = spider.settings['file_name']
        self.file = open(file_name, 'w', encoding='utf-8')
        self.file.write('[\n')

    # 全部过程结束的时候执行一次
    def close_spider(self, spider):
        print('==========close spider {}=========='.format(spider))
        self.file.write(']')
        self.file.close()