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荐 一、scrapy爬虫框架——概念作用和工作流程 & scrapy的入门使用

2020年07月12日  | 移动技术网IT编程  | 我要评论

scrapy的概念和流程

学习目标：
  1. 了解 scrapy的概念
  2. 了解 scrapy框架的作用
  3. 掌握 scrapy框架的运行流程
  4. 掌握 scrapy中每个模块的作用

1. scrapy的概念

Scrapy是一个Python编写的开源网络爬虫框架。它是一个被设计用于爬取网络数据、提取结构性数据的框架。

Scrapy 使用了Twisted['twɪstɪd]异步网络框架，可以加快我们的下载速度。

Scrapy文档地址：

2. scrapy框架的作用

少量的代码，就能够快速的抓取

3. scrapy的工作流程

3.1 回顾之前的爬虫流程

3.2 上面的流程可以改写为

3.3 scrapy的流程

其流程可以描述如下：
  1. 爬虫中起始的url构造成request对象–>爬虫中间件–>引擎–>调度器
  2. 调度器把request–>引擎–>下载中间件—>下载器
  3. 下载器发送请求，获取response响应---->下载中间件---->引擎—>爬虫中间件—>爬虫
  4. 爬虫提取url地址，组装成request对象---->爬虫中间件—>引擎—>调度器，重复步骤2
  5. 爬虫提取数据—>引擎—>管道处理和保存数据
注意：
  • 图中中文是为了方便理解后加上去的
  • 图中绿色线条的表示数据的传递
  • 注意图中中间件的位置，决定了其作用
  • 注意其中引擎的位置，所有的模块之前相互独立，只和引擎进行交互

3.4 scrapy的三个内置对象

  • request请求对象：由url method post_data headers等构成
  • response响应对象：由url body status headers等构成
  • item数据对象：本质是个字典

3.5 scrapy中每个模块的具体作用

注意：
  • 爬虫中间件和下载中间件只是运行逻辑的位置不同，作用是重复的：如替换UA等

小结

  1. scrapy的概念：Scrapy是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
  2. scrapy框架的运行流程以及数据传递过程：
    1. 爬虫中起始的url构造成request对象–>爬虫中间件–>引擎–>调度器
    2. 调度器把request–>引擎–>下载中间件—>下载器
    3. 下载器发送请求，获取response响应---->下载中间件---->引擎—>爬虫中间件—>爬虫
    4. 爬虫提取url地址，组装成request对象---->爬虫中间件—>引擎—>调度器，重复步骤2
    5. 爬虫提取数据—>引擎—>管道处理和保存数据
  3. scrapy框架的作用：通过少量代码实现快速抓取
  4. 掌握scrapy中每个模块的作用：
    引擎(engine)：负责数据和信号在不腰痛模块间的传递
    调度器(scheduler)：实现一个队列，存放引擎发过来的request请求对象
    下载器(downloader)：发送引擎发过来的request请求，获取响应，并将响应交给引擎
    爬虫(spider)：处理引擎发过来的response，提取数据，提取url，并交给引擎
    管道(pipeline)：处理引擎传递过来的数据，比如存储
    下载中间件(downloader middleware)：可以自定义的下载扩展，比如设置代理ip
    爬虫中间件(spider middleware)：可以自定义request请求和进行response过滤，与下载中间件作用重复

二、scrapy的入门使用

学习目标：
  1. 掌握 scrapy的安装
  2. 应用 创建scrapy的项目
  3. 应用 创建scrapy爬虫
  4. 应用 运行scrapy爬虫
  5. 应用 scrapy定位以及提取数据或属性值的方法
  6. 掌握 response响应对象的常用属性

1 安装scrapy

命令:

    sudo apt-get install scrapy

或者：

    pip/pip3 install scrapy

2 scrapy项目开发流程

  1. 创建项目:

        scrapy startproject mySpider
  2. 生成一个爬虫:

        scrapy genspider itcast itcast.cn
  3. 提取数据:

        根据网站结构在spider中实现数据采集相关内容
  4. 保存数据:

        使用pipeline进行数据后续处理和保存

3. 创建项目

通过命令将scrapy项目的的文件生成出来，后续步骤都是在项目文件中进行相关操作，下面以抓取传智师资库来学习scrapy的入门使用：

创建scrapy项目的命令：

    scrapy startproject <项目名字>

示例：

    scrapy startproject myspider

生成的目录和文件结果如下：

4. 创建爬虫

通过命令创建出爬虫文件，爬虫文件为主要的代码作业文件，通常一个网站的爬取动作都会在爬虫文件中进行编写。

命令：

    在项目路径下执行:

    scrapy genspider <爬虫名字> <允许爬取的域名>

爬虫名字: 作为爬虫运行时的参数

允许爬取的域名: 为对于爬虫设置的爬取范围，设置之后用于过滤要爬取的url，如果爬取的url与允许的域不通则被过滤掉。

示例：

    cd myspider
    scrapy genspider itcast itcast.cn

生成的目录和文件结果如下：

5. 完善爬虫

在上一步生成出来的爬虫文件中编写指定网站的数据采集操作，实现数据提取

5.1 在/myspider/myspider/spiders/itcast.py中修改内容如下:

import scrapy

class ItcastSpider(scrapy.Spider):  # 继承scrapy.spider
	# 爬虫名字 
    name = 'itcast' 
    # 允许爬取的范围
    allowed_domains = ['itcast.cn'] 
    # 开始爬取的url地址
    start_urls = ['http://www.itcast.cn/channel/teacher.shtml']
    
    # 数据提取的方法，接受下载中间件传过来的response
    def parse(self, response): 
    	# scrapy的response对象可以直接进行xpath
    	names = response.xpath('//div[@class="tea_con"]//li/div/h3/text()') 
    	print(names)

    	# 获取具体数据文本的方式如下
        # 分组
    	li_list = response.xpath('//div[@class="tea_con"]//li') 
        for li in li_list:
        	# 创建一个数据字典
            item = {}
            # 利用scrapy封装好的xpath选择器定位元素，并通过extract()或extract_first()来获取结果
            item['name'] = li.xpath('.//h3/text()').extract_first() # 老师的名字
            item['level'] = li.xpath('.//h4/text()').extract_first() # 老师的级别
            item['text'] = li.xpath('.//p/text()').extract_first() # 老师的介绍
            print(item)
注意：
  • scrapy.Spider爬虫类中必须有名为parse的解析
  • 如果网站结构层次比较复杂，也可以自定义其他解析函数
  • 在解析函数中提取的url地址如果要发送请求，则必须属于allowed_domains范围内，但是start_urls中的url地址不受这个限制，我们会在后续的课程中学习如何在解析函数中构造发送请求
  • 启动爬虫的时候注意启动的位置，是在项目路径下启动
  • parse()函数中使用yield返回数据，注意：解析函数中的yield能够传递的对象只能是：BaseItem, Request, dict, None

5.2 定位元素以及提取数据、属性值的方法

解析并获取scrapy爬虫中的数据: 利用xpath规则字符串进行定位和提取

  1. response.xpath方法的返回结果是一个类似list的类型，其中包含的是selector对象，操作和列表一样，但是有一些额外的方法
  2. 额外方法extract()：返回一个包含有字符串的列表
  3. 额外方法extract_first()：返回列表中的第一个字符串，列表为空没有返回None

5.3 response响应对象的常用属性

  • response.url：当前响应的url地址
  • response.request.url：当前响应对应的请求的url地址
  • response.headers：响应头
  • response.requests.headers：当前响应的请求头
  • response.body：响应体，也就是html代码，byte类型
  • response.status：响应状态码

6 保存数据

利用管道pipeline来处理(保存)数据

6.1 在pipelines.py文件中定义对数据的操作

  1. 定义一个管道类
  2. 重写管道类的process_item方法
  3. process_item方法处理完item之后必须返回给引擎
import json

class ItcastPipeline():
    # 爬虫文件中提取数据的方法每yield一次item，就会运行一次
    # 该方法为固定名称函数
    def process_item(self, item, spider):
        print(item)
        return item

6.2 在settings.py配置启用管道

ITEM_PIPELINES = {
    'myspider.pipelines.ItcastPipeline': 400
}

配置项中键为使用的管道类，管道类使用.进行分割，第一个为项目目录，第二个为文件，第三个为定义的管道类。

配置项中值为管道的使用顺序，设置的数值约小越优先执行，该值一般设置为1000以内。

7. 运行scrapy

命令：在项目目录下执行scrapy crawl <爬虫名字>

示例：scrapy crawl itcast

小结

  1. scrapy的安装：pip install scrapy
  2. 创建scrapy的项目: scrapy startproject myspider
  3. 创建scrapy爬虫：在项目目录下执行 scrapy genspider itcast itcast.cn
  4. 运行scrapy爬虫：在项目目录下执行 scrapy crawl itcast
  5. 解析并获取scrapy爬虫中的数据：
    1. response.xpath方法的返回结果是一个类似list的类型，其中包含的是selector对象，操作和列表一样，但是有一些额外的方法
    2. extract() 返回一个包含有字符串的列表
    3. extract_first() 返回列表中的第一个字符串，列表为空没有返回None
  6. scrapy管道的基本使用:
    1. 完善pipelines.py中的process_item函数
    2. 在settings.py中设置开启pipeline
  7. response响应对象的常用属性
    1. response.url：当前响应的url地址
    2. response.request.url：当前响应对应的请求的url地址
    3. response.headers：响应头
    4. response.requests.headers：当前响应的请求头
    5. response.body：响应体，也就是html代码，byte类型
    6. response.status：响应状态码

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