Scrapy

概述

Scrapy是一个用Python编写的开源网络爬虫框架，专门设计用于快速、高效地提取网站数据。它提供了一整套工具和库，可以帮助开发人员创建和管理网络爬虫，用于抓取特定网站的数据并进行处理。

英文文档：https://docs.scrapy.org/en/latest/

GitHub：https://github.com/scrapy/scrapy

中文文档：https://scrapy-chs.readthedocs.io/zh_CN/latest/

Scrapy是一个基于Python的Web爬虫框架，由多个组件组成，包括了引擎（Engine）、调度器（Scheduler）、下载器（Downloader）、Spider、Item Pipeline等。

引擎（Engine）

引擎是Scrapy的核心组件之一，负责调度和协调各个组件的工作。它接收Spider返回的初始请求，并将其传递给调度器，再由调度器根据一定的策略进行调度，最终将请求发送给下载器进行下载。在下载器将响应内容返回后，引擎将调用Spider的回调函数进行处理，再将处理后的数据交给Item Pipeline进行处理。

调度器（Scheduler）

调度器负责对Spider的请求进行调度，决定请求的顺序和时间。它维护了一个请求队列，并根据一定的调度策略，将请求传递给下载器进行下载。在下载完成后，调度器将下载器返回的响应对象传递给Spider进行处理。

下载器（Downloader）

下载器负责从互联网上下载页面和资源。它接收调度器传递的请求对象，并根据请求中的URL和请求头信息进行下载。下载器可以通过设置代理、Cookies和请求头等信息，模拟浏览器的行为，避免被服务器拒绝访问。在下载完成后，下载器将响应对象返回给调度器。

Spider

Spider是用户编写的爬虫代码，定义了如何爬取和处理页面数据。它通过yield关键字返回请求对象或者Item对象，并可以定义一个或多个回调函数，在下载器返回响应对象后进行解析和处理。Spider可以通过设置start_urls或者start_requests方法返回一个或多个初始请求对象。

Item Pipeline

Item Pipeline负责处理Spider返回的Item对象，可以对数据进行过滤、清理、验证等操作。它将Item对象传递给一系列的管道处理器，每个管道处理器可以对Item对象进行一些处理操作，然后将处理后的Item对象传递给下一个管道处理器。在最后一个管道处理器处理完成后，Item Pipeline将Item对象输出到文件或者数据库中。

基本使用

安装scrapy

python 复制代码

pip install scrapy

查看帮助命令

python 复制代码

> scrapy --help
Scrapy 2.8.0 - no active project

Usage:
  scrapy <command> [options] [args]

Available commands:
  bench         Run quick benchmark test
  fetch         Fetch a URL using the Scrapy downloader
  genspider     Generate new spider using pre-defined templates
  runspider     Run a self-contained spider (without creating a project)
  settings      Get settings values
  shell         Interactive scraping console
  startproject  Create new project
  version       Print Scrapy version
  view          Open URL in browser, as seen by Scrapy

  [ more ]      More commands available when run from project directory

Use "scrapy <command> -h" to see more info about a command

创建项目

python 复制代码

scrapy startproject 项目名称

会在当前目录下创建一个名为project_name的目录，包含了Scrapy项目的基本结构。项目目录结构：

makefile 复制代码

scrapy.cfg: 项目的配置文件

demo: 项目的python模块，之后将在此加入代码

demo/spiders/: 爬虫组件目录

demo/items.py: 定义数据模型

demo/middlewares.py: 自定义中间件

demo/pipelines.py: 自定义管道，保存数据

demo/settings.py: 爬虫配置信息

定义Item数据模型对象

Item是保存爬取到的数据的容器。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
定义item即提前规划好哪些字段需要抓，防止在爬取数据过程中写错。
配合注释一起可以清晰的知道要抓取哪些字段，
数据模型对象类定义以后需要在爬虫中导入并且实例化，使用方法和使用字典相同

在items.py中定义模型对象，定义要提取的字段：

python 复制代码

import scrapy

class DemoItem(scrapy.Item):
	# 标题
    title = scrapy.Field()
    # 数量
    count = scrapy.Field()

创建爬虫(Spider)

Spider是编写用于从单个网站(或者一些网站)爬取数据的类。其包含一个用于下载的初始URL，如何跟进网页中的链接以及如何分析页面中的内容，提取生成 item 的方法。

创建一个Spider，必须继承scrapy.Spider类，且定义一些属性、方法：

name:

用于区别Spider。该名字必须是唯一的，不可以为不同的Spider设定相同的名字。

start_urls:

包含Spider在启动时进行爬取的url列表。因此，第一个被获取到的页面将是其中之一。后续的URL则从初始的URL获取到的数据中提取。

parse() :

parse()是spider的一个方法。被调用时，每个初始URL完成下载后生成的Response对象将会作为唯一的参数传递给该函数。该方法负责解析返回的数据(response data)，提取数据(生成item)以及生成需要进一步处理的URL的 Request 对象。

在demo/spiders目录下创建demospider.py文件，需要定义一个Spider类，继承自scrapy.Spider类，并重写start_requests()和parse()方法。

python 复制代码

import scrapy

from demo.items import DemoItem


# 继承自爬虫类
class DemospiderSpider(scrapy.Spider):
    # 定义爬虫名称
    name = "demospider"
    # 设置允许爬取的范围
    allowed_domains = ["www.runoob.com"]
    # 设置开始爬取的请求地址
    start_urls = ["https://www.runoob.com/"]

    # 实现解析函数，提取数据或者提取URL，并提交给引擎
    def parse(self, response):
    	# scrapy的response对象可以直接进行xpath
        list = response.xpath('/html/body/div[4]/div/div[2]/div/h2/text()').extract()
        print("--------------------------------")
        index = 1
        for title in list:
            div = "div[" + str(index) + "]"
            index = index + 1
            count = response.xpath('/html/body/div[4]/div/div[2]/' + div + '/a/h4/text()').extract()

            item = DemoItem()
            item['title'] = title
            item['count'] = len(count)
            # 提交数据给引擎
            # yield能够传递的对象只能是：BaseItem, Request, dict, None
            yield item

使用命令方式可以快速创建一个爬虫编写的基本结构

python 复制代码

cd 项目目录

scrapy genspider 爬虫名称 允许域名

>scrapy genspider demospider www.runoob.com
Created spider 'demospider' using template 'basic' in module:
  demo.spiders.demospider

管道pipeline来保存数据

数据在被抓取后，被发送到管道，接着进行管道操作，比如：

css 复制代码

清理 HTML 数据

验证抓取的数据（检查项目是否包含某些字段）

检查重复项（并删除它们）

将抓取的项目存储在数据库中

在运行爬虫时添加 -o参考可以将数导出

python 复制代码

scrapy crawl 爬虫名称 -o 导出文件

在pipelines.py文件中创建DemoPipeline管道类，打印爬虫的parse() 方法提取的数据

python 复制代码

class DemoPipeline:
	# 爬虫文件中提取数据的方法每yield一次item，就会运行一次
    def process_item(self, item, spider):
        print("title: {} , count: {}".format(item['title'], item['count']))
        return item

完整管道实现如下：

python 复制代码

# 1.在pipelines.py中编写管道实现

# 2.定义管道类
class DemoPipeline:
    # 3.必须实现process_item(self,item,spider),在管道接收数据对象时回调，用于接收和处理每个数据对象
    def process_item(self, item, spider):
        print("title: {} , count: {}".format(item['title'], item['count']))
        return item

    # 4.可选实现

    def open_spider(self, spider):
        print("爬虫启动时回调，用于初始化操作")

    def close_spider(self, spider):
        print("爬虫关闭时回调，用于释放操作")

接着在settings.py中开启管道

配置项中键为使用的管道类，参数的值是一个权重，越小越优先执行

python 复制代码

ITEM_PIPELINES = {
    "demo.pipelines.DemoPipeline":1
}

注意事项：

在管道实现函数中process_item必须有返回值，传递给下一个管道

多管道实现时可以通过类型判断或爬虫名称判断区分存储的数据

启动爬虫

在命令行中，进入目录，并输入以下命令，运行Spider：

python 复制代码

scrapy crawl 爬虫名称

scrapy crawl demospider

控制台打印了爬虫提取数据日志与管道保存数据日志，如下所示：

python 复制代码

--------------------------------
title:  HTML / CSS , count: 9
2023-02-22 14:07:26 [scrapy.core.scraper] DEBUG: Scraped from <200 https://www.runoob.com/>
{'count': 9, 'title': ' HTML / CSS'}
title:  JavaScript , count: 18
2023-02-22 14:07:26 [scrapy.core.scraper] DEBUG: Scraped from <200 https://www.runoob.com/>
{'count': 18, 'title': ' JavaScript'}
title:  服务端 , count: 26
2023-02-22 14:07:26 [scrapy.core.scraper] DEBUG: Scraped from <200 https://www.runoob.com/>

其他

解析函数对象

response对象

response响应对象封装从互联网上返回的响应，具有如下常用属性

python 复制代码

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

Selector对象

Selector对象封装数据操作的对象

python 复制代码

xpath：可以使用 xpath 提取数据，返回 SelectorList 对象

css：可以使用 css 样式选择器提取数据，返回 SelectorList 对象

extract：从selector对象中提取内容

SelectorList对象

返回 Selector 对象的合集

python 复制代码

extract_first ：取列表中第一个元素的内容，如果元素不存在返回 None
	
extract ：提取列表中selector对象中所有内容

提交数据给引擎

使用关键词 yield，在爬虫组件的解析函数中提交数据给引擎
提交数据类型：BaseItem、Request、dict、None

python 复制代码

def parse(self,response):
  ...
  item = {}
  item["data"] = "数据"
  yield item

实现多请求

构造Request对象，继续发送请求，从而实现多请求

scrapy.Request构建方式

python 复制代码

scrapy.Request(url[,callback,method="GET",headers,body,cookies,meta,dont_filter=False])

注意：中括号里的参数为可选参数，具体意思如下：

vbnet 复制代码

callback: 表示当前的url的响应交给哪个函数去处理

method：指定POST或GET请求

headers：接收一个字典，其中不包括cookies

cookies：接收一个字典，专门放置cookies

body：接收json字符串，为POST的数据，发送payload_post请求时使用

meta: 实现数据在不同的解析函数中传递，meta默认带有部分数据，比如下载延迟，请求深度等

dont_filter: 默认会过滤请求的url地址，即请求过的url地址不会继续被请求，对需要重复请求的url地址可以把它设置为Ture

meta的作用：meta可以实现数据在不同的解析函数中的传递

meta参数的使用

利用meta参数在不同的解析函数中传递数据

python 复制代码

def parse(self,response):
    ...
    yield scrapy.Request(detail_url, callback=self.parse_detail,meta={"item":item})
	...

def parse_detail(self,response):
    # 获取传入的item
    item = resposne.meta["item"]

使用关键词 yield，提交请求给引擎

python 复制代码

    # 实现解析函数，提取数据或者提取URL，并提交给引擎
    def parse(self, response):
        for title in response.xpath('//title').getall():
            item = DemoItem()
            item['title'] = title
            yield item

        for href in response.xpath('//a/@href').getall():
            yield scrapy.Request(response.urljoin(href), self.parse)

scrapy终端(Scrapy shell)

Scrapy终端是一个交互终端，在未启动spider的情况下尝试及调试爬取代码，如用来测试XPath或CSS表达式

启动终端

python 复制代码

scrapy shell

scrapy shell 爬取地址

scrapy shell www.runoob.com

可用Scrapy对象

Scrapy终端根据下载的页面会自动创建一些方便使用的对象

python 复制代码

[s] Available Scrapy objects:
[s]   scrapy     scrapy module (contains scrapy.Request, scrapy.Selector, etc)
[s]   crawler    <scrapy.crawler.Crawler object at 0x00000114BB2603A0>
[s]   item       {}
[s]   request    <GET http://www.runoob.com>
[s]   response   <200 https://www.runoob.com/>
[s]   settings   <scrapy.settings.Settings object at 0x00000114BB260940>
[s]   spider     <DemospiderSpider 'demospider' at 0x114bb6f6dc0>
[s] Useful shortcuts:
[s]   fetch(url[, redirect=True]) Fetch URL and update local objects (by default, redirects are followed)
[s]   fetch(req)                  Fetch a scrapy.Request and update local objects
[s]   shelp()           Shell help (print this help)
[s]   view(response)    View response in a browser

快捷命令

python 复制代码

shelp() - 打印可用对象及快捷命令的帮助列表
fetch(request_or_url) - 根据给定的请求(request)或URL获取一个新的response，并更新相关的对象
view(response) - 在本机的浏览器打开给定的response

python 复制代码

>>> fetch(request)
2023-02-22 15:52:11 [scrapy.downloadermiddlewares.redirect] DEBUG: Redirecting (302) to <GET https://www.runoob.com/> from <GET http://www.runoob.com>
2023-02-22 15:52:11 [scrapy.core.engine] DEBUG: Crawled (200) <GET https://www.runoob.com/> (referer: None)

>>> view(response)
True

网络爬虫框架Scrapy的入门使用

Scrapy

概述

引擎（Engine）

调度器（Scheduler）

下载器（Downloader）

Spider

Item Pipeline

基本使用

安装scrapy

创建项目

定义Item数据模型对象

创建爬虫(Spider)

管道pipeline来保存数据

启动爬虫

其他

解析函数对象

实现多请求

scrapy终端(Scrapy shell)

启动终端

可用Scrapy对象

快捷命令