Scrapy框架
2017-12-21 本文已影响21人
Thinkando
Scrapy是用纯Python实现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,用途非常广泛。
Scrapy 使用了 Twisted(其主要对手是Tornado)异步网络框架来处理网络通讯,可以加快我们的下载速度,不用自己去实现异步框架,并且包含了各种中间件接口,可以灵活的完成各种需求。
01 Scrapy架构图(绿线是数据流向):

- Scrapy Engine(引擎): 负责Spider、ItemPipeline、Downloader、Scheduler中间的通讯,信号、数据传递等。
- Scheduler(调度器): 它负责接受引擎发送过来的Request请求,并按照一定的方式进行整理排列,入队,当引擎需要时,交还给引擎
- Downloader(下载器):负责下载Scrapy Engine(引擎)发送的所有Requests请求,并将其获取到的---Responses交还给Scrapy Engine(引擎),由引擎交给Spider来处理,
- Spider(爬虫):它负责处理所有Responses,从中分析提取数据,获取Item字段需要的数据,并将需要跟进的URL提交给引擎,再次进入Scheduler(调度器),
- Item Pipeline(管道):它负责处理Spider中获取到的Item,并进行进行后期处理(详细分析、过滤、存储等)的地方.
- Downloader Middlewares(下载中间件):你可以当作是一个可以自定义扩展下载功能的组件。
- Spider Middlewares(Spider中间件):你可以理解为是一个可以自定扩展和操作引擎和Spider中间通信的功能组件(比如进入Spider的Responses;和从Spider出去的Requests)
02 入门案例
以爬取1000本书名和价格信息为例子
021 下载 Scrapy
pip3 install scrapy
- 创建一个Scrapy 项目
$ scrapy startproject example

- scrapy.cfg :项目的配置文件
- example/ :项目的Python模块,将会从这里引用代码
- items.py :项目的目标文件
- pipelines.py :项目的管道文件
- settings.py :项目的设置文件
- spiders/ :存储爬虫代码目录
022. 网页解析
爬虫核心思想
1 爬虫从哪个或哪些页面开始爬取?
2 对于一个已下载的页面, 提取其中的哪些数据?
3 爬取完当前页面后,接下来爬取哪个或哪些页面?
-
右击鼠标点检查
image.png
-
找到要抓的内容
-
1000本书,每页50本,所以有20页链接要抓取
image.png
023. 代码实现
- 在example/spiders 目录下创建book_spider.py
# coding=utf-8
import scrapy
class BooksSpider(scrapy.Spider):
# 一个项目中可能有多个爬虫,这个爬虫的名字叫"books",
name = "books"
# 定义爬虫爬取的起始点, 起始点可以是多个
start_urls = ['http://books.toscrape.com/']
# 提取数据
def parse(self, response):
# 先定位每一本书,每一本书在<article class="product_pod">里
for book in response.css('article.product_pod'):
# 书名在article/h3/a 元素的title里
# <a title="A Light in the Attic">A Light in the...</a>
name=book.xpath('./h3/a/@title').extract_first()
# 书价格在<p class="price_color">$51.77</p>的text中
price = book.css('p.price_color::text').extract_first()
yield {
'name':name,
'price':price,
}
# 提取链接
# 下一页的url 在ul.pager>li.next>a 里面
next_url = response.css('ul.pager li.next a::attr(href)').extract_first()
if next_url:
# 如果找到下一页的URL, 得到绝对路径, 构造新的Request对象
next_url = response.urljoin(next_url)
yield scrapy.Request(next_url,callback=self.parse)
-
要建立一个Spider, 你必须用scrapy.Spider类创建一个子类,并确定了三个强制的属性 和 一个方法。
-
name = "" :这个爬虫的识别名称,必须是唯一的,在不同的爬虫必须定义不同的名字。
-
allow_domains = [] 是搜索的域名范围,也就是爬虫的约束区域,规定爬虫只爬取这个域名下的网页,不存在的URL会被忽略。
-
start_urls = () :爬取的URL元祖/列表。爬虫从这里开始抓取数据,所以,第一次下载的数据将会从这些urls开始。其他子URL将会从这些起始URL中继承性生成。
-
parse(self, response) :解析的方法,每个初始URL完成下载后将被调用,调用的时候传入从每一个URL传回的Response对象来作为唯一参数,主要作用如下:
- 负责解析返回的网页数据(response.body),提取结构化数据(生成item)
- 生成需要下一页的URL请求。
-

- 终端运行代码
# scrapy crawl <spider_name>
# -o books.csv 输出到csv文件
$ scrapy crawl books -o books.csv
- 查看抓到的内容
# 不显示第一行的csv 头部
$ sed -n '2,$p' books.csv | cat -n
