在没有scrapy时我们经常使用urllib,requests进行爬取，会封装http头部信息，代理，去重，数据存储，异常检验，造了许多轮子。
十分麻烦。
那么这时候scrapy出现了。scrapy是一套基于Twisted的异步处理框架，是纯python实现的爬虫框架，用户只需要定制开发几个模块就可以轻松的实现一个爬虫，用来抓取网页内容或者各种图片。

认识Scrapy

scrapy框架：

image.png

Scrapy Engine：Scrapy引擎，类似于交通站
Schedule：Scrapy调度器，类似于队列
Downloader：Scrapy下载器
Spiders：Scrapy爬虫
Item Pipeline：Scrapy管道
Downloader Middlewares，Spider Middlewares：Scrapy中间件

Scrapy Engine发送requests请求给Scheduler，Scheduler进行排队。
Downloader下载所有Scrapy。 Engine发送过来的请求，并将所有获得的response交还给引擎。
然后引擎再将response交给Spiders进行解析。
Spiders就是平时我们写正则表达式或者Xpath之类的组件，用于分析和提取数据。
Spiders负责处理所有的数据，当然如果数据中含有别的url，会将url提交给引擎，再有引擎提交给Scheduler。
Item Pipeline就是我们封装去重类，存储类的地方。它是处理Spiders获取到的数据，并进行后期的处理，过滤或者存储。
而其中一个中间件——Downloader Middlewares就是我们封装代理，隐藏爬虫的地方
Spider Middlewares可以理解为自定义扩展引擎和Spiders之间通信功能的组件，比如说进入Spiders的responses和出去Spiders的requests，进行一些修改。

数据流程

在Spiders里写入入口url，告诉Scrapy Engine要处理哪个网站；
然后Scrapy Engine会告诉Scheduler，将这个request排列入队一下；
Scheduler排好队之后将请求还给Scrapy Engine；
Scrapy Engine将需要下载的requests给Downloader；
如果Downloader没有下载好，会通过Scrapy Engine重新扔给Scheduler；
如果下载好了，生成了responses，交给Spiders；
Spiders就会进行数据解析；
数据解析成两部分，一部分是我们需要的数据，直接交给Item PIpeline；另一部分就是新的请求，又扔给Scrapy Engine，重新进行循环，知道获取全部的信息。

Scrapy项目实战准备

爬取豆瓣电影top250数据，将数据保存为csv，json和储存到mongo数据库中。
目标url：https://moviedouban.com/top250

Scrapy抓取4步走：

• 新建项目
• 明确目标
• 制作爬虫
• 存储内容

新建项目

在cmd内键入scrapy startproject douban，
即可在目标路径下新建名为doubanscrapy项目
同时可以看到在此项目下有几个文件需要一一认识

image.png

介绍各个文件

其中，scrapy.cfg是项目的配置文件。
item.py是定义item数据结构的地方，所有的item定义都可以以在这编写。
setting.py是项目的设置文件，比如说user_agent,robots协议，中间件设置，以及开启pipeline
那么更重要的一个文件是在spiders内的spiders.py，需要我们在cmd内进行生成：scrapy genspider [爬虫名] [域名]
比如这里我写成scrapy genspider doubanspider movie.douban.com。
那么会在spiders的文件夹内生成，如下图：

image.png

明确目标

在目标网页中明确自己要获得的内容，比如我们需要的是排名，电影名，简介，星级，评论，描述
那么在items.py中按照实例写好我们要抓取的项目：

class DoubanSpiderItem(scrapy.Item):
    # define the fields for your item here like:
    # name = scrapy.Field()
    #序号
    serial_number = scrapy.Field()
    #电影名   
    movie_name = scrapy.Field()
    #介绍
    introduce = scrapy.Field()
    #星级
    star = scrapy.Field()
    #评论
    evaluate = scrapy.Field()
    #描述
    describe = scrapy.Field()

制作爬虫

打开douban_spider.py，

class DoubanspiderSpider(scrapy.Spider):
    #爬虫名，不能和项目名相同
    name = 'doubanspider'
    #允许爬取的域名
    allowed_domains = ['movie.douban.com']
    #入口url，扔到调度器里
    start_urls = ['https://movie.douban.com/top250']

根据上面的数据流程可知，这个入口url是要通过引擎扔给调度器的，调度器再通过引擎给下载器，下载器下载之后又会通过引擎，扔给spiders进行解析，那么解析的工作就是由parse来进行的。
由于豆瓣是有反爬机制的，所以要在setting.py内将user_agent进行改写。
同时代码如下：

# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
from douban_spider.items import DoubanSpiderItem

class DoubanspiderSpider(scrapy.Spider):
    #爬虫名，不能和项目名相同
    name = 'doubanspider'
    #允许爬取的域名
    allowed_domains = ['movie.douban.com']
    #入口url，扔到调度器里
    start_urls = ['https://movie.douban.com/top250']

    def parse(self, response):
        movie_list = response.xpath('//ol[@class="grid_view"]//li')
        for i_item in movie_list:
            douban_item = DoubanSpiderItem()
            douban_item['serial_number'] = i_item.xpath('.//em/text()').extract()
            douban_item['movie_name'] = i_item.xpath('.//a//span[1]/text()').extract()
            content = i_item.xpath(".//div[@class='bd']/p[1]/text()").extract()
            for i_content in content:
                content_s = ''.join(i_content.split())
                douban_item['introduce'] = content_s
            douban_item['star'] = i_item.xpath(".//div[@class='star']/span[4]/text()").extract_first()
            yield douban_item
            #一个yield给piplelines 这是我们需要储存的数据
            
        next_link = response.xpath("//div[@class='paginator']/span[@class='next']/a/@href").extract()
        if next_link:
            next_link = next_link[0]
            yield scrapy.Request('https://movie.douban.com/top250'+str(next_link),callback=self.parse)
            #一个是我们又获得的url，扔给引擎

存储内容

在cmd内键入

scrapy crawl doubanspider -o test.csv

即可以csv的格式保存
同理，将test.csv改为test.json，即可以json的格式保存。
当我们打开test.csv时，可能发现是乱码，那么我们用notepad++打开，将编码格式改为UTF-8-BOM,另存为即可。
另外也可以存入mongo的啦，这个就下次再写啦。。

制作词云

不过我们这里为了制作词云，就先将它储存为txt文件。
在pipelines.py内代码如下：

class LldqspiderPipeline(object):
 
    
 
    
#item在后期使用的时候还要转换回来，他存在的意义只是防止出错导致程序中止
    def process_item(self, item, spider):
        with open ('lldq.txt','a',encoding='utf-8') as f:
            f.write(str(item['previews']))
        print('储存成功')
        return item

就可以获得lldq.txt啦。
利用txt文件制作词云可以看我上一篇文章啦。

结果

同时第一次获得的词云中，流浪，地球出西安次数较多，考虑到这是电影名，所以也将这两个剔除。
所以最后的结果：

$M0~UHO~1OEB%G3X2D9$2Y9.png

可以看到《流浪地球》作为一部科幻片还是广受好评的，可以说开启了中国科幻电影元年啊，特效也是相当宏大，堪比好莱坞，希望以后能见到越来越多如此优秀的中国科幻电影把。
P&L