爬虫基础scrapy框架1

Scrapy框架

简介

Scrapy是纯Python开发的一个高效,结构化的网页抓取框架;

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。 其最初是为了页面抓取 (更确切来说, 网络抓取 )所设计的,也可以应用在获取API所返回的数据(例如 Amazon Associates Web Services ) 或者通用的网络爬虫。 Scrapy用途广泛,可以用于数据挖掘、监测和自动化测试 Scrapy使用了Twisted 异步网络库来处理网络通讯。

使用原因:

1.为了更利于我们将精力集中在请求与解析上
2.企业级的要求

安装

scrapy支持Python2.7和python3.4以上版本。
python包可以用全局安装(也称为系统范围),也可以安装在用户空间中。

Windows

  • 一.直接安装

    1. https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ 下载对应的Twisted的版本文件
    2. 在命令行进入到Twisted的目录 执行pip install +Twisted文件名
    3. 执行pip install scrapy
  • 二.annaconda 下安装

    1. 安装conda

      conda旧版本 https://docs.anaconda.com/anaconda/packages/oldpkglists/
      安装方法 https://blog.csdn.net/ychgyyn/article/details/82119201

    2. 安装scrapy conda install scrapy

Ubuntu 14.04或以上 安装

scrapy目前正在使用最新版的lxml,twisted和pyOpenSSL进行测试,并且与最近的Ubuntu发行版兼容。但它也支持旧版本的Ubuntu,比如Ubuntu14.04,尽管可能存在TLS连接问题。

Ubuntu安装注意事项
不要使用 python-scrapyUbuntu提供的软件包,它们通常太旧而且速度慢,无法赶上最新的Scrapy。

要在Ubuntu(或基于Ubuntu)系统上安装scrapy,您需要安装这些依赖项:

sudo apt-get install python-dev python-pip libxml2-dev libxslt1-dev zlib1g-dev libffi-dev libssl-dev

如果你想在python3上安装scrapy,你还需要Python3的开发头文件:

sudo apt-get install python3-dev

在virtualenv中,你可以使用pip安装Scrapy:

pip install scrapy

运行流程

1619334942584


spiders网页爬虫
items项目
engine引擎
scheduler调度器
downloader下载器
item pipelines项目管道
middleware中间设备,中间件

数据流:

上图显示了Scrapy框架的体系结构及其组件,以及系统内部发生的数据流(由红色的箭头显示。)
Scrapy中的数据流由执行引擎控制,流程如下:

  1. 首先从网页爬虫获取初始的请求
  2. 将请求放入调度模块,然后获取下一个需要爬取的请求
  3. 调度模块返回下一个需要爬取的请求给引擎
  4. 引擎将请求发送给下载器,依次穿过所有的下载中间件
  5. 一旦页面下载完成,下载器会返回一个响应包含了页面数据,然后再依次穿过所有的下载中间件。
  6. 引擎从下载器接收到响应,然后发送给爬虫进行解析,依次穿过所有的爬虫中间件
  7. 爬虫处理接收到的响应,然后解析出item和生成新的请求,并发送给引擎
  8. 引擎将已经处理好的item发送给管道组件,将生成好的新的请求发送给调度模块,并请求下一个请求
  9. 该过程重复,直到调度程序不再有请求为止。

组件介绍

  • Scrapy Engine(引擎)
    引擎负责控制系统所有组件之间的数据流,并在发生某些操作时触发事件。
  • scheduler(调度器)
    调度程序接收来自引擎的请求,将它们排入队列,以便稍后引擎请求它们。
  • Downloader(下载器)
    下载程序负责获取web页面并将它们提供给引擎,引擎再将它们提供给spider。
  • spider(爬虫)
    爬虫是由用户编写的自定义的类,用于解析响应,从中提取数据,或其他要抓取的请求。
  • Item pipeline(管道)
    管道负责在数据被爬虫提取后进行后续处理。典型的任务包括清理,验证和持久性(如将数据存储在数据库中)
  • 下载中间件
    下载中间件是位于引擎和下载器之间的特定的钩子,它们处理从引擎传递到下载器的请求,以及下载器传递到引擎的响应。
    如果你要执行以下操作之一,请使用Downloader中间件:
    在请求发送到下载程序之前处理请求(即在scrapy将请求发送到网站之前)
    在响应发送给爬虫之前
    直接发送新的请求,而不是将收到的响应传递给蜘蛛
    将响应传递给爬行器而不获取web页面;
    默默的放弃一些请求
  • 爬虫中间件
    爬虫中间件是位于引擎和爬虫之间的特定的钩子,能够处理传入的响应和传递出去的item和请求。
    如果你需要以下操作请使用爬虫中间件:
    处理爬虫回调之后的 请求或item
    处理start_requests
    处理爬虫异常
    根据响应内容调用errback而不是回调请

简单使用

一.项目命令

1.创建项目:
scrapy startproject <project_name> [project_dir]
ps: “<>”表示必填 ,”[]”表示可选
scrapy startproject db

都是db

2.cd 到项目下
scrapy genspider [options]

    scrapy genspider example example.com  
会创建在项目/spider下 ;其中example 是爬虫文件名,   example.com 是 url

16194244103483.运行项目
scrapy crawl 爬虫文件名 #注重流程
4.setting 里配置 ROBOTSTXT_OBEY;DEFAULT_REQUEST_HEADERS

ROBOTSTXT_OBEY = False

DEFAULT_REQUEST_HEADERS = {
‘Accept’: ‘text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,/;q=0.8’,
‘Accept-Language’: ‘en’,
“User-Agent”: “Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/81.0.4044.138 Safari/537.36”
}

二.shell 交互式平台

scrapy shell url (start_url) 获取我们项目中的response
测试 xpath进行匹配

项目文件介绍

1619335255843

爬取豆瓣电影

目标数据要求:
  1. 豆瓣电影250个电影信息
  2. 电影信息为:电影名字,导演信息(可以包含演员信息),评分
  3. 将电影信息直接本地保存
  4. 将电影信息通过管道进行保存
爬虫文件
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
# -*- coding: utf-8 -*-
import json

import scrapy

from ..items import DbItem #是一个安全的字典
class Db250Spider(scrapy.Spider):#继承基础类
name = 'db250' #爬虫文件名字 必须存在且唯一
# allowed_domains = ['movie.douban.com'] #允许的域名 可以不存在 不存在 任何域名都可以
start_urls = ['https://movie.douban.com/top250']#初始url 必须要存在
page_num=0
def parse(self, response):#解析函数 处理响应数据
node_list=response.xpath('//div[@class="info"]')
with open("film.txt","w",encoding="utf-8") as f:
for node in node_list:
#电影名字
# extract 新的知识
film_name=node.xpath("./div/a/span/text()").extract()[0]
#导演信息
director_name=node.xpath("./div/p/text()").extract()[0].strip()
#评分
score=node.xpath('./div/div/span[@property="v:average"]/text()').extract()[0]

#非管道存储
item={}
item["item_pipe"]=film_name
item["director_name"]=director_name
item["score"]=score
content=json.dumps(item,ensure_ascii=False)
f.write(content+"\n")

#使用管道存储
item_pipe=DbItem() #创建Dbitem对象 当成字典来使用
item_pipe['film_name']=film_name
item_pipe['director_name']=director_name
item_pipe['score']=score
yield item_pipe
#发送新一页的请求
#构造url
self.page_num += 1
if self.page_num==3:
return
page_url="https://movie.douban.com/top250?start={}&filter=".format(self.page_num*25)
yield scrapy.Request(page_url)

#page页规律
"https://movie.douban.com/top250?start=25&filter="
"https://movie.douban.com/top250?start=50&filter="
"https://movie.douban.com/top250?start=75&filter="
items文件
1
2
3
4
5
6
7
8
import scrapy

class DbItem(scrapy.Item):
# define the fields for your item here like:
# name = scrapy.Field()
film_name=scrapy.Field()
director_name=scrapy.Field()
score=scrapy.Field()
piplines文件
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
import json

class DbPipeline(object):

def open_spider(self,spider):
#爬虫文件开启,此方法执行
self.f=open("film_pipe.txt","w",encoding="utf-8")

def process_item(self, item, spider):
json_data=json.dumps(dict(item),ensure_ascii=False)+"\n"
self.f.write(json_data)
return item
def close_spider(self,spider):
# 爬虫文件关闭,此方法执行
self.f.close() #关闭文件
settings文件
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
# -*- coding: utf-8 -*-

# Scrapy settings for db project
#
# For simplicity, this file contains only settings considered important or
# commonly used. You can find more settings consulting the documentation:
#
# https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/settings.html
# https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/downloader-middleware.html
# https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/spider-middleware.html

BOT_NAME = 'db'

SPIDER_MODULES = ['db.spiders']
NEWSPIDER_MODULE = 'db.spiders'


# Crawl responsibly by identifying yourself (and your website) on the user-agent
#USER_AGENT = 'db (+http://www.yourdomain.com)'

# Obey robots.txt rules
ROBOTSTXT_OBEY = False

# Configure maximum concurrent requests performed by Scrapy (default: 16)
#CONCURRENT_REQUESTS = 32

# Configure a delay for requests for the same website (default: 0)
# See https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/settings.html#download-delay
# See also autothrottle settings and docs
#DOWNLOAD_DELAY = 3
# The download delay setting will honor only one of:
#CONCURRENT_REQUESTS_PER_DOMAIN = 16
#CONCURRENT_REQUESTS_PER_IP = 16

# Disable cookies (enabled by default)
#COOKIES_ENABLED = False

# Disable Telnet Console (enabled by default)
#TELNETCONSOLE_ENABLED = False

# Override the default request headers:
DEFAULT_REQUEST_HEADERS = {
'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8',
'Accept-Language': 'en',
"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/81.0.4044.138 Safari/537.36"
}



# Enable or disable spider middlewares
# See https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/spider-middleware.html
#SPIDER_MIDDLEWARES = {
# 'db.middlewares.DbSpiderMiddleware': 543,
#}

# Enable or disable downloader middlewares
# See https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/downloader-middleware.html
#DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {
# 'db.middlewares.DbDownloaderMiddleware': 543,
#}

# Enable or disable extensions
# See https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/extensions.html
#EXTENSIONS = {
# 'scrapy.extensions.telnet.TelnetConsole': None,
#}

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

# Enable and configure the AutoThrottle extension (disabled by default)
# See https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/autothrottle.html
#AUTOTHROTTLE_ENABLED = True
# The initial download delay
#AUTOTHROTTLE_START_DELAY = 5
# The maximum download delay to be set in case of high latencies
#AUTOTHROTTLE_MAX_DELAY = 60
# The average number of requests Scrapy should be sending in parallel to
# each remote server
#AUTOTHROTTLE_TARGET_CONCURRENCY = 1.0
# Enable showing throttling stats for every response received:
#AUTOTHROTTLE_DEBUG = False

# Enable and configure HTTP caching (disabled by default)
# See https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/downloader-middleware.html#httpcache-middleware-settings
#HTTPCACHE_ENABLED = True
#HTTPCACHE_EXPIRATION_SECS = 0
#HTTPCACHE_DIR = 'httpcache'
#HTTPCACHE_IGNORE_HTTP_CODES = []
#HTTPCACHE_STORAGE = 'scrapy.extensions.httpcache.FilesystemCacheStorage'
项目注意事项
  1. settings文件中 项目默认的是 ROBOTSTXT_OBEY = True,即遵循robots协议,则不能爬取到数据

则更改为 ROBOTSTXT_OBEY = False

  1. settings中,有些网站需要添加User-Agent ,才能获取到数据 (伪装成客户端)
  2. settings中,需要将管道打开,才可以将数据传递到pipelines文件中
  3. items中需要设置相应的字段,使用Item对象传递数据,(可以理解为mysql先定义字段,才能写入数据一样)
图灵python大海老师 wechat
python分享公众号
坚持原创技术分享,您的支持将鼓励我继续创作!