5分钟快速掌握scrapy爬虫框架_Python

5分钟快速掌握scrapy爬虫框架

1. scrapy简介

scrapy是基于事件驱动的Twisted框架下用纯python写的爬虫框架。很早之前就开始用scrapy来爬取网络上的图片和文本信息，一直没有把细节记录下来。这段时间，因为工作需要又重拾scrapy爬虫，本文和大家分享下，包你一用就会，欢迎交流。

1.1 scrapy框架

scrapy框架包括5个主要的组件和2个中间件Hook。

ENGIINE：整个框架的控制中心，控制整个爬虫的流程。根据不同的条件添加不同的事件（就是用的Twisted）
SCHEDULER：事件调度器
DOWNLOADER：接收爬虫请求，从网上下载数据
SPIDERS：发起爬虫请求，并解析DOWNLOADER返回的网页内容，同时和数据持久化进行交互,需要开发者编写
ITEM PIPELINES：接收SPIDERS解析的结构化的字段，进行持久化等操作，需要开发者编写
MIDDLEWARES：ENGIINE和SPIDERS, ENGIINE和DOWNLOADER之间一些额外的操作，hook的方式提供给开发者

从上可知，我们只要实现SPIDERS（要爬什么网站，怎么解析）和ITEM PIPELINES（如何处理解析后的内容）就可以了。其他的都是有框架帮你完成了。（图片来自网络，如果侵权联系必删）

5分钟快速掌握scrapy爬虫框架

1.2 scrapy数据流

我们再详细看下组件之间的数据流，会更清楚框架的内部运作。（图片来自网络，如果侵权联系必删）

5分钟快速掌握scrapy爬虫框架

SPIDERS发爬虫请求给ENGIINE，告诉它任务来了
ENGIINE将请求添加到SCHEDULER调度队列里, 说任务就交给你了，给我安排好
SCHEDULER看看手里的爬取请求很多，挑一个给ENGIINE，说大哥帮忙转发给下载DOWNLOADER
ENGIINE：好的， DOWNLOADER你的任务来了
DOWNLOADER：开始下载了，下载好了，任务结果交给ENGIINE
ENGIINE将结果给SPIDERS，你的一个请求下载好了，快去解析吧
SPIDERS：好的，解析产生了结果字段。又给SPIDERS转发给ITEM PIPELINES
ITEM PIPELINES: 接收到字段内容，保存起来。

第1步到第8步，一个请求终于完成了。是不是觉得很多余？ENGIINE夹在中间当传话筒，能不能直接跳过？可以考虑跳过了会怎么样。

这里分析一下

SCHEDULER的作用：任务调度，控制任务的并发，防止机器处理不过来
ENGIINE：就是基于Twisted框架, 当事件来（比如转发请求）的时候，通过回调的方式来执行对应的事件。我觉得ENGIINE让所有操作变的统一，都是按照事件的方式来组织其他组件，其他组件以低耦合的方式运作；对于一种框架来说，无疑是必备的。

2. 基础：XPath

写爬虫最重要的是解析网页的内容，这个部分就介绍下通过XPath来解析网页，提取内容。

2.1 HTML节点和属性

（图片来自网络，如果侵权联系必删）

5分钟快速掌握scrapy爬虫框架

2.2 解析语法

a / b：‘/’在 xpath里表示层级关系，左边的 a是父节点，右边的 b是子节点
a // b：表示a下所有b，直接或者间接的
[@]：选择具有某个属性的节点
- //div[@classs], //a[@x]：选择具有 class属性的 div节点、选择具有 x属性的 a节点
- //div[@class="container"]：选择具有 class属性的值为 container的 div节点
//a[contains(@id, "abc")]：选择 id属性里有 abc的 a标签

一个例子

response.xpath('//div[@class="taglist"]/ul//li//a//img/@data-original').get_all()

# 获取所有class属性（css）为taglist的div，下一个层ul下的所有li下所有a下所有img标签下data-original属性

# data-original这里放的是图片的url地址

更多详见

http://zvon.org/comp/r/tut-XPath_1.html#Pages~List_of_XPaths

3. 安装部署

Scrapy 是用纯python编写的，它依赖于几个关键的python包（以及其他包）：

lxml 一个高效的XML和HTML解析器
parsel ，一个写在lxml上面的html/xml数据提取库,
w3lib ，用于处理URL和网页编码的多用途帮助程序
twisted 异步网络框架
cryptography 和 pyOpenSSL ，处理各种网络级安全需求

# 安装

pip install scrapy

4. 创建爬虫项目

scrapy startproject sexy

# 创建一个后的项目目录

# sexy

# │  scrapy.cfg

# │

# └─sexy

#     │  items.py

#     │  middlewares.py

#     │  pipelines.py

#     │  settings.py

#     │  __init__.py

#     │

#     ├─spiders

#     │  │  __init__.py

#     │  │

#     │  └─__pycache__

#     └─__pycache__

# 执行需要到scrapy.cfg同级别的目录执行

scrapy crawl sexy

从上可知，我们要写的是spiders里的具体的spider类和items.py和pipelines.py（对应的ITEM PIPELINES）

5. 开始scrapy爬虫

5.1 简单而强大的spider

这里实现的功能是从图片网站中下载图片，保存在本地， url做了脱敏。需要注意的点在注释要标明

类要继承 scrapy.Spider
取一个唯一的name
爬取的网站url加到start_urls列表里
重写parse利用xpath解析reponse的内容

可以看到parse实现的时候没有转发给ITEM PIPELINES，直接处理了。这样简单的可以这么处理，如果业务很复杂，建议交给ITEM PIPELINES。后面会给例子

# 目录结果为：spiders/sexy_spider.py

import scrapy

import os

import requests

import time

def download_from_url(url):

    response = requests.get(url, stream=True)

    if response.status_code == requests.codes.ok:

        return response.content

    else:

        print('%s-%s' % (url, response.status_code))

        return None

class SexySpider(scrapy.Spider):

   # 如果有多个spider， name要唯一

    name = 'sexy'

    allowed_domains = ['uumdfdfnt.94demo.com']

    allowed_urls = ['http://uumdfdfnt.94demo.com/']

    # 需要爬取的网站url加到start_urls list里

    start_urls = ['http://uumdfdfnt.94demo.com/tag/dingziku/index.html']

    save_path = '/home/sexy/dingziku'

    def parse(self, response):

        # 解析网站，获取图片列表

        img_list = response.xpath('//div[@class="taglist"]/ul//li//a//img/@data-original').getall()

        time.sleep(1)

        # 处理图片，具体业务操作，可交给items，见5.2 items例子

        for img_url in img_list:

            file_name = img_url.split('/')[-1]

            content = download_from_url(img_url)

            if content is not None:

                with open(os.path.join(self.save_path, file_name), 'wb') as fw:

                    fw.write(content)

        # 自动下一页（见5.3 自动下一页）

        next_page = response.xpath('//div[@class="page both"]/ul/a[text()="下一页"]/@href').get()

        if next_page is not None:

            next_page = response.urljoin(next_page)

            yield scrapy.Request(next_page, callback=self.parse)

5.2 items和pipline例子

这里说明下两个的作用

items：提供一个字段存储， spider会将数据存在这里
pipline：会从items取数据，进行业务操作，比如5.1中的保存图片；又比如存储到数据库中等

我们来改写下上面的例子

items.py其实就是定义字段scrapy.Field()

import scrapy

class SexyItem(scrapy.Item):

    # define the fields for your item here like:

    # name = scrapy.Field()

    img_url = scrapy.Field()

spiders/sexy_spider.py

import scrapy

import os

# 导入item

from ..items import SexyItem

class SexySpider(scrapy.Spider):

   # 如果有多个spider， name要唯一

    name = 'sexy'

    allowed_domains = ['uumdfdfnt.94demo.com']

    allowed_urls = ['http://uumdfdfnt.94demo.com/']

    # 需要爬取的网站url加到start_urls list里

    start_urls = ['http://uumdfdfnt.94demo.com/tag/dingziku/index.html']

    save_path = '/home/sexy/dingziku'

    def parse(self, response):

        # 解析网站，获取图片列表

        img_list = response.xpath('//div[@class="taglist"]/ul//li//a//img/@data-original').getall()

        time.sleep(1)

        # 处理图片，具体业务操作，可交给yield items

        for img_url in img_list:

            items = SexyItem()

            items['img_url'] = img_url

            yield items

pipelines.py

import os

import requests

def download_from_url(url):

    response = requests.get(url, stream=True)

    if response.status_code == requests.codes.ok:

        return response.content

    else:

        print('%s-%s' % (url, response.status_code))

        return None

class SexyPipeline(object):

    def __init__(self):

        self.save_path = '/tmp'

    def process_item(self, item, spider):

        if spider.name == 'sexy':

            # 取出item里内容

            img_url = item['img_url']

             # 业务处理

            file_name = img_url.split('/')[-1]

            content = download_from_url(img_url)

            if content is not None:

                with open(os.path.join(self.save_path, file_name), 'wb') as fw:

                    fw.write(content)

        return item

重要的配置要开启在settings.py中开启piplines类，数值表示优先级

ITEM_PIPELINES = {

'sexy.pipelines.SexyPipeline': 300,

}

5.3 自动下一页

有时候我们不仅要爬取请求页面中的内容，还要递归式的爬取里面的超链接url，特别是下一页这种，解析内容和当前页面相同的情况下。一种笨方法是手动加到start_urls里。大家都是聪明人来试试这个。

先在页面解析下下一页的url
scrapy.Request(next_page, callback=self.parse) 发起一个请求，并调用parse来解析，当然你可以用其他的解析

完美了，完整例子见5.1

next_page = response.xpath('//div[@class="page both"]/ul/a[text()="下一页"]/@href').get()

if next_page is not None:

   next_page = response.urljoin(next_page)

   yield scrapy.Request(next_page, callback=self.parse)

5.4 中间件

下载中间件中间件的作用是提供一些常用的钩子Hook来增加额外的操作。中间件的操作是在middlewares.py。可以看到主要是处理请求process_request，响应process_response和异常process_exception三个钩子函数。
处理请求process_request: 传给DOWNLOADER之前做的操作
响应process_response：DOWNLOADER给ENGIINE响应之前的操作

这里举一个添加模拟浏览器请求的方式，防止爬虫被封锁。重写process_request

from scrapy.contrib.downloadermiddleware.useragent import UserAgentMiddleware

import random

agents = ['Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 9.0; Windows NT 6.1; Trident/5.0;',

              'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10.6; rv,2.0.1) Gecko/20100101 Firefox/4.0.1',

              'Opera/9.80 (Macintosh; Intel Mac OS X 10.6.8; U; en) Presto/2.8.131 Version/11.11',

              'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_7_0) AppleWebKit/535.11 (KHTML, like Gecko) Chrome/17.0.963.56 Safari/535.11',

              'Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0; Windows NT 5.1; 360SE)']

class RandomUserAgent(UserAgentMiddleware):

    def process_request(self, request, spider):

        ua = random.choice(agents)

        request.headers.setdefault('User-agent',ua,)