python-scrapy框架

文章目录

简介

什么是框架？

所谓的框，其实说白了就是一个【项目的半成品】，该项目的半成品需要被集成了各种功能且具有较强的通用性。

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，非常出名，非常强悍。所谓的框架就是一个已经被集成了各种功能（高性能异步下载，队列，分布式，解析，持久化等）的具有很强通用性的项目模板。对于框架的学习，重点是要学习其框架的特性、各个功能的用法即可。

初期如何学习框架？

只需要学习框架集成好的各种功能的用法即可！前期切勿钻研框架的源码！

安装

Linux/mac系统：
      pip install scrapy（任意目录下）

Windows系统：

      a. pip install wheel（任意目录下）

      b. 下载twisted文件，下载网址如下： http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#twisted

      c. 终端进入下载目录，执行 pip install Twisted‑17.1.0‑cp35‑cp35m‑win_amd64.whl
      注意：如果该步骤安装出错，则换一个版本的whl文件即可

      d. pip install pywin32（任意目录下）

      e. pip install scrapy（任意目录下）
      
如果安装好后，在终端中录入scrapy指令按下回车，如果没有提示找不到该指令，则表示安装成功

下载Visual Studio也行

基本使用

创建项目

scrapy startproject 项目名称

项目的目录结构：

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firstBlood   # 项目所在文件夹, 建议用pycharm打开该文件夹
    ├── firstBlood  		# 项目跟目录
    │   ├── __init__.py
    │   ├── items.py  		# 封装数据的格式
    │   ├── middlewares.py  # 所有中间件
    │   ├── pipelines.py	# 所有的管道
    │   ├── settings.py		# 爬虫配置信息
    │   └── spiders			# 爬虫文件夹, 稍后里面会写入爬虫代码
    │       └── __init__.py
    └── scrapy.cfg			# scrapy项目配置信息,不要删它,别动它,善待它.

创建爬虫爬虫文件：
- cd project_name（进入项目目录）
- scrapy genspider 爬虫文件的名称（自定义一个名字即可）起始url
  - （例如：scrapy genspider first www.xxx.com）
- 创建成功后，会在爬虫文件夹下生成一个py的爬虫文件

编写爬虫文件

理解爬虫文件的不同组成部分

import scrapy

class FirstSpider(scrapy.Spider):
    #爬虫名称：爬虫文件唯一标识：可以使用该变量的值来定位到唯一的一个爬虫文件
    name = 'first' #无需改动
    #允许的域名：scrapy只可以发起百度域名下的网络请求
    # allowed_domains = ['www.baidu.com']
    #起始的url列表：列表中存放的url可以被scrapy发起get请求
    start_urls = ['https://www.baidu.com/','https://www.sogou.com']

    #专门用作于数据解析
    #参数response：就是请求之后对应的响应对象
    #parse的调用次数，取决于start_urls列表元素的个数
    def parse(self, response):
        print('响应对象为：',response)

配置文件修改:settings.py
- 不遵从robots协议：ROBOTSTXT_OBEY = False
- 指定输出日志的类型：LOG_LEVEL = ‘ERROR’
- 指定UA：USER_AGENT = ‘Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/98.0.4758.109 Safari/537.36’

运行项目

scrapy crawl 爬虫名称 ：该种执行形式会显示执行的日志信息（推荐）
scrapy crawl 爬虫名称 --nolog：该种执行形式不会显示执行的日志信息（一般不用）

数据解析

注意，如果终端还在第一个项目的文件夹中，则需要在终端中执行cd …/返回到上级目录，在去新建另一个项目。
新建数据解析项目：
- 创建工程：scrapy startproject 项目名称
- cd 项目名称
- 创建爬虫文件：scrapy genspider 爬虫文件名 www.xxx.com
配置文件的修改：settings.py
- 不遵从robots协议：ROBOTSTXT_OBEY = False
- 指定输出日志的类型：LOG_LEVEL = ‘ERROR’
- 指定UA：USER_AGENT = ‘Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/98.0.4758.109 Safari/537.36’

编写爬虫文件：spiders/duanzi.py

import scrapy

class DuanziSpider(scrapy.Spider):
    name = 'duanzi'
    # allowed_domains = ['www.xxx.com']
    #对首页进行网络请求
    #scrapy会对列表中的url发起get请求
    start_urls = ['https://ishuo.cn/duanzi']

    def parse(self, response):
        #如何获取响应数据
        #调用xpath方法对响应数据进行xpath形式的数据解析
        li_list = response.xpath('//*[@id="list"]/ul/li')
        for li in li_list:
            # content = li.xpath('./div[1]/text()')[0]
            # title = li.xpath('./div[2]/a/text()')[0]
            # #<Selector xpath='./div[2]/a/text()' data='一年奔波，尘缘遇了谁'>
            # print(title)#selector的对象，且我们想要的字符串内容存在于该对象的data参数里
            #解析方案1：
            # title = li.xpath('./div[2]/a/text()')[0]
            # content = li.xpath('./div[1]/text()')[0]
            # #extract()可以将selector对象中data参数的值取出
            # print(title.extract())
            # print(content.extract())
            #解析方案2：
            #title和content为列表，列表只要一个列表元素
            title = li.xpath('./div[2]/a/text()')
            content = li.xpath('./div[1]/text()')
            #extract_first()可以将列表中第0个列表元素表示的selector对象中data的参数值取出
            print(title.extract_first())
            print(content.extract_first())

持久化存储

两种方案：

基于终端指令的持久化存储
基于管道的持久化存储（推荐）

基于终端指令的持久化存储

只可以将parse方法的返回值存储到指定后缀的文本文件中。

编码流程：

在爬虫文件中，将爬取到的数据全部封装到parse方法的返回值中

import scrapy

class DemoSpider(scrapy.Spider):
    name = 'demo'
    # allowed_domains = ['www.xxx.com']
    start_urls = ['https://ishuo.cn/duanzi']

    def parse(self, response):
        # 如何获取响应数据
        # 调用xpath方法对响应数据进行xpath形式的数据解析
        li_list = response.xpath('//*[@id="list"]/ul/li')
        all_data = []#爬取到的数据全部都存储到了该列表中
        for li in li_list:
            title = li.xpath('./div[2]/a/text()').extract_first()
            content = li.xpath('./div[1]/text()').extract_first()
            #将段子标题和内容封装成parse方法的返回
            dic = {
          
          
                'title':title,
                'content':content
            }
            all_data.append(dic)

        return all_data

将parse方法的返回值存储到指定后缀的文本文件中:
- scrapy crawl 爬虫文件名称 -o duanzi.csv

总结：
- 优点：简单，便捷
- 缺点：局限性强
  - 只可以将数据存储到文本文件无法写入数据库
  - 存储数据文件后缀是指定好的，通常使用.csv
  - 需要将存储的数据封装到parse方法的返回值中

基于管道实现持久化存储

优点：极大程度的提升数据存储的效率

缺点：编码流程较多

编码流程

1.在爬虫文件中进行数据解析

def parse(self, response):
  # 如何获取响应数据
  # 调用xpath方法对响应数据进行xpath形式的数据解析
  li_list = response.xpath('//*[@id="list"]/ul/li')
  all_data = []  # 爬取到的数据全部都存储到了该列表中
  for li in li_list:
    title = li.xpath('./div[2]/a/text()').extract_first()
    content = li.xpath('./div[1]/text()').extract_first()

2.将解析到的数据封装到Item类型的对象中

2.1 在items.py文件中定义相关的字段

class SavedataproItem(scrapy.Item):
    # define the fields for your item here like:
    # name = scrapy.Field()
    #爬取的字段有哪些，这里就需要定义哪些变量存储爬取到的字段
    title = scrapy.Field()
    content = scrapy.Field()

2.2 在爬虫文件中引入Item类，实例化item对象，将解析到的数据存储到item对象中

    def parse(self, response):
    		from items import SavedataproItem #导入item类
        # 如何获取响应数据
        # 调用xpath方法对响应数据进行xpath形式的数据解析
        li_list = response.xpath('//*[@id="list"]/ul/li')
        all_data = []  # 爬取到的数据全部都存储到了该列表中
        for li in li_list:
            title = li.xpath('./div[2]/a/text()').extract_first()
            content = li.xpath('./div[1]/text()').extract_first()
            #实例化一个item类型的对象
            item = SavedataproItem()
            #通过中括号的方式访问item对象中的两个成员，且将解析到的两个字段赋值给item对象的两个成员即可
            item['title'] = title
            item['content'] = content

3.将item对象提交给管道

#将存储好数据的item对象提交给管道
yield item

需要开启管道

4.在管道中接收item类型对象(pipelines.py就是管道文件)

管道只可以接收item类型的对象，不可以接收其他类型对象

class SavedataproPipeline:
    #process_item用来接收爬虫文件传递过来的item对象
    #item参数，就是管道接收到的item类型对象
    def process_item(self, item, spider):
        print(item)
        return item

5.在管道中对接收到的数据进行任意形式的持久化存储操作

可以存储到文件中也可以存储到数据库中

# Define your item pipelines here
#
# Don't forget to add your pipeline to the ITEM_PIPELINES setting
# See: https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html


# useful for handling different item types with a single interface
from itemadapter import ItemAdapter


class SavedataproPipeline:
    #重写父类的方法
    fp = None
    def open_spider(self,spider):
        print('我是open_spider方法，我在项目开始运行环节，只会被执行一次！')
        self.fp = open('duanzi.txt','w',encoding='utf-8')
    #process_item用来接收爬虫文件传递过来的item对象
    #item参数，就是管道接收到的item类型对象
    #process_item方法调用的次数取决于爬虫文件给其提交item的次数
    def process_item(self, item, spider):
        #item类型的对象其实就是一个字典
        # print(item)
        #将item字典中的标题和内容获取
        title = item['title']
        content = item['content']
        self.fp.write(title+':'+content+'\n')
        print(title,':爬取保存成功！')
        return item

    def close_spider(self,spider):
        print('在爬虫结束的时候会被执行一次！')
        self.fp.close()

6.在配置文件中开启管道机制

注意：默认情况下，管道机制是没有被开启的，需要在配置文件中手动开启
在setting.py中把ITEM_PIPELINES解除注释就表示开启了管道机制