1、所需知识补充
1.下载中间件常用函数
- process_request(self, request, spider):
- 当每个request通过下载中间件是，该方法被调用
- process_request()函数必须返回一下其中之一：一个None，一个Response对象，一个Request对象或raise IgnoreRequest。
如果返回None,Scrapy将继续处理该request，执行其他的中间件中相应的方法，直达合适的下载器处理函数（download handler）被调用，该request被执行（其response被下载）;
如果返回的是Response对象，scrapy将不会调用任何其他的process_request()或process_exception()方法，或相应的下载函数，其将返回该response，已安装的中间件的process_response()方法则会在每个response返回时被调用；
如果其返回Request对象，scrapy则停止调用process_request()方法并重新调度返回的request。当心返回的request被执行后，相应的中间件链将会更具下载的response被调用。
如果其raise一个IgnoreRequest异常，则安装的下载中间件的process_exception()方法会被调用。如果没有任何一个方法处理该异常，则request的errback(Request.errback)方法会被调用，如果没有代码吹抛出的异常，则该异常被忽略且不记录（不同于其他异常那样） - 参数:
request(Request对象)--处理的request
spider(Spider对象)--该request对应的spider
- process_response(self, request, spider):
- 当下载器完成http请求，传递响应给引擎的时候调用
- process_response()必须返回以下其中之一：返回一个Request对象或raise一个IgnorRequest异常
如果其返回一个Response（可以与传入的response相同，也可以是全新的对象），该response会被在链中其他中间件的process_response()方法处理。
如果其返回一个Request对象，则中间件链停止，返回的request会被重新调度下载，处理类似于process_request()返回request所做的那样。
如果其抛出一个IgnorRequest异常，则调用request的errback(Request.errback)。如果没有代码处理抛出的异常，则该异常被忽略且不记录。 - 参数：
request(Request对象)--response所对应的request
response(Response对象)--被处理的response对象
spider(Spider对象)--response所对应的spider
2.scrapy对接selenium
scrapy通过设置setting.py文件里的DOWNLOADER_MIDDLEWARES添加自己编写的下载中间件，通常将运用到的selenium相关内容写在这个下载中间件中，具体后面会有代码说明。
3.常用settings的内置设置
- BOT_NAME
默认：“scrapybot”，使用startproject命令创建项目时，其被自动赋值 - CONCURRENT_ITEMS
默认为100，Item Process(即Item Pipeline)同时处理（每个response的）item时最大值 - CONCURRENT_REQUEST
默认为16，scrapy downloader并发请求（concurrent requests）的最大值 - LOG_ENABLED
默认为True,是否启用logging - DEFAULT_REQUEST_HEADERS
默认如下：{'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8', 'Accept-Language': 'en',}
scrapy http request使用的默认header - LOG_ENCODING
默认utt-8，logging中使用的编码 - LOG_LEVEL
默认“DEBUG”，log中最低级别，可选级别有：CRITICAL,ERROR,WARNING,DEBUG - USER_AGENT
默认：“Scrapy/VERSION(....)”，爬取的默认User-Agent,除非被覆盖 - COOKIES_ENABLED=False，禁用cookies
- PEOXIE：代理设置
例如：PROXIES = [ {'ip_port': '111.11.228.75:80', 'password': ''}, {'ip_port': '120.198.243.22:80', 'password': ''}, {'ip_port': '111.8.60.9:8123', 'password': ''}, {'ip_port': '101.71.27.120:80', 'password': ''}, {'ip_port': '122.96.59.104:80', 'password': ''}, {'ip_port': '122.224.249.122:8088', 'password':''}, ]
2、案例分析
分析：
一共需要抓取三个页面，首先抓取第一个页面的所有城市名及对应的链接，地址：https://www.aqistudy.cn/historydata/
然后抓取具体的，每个城市，每个月份的信息（就是年月），地址：https://www.aqistudy.cn/historydata/monthdata.php?city=%E5%AE%89%E5%BA%B7，这里只是其中一个城市
最后抓取每个月份中，每一天的数据，示例地址：https://www.aqistudy.cn/historydata/daydata.php?city=%E5%AE%89%E5%BA%B7&month=2015-01
其中，第一个页面为静态页面，直接抓取上面的城市信息即可；第二个和第三页面时动态页面，采用selenium结合Phantomjs抓取（也可以用Google浏览器。）
selenium的基本使用，参见：xxxx
1. 创建一个项目
scrapy startproject ChinaAir
2.明确需要抓取的字段
在items.py文件中定义需要抓取的字段，编写相关代码。
# -*- coding: utf-8 -*- # Define here the models for your scraped items # # See documentation in: # https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/items.html import scrapy class ChinaairItem(scrapy.Item): # define the fields for your item here like: # name = scrapy.Field() """ 首先明确抓取目标，包括城市，日期，指标的值 """ # 城市 city = scrapy.Field() # 日期 date = scrapy.Field() # 空气质量指数 AQI = scrapy.Field() # 空气质量等级 level = scrapy.Field() # pm2.5的值 PM2_5 = scrapy.Field() # pm10 PM10 = scrapy.Field() # 二氧化硫 SO2 = scrapy.Field() # 一氧化碳 CO = scrapy.Field() # 二氧化氮 NO2 = scrapy.Field() # 臭氧浓度 O3_8h = scrapy.Field() # 数据源(数据来源) source = scrapy.Field() # 抓取时间 utc_time = scrapy.Field()
3.生成爬虫文件
创建名为airChina的爬虫，并给定初始地址。
scrapy genspider airChina https://www.aqistudy.cn/historydata/
来到爬虫文件，开始编写爬虫部分的代码。
4.编写爬虫
# -*- coding: utf-8 -*- import scrapy from ChinaAir.items import ChinaairItem class AirchinaSpider(scrapy.Spider): name = 'airChina' allowed_domains = ['aqistudy.cn'] base_url = "https://www.aqistudy.cn/historydata/" # 抓取首页 start_urls = [base_url] def parse(self, response): # 拿到页面的所有城市名称链接 url_list = response.xpath('//div[@class="all"]/div[@class="bottom"]//a/@href').extract()# 拿到页面的所有城市名 city_list = response.xpath('//div[@class="all"]/div[@class="bottom"]//a/text()').extract()# 将城市名及其对应的链接，进行一一对应 for city, url in zip(city_list, url_list): # 拼接该城市的链接 link = self.base_url + url yield scrapy.Request(url=link, callback=self.parse_month, meta={"city": city})
def parse_month(self, response):
pass
在yield后，来到下载中间件文件，由于每一个请求都要经过下载中间件，因此，从第一个页面中解析到的url，请求时，可以在下载中间件中进行一定的操作，如利用selenium进行请求。
来到middlerwares.py文件，删掉所有已写好的内容，重新编写我们需要的内容。
# -*- coding: utf-8 -*- # Define here the models for your spider middleware # # See documentation in: # https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/spider-middleware.html import random # 导入User-Agent列表 from ChinaAir.settings import USER_AGENT as ua_list # class UserAgentMiddlerware(object): # """ # 定义一个中间件，给每一个请求随机选择USER_AGENT # 注意，不要忘了在setting文件中打开DOWNLOADER_MIDDLERWARE的注释 # """ # def process_request(self, request, spider): # # # 从ua_list中随机选择一个User-Agent # user_agent = random.choice(ua_list) # # 给请求添加头信息 # request.headers['User-Agent'] = user_agent # # 当然，也可以添加代理ip，方式如下，此处不用代理，仅说明代理使用方法 # # request.meta['proxy'] = "..." # print(request.headers['User-Agent']) import time import scrapy from selenium import webdriver class SeleniumMiddlerware(object): """ 利用selenium，获取动态页面数据 """ def process_request(self, request, spider): # 判断请求是否来自第二个页面，只在第二个页面调用浏览器 if not request.url == "https://www.aqistudy.cn/historydata/": # 实例化。selenium结合谷歌浏览器， self.driver = webdriver.PhantomJS() # 实在受不了每次测试都打开浏览器界面，所以换成无界面的了 # 请求 self.driver.get(request.url) time.sleep(2) # 获取请求后得到的源码 html = self.driver.page_source # 关闭浏览器 self.driver.quit() # 构造一个请求的结果，将谷歌浏览器访问得到的结果构造成response，并返回给引擎 response = scrapy.http.HtmlResponse(url=request.url, body=html, request=request, encoding='utf-8') return response
其中，注释部分为，下载中间件给每一个请求分配一个随机的User-Agent及代理IP的方法,当然，此处用不上，因此，不用管。
由于每一次产生request请求，都要经过下载中间件，因此，写一个判定条件，只有是来自第二个页面的请求时，才采用selenium来执行。
代码的最后一行，下载中间件将selenium请求后的结果，再构造成一个response，返回给引擎，继续后续处理。注意，要在settings.py文件中将下载中间件的注释打开。
拿到第二页返回的response时，继续来到爬虫文件，对response进行解析和提取第三页中需要的url，代码如下：
class AirchinaSpider(scrapy.Spider): name = 'airChina' allowed_domains = ['aqistudy.cn'] base_url = "https://www.aqistudy.cn/historydata/" # 抓取首页 start_urls = [base_url] def parse(self, response): # 拿到页面的所有城市名称链接 url_list = response.xpath('//div[@class="all"]/div[@class="bottom"]//a/@href').extract()[:1] # 拿到页面的所有城市名 city_list = response.xpath('//div[@class="all"]/div[@class="bottom"]//a/text()').extract()[:1] # 将城市名及其对应的链接，进行一一对应 for city, url in zip(city_list, url_list): # 拼接该城市的链接 link = self.base_url + url yield scrapy.Request(url=link, callback=self.parse_month, meta={"city": city}) def parse_month(self, response): """ 拿到每个城市的，每个月份的数据 此页面为动态页面，这里利用selenium结合浏览器获取动态数据 因此在下载中间件中添加中间件代码 :param response: :return: """ # 获取城市每个月份的链接 url_list = response.xpath('//tr/td/a/@href').extract()[:1] for url in url_list: url = self.base_url + url # 构造该url yield scrapy.Request(url=url, meta={'city': response.meta['city']}, callback=self.parse_day)
拿到第二页的数据后，解析出第三页请求的url后，回调，并提取出需要抓取的数据，就完成了爬虫部分的代码。因此，整个爬虫文件的代码如下：
# -*- coding: utf-8 -*- import scrapy from ChinaAir.items import ChinaairItem class AirchinaSpider(scrapy.Spider): name = 'airChina' allowed_domains = ['aqistudy.cn'] base_url = "https://www.aqistudy.cn/historydata/" # 抓取首页 start_urls = [base_url] def parse(self, response): # 拿到页面的所有城市名称链接 url_list = response.xpath('//div[@class="all"]/div[@class="bottom"]//a/@href').extract()[:1] # 拿到页面的所有城市名 city_list = response.xpath('//div[@class="all"]/div[@class="bottom"]//a/text()').extract()[:1] # 将城市名及其对应的链接，进行一一对应 for city, url in zip(city_list, url_list): # 拼接该城市的链接 link = self.base_url + url yield scrapy.Request(url=link, callback=self.parse_month, meta={"city": city}) def parse_month(self, response): """ 拿到每个城市的，每个月份的数据 此页面为动态页面，这里利用selenium结合浏览器获取动态数据 因此在下载中间件中添加中间件代码 :param response: :return: """ # 获取城市每个月份的链接 url_list = response.xpath('//tr/td/a/@href').extract()[:1] for url in url_list: url = self.base_url + url # 构造该url yield scrapy.Request(url=url, meta={'city': response.meta['city']}, callback=self.parse_day) def parse_day(self, response): """ 获取每一天的数据 :param response: :return: """ node_list = response.xpath('//tr') node_list.pop(0) for node in node_list: # 解析目标数据 item = ChinaairItem() item['city'] = response.meta['city'] item['date'] = node.xpath('./td[1]/text()').extract_first() item['AQI'] = node.xpath('./td[2]/text()').extract_first() item['level'] = node.xpath('./td[3]/text()').extract_first() item['PM2_5'] = node.xpath('./td[4]/text()').extract_first() item['PM10'] = node.xpath('./td[5]/text()').extract_first() item['SO2'] = node.xpath('./td[6]/text()').extract_first() item['CO'] = node.xpath('./td[7]/text()').extract_first() item['NO2'] = node.xpath('./td[8]/text()').extract_first() item['O3_8h'] = node.xpath('./td[9]/text()').extract_first() yield item
5.编写pipelines文件
抓取到数据后，就可以开始写保存数据的逻辑了，这里仅仅将数据写成json格式的数据。
# -*- coding: utf-8 -*- # Define your item pipelines here # # Don't forget to add your pipeline to the ITEM_PIPELINES setting # See: https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html import json from datetime import datetime class ChinaAirPipeline(object): def process_item(self, item, spider): item["source"] = spider.name item['utc_time'] = str(datetime.utcnow()) return item class ChinaAirJsonPipeline(object): def open_spider(self, spider): self.file = open('air.json', 'w', encoding='utf-8') def process_item(self, item, spider): content = json.dumps(dict(item), ensure_ascii=False) + '\n' self.file.write(content) def close_spider(self, spider): self.file.close()
ChinaAirPipeline是在接收到管道丢过来的item后，继续添加两个自读，抓取时间和数据的来源，并在添加后，继续通过管道丢给下面的ChinaAirJsonPipelines文件，进行保存。
其中，不要忘了在settings.py文件中注册管道信息。
6.运行爬虫，抓取数据
scrapy crawl airChina
3、完整代码
参见：https://github.com/zInPython/ChinaAir/tree/master/ChinaAir