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Scrapy爬虫介绍
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。 其可以应用在数据挖掘，信息处理或存储历史数据等一系列的程序中。
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功能
----引用twisted模块异步下载页面
-----HTML解析成对象
-----代理
----延迟下载
----URL字段去重
----指定深度、广度
...........................
Scrapy架构及工作流程
Scrapy 使用了 Twisted异步网络库来处理网络通讯。整体架构大致如下
Scrapy主要包括了以下组件：
引擎(Scrapy)
用来处理整个系统的数据流处理, 触发事务(框架核心)
调度器(Scheduler)
用来接受引擎发过来的请求, 压入队列中, 并在引擎再次请求的时候返回. 可以想像成一个URL（抓取网页的网址或者说是链接）的优先队列, 由它来决定下一个要抓取的网址是什么, 同时去除重复的网址
下载器(Downloader)
用于下载网页内容, 并将网页内容返回给蜘蛛(Scrapy下载器是建立在twisted这个高效的异步模型上的)
爬虫(Spiders)
爬虫是主要干活的, 用于从特定的网页中提取自己需要的信息, 即所谓的实体(Item)。用户也可以从中提取出链接,让Scrapy继续抓取下一个页面
项目管道(Pipeline)
负责处理爬虫从网页中抽取的实体，主要的功能是持久化实体、验证实体的有效性、清除不需要的信息。当页面被爬虫解析后，将被发送到项目管道，并经过几个特定的次序处理数据。
下载器中间件(Downloader Middlewares)
位于Scrapy引擎和下载器之间的框架，主要是处理Scrapy引擎与下载器之间的请求及响应。
爬虫中间件(Spider Middlewares)
介于Scrapy引擎和爬虫之间的框架，主要工作是处理蜘蛛的响应输入和请求输出。
调度中间件(Scheduler Middewares)
介于Scrapy引擎和调度之间的中间件，从Scrapy引擎发送到调度的请求和响应。
Scrapy运行流程大概如下：
1.程序员在Spiders里定义爬虫的起始URL。
2.ScrapyEngine把Spider中的起始URL，推送到Scheduler。
3.Scheduler调度URL通过Downloader去互联网下载HTML内容。
4.Downloader下载HTML内容并返回给Spiders（回调函数）。
5.Spiders调用 Item Pipeline把爬到的内容保存的数据库/文件，或者继续循环流程1-5。
Scrapy安装&使用
安装
1.Linux
pip install scrapy
2.Windows
2.1：下载twisted
Twisted‑18.7.0‑cp36‑cp36m‑win_amd64.whl：cp36是cpython解释器的版本，amd64Windows的位数；
2.2：安装scrapy
pip install scrapy -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com
基本使用
scrapy startproject projectname #创建1个Scrapy项目
cd projectname
scrapy genspider [-t template] <name> <domain> #创建爬虫应用
scrapy gensipider -t basic le le.com #创建虫子1
scrapy gensipider -t xmlfeed bestseller.com.cn #创建虫子2
scrapy list #展示爬虫应用列表
scrapy crawl 爬虫应用名 --nolog #运行单独爬虫应用 --nolog不打印日志
修改setings.py
ROBOTSTXT_OBEY = False：是否遵守爬虫协议
建议读者一定要遵循爬虫协议，如果ROBOTSTXT_OBEY = True，不能获取到respose一点要和对方打电话谈谈！ # -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
# import sys,os,io
# sys.stdout=io.TextIOWrapper(sys.stdout.buffer,encoding='gb18030') #解决编码错误
class BaiduSpider(scrapy.Spider):
name = 'baidu'
allowed_domains = ['baidu.com'] #起始URL
start_urls = ['http://baidu.com/'] #限制域名
def parse(self, response): #回调函数
print(response.text)
选择器
# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
from scrapy.selector import Selector, HtmlXPathSelector
from scrapy.http import HtmlResponse
# import sys,os,io
# sys.stdout=io.TextIOWrapper(sys.stdout.buffer,encoding='gb18030') #解决编码错误
class BaiduSpider(scrapy.Spider):
name = 'baidu'
allowed_domains = ['baidu.com'] #起始URL
start_urls = ['http://baidu.com/'] #限制域名
def parse(self, response): #回调函数
html = """<!DOCTYPE html>
<html>
<head lang="en">
<meta charset="UTF-8">
<title></title>
</head>
<body>
<ul>
<li class="item-"><a id='i1' href="link.html">first item</a></li>
<li class="item-0"><a id='i2' href="llink.html">first item</a></li>
<li class="item-1"><a href="llink2.html">second item<span>vv</span></a></li>
</ul>
<div><a href="llink2.html">second item</a></div>
</body>
</html>
"""
response = HtmlResponse(url='http://example.com', body=html, encoding='utf-8')
# hxs=Selector(response=response).xpath('//a') #查询所有a标签
# hxs = Selector(response=response).xpath('//a[@id]') #查询包含id属性的a标签
#hxs = Selector(response=response).xpath('//a[@id="i1"]') #查询id=i1的a标签
#hxs = Selector(response=response).xpath('//a[@href="link.html"][@id="i1"]') #查询href="link.html" &id="i1"的a标签
# hxs = Selector(response=response).xpath('//a[contains(@href, "link")]') #查询href="link.html"包含link关键字的a标签
#hxs = Selector(response=response).xpath('//a[starts-with(@href, "link")]') # 查询href="link.html"以link关键字开头的a标签
#使用正则匹配
#hxs = Selector(response=response).xpath('//a[re:test(@id, "id+")]') #查询id为 i数字 的a标签
#hxs = Selector(response=response).xpath('//a[re:test(@id, "id+")]/text()').extract() #/text()获取文本内容
# hxs = Selector(response=response).xpath('//a[re:test(@id, "id+")]/@href').extract() #/@href获取href属性
# hxs = Selector(response=response).xpath('/html/body/ul/li/a/@href').extract() #python数据类型
# hxs = Selector(response=response).xpath('//body/ul/li/a/@href').extract_first() #获取匹配到的第一个a标签
ul_list = Selector(response=response).xpath('//body/ul/li') #支持for循环
for item in ul_list:
v = item.xpath('./a/span')#相对当前标签下寻找子代 ./，*/，a #注意//遍历所有后代， /遍历所有子代
# 或
# v = item.xpath('a/span')
# 或
# v = item.xpath('*/a/span')
print(v)
# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy,urllib.parse
from scrapy.http import Request
from scrapy.selector import Selector
from scrapy.http.cookies import CookieJar
class ChoutiSpider(scrapy.Spider):
name = 'chouti'
allowed_domains = ['chouti.com']
start_urls = ['http://chouti.com/']
cookie_dict = {}
'''
1. 发送一个GET请求,抽屉
获取cookie
2. 用户密码POST登录：携带上一次cookie
返回值：9999
3. 为为所欲为，携带cookie
'''
def start_requests(self):#子类重写父类的start_requests，指定其实url
for url in self.start_urls:
yield Request(url,dont_filter=True,callback=self.index)
def index(self,response):#首页
cookie_jar=CookieJar() #提取本次请求的cokie，保存到cookie_jar对象
cookie_jar.extract_cookies(response, response.request)#去响应中获取cookie
#把cookie保存到字典
for k, v in cookie_jar._cookies.items():
for i, j in v.items():
for m, n in j.items():
self.cookie_dict[m] = n.value
post_dict={
"phone": '8613220198866',
"password": "woshiniyeye",
"oneMonth": 1,
}
yield Request( #发送post请求,进行登录
url='https://dig.chouti.com/login',
method='POST',
cookies= self.cookie_dict,
headers = {'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded; charset=UTF-8'},
body=urllib.parse.urlencode(post_dict),
callback=self.login
)
def login(self,response) :
yield Request(url='https://dig.chouti.com/',cookies=self.cookie_dict,callback=self.get_news)
def get_news(self,response):
hxs=Selector(response)
link_id_list=hxs.xpath('//div[@class="part2"]/@share-linkid').extract() #获取新闻ID
for link in link_id_list:
base_url = "http://dig.chouti.com/link/vote?linksId=%s" % (link)
yield Request(
url=base_url,
method='POST',
cookies=self.cookie_dict,
callback=self.end_parse
)
def end_parse(self,response):
print(response.text)
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