scrapy（一):基础用法

Scrapy 框架

Scrapy 简介

• Scray 是用python写的为了爬取网站数据，提取结构性数据的应用框架

Scrapy框架原理图

白话讲解Scrapy 运作流程

代码写好，程序开始运行...

1. 引擎：Hi！Spider`, 你要处理哪一个网站？
2. Spider：老大要我处理xxxx.com。
3. 引擎：你把第一个需要处理的URL给我吧。
4. Spider：给你，第一个URL是xxxxxxx.com。
5. 引擎：Hi！调度器，我这有request请求你帮我排序入队一下。
6. 调度器：好的，正在处理你等一下。
7. 引擎：Hi！调度器，把你处理好的request请求给我。
8. 调度器：给你，这是我处理好的request
9. 引擎：Hi！下载器，你按照老大的下载中间件的设置帮我下载一下这个request请求
10. 下载器：好的！给你，这是下载好的东西。（如果失败：sorry，这个request下载失败了。然后引擎告诉调度器，这个request下载失败了，你记录一下，我们待会儿再下载）
11. 引擎：Hi！Spider，这是下载好的东西，并且已经按照老大的下载中间件处理过了，你自己处理一下（注意！这儿responses默认是交给def parse()这个函数处理的）
12. Spider：（处理完毕数据之后对于需要跟进的URL），Hi！引擎，我这里有两个结果，这个是我需要跟进的URL，还有这个是我获取到的Item数据。
13. 引擎：Hi ！管道 我这儿有个item你帮我处理一下！调度器！这是需要跟进URL你帮我处理下。然后从第四步开始循环，直到获取完老大需要全部信息。
14. 管道``调度器：好的，现在就做！

制作Scrapy爬虫步骤

1.新建项目

scrapy startproject mySpider

• 此时会出现一个目录结构(以下对各文件进行解释)

scrapy.cfg ：项目的配置文件

mySpider/ ：项目的Python模块，将会从这里引用代码

mySpider/items.py ：项目的目标文件

mySpider/pipelines.py ：项目的管道文件

mySpider/settings.py ：项目的设置文件

mySpider/spiders/ ：存储爬虫代码目录```

2.制作爬虫

scrapy genspider ItCast www.itcast.cn

• 此时会创建一个 爬虫文件夹,打开ItCast.py 爬虫文件会看到以下代码：

class ItcastSpider(scrapy.Spider):
    name = "itcast"   #爬虫的名字 
    allowed_domains = ["itcast.cn"]   # 是搜索的域名范围，也就是爬虫的约束区域，规定爬虫只爬取这个域名下的网页，不存在的URL会被忽略。
    start_urls = (
        'http://www.itcast.cn/',
    )  # 爬取的URL元祖/列表。爬虫从这里开始抓取数据，所以，第一次下载的数据将会从这些urls开始。其他子URL将会从这些起始URL中继承性生成

    def parse(self, response):  # 解析的方法，每个初始URL完成下载后将被调用，调用的时候传入从每一个URL传回的Response对象来作为唯一参数
        pass

3. 明确目标（mySpider/items.py）

• 想要爬取那些信息，在Item里定义结构化数据字段，保存爬取到的数据

4.保存数据（pipelines.py）

• 在管道文件中设置保存数据的方法，可以保存到本地或者数据库

5.运行爬虫程序

一个简单例子

（1） items.py

• 想要爬取的信息

import scrapy

class ItcastItem(scrapy.Item):
    name = scrapy.Field()
    title = scrapy.Field()
    info = scrapy.Field()

(2) itcastspider.py

• 写爬虫程序

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-

import scrapy
from mySpider.items import ItcastItem

# 创建一个爬虫类
class ItcastSpider(scrapy.Spider):
    # 爬虫名
    name = "itcast"
    # 允许爬虫作用的范围
    allowd_domains = ["http://www.itcast.cn/"]
    # 爬虫其实的url
    start_urls = [
        "http://www.itcast.cn/channel/teacher.shtml#aandroid",

    ]

    def parse(self, response):
        #with open("teacher.html", "w") as f:
        #    f.write(response.body)
        # 通过scrapy自带的xpath匹配出所有老师的根节点列表集合
        teacher_list = response.xpath('//div[@class="li_txt"]')

        # 遍历根节点集合
        for each in teacher_list:
            # Item对象用来保存数据的
            item = ItcastItem()
            # name, extract() 将匹配出来的结果转换为Unicode字符串
            # 不加extract() 结果为xpath匹配对象
            name = each.xpath('./h3/text()').extract()
            # title
            title = each.xpath('./h4/text()').extract()
            # info
            info = each.xpath('./p/text()').extract()

            item['name'] = name[0]
            item['title'] = title[0]
            item['info'] = info[0]
            yield item

(3) setting.py 修改

ROBOTSTXT_OBEY = True

DOWNLOAD_DELAY = 4   #防止爬取过快丢失数据

DEFAULT_REQUEST_HEADERS = {
    "User-Agent" : "Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 9.0; Windows NT 6.1; Trident/5.0;",
    'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8'
}

ITEM_PIPELINES = {
    'tencent.pipelines.TencentPipeline': 300,
}

(4) pipelines.py

• 数据保存到本地

# -*- coding: utf-8 -*-
import json

class ItcastPipeline(object):
    # __init__方法是可选的，做为类的初始化方法
    def __init__(self):
        # 创建了一个文件
        self.filename = open("teacher.json", "w")

    # process_item方法是必须写的，用来处理item数据
    def process_item(self, item, spider):
        jsontext = json.dumps(dict(item), ensure_ascii = False) + "
"
        self.filename.write(jsontext.encode("utf-8"))
        return item

    # close_spider方法是可选的，结束时调用这个方法
    def close_spider(self, spider):
        self.filename.close()

（5）运行爬虫程序

 scrapy crawl itcast