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  • Scrapy 基础-01

    Scrapy

    Scrapy 是一个位了爬取网站数据,提取数据结构性数据而编写的应用框架,少量代码,就能快速爬取,使用了Twisted 异步网络框架,加快我们下载速度!

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    工作流程

    制作 Scrapy 爬虫 一共需要4步:

        新建项目 (scrapy startproject xxx):新建一个新的爬虫项目
       明确目标 (编写items.py):明确你想要抓取的目标
       制作爬虫 (spiders/xxspider.py):制作爬虫开始爬取网页
       存储内容 (pipelines.py):设计管道存储爬取内容
     
     
      Scrapy Engine(引擎): 负责Spider、ItemPipeline、Downloader、Scheduler中间的通讯,信号、数据传递等。
      Scheduler(调度器): 它负责接受引擎发送过来的Request请求,并按照一定的方式进行整理排列,入队,当引擎需要时,交还给引擎。
      Downloader(下载器):负责下载Scrapy Engine(引擎)发送的所有Requests请求,并将其获取到的Responses交还给Scrapy Engine(引擎),由引擎交给Spider来处理,
      Spider(爬虫):它负责处理所有Responses,从中分析提取数据,获取Item字段需要的数据,并将需要跟进的URL提交给引擎,再次进入Scheduler(调度器).
      Item Pipeline(管道):它负责处理Spider中获取到的Item,并进行进行后期处理(详细分析、过滤、存储等)的地方。
      Downloader Middlewares(下载中间件):你可以当作是一个可以自定义扩展下载功能的组件。
      Spider Middlewares(Spider中间件):你可以理解为是一个可以自定扩展和操作引擎和Spider中间通信的功能组件(比如进入Spider的Responses;和从Spider出去的Requests)

    Scrapy的运作流程

    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!
    注意!只有当调度器中不存在任何request了,整个程序才会停止,(也就是说,对于下载失败的URL,Scrapy也会重新下载。)
     

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    准备环境:

    1)创建项目
    pip install scrapy
    scrapy startproject myspider
     
    2)创建仪个爬虫
    scrapy genspider itcast(爬虫名字)  "itcast.cn"(限制网站的范围)
     
    3)启动爬虫
    scrapy crawl itcast
     

    代码:

     1 ###设置item 字段###
     2 import scrapy
     3 
     4 class MyspiderItem(scrapy.Item):
     5     title = scrapy.Field()
     6     position = scrapy.Field()
     7     time = scrapy.Field()
     8     address = scrapy.Field()
     9 
    10 ###设置spiders 目录下的爬虫脚本,可以设置多个##
    11 vim spiders/itcast.py
    12 # -*- coding: utf-8 -
    13 import scrapy
    14 import sys
    15 #之前设置好的items 导入进来
    16 from myspider.items import MyspiderItem
    17 
    18 class ItcastSpider(scrapy.Spider):
    19     #spider.name 可以用于判断
    20     name = 'itcast'
    21     #限制范围
    22     allowed_domains = ['tencent.com']
    23     start_urls = ['https://hr.tencent.com/position.php?lid=2218&tid=87']
    24     #parse方法不能修改,必须有
    25     def parse(self, response):
    26         tb_list = response.xpath("//table[@class='tablelist']/tr")[1:-1]
    27         for tr in tb_list:
    28              #字典对象
    29             item = MyspiderItem()
    30             item['title'] = tr.xpath("./td[1]/a/text()").extract_first()
    31             item['position'] = tr.xpath("./td[2]/text()").extract_first()
    32             item['address'] = tr.xpath("./td[4]/text()").extract_first()
    33             item['time'] = tr.xpath("./td[5]/text()").extract_first()
    34             yield item
    35         #翻页
    36         next_url = response.xpath("//a[@id='next']/@href").extract_first()
    37         print(next_url)
    38         if next_url != "javascript:;":
    39             next_url = "https://hr.tencent.com/" +next_url
    40             print(next_url)
    41             #下一页请求,scrapy封装好的request请求
    42             yield scrapy.Request(
    43                 next_url,
    44                 callback=self.parse
    45               )
    46             print("="*30)
    47 
    48 ##设置存储pipeline##
    49 vim pipelines.py
    50 # -*- coding: utf-8 -*-
    51 import json
    52 class MyspiderPipeline(object):
    53     def process_item(self,item,spider):
    54         #有判断,以后可以写多个piiline,来存储
    55         if spider.name == "itcast":
    56            with open('temp.txt','a') as f:
    57               #item 是一个对象,要转成字典!
    58               json.dump(dict(item),f,ensure_ascii=False,indent=2)
    59 
    60 
    61 ##设置setting 配置##
    62 开启pipelines,可以设置多个
    63 
    64 ITEM_PIPELINES = {
    65     'myspider.pipelines.MyspiderPipeline': 300,
    66     'myspider.pipelines.XXXXPipeline': 300,
    67 }
    68 #不显示日志
    69 LOG_LEVEL = "WARNING"
    70 
    71 ##浏览器头
    72 USER_AGENT = 'Mozilla/5.0 (iPad; CPU OS 11_0 like Mac OS X) AppleWebKit/604.1.34 (KHTML, like Gecko) Version/11.0 Mobile/15A5341f Safari/604.1'
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