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  • Scrapy简单入门及实例讲解

    原文地址：https://www.cnblogs.com/kongzhagen/p/6549053.html

    github地址：https://github.com/zhu-xb/scrapy-movie-demo

    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 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, 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. 引擎从调度器中取出一个链接(URL)用于接下来的抓取
    2. 引擎把URL封装成一个请求(Request)传给下载器
    3. 下载器把资源下载下来，并封装成应答包(Response)
    4. 爬虫解析Response
    5. 解析出实体（Item）,则交给实体管道进行进一步的处理
    6. 解析出的是链接（URL）,则把URL交给调度器等待抓取

    一、安装

    pip install Scrapy

    注：windows平台需要依赖pywin32，请根据自己系统32/64位选择下载安装，https://sourceforge.net/projects/pywin32/

    二、爬虫举例 

    入门篇：美剧天堂前100最新（http://www.meijutt.com/new100.html）

    1、创建工程

    scrapy startproject movie

    2、创建爬虫程序

    cd movie
scrapy genspider meiju meijutt.com

    3、自动创建目录及文件

    4、文件说明：

    • scrapy.cfg  项目的配置信息，主要为Scrapy命令行工具提供一个基础的配置信息。（真正爬虫相关的配置信息在settings.py文件中）
    • items.py    设置数据存储模板，用于结构化数据，如：Django的Model
    • pipelines    数据处理行为，如：一般结构化的数据持久化
    • settings.py 配置文件，如：递归的层数、并发数，延迟下载等
    • spiders      爬虫目录，如：创建文件，编写爬虫规则

    注意：一般创建爬虫文件时，以网站域名命名

    5、设置数据存储模板

    　　items.py

    import scrapy

class MovieItem(scrapy.Item):
    # define the fields for your item here like:
    name = scrapy.Field()

    6、编写爬虫

    　　meiju.py

    # -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
from movie.items import MovieItem

class MeijuSpider(scrapy.Spider):
    name = 'meiju'
    allowed_domains = ['meijutt.com']
    start_urls = ['http://meijutt.com/']

    def parse(self, response):
        movies = response.xpath('//div[@class="list_2"]/ul/li')

        for each_movie in movies:
            item = MovieItem()
            item['name'] = each_movie.xpath('./a/@title').extract()[0]
            yield item

    7、设置配置文件

    　　settings.py增加如下内容

    ITEM_PIPELINES = {'movie.pipelines.MoviePipeline':100}

    8、编写数据处理脚本

    　　pipelines.py

    class MoviePipeline(object):
    def process_item(self, item, spider):
        with open("my_meiju.txt",'a') as fp:
            fp.write(item['name'].encode("utf8") + '
')

    9、执行爬虫

    scrapy crawl meiju --nolog

    10、结果

    进阶篇：爬取校花网（http://www.xiaohuar.com/list-1-1.html）

    1、创建一个工程

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    scrapy startproject pic

    2、创建爬虫程序

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    cd pic
    scrapy genspider xh xiaohuar.com

    3、自动创建目录及文件

    4、文件说明：

    • scrapy.cfg  项目的配置信息，主要为Scrapy命令行工具提供一个基础的配置信息。（真正爬虫相关的配置信息在settings.py文件中）
    • items.py    设置数据存储模板，用于结构化数据，如：Django的Model
    • pipelines    数据处理行为，如：一般结构化的数据持久化
    • settings.py 配置文件，如：递归的层数、并发数，延迟下载等
    • spiders      爬虫目录，如：创建文件，编写爬虫规则

    注意：一般创建爬虫文件时，以网站域名命名

    5、设置数据存储模板

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    import scrapy
     
     
    class PicItem(scrapy.Item):
        # define the fields for your item here like:
        # name = scrapy.Field()
        addr = scrapy.Field()
        name = scrapy.Field()

     6、编写爬虫

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    # -*- coding: utf-8 -*-
    import scrapy
    import os
    # 导入item中结构化数据模板
    from pic.items import PicItem
     
    class XhSpider(scrapy.Spider):
        # 爬虫名称，唯一
        name = "xh"
        # 允许访问的域
        allowed_domains = ["xiaohuar.com"]
        # 初始URL
        start_urls = ['http://www.xiaohuar.com/list-1-1.html']
     
        def parse(self, response):
            # 获取所有图片的a标签
            allPics = response.xpath('//div[@class="img"]/a')
            for pic in allPics:
                # 分别处理每个图片，取出名称及地址
                item = PicItem()
                name = pic.xpath('./img/@alt').extract()[0]
                addr = pic.xpath('./img/@src').extract()[0]
                addr = 'http://www.xiaohuar.com'+addr
                item['name'] = name
                item['addr'] = addr
                # 返回爬取到的数据
                yield item

    7、设置配置文件

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    # 设置处理返回数据的类及执行优先级
    ITEM_PIPELINES = {'pic.pipelines.PicPipeline':100}

    8、编写数据处理脚本

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    import urllib2
    import os
     
    class PicPipeline(object):
        def process_item(self, item, spider):
            headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64; rv:52.0) Gecko/20100101 Firefox/52.0'}
            req = urllib2.Request(url=item['addr'],headers=headers)
            res = urllib2.urlopen(req)
            file_name = os.path.join(r'D:mydown_pic',item['name']+'.jpg')
            with open(file_name,'wb') as fp:
                fp.write(res.read())

     9、执行爬虫

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    cd pic
    scrapy crawl xh --nolog

    结果：

    终极篇：我想要所有校花图

    注明：基于进阶篇再修改为终极篇

    #　　xh.py

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    # -*- coding: utf-8 -*-
    import scrapy
    import os
    from scrapy.http import Request
     
    # 导入item中结构化数据模板
    from pic.items import PicItem
     
    class XhSpider(scrapy.Spider):
        # 爬虫名称，唯一
        name = "xh"
        # 允许访问的域
        allowed_domains = ["xiaohuar.com"]
        # 初始URL
        start_urls = ['http://www.xiaohuar.com/hua/']
        # 设置一个空集合
        url_set = set()
     
        def parse(self, response):
            # 如果图片地址以http://www.xiaohuar.com/list-开头，我才取其名字及地址信息
            if response.url.startswith("http://www.xiaohuar.com/list-"):
                allPics = response.xpath('//div[@class="img"]/a')
                for pic in allPics:
                    # 分别处理每个图片，取出名称及地址
                    item = PicItem()
                    name = pic.xpath('./img/@alt').extract()[0]
                    addr = pic.xpath('./img/@src').extract()[0]
                    addr = 'http://www.xiaohuar.com'+addr
                    item['name'] = name
                    item['addr'] = addr
                    # 返回爬取到的信息
                    yield item
            # 获取所有的地址链接
            urls = response.xpath("//a/@href").extract()
            for url in urls:
                # 如果地址以http://www.xiaohuar.com/list-开头且不在集合中，则获取其信息
                if url.startswith("http://www.xiaohuar.com/list-"):
                    if url in XhSpider.url_set:
                        pass
                    else:
                        XhSpider.url_set.add(url)
                        # 回调函数默认为parse,也可以通过from scrapy.http import Request来指定回调函数
                        # from scrapy.http import Request
                        # Request(url,callback=self.parse)
                        yield self.make_requests_from_url(url)
                else:
                    pass
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