Scrapy爬虫框架实战

Python实现爬虫是很容易的，一般来说就是获取目标网站的页面，对目标页面的分析、解析、识别，提取有用的信息，然后该入库的入库，该下载的下载。以前写过一篇文章《Python爬虫获取电子书资源实战》，以一个电子书的网站为例来实现python爬虫获取电子书资源。爬取整站的电子书资源，按目录保存到本地，并形成索引文件方便查找。这次介绍通过Scrapy爬虫框架来实现同样的功能。

一、Scrapy简介

Scrapy 是用 Python 实现的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。
Scrapy 常应用在包括数据挖掘，信息处理或存储历史数据等一系列的程序中。
通常我们可以很简单的通过 Scrapy 框架实现一个爬虫，抓取指定网站的内容或图片。
Scrapy<a class= 爬虫框架" />

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）：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）：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）

二、Scrapy实战

虽然用python写一个爬虫也不是很费事，但是有了Scrapy以后让你实现爬虫更简单，更加通用，现在我们还是以《Python爬虫获取电子书资源实战》中的例子，爬取目标网站kgbook.com。也可以对比看一下通过Scrapy爬虫框架实现相同的功能有多么的方便。

1、Scrapy安装

首先通过 pip 安装 Scrapy 框架

pip install Scrapy

2、创建Scrapy项目工程

创建getbooks的项目

scrapy startproject getbooks

创建一个getkgbook的爬虫，目标网站kgbook.com

scrapy genspider getkgbook kgbook.com

项目的结构如下图所示
Scrapy项目目录结构

3、实现Scrapy的爬虫代码

爬数据

主要的爬虫逻辑实现代码都在getkgbook.py中，在这里实现目录的爬取、翻页、进入到详情页，并解析详情页的数据。
getkgbook.py

import os
import re
import scrapy
from getbooks.items import KgbookItem


class GetkgbookSpider(scrapy.Spider):
    name = "getkgbook"  #爬虫的名称
    allowed_domains = ["kgbook.com"]   #爬取的网站
    start_urls = ["https://kgbook.com"]  #爬取的首页

    def parse(self, response):
        categorys = response.xpath('//div[@id="category"]/div/ul/li/a')
        for category in categorys:
            category_url = category.xpath('./@href').extract_first()
            url=response.urljoin(category_url)
            #爬取进入到目录页
            yield response.follow(url, self.parse_booklist) 

    #解析目录页
    def parse_booklist(self,response):
        book_list_select=response.css('.channel-item h3.list-title a')
        #获取书籍列表
        for book_info_select in book_list_select:
            book_name=book_info_select.css('::text').extract_first()
            book_detail_url=book_info_select.css('::attr(href)').extract_first()
            book_detail_url=response.urljoin(book_detail_url)
            print(book_name,book_detail_url)
            yield scrapy.Request(url=book_detail_url, callback=self.pase_bookdetail)
        #翻页
        nextpage_url = response.xpath('//div[@class="pagenavi"]/a[contains(text(), "下一页")]/@href').extract_first()
        if nextpage_url:
            yield response.follow(nextpage_url, self.parse_booklist)

    #解析详情页
    def pase_bookdetail(self,response):
        navegate=response.xpath('//nav[@id="location"]/a')
        if len(navegate)>1:
            book_category=navegate[1].xpath('./text()').extract_first()
        book_name=response.css('.news_title::text').extract_first()
        book_author=response.xpath('//div[@id="news_details"]/ul/li[contains(text(),"作者")]/text()').extract_first()
        pattern=re.compile('mobi|epub|azw3|pdf',re.I) #解析书籍的类型
        book_download_urls=response.xpath('//div[@id="introduction"]/a[@class="button"]')
        for book_download_urlinfo in book_download_urls:
            book_type=book_download_urlinfo.re(pattern)
            if book_type:
                book_download_url=book_download_urlinfo.xpath('./@href').extract_first()
                #获取要下载的书籍的名称、作者、要保存的路径、下载地址
                item=KgbookItem()
                item['book_name']=book_name
                item['book_author']=book_author
                item['book_file']=os.path.join(book_category,book_name+"."+str(book_type[0]).lower())
                item['book_url']=book_download_url
                print(book_name,book_author,book_download_url,item['book_file'])
                return item

在这里我们通过xpath解析器和css解析器来解析获取网页中的有用的信息。如提取a 标签的href的信息，提取书籍的名称、作者、下载链接等信息。

保存数据

item.py
在item.py中定义了KgbookItem类，Item 定义结构化数据字段，用来保存爬取到的数据，有点像 Python 中的 dict，但是提供了一些额外的保护减少错误。在这里定义了book_name、book_author、book_file、book_url这些信息都会通过爬虫提取后保存用来输出到文件或数据库等。

import scrapy

class KgbookItem(scrapy.Item):
    book_name=scrapy.Field()
    book_author=scrapy.Field()
    book_file=scrapy.Field()
    book_url=scrapy.Field()

下载数据

通过pipelines定义文件下载的管道类
pipelines.py

from scrapy import item, Request
from scrapy.pipelines.files import FilesPipeline

class KgBookFilePipeline(FilesPipeline):

    def get_media_requests(self,item,info):
        yield Request(item['book_url'],meta={'book_file':item['book_file']})

    def file_path(self, request, response=None, info=None):
        file_name=request.meta.get('book_file')
        return file_name

这里实际上只做两件事，一是get_media_requests下载文件，二是组织文件要保存的路径。会通过相应的下载中间件将文件下载并保存在需要保存的目录。这里我们规划的保存目录是书籍目录\书名.类型。
还需要在settings.py中定义下载后保存的路径

# 保存书籍的路径
FILES_STORE='./books'
定义自定义下载的管道
ITEM_PIPELINES = {
   "getbooks.pipelines.KgBookFilePipeline": 300,
}

加入以下定义，强制爬取、下载，并忽略301,302重定向

# Obey robots.txt rules
ROBOTSTXT_OBEY = False

MEDIA_ALLOW_REDIRECTS = True

HTTPERROR_ALLOWED_CODES = [301,302]

至此，就通过Scrapy爬虫框架实现了一个爬虫。
运行效果
执行 scrapy crawl getkgbook -o books.json
可以看到控制台打印出来的日志，爬虫开始默默的勤勤恳恳的爬取了。
爬取日志

爬取的结果保存到了books.json中

要下载的书籍也保存到了books下相应的目录下了
保存的文件

三、注意事项

有可能在文件下载的时候并没有把文件下载下来，原因是文件下载路径有重定向。

2023-09-12 22:25:38 [scrapy.core.engine] DEBUG: Crawled (301) <GET https://kgbook.com/e/DownSys/GetDown?classid=24&id=471&pathid=0> (referer: None)
2023-09-12 22:25:38 [scrapy.pipelines.files] WARNING: File (code: 301): Error downloading file from <GET https://kgbook.com/e/DownSys/GetDown?classid=24&id=471&pathid=0> referred in <None>
2023-09-12 22:25:38 [scrapy.core.engine] DEBUG: Crawled (301) <GET https://kgbook.com/e/DownSys/GetDown?classid=24&id=4742&pathid=0> (referer: None)
2023-09-12 22:25:38 [scrapy.pipelines.files] WARNING: File (code: 301): Error downloading file from <GET https://kgbook.com/e/DownSys/GetDown?classid=24&id=4742&pathid=0> referred in <None>

需要在settings.py中加入

MEDIA_ALLOW_REDIRECTS = True  #直接下载

HTTPERROR_ALLOWED_CODES = [301,302]  #忽略重定向的报错信息

现在我们通过一个Scrapy爬虫框架实例实现了网站的爬取，重代码量上看比python直接写少了很多，通用性也更强了。通过管道不仅仅可以将数据保持至json还可以保存到Excel、数据库等。

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