一、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。可以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。

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1、同步与异步

同步：指的是按照代码的顺序依次执行，每个任务都要等待上一个任务完成后才能执行，处理大量任务或耗时操作时可能导致程序性能下降。

异步：一个任务的执行不会影响到后续任务的执行，允许程序在等待某个操作完成的同时执行其它任务，提高了程序的并发性和性能。

2、阻塞与非阻塞

阻塞：指的是当一个任务执行一个 I/O 操作时，任务会一直等待直到操作完成才能继续执行后续代码，当任务发起一个 I/O 操作（如读取文件、发送网络请求等），任务会被挂起，直到操作完成后才能恢复执行，可能会造成资源浪费和程序响应性下降。

非阻塞：指的是当一个任务执行一个 I/O 操作时，任务不会等待操作完成，而是立即返回并继续执行后续代码，当任务发起一个 I/O 操作，如果操作不能立即完成，任务不会被挂起，而是继续执行后续代码，提高了程序的并发性和响应性。

二、工作流程

各组件作用

组件	作用	是否需要手写
引擎（Scrapy Engine）	总指挥：负责数据和信号的在不同模块间的传递	Scrapy 已经实现
调度器（Scheduler）	一个队列，存放引擎发过来的 request 请求	Scrapy 已经实现
下载器（Downloader）	下载把引擎发过来的 request 请求，并返回给引擎	Scrapy 已经实现
爬虫（Spider）	处理引擎发过来的 request，提取数据，提取 url，并交给引擎	需要手写
管道（Item Pipline）	处理引擎传过来的数据，比如存储	需要手写
下载中间件（Downloader Middlewares）	可以自定义的下载扩展，比如设置 User-Agent 代理	一般不用手写
爬虫中间件（Spider Middlewares）	可以自定义 requests 请求和进行 requests 过滤	一般不用手写

大概流程

• 爬虫（Spider）发起初始请求。
• 下载器（Downloader）下载网页并将响应返回给爬虫（Spider）。
• 爬虫（Spider）解析响应，提取数据和新的请求。
• 新的请求由调度器（Scheduler）进行调度，并交给下载器（Downloader）下载。
• 数据由爬虫（Spider）交给管道（Item Pipline）进行处理。

三、项目结构

1、安装

在终端输入命令：

pip install scrapy==2.5.1

2、项目文件夹

2.1、方式一

在目标文件夹地址栏直接输入 cmd 后，按回车。

2.2、方式二

按 win + r 弹出一个窗口，输入 cmd 命令后按回车，会进入终端，输入命令，进入目标文件夹。

切换盘符：

f:

切换到目标文件夹：

cd F:\Python

3、创建项目

scrapy startproject mySpider

scrapy startproject 是创建一个爬虫项目的固定命令，mySpider 是项目名称，可更改。

cd mySpider

切换到项目文件夹。

scrapy genspider demo baidu.com

scrapy genspider 是生成爬虫文件的固定命令，demo 是爬虫文件名，可更改，baidu.com 是爬取的域名，可更改。

4、项目文件组成

4.1、piders/__ init __.py

这是一个空的 __ init __.py 文件，用于标识 spiders 目录为一个 Python 包。在该目录中，通常存放着 Scrapy 框架中的爬虫（Spider）模块文件。

4.2、spiders/demo.py

这是一个爬虫（Spider）模块文件，包含了定义一个名为 demo 的 Spider 类的代码。该 Spider 类定义了如何发起请求、解析响应和提取数据的逻辑。

4.3、__ init __.py

这是一个空的 __ init __.py 文件，用于标识当前目录为一个 Python 包。

4.4、items.py

这是一个模型（Model）模块文件，用于定义抓取的数据结构。通常，可以在该文件中定义一个名为 Item 的类，描述要抓取的数据的字段和结构。

4.5、middlewares.py

这是一个中间件（Middleware）模块文件，用于定义 Scrapy 框架中的中间件组件。中间件可以在请求和响应的处理过程中进行自定义操作，例如修改请求头、处理代理等。

4.6、pipelines.py

这是一个管道（Pipeline）模块文件，用于定义 Scrapy 框架中的数据处理管道组件。管道负责对爬取的数据进行处理，例如数据清洗、验证和存储等操作。

4.7、settings.py

这是一个配置（Settings）模块文件，包含了 Scrapy 框架的配置选项。可以在该文件中设置爬虫的参数、中间件、管道以及其它框架相关的设置。

scrapycfg_117">4.8、scrapy.cfg

这是 Scrapy 项目的配置文件，包含了项目的基本配置信息，如项目名称、启用的爬虫、管道和中间件等。

5、运行项目

5.1、方式一

在终端运行

python">scrapy crawl demo  # demo 是爬虫文件的名字

5.2、方式二

在当前项目下创建一个 py 文件

python">from scrapy import cmdline

# demo 是爬虫文件的名字
cmdline.execute('scrapy crawl demo'.split())

四、入门案例

目标网站：https://quotes.toscrape.com/

需求：翻页爬取每页的名人，名言，标签

页面分析

1、先获取第一页数据，再实现翻页爬取

2、确定 url，通过分析，可以在源码中看到数据，确定数据是静态加载，所以目标 url 为 https://quotes.toscrape.com/

3、确定数据在网页中的位置，通过 xpath 解析

3.1、每一条数据都存放在 <div class="quote"></div> 标签里面，所以 xpath 语法：//div[@class="quote"]，返回一个元素列表，进行遍历

3.2、名言 xpath 语法为：.//span[1]/text()

3.3、作者 xpath 语法为：.//span[2]/small[1]/text()

3.4、标签 xpath 语法为：.//div[1]/a/text()

项目实现

1、打开终端，进入对应的文件目录下

2、创建 Scrapy 项目：scrapy startproject my_scrapy

3、进入项目：cd my_scrapy

4、创建爬虫文件：scrapy genspider spider quotes.toscrape.com

代码实现

1、在项目目录下创建一个 start.py 文件，用来运行项目。

注意：一定要在 start.py 文件下运行，在其它项目文件下运行，该项目不生效。

python"># start.py
# 使用 cmdline 模块来执行命令行命令
from scrapy import cmdline

# 使用 Scrapy 执行名为 spider 的爬虫
cmdline.execute('scrapy crawl spider'.split())

执行后会打印红色的日志信息，可在 settings.py 文件里设置隐藏日志信息。

python"># settings.py
# 日志级别调整为警告
LOG_LEVEL = 'WARNING'

2、获取网页源代码，在 spider.py 文件里做相关操作。

python"># spider.py
import scrapy  # 导入 Scrapy 库，用于构建爬虫

# 定义一个爬虫类
class SpiderSpider(scrapy.Spider):
    # 爬虫的名称
    name = 'spider'
    # 允许爬取的域名
    allowed_domains = ['quotes.toscrape.com']
    # 起始 url
    start_urls = ['https://quotes.toscrape.com/']

    # 解析函数，处理响应并提取数据
    def parse(self, response):
        # 打印响应结果
        print(response.text)

3、创建项目的相关数据结构，在 items.py 文件里做相关操作。

python"># items.py
import scrapy  # 导入Scrapy库，用于构建爬虫

# 自定义的Item类，用于存储爬取的数据
class MyScrapyItem(scrapy.Item):
    # define the fields for your item here like:
    # name = scrapy.Field()

    # 名言
    text = scrapy.Field()  # 用于存储名言文本内容的字段
    # 名人
    author = scrapy.Field()  # 用于存储名人文本内容的字段
    # 标签
    tags = scrapy.Field()  # 用于存储标签文本内容的字段

4、确定获取到源码之后，在 spider.py 文件里做解析。

python"># spider.py
import scrapy  # 导入 Scrapy 库，用于构建爬虫
from my_scrapy.items import MyScrapyItem  # 导入自定义的 Item 类，用于存储爬取的数据

# 定义一个爬虫类
class SpiderSpider(scrapy.Spider):
    # 爬虫的名称
    name = 'spider'
    # 允许爬取的域名
    allowed_domains = ['quotes.toscrape.com']
    # 起始 url
    start_urls = ['https://quotes.toscrape.com/']

    # 解析函数，处理响应并提取数据
    def parse(self, response):
        # 使用 XPath 选取所有 class 为 quote 的 div 元素
        divs = response.xpath('//div[@class="quote"]')
        # 遍历每个 div 元素
        for div in divs:
            # 创建一个 MyScrapyItem 实例，用于存储爬取的数据
            item = MyScrapyItem()
            # 获取名言文本
            item['text'] = div.xpath('.//span[1]/text()').get()
            # 获取名人文本
            item['author'] = div.xpath('.//span[2]/small[1]/text()').get()
            # 获取标签文本
            item['tags'] = div.xpath('.//div[1]/a/text()').getall()
            # 打印数据
            print(item)

注意：在 Scrapy 框架里，get() 返回一条数据，getall() 返回多条数据。

5、确定当前数据获取到之后，进行翻页获取其它数据。

python"># spider.py
import scrapy  # 导入 Scrapy 库，用于构建爬虫
from my_scrapy.items import MyScrapyItem  # 导入自定义的 Item 类，用于存储爬取的数据

# 定义一个爬虫类
class SpiderSpider(scrapy.Spider):
    # 爬虫的名称
    name = 'spider'
    # 允许爬取的域名
    allowed_domains = ['quotes.toscrape.com']
    # 起始 url
    start_urls = ['https://quotes.toscrape.com/']

    # 解析函数，处理响应并提取数据
    def parse(self, response):
        # 使用 XPath 选取所有 class 为 quote 的 div 元素
        divs = response.xpath('//div[@class="quote"]')
        # 遍历每个 div 元素
        for div in divs:
            # 创建一个 MyScrapyItem 实例，用于存储爬取的数据
            item = MyScrapyItem()
            # 获取名言文本
            item['text'] = div.xpath('.//span[1]/text()').get()
            # 获取名人文本
            item['author'] = div.xpath('.//span[2]/small[1]/text()').get()
            # 获取标签文本
            item['tags'] = div.xpath('.//div[1]/a/text()').getall()
            # 返回 item，将其传递给引擎
            yield item

        # 翻页爬取，获取下一页按钮
        next = response.xpath('//li[@class="next"]/a/@href').get()
        # 拼接下一页链接
        # 方法一：
        # url = self.start_urls[0] + next
        # 方法二：
        url = response.urljoin(next)
        # 发起一个新的请求，url 为 next 的绝对 url，并将响应交给 parse 方法处理
        yield scrapy.Request(url, callback=self.parse)

注意：
正常操作运行项目，代码可能会有报错，这个时候可以考虑是不是允许爬取的域名做了限制，可以将 allowed_domains =[‘quotes.toscrape.com’] 注释掉。

6、保存数据

6.1、方法一

可以在 start.py 文件直接进行保存。

python"># start.py
# 使用 cmdline 模块来执行命令行命令
from scrapy import cmdline

# 使用 Scrapy 执行名为 spider 的爬虫
# cmdline.execute('scrapy crawl spider'.split())

# 使用 Scrapy 执行名为 spider 的爬虫，并将结果保存到 demo.csv 文件中
cmdline.execute('scrapy crawl spider -o demo.csv'.split())

6.2、方法二

可以在管道里面保存数据。

python"># pipelines.py
# 自定义的管道类
class MyScrapyPipeline:
    # 处理 Item 的方法，负责将数据存储到文件中
    def process_item(self, item, spider):
        # 保存数据
        with open('demo.txt', 'a', encoding='utf-8') as f:
            # 将 item 中的 text 字段和 author 字段拼接为一个字符串
            s = item['text'] + item['author']
            # 将拼接后的字符串写入文件，并在末尾添加换行符
            f.write(s + '\n')
        # 返回 item，继续后续的处理过程
        return item

注意：在管道里面保存数据，要记得在 setting.py 里启用管道，找到以下代码并取消注释。

python">ITEM_PIPELINES = {
   'my_scrapy.pipelines.MyScrapyPipeline': 300,
}

五、翻页

目标网站：https://quotes.toscrape.com/

需求：翻页爬取前4页的名人，名言，标签

分析

需要重新构造 url

第一页：https://quotes.toscrape.com/page/1/

第二页：https://quotes.toscrape.com/page/2/

第三页：https://quotes.toscrape.com/page/3/

第四页：https://quotes.toscrape.com/page/4/

方法一：

python"># spider.py
import scrapy  # 导入 Scrapy 库，用于构建爬虫
from my_scrapy.items import MyScrapyItem  # 导入自定义的 Item 类，用于存储爬取的数据

# 定义一个爬虫类
class SpiderSpider(scrapy.Spider):
    # 爬虫的名称
    name = 'spider'
   # 爬虫的名称
    allowed_domains = ['quotes.toscrape.com']
    # 页码
    page = 1
    # 链接 url
    base_url = 'https://quotes.toscrape.com/page/{}/'
    # 起始 url
    start_urls = [base_url.format(page)]

    # 解析函数，处理响应并提取数据
    def parse(self, response):
        # 使用 XPath 选取所有 class 为 quote 的 div 元素
        divs = response.xpath('//div[@class="quote"]')
        # 遍历每个 div 元素
        for div in divs:
            # 创建一个 MyScrapyItem 实例，用于存储爬取的数据
            item = MyScrapyItem()
            # 获取名言文本
            item['text'] = div.xpath('.//span[1]/text()').get()
            # 获取名人文本
            item['author'] = div.xpath('.//span[2]/small[1]/text()').get()
            # 获取标签文本
            item['tags'] = div.xpath('.//div[1]/a/text()').getall()
            # 返回 item，将其传递给引擎
            yield item

        # 判断页码
        if self.page <= 4:
            # 页码
            self.page = self.page + 1
            # 获取数据
            yield scrapy.Request(self.base_url.format(self.page), callback=self.parse) # callback是回调函数，相当于是发完请求，在那个方法中解析

方法二：
重写内部的方法实现翻页。

python"># spider.py
import scrapy  # 导入 Scrapy 库，用于构建爬虫
from my_scrapy.items import MyScrapyItem  # 导入自定义的 Item 类，用于存储爬取的数据

# 定义一个爬虫类
class SpiderSpider(scrapy.Spider):
    # 爬虫的名称
    name = 'spider'
    # 允许爬取的域名
    allowed_domains = ['quotes.toscrape.com']
    # 页码
    page = 1
    # 链接 url
    base_url = 'https://quotes.toscrape.com/page/{}/'
    # 起始 url
    start_urls = [base_url.format(page)]

    # start_reqeusts 重写的父类方法，优先执行自己
    def start_requests(self):
        # 翻页
        for page in range(1, 5):
            # 确定 url
            url = self.base_url.format(page)
            # 获取数据
            yield scrapy.Request(url, callback=self.parse)

    # 解析函数，处理响应并提取数据
    def parse(self, response):
        # 使用 XPath 选取所有 class 为 quote 的 div 元素
        divs = response.xpath('//div[@class="quote"]')
        # 遍历每个 div 元素
        for div in divs:
            # 创建一个 MyScrapyItem 实例，用于存储爬取的数据
            item = MyScrapyItem()
            # 获取名言文本
            item['text'] = div.xpath('.//span[1]/text()').get()
            # 获取名人文本
            item['author'] = div.xpath('.//span[2]/small[1]/text()').get()
            # 获取标签文本
            item['tags'] = div.xpath('.//div[1]/a/text()').getall()
            # 返回 item，将其传递给引擎
            yield item

六、parsel 第三方库

内置了 css 选择器，xpath，re，必须通过 get、getall 获取内容。

模拟数据

python">import parsel

html_doc = """
<html><head><title>The Dormouse's story</title></head>
<body>
<p class="title"><b>The Dormouse's story</b></p>

<p class="story">Once upon a time there were three little sisters; and their names were
<a href="http://example.com/elsie" class="sister" id="link1">Elsie</a>,
<a href="http://example.com/lacie" class="sister" id="link2">Lacie</a> and
<a href="http://example.com/tillie" class="sister" id="link3">Tillie</a>;
and they lived at the bottom of a well.</p>

<p class="story">...</p>
"""

# 创建对象
selector = parsel.Selector(html_doc)

1、css 选择器

python"># 解析数据，查找 a 标签
print(selector.css('a').get())
print(selector.css('a').getall())

2、xpath

python"># xpath语法
print(selector.xpath('//a[@class="sister"]/text()').get())
print(selector.xpath('//a[@class="sister"]/text()').getall())
print(selector.xpath('//a[@class="sister"]/@href').get())
print(selector.xpath('//a[@class="sister"]/@href').getall())

3、re

注意：正常解析数据是可以的，但是 sub() 这个方法在这里不能用，如需调用方法，建议使用 import re。

python"># re
print(selector.re('.*?<a href="(.*?)" class="sister" id="link1">(.*?)</a>'))  # 默认返回的数据类型是list

七、案例

目标网站：https://fabiaoqing.com/biaoqing/lists/page/1.html

需求：翻页爬取图片链接、图片，并以图片名字保存。

页面分析

先爬取第一页数据

确定 url：https://fabiaoqing.com/biaoqing/lists/page/1.html

先获取整个页面的 img 标签

遍历获取每一个属性值

代码实现

1、创建项目

2、编写代码

在 settings.py 文件中修改一些参数。

python"># settings.py
# 不打印日志信息
LOG_LEVEL = 'WARNING'
# Obey robots.txt rules
ROBOTSTXT_OBEY = False
# Override the default request headers:
DEFAULT_REQUEST_HEADERS = {
  'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8',
  'Accept-Language': 'en',
  'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/114.0.0.0 Safari/537.36'
}

修改 imgspider.py 文件中的网址，并打印网站源代码。

python"># imgspider.py
import scrapy  # 导入 Scrapy 库，用于构建爬虫

class ImgspiderSpider(scrapy.Spider):
    # 爬虫的名称
    name = 'imgspider'
    # 允许爬取的域名
    allowed_domains = ['fabiaoqing.com']
    # 起始 url
    start_urls = ['https://fabiaoqing.com/biaoqing/lists/page/1.html']

    def parse(self, response):
        print(response.text)

新建一个 start.py 用来运行代码。

python"># start.py
# 使用 cmdline 模块来执行命令行命令
from scrapy import cmdline

# 使用 Scrapy 执行名为 spider 的爬虫
cmdline.execute('scrapy crawl imgspider'.split())

确定源码拿到后，开始解析数据。

python"># imgspider.py
import scrapy  # 导入 Scrapy 库，用于构建爬虫
import re  # 导入 re 模块，用于进行正则表达式匹配
from Img_Download.items import ImgDownloadItem  # 导入自定义的 Item 类，用于存储爬取的数据

class ImgspiderSpider(scrapy.Spider):
    # 爬虫的名称
    name = 'imgspider'
    # 允许爬取的域名
    # allowed_domains = ['fabiaoqing.com']
    # 起始 url
    start_urls = ['https://fabiaoqing.com/biaoqing/lists/page/1.html']

    def parse(self, response):
        # 解析数据，找所有的 img 标签
        images = response.xpath('//img[@class="ui image lazy"]')
        # 遍历获取每一个 img 标签，解析里面的图片 url 以及标题
        for img in images:
            # 图片 url
            img_url = img.xpath('@data-original').get()
            # 标题
            title = img.xpath('@title').get()
            # 正则表达式替换标题特殊字符
            title = re.sub(r'[?/\\<>*:(), ]', '', title)
            # 打印图片 url 和标题，验证内容是否获取到
            # print(img_url, title)
            # break
            # 对获取到的图片 url，再次构造请求，cb_kwargs 传递参数
            yield scrapy.Request(img_url, callback=self.save_img, cb_kwargs={'title': title})

    # 重新创建一个方法，获取图片二进制的内容
    def save_img(self, response, **title):
        # 写入到文件，保存
        item = ImgDownloadItem()
        # 图片 url，在框架获取二进制内容用.body
        item['content'] = response.body
        # 标题
        item['title'] = title['title']
        yield item

在 items.py 文件里创建项目的相关数据结构。

python"># items.py
import scrapy # 导入Scrapy库，用于构建爬虫

# 自定义的Item类，用于存储爬取的数据
class ImgDownloadItem(scrapy.Item):
    # define the fields for your item here like:
    # name = scrapy.Field()
    
    # 标题
    title = scrapy.Field()
    # 图片内容
    content = scrapy.Field()

在 pipelines.py 文件里保存数据。

python"># pipelines.py
# 自定义的管道类
class ImgDownloadPipeline:
    # 处理 Item 的方法，负责将数据存储到文件中
    def process_item(self, item, spider):
        # 保存数据
        with open(f'images/{item["title"]}.jpg', 'wb') as f:
            # 写入数据
            f.write(item['content'])
        # 打印信息
        print(f'{item["title"]}下载成功')
        # 返回 item，继续后续的处理过程
        return item

在 settings.py 文件里找到以下代码，取消注释，开启使用管道。

python"># settings.py
# Configure item pipelines
# See https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html
ITEM_PIPELINES = {
   'Img_Download.pipelines.ImgDownloadPipeline': 300,
}

提前在文件夹里创建 images 文件夹，运行代码，获取第一页数据。

第一页数据获取到后，进行翻页获取数据。

分析翻页 url

第一页：https://fabiaoqing.com/biaoqing/lists/page/1.html

第二页：https://fabiaoqing.com/biaoqing/lists/page/2.html

第三页：https://fabiaoqing.com/biaoqing/lists/page/3.html

翻页获取数据

python"># imgspider.py
import scrapy  # 导入 Scrapy 库，用于构建爬虫
import re  # 导入 re 模块，用于进行正则表达式匹配
from Img_Download.items import ImgDownloadItem  # 导入自定义的 Item 类，用于存储爬取的数据

class ImgspiderSpider(scrapy.Spider):
    # 爬虫的名称
    name = 'imgspider'
    # 允许爬取的域名
    # allowed_domains = ['fabiaoqing.com']
    # 链接 url
    base_url = 'https://fabiaoqing.com/biaoqing/lists/page/{}.html'
    # 页码
    page = 1
    # 起始 url
    start_urls = [base_url.format(page)]

    def parse(self, response):
        # 解析数据，找所有的 img 标签
        images = response.xpath('//img[@class="ui image lazy"]')
        # 遍历获取每一个 img 标签，解析里面的图片 url 以及标题
        for img in images:
            # 图片 url
            img_url = img.xpath('@data-original').get()
            # 标题
            title = img.xpath('@title').get()
            # 正则表达式替换标题特殊字符
            title = re.sub(r'[?/\\<>*:(), ]', '', title)
            # 打印图片 url 和标题，验证内容是否获取到
            # print(img_url, title)
            # break
            # 对获取到的图片 url，再次构造请求，cb_kwargs 传递参数
            yield scrapy.Request(img_url, callback=self.save_img, cb_kwargs={'title': title})

        # 翻页
        if self.page <= 10:
            self.page += 1
            # 获取数据
            yield scrapy.Request(self.base_url.format(self.page), callback=self.parse)

    # 重新创建一个方法，获取图片二进制的内容
    def save_img(self, response, **title):
        # 写入到文件，保存
        item = ImgDownloadItem()
        # 图片 url，在框架获取二进制内容用.body
        item['content'] = response.body
        # 标题
        item['title'] = title['title']
        yield item

如果爬取的速度过快，会被服务器识别是一个程序，可以设置一下爬取的速度。

在 settings.py 文件里找到以下代码，取消注释。

python"># settings.py
# Configure a delay for requests for the same website (default: 0)
# See https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/settings.html#download-delay
# See also autothrottle settings and docs
# 设置爬取时间
DOWNLOAD_DELAY = 0.5

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