声明

文章所涉及的内容仅为学习交流所用。

前言：

        Scrapy 是用 Python 实现的一个为了采集网站数据、提取结构性数据而编写的应用框架。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。

一、安装 scrapy

pip install scrapy

安装后，只要在命令终端输入 scrapy，提示类似以下结果，代表已经安装成功

二、Scrapy介绍

1.引擎（Engine）
– 引擎负责控制数据流在系统所有组件中的流向，并在不同的条件时触发相对应的事件。这个组件相当于爬虫的“大脑”，是整个爬虫的调度中心。
2.调度器（Scheduler）
– 调度器从引擎接受请求并将它们加入队列，以便之后引擎需要它们时提供给引擎。初始爬取的URL和后续在网页中获取的待爬取的URL都将放入调度器中，等待爬取，同时调度器会自动去除重复的URL。如果特定的URL不需要去重也可以通过设置实现，如post请求的URL。
3.下载器（Downloader）
– 下载器的主要功能是获取网页内容，提供给引擎和Spiders。
4.Spiders
– Spiders是Scrapy用户编写用于分析响应，并提取Items或额外跟进的URL的一个类。每个Spider负责处理一个（一些）特定网站。
5.Item Pipelines
– Item Pipelines主要功能是处理被Spiders提取出来的Items。典型的处理有清理、验证及持久化（例如存取到数据库中）。当网页被爬虫解析所需的数据存入Items后，将被发送到
项目管道（Pipelines），并经过几个特定的次序处理数据，最后存入本地文件或数据库
6.下载器中间件（Downloader Middlewares）
– 下载器中间件是一组在引擎及下载器之间的特定钩子（specific hook），主要功能是处理下载器传递给引擎的响应（response）。下载器中间件提供了一个简便的机制，通过插
入自定义代码来扩展Scrapy功能。通过设置下载器中间件可以实现爬虫自动更换useragent、IP等功能
7.Spider中间件（Spider Middlewares）
– Spider中间件是一组在引擎及Spiders之间的特定钩子（specific hook），主要功能是处理Spiders的输入（响应）和输出（Items及请求）。Spider中间件提供了一个简便的机制，通过插入自定义代码来扩展Scrapy功能。

各组件之间的数据流向如图所示：

• 从初始URL开始，Scheduler会将其交给Downloader进行下载
• 下载之后会交给Spider进行分析
• Spider分析出来的结果有两种
• 一种是需要进一步抓取的链接，如 “下一页”的链接，它们会被传回Scheduler；
• 另一种是需要保存的数据，它们被送到Item Pipeline里，进行后期处理（详细分析、过滤、存储等）

三、Scrapy应用示例

1、新建项目

在开始爬取之前，必须创建一个新的Scrapy项目。进入自定义的项目目录中，运行下列命令：

python">scrapy startproject mySpider

其中： mySpider 为项目名称，可以看到将会创建一个 mySpider 文件夹，目录结构大致如下：

python">mySpider/
    scrapy.cfg
    mySpider/
        __init__.py
        items.py
        pipelines.py
        settings.py
        spiders/
            __init__.py
            ...

• 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、创建爬虫

在当前目录下输入命令，将在mySpider/spider目录下创建一个名为itcast的爬虫，并指定爬取域的范围：

python">scrapy genspider itcast "itcast.cn"

注意：
第一个参数是爬虫名字不是项目名字；
第二个参数是网站域名，是允许爬虫采集的域名。比如：baidu.com 不限制域名 可能爬到 zhihu.com 。后期可以更改，但要先有

生成的目录和文件结果：

打开 mySpider/spider目录里的 itcast.py，默认代码如下

python">import scrapy

class ItcastSpider(scrapy.Spider):
    name = "itcast"
    allowed_domains = ["itcast.cn"]
    start_urls = (
        'http://www.itcast.cn/',
    )

    def parse(self, response):
        pass

3、修改代码

python"># -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy

# 以下三行是在 Python2.x版本中解决乱码问题，Python3.x 版本的可以去掉
import sys
reload(sys)
sys.setdefaultencoding("utf-8")

class Opp2Spider(scrapy.Spider):
    name = 'itcast'
    allowed_domains = ['itcast.com']
    start_urls = ['http://www.itcast.cn/']

    def parse(self, response):
        # 获取网站标题
        context = response.xpath('/html/head/title/text()')   
       
        # 提取网站标题
        title = context.extract_first()  
        print(title) 
        pass

4、执行命令scrapy crawl itcast，可以看到已经采集到标题结果

python">$ scrapy crawl itcast
...
...
传智播客官网-好口碑IT培训机构,一样的教育,不一样的品质
...
...

5、完善爬虫

完善内容：以采集 http://www.itcast.cn/channel/teacher.shtml 网站里的所有讲师的姓名、职称和个人信息为例

1、修改起始url

2、检查域名

3、在parse方法中实现采集逻辑

源代码：

items.py文件

python">import scrapy

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

   itcastSpider.py 文件

python">from mySpider.items import ItcastItem

def parse(self, response):
    #open("teacher.html","wb").write(response.body).close()

    # 存放老师信息的集合
    items = []

    for each in response.xpath("//div[@class='li_txt']"):
        # 将我们得到的数据封装到一个 `ItcastItem` 对象
        item = ItcastItem()
        #extract()方法返回的都是unicode字符串
        name = each.xpath("h3/text()").extract()
        title = each.xpath("h4/text()").extract()
        info = each.xpath("p/text()").extract()

        #xpath返回的是包含一个元素的列表
        item['name'] = name[0]
        item['title'] = title[0]
        item['info'] = info[0]

        items.append(item)

    # 直接返回最后数据
    return items

终端中输入命令：

python">scrapy crawl itcast   

部分结果示例：

注意：

• scrapy.spider爬虫类中必须有名为parse的解析
• 如果网站结构层次比较复杂，也可以自定义其他解析函数
• 在解析函数中提取的url地址如果要发送请求，则必须属于allowed_domains范围内（也就是说域名必须要在allowed_domains里面，否则会被拦截），但是start_urls中的url地址不受这个限制
• 启动爬虫的时候注意启动的位置，要在项目路径下启动
• parse()函数中使用yield返回数据，解析函数中的yield能够传递的对象只能是：Baseitem，Request，dict，None

6、保存数据在文件中

将pipelines.py中的代码改为：

python">from itemadapter import ItemAdapter
import json
 
 
class MyspiderPipeline:
 
    def __init__(self):
        self.file = open('itcast.json', 'w')
    # 爬虫文件中提取数据的方法每yield一次item,就会运行一次
    # 该方法为固定名称函数
 
    def process_item(self, item, spider):
        # print(item)
        # 将字典数据序列化
        json_data = json.dumps(item, ensure_ascii=False) + ',\n'
        # 将数据写入文件
        self.file.write(json_data)
        # 默认使用完管道后需要将数据返回给引擎
        return item
 
    def __del__(self):
        self.file.close()

7、运行scrapy

python">scrapy crawl itcast

执行完命令后，可以看到我们采集的数据保存到了itcast.json中

最后给大家一个福利：