一、简介

Scrapy是纯Python开发的一个高效、结构化的网页抓取框架；

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。

使用原因：

1.为了更利于我们将精力集中在请求与解析上
2.企业级的要求

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二、安装（Windows）

scrapy支持Python2.7和python3.4以上版本。
python包可以用全局安装(也称为系统范围),也可以安装在用户空间中。

直接安装

1. 在https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#twisted下载对应的Twisted的版本文件
2. 在命令行进入到Twisted的目录 执行pip install +Twisted文件名
3. 执行pip install scrapy

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三、运行流程

spiders：网页爬虫
items：项目
engine：引擎
scheduler：调度器
downloader：下载器
item pipelines：项目管道
middleware：中间设备，中间件

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3.1、数据流

上图显示了Scrapy框架的体系结构及其组件，以及系统内部发生的数据流。（由红色的箭头显示）

Scrapy中的数据流由执行引擎控制,流程如下：

1. 首先从网页爬虫获取初始的请求
2. 将请求放入调度模块，然后获取下一个需要爬取的请求
3. 调度模块返回下一个需要爬取的请求给引擎
4. 引擎将请求发送给下载器，依次穿过所有的下载中间件
5. 一旦页面下载完成，下载器会返回一个响应包含了页面数据，然后再依次穿过所有的下载中间件。
6. 引擎从下载器接收到响应，然后发送给爬虫进行解析，依次穿过所有的爬虫中间件
7. 爬虫处理接收到的响应，然后解析出item和生成新的请求，并发送给引擎
8. 引擎将已经处理好的item发送给管道组件，将生成好的新的请求发送给调度模块，并请求下一个请求
9. 该过程重复，直到调度程序不再有请求为止。

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3.2、组件介绍

• Scrapy Engine(引擎)
  引擎负责控制系统所有组件之间的数据流，并在发生某些操作时触发事件。

• scheduler（调度器)
  调度程序接收来自引擎的请求，将它们排入队列，以便稍后引擎请求它们。

• Downloader（下载器)
  下载程序负责获取web页面并将它们提供给引擎，引擎再将它们提供给spider。

• spider（爬虫）
  爬虫是由用户编写的自定义的类，用于解析响应，从中提取数据，或其他要抓取的请求。

• Item pipeline（管道)
  管道负责在数据被爬虫提取后进行后续处理。典型的任务包括清理，验证和持久性（如将数据存储在数据库中）

• 下载中间件
  下载中间件是位于引擎和下载器之间的特定的钩子，它们处理从引擎传递到下载器的请求，以及下载器传递到引擎的响应。
  如果你要执行以下操作之一，请使用Downloader中间件：
  ①在请求发送到下载程序之前处理请求（即在scrapy将请求发送到网站之前）
  ②在响应发送给爬虫之前
  ③直接发送新的请求，而不是将收到的响应传递给蜘蛛
  ④将响应传递给爬行器而不获取web页面;
  ⑤默默的放弃一些请求

• 爬虫中间件
  爬虫中间件是位于引擎和爬虫之间的特定的钩子，能够处理传入的响应和传递出去的item和请求。
  如果你需要以下操作请使用爬虫中间件：
  ①处理爬虫回调之后的请求或item
  ②处理start_requests
  ③处理爬虫异常
  ④根据响应内容调用errback而不是回调请

3.3、简单使用

3.3.1、项目命令

1.创建项目

scrapy startproject <project_name>  [project_dir]  # ps: "<>"表示必填 ,"[]"表示可选      

示例:

scrapy startproject  db 

2.cd 到项目下，创建爬虫文件

scrapy genspider [options]   <name>   <domain>
#name:爬虫文件名
#domain:域名

示例 ：

scrapy genspider db250 movie.douban.com
#注意：会创建在项目/spider下 ;其中db250是爬虫文件名,movie.douban.com是域名

3.setting 里配置

是否遵循机器协议 修改  ROBOTSTXT_OBEY=False;
默认请求头 取消注释(必要时添加User-Agent)  DEFAULT_REQUEST_HEADERS	

4.运行项目

scrapy  crawl 爬虫文件名   #注重流程

示例(下面案例项目的创建)：
1.创建项目
(这里我项目的名称是：db250 ，项目文件夹是：scrapy1)

2.cd 到项目下

创建爬虫文件:（这里我爬虫文件名：db）

3.setting 里配置

4.运行项目

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3.3.2、shell 交互式平台

scrapy shell start_url  #获取我们项目中的response测试  xpath进行匹配

示例(下面案例项目分析)：

接下来我们就可以直接用response.xpath() 直接提取数据(下面是我提取的数据的节选)，同理我们就可以得到：导演的信息、评分

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四、小案例：爬取豆瓣电影

4.1、目标数据要求

1. 豆瓣电影250个电影信息

2. 电影信息为：电影名字,导演信息(可以包含演员信息),评分

3. 将电影信息直接本地保存

4. 将电影信息通过管道进行保存

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4.2、项目文件

4.2.1、爬虫文件

import scrapy

from ..items import Db250Item  #是一个安全的字典
class DbSpider(scrapy.Spider):
    name = 'db'  #爬虫文件名字  必须存在且唯一
    # allowed_domains = ['movie.douban.com']   #允许的域名   可以不存在，不存在：任何域名都可以
    start_urls = ['http://movie.douban.com/']  #初始url  必须要存在
    page = 0   #要爬取的页码
    
    def parse(self, response):  #解析函数  处理响应数据
        all_mes = response.xpath('//div[@class="info"]')
        for mes in all_mes:
        	#电影名字
            film_name = mes.xpath('./div/a/span[1]/text()')[0].extract()
            #评分
            score = mes.xpath('./div/div/span[2]/text()')[0].extract()
            #导演信息
            director = mes.xpath('./div/p/text()')[0].extract().strip()
			
			#使用管道存储
            item = Db250Item()   #创建Db250Item对象  当成字典来使用
            item['film_name'] = film_name
            item['score'] = score
            item['director'] = director
            yield item
		#发送新一页的请求
        #构造url
        self.page+=1
        if self.page == 3:  #这里我们就只爬取了3页，太多的话ip可能会被封
            return
        #页码是有规律的，根据规律，我们就可以构建出各个页面的URL了
        page_url = 'https://movie.douban.com/top250?start={}&filter='.format(self.page*25)
        yield scrapy.Request(page_url)

4.2.2、items文件

import scrapy

class DbItem(scrapy.Item):
class Db250Item(scrapy.Item):
    # define the fields for your item here like:
    # name = scrapy.Field()
    film_name = scrapy.Field()
    score = scrapy.Field()
    director = scrapy.Field()

4.2.3、piplines文件

import json

class Db250Pipeline(object):
    def  open_spider(self,spider):  #注意这个函数名是固定的
        #爬虫文件开启,此方法执行
        self.f=open("film_pipe.txt","w",encoding="utf-8")

    def process_item(self, item, spider):
        json_data=json.dumps(dict(item),ensure_ascii=False)+"\n"
        self.f.write(json_data)
        return item
        
    def  close_spider(self,spider):  #注意这个函数名是固定的
        # 爬虫文件关闭,此方法执行
        self.f.close() #关闭文件

4.2.4、settings文件

(这里我就只写需要我们修改的几个部分)

#1.机器协议  设置False
ROBOTSTXT_OBEY = False

#2.取消默认请求头的注释，添加User-Agent
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/91.0.4472.101 Safari/537.36 Edg/91.0.864.48'
}
#3.这个也是特别重要的一点  打开管道
ITEM_PIPELINES = {
   'db250.pipelines.Db250Pipeline': 300,
}

结果：

标签：请求,框架,小爬虫,中间件,爬虫,item,Scrapy,引擎,scrapy
来源： https://blog.csdn.net/qq_46485161/article/details/118683776