Scrapy

介绍：一个快速功能强大的网络爬虫框架。官网：https://scrapy.org/

 

Scrapy的安装

pip install scrapy

#安装后小测试：
scrapy -h

Scrapy爬虫框架结构

数据流的三个路径

 

 

1. Engine从Spider处获得爬取请求(Request)
2. Engine将爬取请求转发给Scheduler,用于调度
3. Engine从Scheduler处获得下一个要爬取的请求
4. Engine将爬取请求通过中间件发送给Downloader
5. 爬取网页后，Downloader形成响应(Response)通过中间件发给Engine
6. Engine将收到的响应通过中间件发送给Spider处理
7. Spider处理响应后产生爬取项(scraped Item)和新的爬取请求(Requests)给Engine
8. Engine将爬取项发送给Item Pipeline(框架出口)
9. Engine将爬取请求发送给Scheduler

数据流的出入口

Engine控制各模块数据流，不间断从Scheduler处获得爬取请求，直至请求为空

框架入口：Spider的初始爬取请求

框架出口：Item Pipeline

 

Engine（不需要用户修改）

• 控制所有模块之间的数据流
• 根据条件条件触发事件

Downloader（不需要用户修改）

• 根据请求下载网页

Scheduler（不需要用户修改）

• 对所有爬取请求进行调度管理

Downloader Middleware（用户可以编写配置代码）

• 目的：实施Engine、Scheduler和Downloader
• 功能：修改、丢弃、新增请求或响应

Spider（用户可以编写配置代码）

• 解析Downloader返回的响应(Response)
• 产生爬取项(scraped item)
• 产生额外的爬取请求(Request)

Item Pipelines（用户可以编写配置代码）

• 以流水线方式处理Spider产生的爬取项
• 由一组操作顺序组成，类似流水线，每个操作是一个Item Pipeline类型
• 可能操作包括：清理、检验和查重爬取项中的HTML数据、将数据存储到数据库

Spider Middleware（用户可以编写配置代码）

• 目的：对请求和爬取项的再处理
• 功能：修改、丢弃、新增请求或爬取项

requests库和Scrapy爬虫的比较

• 相同点：

两者都可以进行页面请求和爬取，Python爬虫的两个重要技术路线

两者可用性都好，文档丰富，入门简单

两者都没有处理js、提交表单、应对验证码等功能（可扩展）

• 区别：

requests：页面级爬虫、功能库、并发性考虑不足，性能较差、重点在于页面下载、定制灵活、上手十分简单

Scrapy：网站级爬虫、框架、并发性好，性能较高、重点在于爬虫结构、一般定制灵活，深度定制困难、入门稍难

需求：

非常小的需求，requests库

不太小的需求，Scrapy框架

定制程度很高的需求(不考虑规模)，自搭框架，requests > Scrapy

 

Scarpy爬虫的常用命令

Win下，启动cmd控制台

Scrapy命令行格式：scrapy <command>   [options]  [args]

　　　　　　　　　　　　Scrapy命令

Scrapy常用命令

命令	说明	格式
startproject	创建一个新工程	scrapy startproject <name> [dir]
genspider	创建一个爬虫	scrapy genspider [options] <name> <domain>
settings	获得爬虫配置信息	scrapy settings [options]
crawl	运行一个爬虫	scrapy crawl <spider>
list	列出工程中所有爬虫	scrapy list
shell	启动URL调试命令行	scrapy shell [url]

 

实例步骤

演示HTML页面地址：http://python123.io/ws/demo.html　　文件名称：demo.html

产生步骤（1）

应用Scrapy爬虫框架主要是编写配置型代码

步骤1：建立一个Scrapy爬虫工程

选取一个目录（D:\pycodes\）,然后执行如下命令：

D:\pycodes>scrapy startproject python123demo

生成的工程目录

python123demo/　　　　——>　　　　外层目录

scrapy.cfg　　　　　　　——>　　　　部署Scrapy爬虫的配置文件

python123demo/　　　　——>　　　　Scrapy框架的用户自定义Python代码

__init__.py　　　　　　　——>　　初始化脚本

items.py　　　　　　　　——>　　ITems代码模板（继承类）

middlewares.py　　　　   ——>　　Middlewares代码模板（继承类）

pipelines.py　　　　　　  ——>　　Pipelines代码模板（继承类）

settings.py　　　　　　　——>　　Scrapy爬虫的配置文件

spiders/　　　　　　　　 ——>　　Spiders代码模板目录（继承类）

目录结构　　__pycache__/　　　　　　——>　　缓存目录，无需修改

spiders/　　　　——>　　　　　　Spiders代码模板目录（继承类）

__init__.py　　　　——>　　　　  初始文件，无需修改

__pycache__.py　  ——>　　　　  缓存目录，无需修改

内层目录结构　　　　用户自定义的spider代码增加在此处

产生步骤（2）

步骤2：在工程中产生一个Scrapy爬虫

进入工程目录（D:\pycodes\python123demo）,然后执行如下命令：

D:\pycodes\python123demo>scrapy genspider demo python123.io

该命令作用：

1. 生成一个名称为demo的spider
2. 在spiders目录下增加代码文件demo.py。（该命令仅用于生成demo.py，该文件也可以手工生成）、

#   -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy

class DemoSpider(scrapy.Spider):
    name = "demo"
    allowed domains = ["python123.io"]
    start_urls = ['http://python123.io/']

    def parse(self, response):
        pass

    #   parse()用于处理响应，解析内容形成字典，发现新的URL爬取请求

demo.py文件

产生步骤（3）

步骤3：配置产生的spider爬虫

配置：（1）初始URL地址　　　　（2）获取页面后的解析方式

#   -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy

class DemoSpider(scrapy.Spider):
    name = "demo"
    #   allowed domains = ["python123.io"]  #可选
    start_urls = ['http://python123.io/ws/demo.html']

    def parse(self, response):
        fname = response.url.split('/')[-1]
        with open(fname, 'wb') as f:
            f.write(response.body)
        self.log('Saved file %s.' % fname)

    

步骤3

产生步骤（4）

步骤4：运行爬虫，获取网页

　　在命令行下，执行如下命令：

D:\pycodes\python123demo>scrapy crawl demo

　　demo爬虫被执行，捕获页面存储在demo.html

#   -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy

class DemoSpider(scrapy.Spider):
    name = "demo"

    def start_requests(self):
        urls = ['http://python123.io/ws/demo.html']
        for url in urls:
            yield scrapy.Request(url=url, callback=self.parse)

    def parse(self, response):
        fname = response.url.split('/')[-1]
        with open(fname, 'wb') as f:
            f.write(response.body)
        self.log('Saved file %s.' % fname)

    

demo.py代码的完整版本

yied关键字的使用

yield　　<==>　　生成器

包含yield语句的函数是一个生成器

生成器每次产生一个值（yield语句），函数被冻结，被唤醒后再产生一个值

生成器是一个不断产生值的函数

#生成器写法
def gen(n):
    for i in range(n):
        yield i**2


#普通写法
for i in gen(5):
   print(i, "", end="")

   

实例

　　生成器每调用一次在yield位置产生一个值，直到函数执行结束

　　生成器的优势：

1. 1. 更节省存储空间
   2. 响应更迅速
   3. 使用更灵活

 

Scrapy爬虫的基本使用

步骤：

1. 创建一个工程和Spider模板
2. 编写Spider
3. 编写Item Pipeline
4. 优化配置策略

数据类型：

Request类

class scrapy.http.Request()　　Request对象表示一个HTTP请求由Spider生成，由Downloader执行

属性或方法	说明
.url	Request对应的请求URL地址
.method	对应的请求方法，'GET'  'POST'等
.headers	字典类型风格的请求头
.body	请求内容主体，字符串类型
.meta	用户添加的扩展信息，在Scrapy内部模块间传递信息使用
.copy()	复制该请求

Response类

class scrapy.http.Response()　　Response对象表示一个HTTP响应由Downloader生成，由Spider处理

属性或方法	说明
.url	Response对应的URL地址
.status	HTTP状态码，默认是200
.headers	Response对应的头部信息
.body	Response对应的内容信息，字符串类型
.flags	一组标记
.request	产生Response类型对应的Request对象
.copy()	复制该响应

Item类

class scrapy.item.Item()　　Item对象表示一个从HTML页面中提取的信息内容由Spider生成，由Item Pipeline处理　　

Item类似字典类型，可以按照字典类型操作

 

Scrapy爬虫支持多种HTML信息提取方法：

• Beautiful Soup
• lxml
• re
• XPath Selector
• CSS Selector

CSS Selector的基本使用

<HTML>.css('a::attr(href)').extract()

　　　　标签名称　　标签属性

CSS Selector由W3C组织维护并规范　　

 

标签：请求,框架,demo,Spider,爬虫,Scrapy,scrapy
来源： https://www.cnblogs.com/mojiunian/p/15915832.html