10.scrapy框架簡介和基礎應用

今日概要

• scrapy框架介紹
• 環境安裝
• 基礎使用

今日詳情

一.什麼是Scrapy？

　　Scrapy是一個爲了爬取網站數據，提取結構性數據而編寫的應用框架，很是出名，很是強悍。所謂的框架就是一個已經被集成了各類功能（高性能異步下載，隊列，分佈式，解析，持久化等）的具備很強通用性的項目模板。對於框架的學習，重點是要學習其框架的特性、各個功能的用法便可。

二.安裝

　　Linux：

      pip3 install scrapy

 

　　Windows：

      a. pip3 install wheel

      b. 下載twisted http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#twisted

      c. 進入下載目錄，執行 pip3 install Twisted‑17.1.0‑cp35‑cp35m‑win_amd64.whl

      d. pip3 install pywin32

      e. pip3 install scrapy

三.基礎使用

　　1.建立項目：scrapy startproject 項目名稱

　　　　項目結構：

project_name/
   scrapy.cfg：
   project_name/
       __init__.py
       items.py
       pipelines.py
       settings.py
       spiders/
           __init__.py

scrapy.cfg   項目的主配置信息。（真正爬蟲相關的配置信息在settings.py文件中）
items.py     設置數據存儲模板，用於結構化數據，如：Django的Model
pipelines    數據持久化處理
settings.py  配置文件，如：遞歸的層數、併發數，延遲下載等
spiders      爬蟲目錄，如：建立文件，編寫爬蟲解析規則

　2.建立爬蟲應用程序：

　　　　　　cd project_name（進入項目目錄）

　　　　　　scrapy genspider 應用名稱 爬取網頁的起始url （例如：scrapy genspider qiubai www.qiushibaike.com）

　　3.編寫爬蟲文件:在步驟2執行完畢後，會在項目的spiders中生成一個應用名的py爬蟲文件，文件源碼以下：

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

class QiubaiSpider(scrapy.Spider):
    name = 'qiubai' #應用名稱
    #容許爬取的域名（若是遇到非該域名的url則爬取不到數據）
    allowed_domains = ['https://www.qiushibaike.com/']
    #起始爬取的url
    start_urls = ['https://www.qiushibaike.com/']

     #訪問起始URL並獲取結果後的回調函數，該函數的response參數就是向起始的url發送請求後，獲取的響應對象.該函數返回值必須爲可迭代對象或者NUll 
     def parse(self, response):
        print(response.text) #獲取字符串類型的響應內容
        print(response.body)#獲取字節類型的相應內容

　　4.設置修改settings.py配置文件相關配置:

修改內容及其結果以下：
19行：USER_AGENT = 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_12_0) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/68.0.3440.106 Safari/537.36' #假裝請求載體身份

22行：ROBOTSTXT_OBEY = False  #能夠忽略或者不遵照robots協議

      5.執行爬蟲程序：scrapy crawl  應用名稱

四.小試牛刀：將糗百首頁中段子的內容和標題進行爬取

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

class QiubaiSpider(scrapy.Spider):
    name = 'qiubai'
    allowed_domains = ['https://www.qiushibaike.com/']
    start_urls = ['https://www.qiushibaike.com/']

    def parse(self, response):
        #xpath爲response中的方法，能夠將xpath表達式直接做用於該函數中
        odiv = response.xpath('//div[@id="content-left"]/div')
        content_list = [] #用於存儲解析到的數據
        for div in odiv:
            #xpath函數返回的爲列表，列表中存放的數據爲Selector類型的數據。咱們解析到的內容被封裝在了Selector對象中，須要調用extract()函數將解析的內容從Selecor中取出。
            author = div.xpath('.//div[@class="author clearfix"]/a/h2/text()')[0].extract()
            content=div.xpath('.//div[@class="content"]/span/text()')[0].extract()

            #將解析到的內容封裝到字典中
            dic={
                '做者':author,
                '內容':content
            }
            #將數據存儲到content_list這個列表中
            content_list.append(dic)

        return content_list

執行爬蟲程序：

scrapy crawl 爬蟲名稱 ：該種執行形式會顯示執行的日誌信息
    scrapy crawl 爬蟲名稱 --nolog：該種執行形式不會顯示執行的日誌信息