python爬蟲之Scrapy框架

Scrapy是用python實現的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。使用Twisted高效異步網絡框架來處理網絡通訊。

Scrapy架構：

 

ScrapyEngine：引擎。負責控制數據流在系統中全部組件中流動，並在相應動做發生時觸發事件。 此組件至關於爬蟲的「大腦」，是 整個爬蟲的調度中心。 

Schedule：調度器。接收從引擎發過來的requests，並將他們入隊。初始爬取url和後續在頁面裏爬到的待爬取url放入調度器中，等待被爬取。調度器會自動去掉重複的url。

Downloader：下載器。負責獲取頁面數據，並提供給引擎，然後提供給spider。

 

Spider：爬蟲。用戶編些用於分析response並提取item和額外跟進的url。將額外跟進的url提交給ScrapyEngine，加入到Schedule中。將每一個spider負責處理一個特定(或 一些)網站。 

ItemPipeline：負責處理被spider提取出來的item。當頁面被爬蟲解析所需的數據存入Item後，將被髮送到Pipeline，並通過設置好次序

DownloaderMiddlewares：下載中間件。是在引擎和下載器之間的特定鉤子(specific hook)，處理它們之間的請求(request)和響應(response)。提供了一個簡單的機制，經過插入自定義代碼來擴展Scrapy功能。經過設置DownloaderMiddlewares來實現爬蟲自動更換user-agent,IP等。

SpiderMiddlewares：Spider中間件。是在引擎和Spider之間的特定鉤子(specific hook)，處理spider的輸入(response)和輸出(items或requests)。提供了一樣簡單機制，經過插入自定義代碼來擴展Scrapy功能。

 

數據流：

1.ScrapyEngine打開一個網站，找處處理該網站的Spider，並向該Spider請求第一個(批)要爬取的url(s)；

2.ScrapyEngine向調度器請求第一個要爬取的url，並加入到Schedule做爲請求以備調度；

3.ScrapyEngine向調度器請求下一個要爬取的url；

4.Schedule返回下一個要爬取的url給ScrapyEngine，ScrapyEngine經過DownloaderMiddlewares將url轉發給Downloader；

5.頁面下載完畢，Downloader生成一個頁面的Response，經過DownloaderMiddlewares發送給ScrapyEngine；

6.ScrapyEngine從Downloader中接收到Response，經過SpiderMiddlewares發送給Spider處理；

7.Spider處理Response並返回提取到的Item以及新的Request給ScrapyEngine；

8.ScrapyEngine將Spider返回的Item交給ItemPipeline，將Spider返回的Request交給Schedule進行從第二步開始的重複操做，直到調度器中沒有待處理的Request，ScrapyEngine關閉。

 

安裝scrapy：

1.安裝wheel支持：
$ pip install wheel

2.安裝scrapy框架：

$ pip install scrapy

3.window下，爲了不windows編譯安裝twisted依賴，安裝下面的二進制包 

$ pip install Twisted-18.4.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl

 

scrapy項目結構：
在某路徑下建立scrapy項目： $ scrapy startproject my_project

會產生如下目錄和文件：

 

外部的first目錄：整個項目目錄

scrapy.cfg：必須有的重要的項目的配置文件

內部的first目錄：整個項目的全局目錄

item.py：定義Item類，從scrapy.Item繼承，裏面定義scrapy.Field類

pipelines.py：處理爬取的數據流向。重要的是process_item()方法

first目錄下的__init__.py：做爲包文件必須有的文件

spiders目錄下的__init__.py：也是必須有。在這裏能夠寫爬蟲類或爬蟲子模塊

settings.py：

BOT_NAME  # 爬蟲名

ROBOTSTXT_OBEY = True  # 遵照robots協議

USER_AGENT=''  # 指定爬取時使用。必定要更改user-agent，不然訪問會報403錯誤

CONCURRENT_REQUEST = 16  # 默認16個並行

DOWNLOAD_DELAY = 3  # 下載延時

COOKIES_ENABLED = False  # 缺省是啓用。通常須要登陸時才須要開啓cookie

DEFAULT_REQUEST_HEADERS = {}  # 默認請求頭，須要時填寫

SPIDER_MIDDLEWARES  # 爬蟲中間件

DOWNLOADER_MIDDLEWARES  # 下載中間件

'first.middlewares.FirstDownloaderMiddleware': 543  # 543優先級越小越高

'firstscrapy.pipelines.FirstscrapyPipeline': 300  # item交給哪個管道處理，300優先級越小越高

  

豆瓣書評爬取：

建立爬蟲代碼模版

命令：scrapy genspider -t basic book douban.com  # book是爬蟲名字；douban.com是要爬取的url的域名

模板以下：

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


class BookSpider(scrapy.Spider):
    name = 'book'
    allowed_domains = ['douban.com']
    start_urls = ['http://douban.com/']

    def parse(self, response):
        pass

 此時就已經成功建立一個名爲‘book’的爬蟲，能夠經過命令scrapy list查看。

 

response是服務器端HTTP響應，它是scrapy.http.response.html.HtmlResponse類。由此，修改代碼以下 ：

# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
from scrapy.http.response.html import HtmlResponse

class BookSpider(scrapy.Spider):
    name = 'book'  # 爬蟲名
    allowed_domains = ['douban.com']  # 域名。爬蟲爬取範圍
    start_urls = ['https://book.douban.com/tag/%E7%BC%96%E7%A8%8B?start=0&type=T']  # 起始url，從第一頁開始爬取

    # 下載器獲取WebServer的response，parse就是解析響應response的內容
    def parse(self, response: HtmlResponse):  # 如何解析html;返回一個可迭代對象：利用yiled
        print(type(response))  # scrapy.http.response.html.HtmlResponse
        print(type(response.text))  # str
        print(type(response.body))  # bytes
        print(response.encoding)  # utf-8
        # 將網頁內容寫入book.html文件內
        with open('/Users/dannihong/Documents/leetcode/scrapy_project/file/book.html', 'w', encoding='utf-8') as f:
            f.write(response.text)
            f.flush()
        except Exception as e:
            print(e)

 

爬蟲得到的內容response對象，能夠使用解析庫來解析。scrapy包裝了lxml，父類TextResponse類也提供了xpath方法和css方法，能夠混合使用這兩套接口解析HTML。解析html頁面內容的示例代碼以下：

# -*- coding: utf-8 -*-
from scrapy.http.response.html import HtmlResponse

response = HtmlResponse('file:/Users/dannihong/Documents/leetcode/scrapy_project/file/book.html', encoding='utf-8')
with open('/Users/dannihong/Documents/leetcode/scrapy_project/file/book.html', encoding='utf8') as f:
    response._set_body(f.read().encode())  # _set_body方法將其放入response對象裏；須要傳入的參數對象是bytes，因此encode()
subjects = response.css('li.subject-item')
for subject in subjects:
    # 提取書籍的網頁連接
    href = subject.xpath('.//h2').css('a::attr(href)').extract()
    print('href:', href[0])
    # 使用正則表達式，選取評分是9分以上的書籍
    rate = subject.xpath('.//span[@class="rating_nums"]/text()').re(r'^9.*')
    # rate = subject.css('span.rating_nums::text').re(r'^9\..*')  # 第二種表達方式
    if rate:
        print(rate[0])

 

item封裝數據：

# first/item.py

import scrapy

class Test1ProItem(scrapy.Item):
    # define the fields for your item here like:
    # name = scrapy.Field()
    title = scrapy.Field()  # 存放書籍標題的字段
    rate = scrapy.Field()  # 存放書籍評分的字段

 

 

# first/first/spiders/book.py

# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
from scrapy.http.response.html import HtmlResponse
from ..items import FirstItem  # 從上一層的items.py文件裏導入

class BookSpider(scrapy.Spider):
    name = 'book'  # 爬蟲名
    allowed_domains = ['douban.com']  # 爬蟲爬取範圍
    start_urls = ['https://book.douban.com/tag/%E7%BC%96%E7%A8%8B?start=0&type=T']  # 起始url
    custom_settings = {'file_name': '/Users/dannihong/Documents/leetcode/scrapy_project/file/books.json'}  # 通常設置參數
 
    # 下載器獲取WebServer的response，parse解析響應的內容；輸出items和requests
    def parse(self, response: HtmlResponse):  # 如何解析html;返回一個可迭代對象：利用yiled
        subjects = response.xpath('//li[@class="subject-item"]')
        items = []  # 若是用items=[]，最後函數要return items
        for subject in subjects:
            item = FirstItem()  # 聲明一個item，至關於一個字典，存放要爬取的數據

            title = subject.xpath('.//h2/a/text()').extract()
            item['title'] = title[0].strip()
            rate = subject.css('span.rating_nums::text').extract()
            item['rate'] = rate[0].strip()

            items.append(item)

        with open('book.json', 'w', encoding='utf8') as f:
            for item in items:
                f.write('{} {}\n'.format(item['title'], item['rate']))

        return items

 

pipeline處理

將book.py中BookSpider改爲生成器，只須要把return items改形成yield item，即由產生一個列表變成yield一個個item。腳手架幫咱們建立了一個pipelines.py文件和一個類。 

# Configure item pipelines
# See https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html
ITEM_PIPELINES = {
   'first.pipelines.FirstPipeline': 300,
}

整數300表示優先級，越小越高。取值範圍爲0-1000。 

 pipeline.py裏經常使用的方法：

process_item(self, item, spider)  # item表示爬取的一個個數據，spider表示item的爬取者，每個item處理都得調用。返回一個item對象，或者拋出DropItem異常，被丟棄的item對象將不會被pipeline組件處理；

open_spider(self, spider)  # spider表示被開啓的spider，調用一次

close_spider(self, spider)  # spider表示被關閉的spider，調用一次

__init__(self)  # spider建立實例時調用一次

 

將爬取的數據經過pipeline寫入到json文件中，代碼以下：

# first/spiders/book.py

# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
from scrapy.http.response.html import HtmlResponse
from ..items import Test1ProItem

class BookSpider(scrapy.Spider):
    name = 'book'
    allowed_domains = ['douban.com']
    start_urls = ['https://book.douban.com/tag/%E7%BC%96%E7%A8%8B?start=0&type=T']
    custom_settings = {'file_name': '/Users/dannihong/Documents/leetcode/scrapy_project/file/books.json'}  # spider上自定義配置信息

    def parse(self, response: HtmlResponse):  # 如何解析html;返回一個可迭代對象：利用yiled
        subjects = response.xpath('//li[@class="subject-item"]')
        for subject in subjects:
            item =FirstProItem()
            title = subject.xpath('.//h2/a/text()').extract()
            item['title'] = title[0].strip()
            rate = subject.css('span.rating_nums::text').extract()
            item['rate'] = rate[0].strip()
            yield item  # 返回一個可迭代對象生成器

 

# first/pipelines.py

# -*- coding: utf-8 -*-

# Define your item pipelines here
#
# Don't forget to add your pipeline to the ITEM_PIPELINES setting
# See: https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html
import json
from scrapy import Spider

class Test1ProPipeline(object):
    def __int__(self):
        print('~~~~~~~~~~init~~~~~~~~~~')

    # 每個item都會執行一次
    def process_item(self, item, spider:Spider):
        print('++++++++++')
        print(item)
        self.file.write('{},\n'.format(json.dumps(dict(item))))
        return item

    # 全部過程在起始的時候執行一次
    def open_spider(self, spider):
        print('==========open spider {}=========='.format(spider))
        # file_name = '/Users/dannihong/Documents/leetcode/scrapy_project/file/books.json'
        file_name = spider.settings['file_name']
        self.file = open(file_name, 'w', encoding='utf-8')
        self.file.write('[\n')

    # 全部過程結束的時候執行一次
    def close_spider(self, spider):
        print('==========close spider {}=========='.format(spider))
        self.file.write(']')
        self.file.close()