Python爬虫框架scrapy使用 Python爬虫框架-scrapy的使用

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Python爬虫框架scrapy使用 Python爬虫框架-scrapy的使用

eliwang   2021-04-28 我要评论
想了解Python爬虫框架-scrapy的使用的相关内容吗,eliwang在本文为您仔细讲解Python爬虫框架scrapy使用的相关知识和一些Code实例,欢迎阅读和指正,我们先划重点:Python爬虫框架scrapy使用,Python,scrapy使用,下面大家一起来学习吧。

Scrapy

  • Scrapy是纯python实现的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。
  • Scrapy使用了Twisted异步网络框架来处理网络通讯,可以加快我们的下载速度,并且包含了各种中间件接口,可以灵活的完成各种需求

1、安装

sudo pip3 install scrapy

2、认识scrapy框架

2.1 scrapy架构图

  • Scrapy Engine(引擎): 负责SpiderItemPipelineDownloaderScheduler中间的通讯,信号、数据传递等。
  • Scheduler(调度器): 它负责接受引擎发送过来的Request请求,并按照一定的方式进行整理排列,入队列,当引擎需要时,交还给引擎
  • Downloader(下载器):负责下载Scrapy Engine(引擎)发送的所有Requests请求,并将其获取到的Responses交还给Scrapy Engine(引擎),由引擎交给Spider来处理
  • Spider(爬虫):它负责处理所有Responses,从中分析提取数据,获取Item字段需要的数据,并将需要跟进的URL提交给引擎,再次进入Scheduler(调度器)
  • Item Pipeline(管道):它负责处理Spider中获取到的Item,并进行进行后期处理(详细分析、过滤、存储等)的地方.
  • Downloader Middlewares(下载中间件):你可以当作是一个可以自定义扩展下载功能的组件
  • Spider Middlewares(Spider中间件):可以理解为是一个可以自定扩展和操作引擎Spider中间通信的功能组件(比如进入Spider的Responses和从Spider出去的Requests)

2.2 Scrapy运行的大体流程:

1.引擎从spider拿到第一个需要处理的URL,并将request请求交给调度器。

2.调度器拿到request请求后,按照一定的方式进行整理排列,入队列,并将处理好的request请求返回给引擎。

3.引擎通知下载器,按照下载中间件的设置去下载这个request请求。

4.下载器下载request请求,并将获取到的response按照下载中间件进行处理,然后后交还给引擎,由引擎交给spider来处理。对于下载失败的request,引擎会通知调度器进行记录,待会重新下载。

5.spider拿到response,并调用回调函数(默认调用parse函数)去进行处理,并将提取到的Item数据和需要跟进的URL交给引擎。

6.引擎将item数据交给管道进行处理,将需要跟进的URL交给调度器,然后开始循环,直到调度器中不存在任何request,整个程序才会终止。

2.3 制作scrapy爬虫步骤:

1.创建项目:通过(scrapy startproject 项目名)来创建一个项目

2.明确目标:编写items.py文件,定义提取的Item

3.制作爬虫:编写spiders/xx.py文件,爬取网站并提取Item

4.存储内容:编写pipelines.py文件,设计管道来存储提取到的Item(即数据)

3、入门教程

3.1 创建项目在开始爬虫之前,第一步需要创建一个项目。先进入打算存储代码的目录,运行以下命令:

scrapy startproject myProject

其中myProject为项目名,运行上述命令后,在当前目录下会创建一个myProject目录,该目录包含以下内容:

.
├── myProject
│   ├── __init__.py
│   ├── items.py
│   ├── middlewares.py
│   ├── pipelines.py
│   ├── settings.py
│   └── spiders
│       └── __init__.py
└── scrapy.cfg

scrapy.cfg:项目的配置文件

myProject/items.py:项目中的目标文件

myProject/middlewares.py:项目中的中间件文件

myProject/pipelines.py:项目中的管道文件

myProject/settings.py:项目中的设置文件

myProject/spiders:放置spider代码的目录

3.2 明确目标(定义Item)

我们打算抓取网站http://www.itcast.cn/channel/teacher.shtml里所有老师的姓名、职称、入职时间和个人简介:

  • 首先打开myProject/items.py文件
  • Item是保存爬取到的数据的容器,其使用方法和python字典类似
  • 创建一个scrapy.Item 类, 并且定义类型为 scrapy.Field的类属性来定义一个Item(类似于ORM的映射关系)
  • 创建一个MyprojectItem 类,和构建item模型(model)
import scrapy
 
class MyprojectItem(scrapy.Item):
    name = scrapy.Field()
    title = scrapy.Field()
    hiredate = scrapy.Field()
    profile = scrapy.Field()

3.3 制作爬虫在项目根目录下输入以下命令,可以在myProject/spiders目录下创建一个名为itcast的爬虫(itcast.py),并且指定爬虫作用域的范围itcast.cn:

scrapy genspider itcast itcast.cn 

打开itcast.py,默认添上了以下内容:

import scrapy

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

    def parse(self, response):
        pass

要建立一个Spider, 你必须用scrapy.Spider类创建一个子类,并确定了3个强制的属性和1个方法。

  • name:这个爬虫的识别名称,必须是唯一的
  • allow_domains:爬虫的约束区域,规定爬虫只爬取这个域名下的网页,不存在的URL会被忽略。
  • start_urls:爬取的URL列表。因此,第一个被获取到的页面将是其中之一。 后续的URL则从初始URL返回的数据中提取。
  • parse(self, response):Request对象默认的回调解析方法。每个初始URL完成下载后将被调用,调用的时候传入从每一个URL传回的Response对象来作为唯一参数,该方法负责解析返回的数据(response.body),提取数据(生成item)以及生成需要进一步处理的URL的Request对象

修改start_urls为第一个需要爬取的URL:

start_urls = ['http://www.itcast.cn/channel/teacher.shtml#ajavaee']

修改parse方法提取Item:

def parse(self, response):
    for teacher in response.xpath("//ul[@class='clears']/li/div[@class='main_mask']"):
        #将提取到到的数据封装到一个MyprojectItem对象中
        item = MyprojectItem()
        #利用xpath返回该表达式所对应的所有节点的selector list列表
        #调用extract方法序列化每个节点为Unicode字符串并返回list
        name = teacher.xpath('h2/text()').extract()[0]
        title = teacher.xpath('h2/span/text()').extract()[0]
        hiredate = teacher.xpath('h3/text()').extract()[0].split(':')[-1]
        profile = teacher.xpath('p/text()').extract()[0]
        item['name'] = name
        item['title'] = title
        item['hiredate'] = hiredate
        item['profile'] = profile
        # 使用yield将获取的数据交给pipelines,如果使用return,则数据不会经过pipelines
        yield item

3.4 存储内容

Feed输出

如果仅仅想要保存item,可以不需要实现任何的pipeline,而是使用自带的Feed输出(Feed export)。主要有以下4种方式,通过-o指定输出文件格式:

# json格式,默认为Unicode编码
scrapy crawl itcast -o itcast.json
# json lines格式,默认为Unicode编码
scrapy crawl itcast -o itcast.jsonl
#csv 逗号表达式,可用Excel打开
scrapy crawl itcast -o itcast.csv
# xml格式
scrapy crawl itcast -o itcast.xml

执行这些命令后,将会对爬取的数据进行序列化,并生成文件。

编写Item Pipeline(通用):

  • 每个Item Pipeline都是实现了简单方法的Python类,他们接收到Item并通过它执行一些行为,同时也决定此Item是丢弃还是被后续pipeline继续处理。
  • 每个item pipeline组件必须实现process_item(self,item,spider)方法:

这个方法必须返回一个Item (或任何继承类)对象, 或是抛出 DropItem异常。
参数是被爬取的item和爬取该item的spider
spider程序每yield一个item,该方法就会被调用一次

  • 同时还可以实现以下方法:

open_spider(self,spider):开启spider的时候调用,只执行1次
close_spider(self,spider):关闭spider的时候调用,只执行1次
item写入json文件:

import json
from itemadapter import ItemAdapter

class MyprojectPipeline:
    def open_spider(self,spider):
        '''可选实现,开启spider时调用该方法'''
        self.f = open('itcast.json','w')

    def process_item(self, item, spider):
        '''必须实现,被抛弃的item将不会被后续的pipeline组件所处理'''
        self.f.write(json.dumps(dict(item),ensure_ascii=False)+'\n')
        return item

    def close_spider(self,spider):
        '''可选实现,关闭spider时调用该方法'''
        self.f.close()

启用Item Pipeline组件

ITEM_PIPELINES = {
   'myProject.pipelines.MyprojectPipeline': 300,
}

在settings.py文件里添加以上配置(可以取消原有的注释),后面的数字确定了item通过pipeline的顺序,通常定义在0-1000范围内,数值越低,组件的优先级越高

启动爬虫

scrapy crawl itcast

查看当前目录下是否生成了itcast.json文件

4、Scrapy Shell

Scrapy终端是一个交互终端,我们可以在未启动spider的情况下尝试及调试代码,也可以用来测试XPath或CSS表达式,查看他们的工作方式,方便我们爬取的网页中提取的数据。

启动scrapy shell

scrapy shell <url>

命令行启动,url是要爬取的网页的地址

常见可用对象

  • response.status:状态码
  • response.url:当前页面url
  • response.body:响应体(bytes类型)
  • response.text:响应文本(str类型)
  • response.json():如果响应体的是json,则直接转换成python的dict类型
  • response.headers:响应头
  • response.selector:返回Selector对象,之后就可以调用xpath和css等方法,也可以简写成response.xpath()和response.css()

selector选择器

Selector有四个基本的方法,最常用的还是xpath:

Selector有四个基本的方法,最常用的还是xpath:

  • xpath(): 传入xpath表达式,返回该表达式所对应的所有节点的selector list列表
  • extract(): 序列化该节点为Unicode字符串并返回list
  • css(): 传入CSS表达式,返回该表达式所对应的所有节点的selector list列表,语法同 BeautifulSoup4
  • re(): 根据传入的正则表达式对数据进行提取,返回Unicode字符串list列表

5、Spider

Spider类定义了如何爬取某个(或某些)网站。包括了爬取的动作(例如:是否跟进链接)以及如何从网页的内容中提取结构化数据(爬取item)。

scrapy.Spider是最基本的类,所有编写的爬虫必须继承这个类。

import scrapy

class XxSpider(scrapy.Spider):
    pass

主要用到的函数及调用顺序为:

  • __init__():初始化爬虫名字和start_urls列表
  • start__requests(self):调用make_requests_from_url()生成Requests对象交给Scrapy下载并返回response
  • parse(self,response):解析response,并返回Item或Requests(需指定回调函数)。Item传给Item pipline持久化 , 而Requests交由Scrapy下载,并由指定的回调函数处理(默认parse()),一直进行循环,直到处理完所有的数据为止。

其他方法

log(self, message, level=log.DEBUG)
message:字符串类型,写入的log信息
level:log等级,有CRITICAL、 ERROR、WARNING、INFO、DEBUG这5种,默认等级为DEBUG

6、CrwalSpider

快速创建CrawlSpider模板:

scrapy genspider -t crawl 爬虫名 爬虫域

scrapy.spiders.CrwalSpider是编写的爬虫所必须继承的类

from scrapy.spiders import CrawlSpider

class XxSpider(CrawlSpider):
     pass

CrawlSpider类继承于Spider类,它定义了一些规则(rule)来提供跟进link的方便的机制,从爬取的网页中获取link并继续爬取的工作更适合。

LinkExtractor

class scrapy.spiders.LinkExtractor
  • 每个LinkExtractor对象有唯一的公共方法是 extract_links(),它接收一个Response对象,并返回一个 scrapy.link.Link 对象。根据不同的response调用多次来提取链接
  • 主要参数:

allow:满足括号中“正则表达式”的值会被提取,如果为空,则全部匹配。

deny:与这个正则表达式(或正则表达式列表)匹配的URL一定不提取。

allow_domains:会被提取的链接的domains。

deny_domains:一定不会被提取链接的domains。

restrict_xpaths:使用xpath表达式,和allow共同作用过滤链接。

rules

class scrapy.spiders.Rule

在rules中包含一个或多个Rule对象,每个Rule对爬取网站的动作定义了特定操作。如果多个rule匹配了相同的链接,第一个会被使用。
Rule对象主要参数:

  • link_extractor:是一个Link Extractor对象,用于定义需要提取的链接
  • callback:从link_extractor中每获取到链接时,该回调函数接受一个response作为其第一个参数。注意:字符串类型,避免使用'parse'
  • follow:布尔类型,指定了根据该规则从response提取的链接是否需要跟进。 如果callback为None,follow 默认设置为True ,否则默认为False。
  • process_links:指定函数,从link_extractor中获取到链接列表时将会调用该函数,主要用来过滤。
  • process_requests:指定函数, 该规则提取到每个request时都会调用该函数,用来过滤request。

CrawSpider爬虫示例
以阳光热线问政平台http://wz.sun0769.com/political/index/politicsNewest?id=1为例,爬取投诉帖子的编号、帖子的标题,帖子的处理状态和帖子里的内容。

import scrapy
from scrapy.linkextractors import LinkExtractor
from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule
from myProject.items import MyprojectItem

class SunSpider(CrawlSpider):
    name = 'sun'
    allowed_domains = ['wz.sun0769.com']
    start_urls = ['http://wz.sun0769.com/political/index/politicsNewest?id=1&page=1']

    rules = (
        Rule(LinkExtractor(allow=r'id=\d+&page=\d+')),#每一页的匹配规则,callback为None,默认跟进
        Rule(LinkExtractor(allow=r'politics/index\?id=\d+'), callback='parse_item'),#每个帖子的匹配规则,设置了callback,默认不跟进
    )

    def parse_item(self, response):
        item = MyprojectItem()
        title = response.xpath('//div[@class="mr-three"]/p[@class="focus-details"]/text()').extract()[0] #帖子标题
        status = response.xpath('//div[@class="focus-date clear focus-date-list"]/span[3]/text()').extract()[0].split()[1] #处理状态
        number = response.xpath('//div[@class="focus-date clear focus-date-list"]/span[4]/text()').extract()[0].split(':')[-1] #帖子编号
        content = response.xpath('//div[@class="details-box"]/pre/text()').extract()[0] #帖子内容
        item['title'] = title
        item['status'] = status
        item['number'] = number
        item['content'] = content

        yield item

7、logging功能

Scrapy提供了log功能,通过在setting.py中进行设置,可以被用来配置logging

设置

  • LOG_ENABLED:默认: True,启用logging
  • LOG_ENCODING:默认: 'utf-8',logging使用的编码
  • LOG_FILE:默认::None,在当前目录里创建logging输出文件的文件名
  • LOG_LEVEL:默认:'DEBUG',有'CRITICAL'(严重错误)、'ERROR'(一般错误)、'WARNING'(警告信息)、'INFO'(一般信息)、'DEBUG'(调试信息)这5种等级
  • LOG_STDOUT:默认: False 如果为 True,进程所有的标准输出(及错误)将会被重定向到log中。

示例:

#在settings.py中任意位置添上以下两句,终端上会清爽很多
LOG_FILE = "xxx.log"
LOG_LEVEL = "INFO"

8、Request对象

GET请求

  • 可以使用yield scrapy.Request(url,callback)方法来发送请求
  • Request对象初始化方法传入参数如下:
class Request(object_ref):

    def __init__(self, url, callback=None, method='GET', headers=None, body=None,
                 cookies=None, meta=None, encoding='utf-8', priority=0,
                 dont_filter=False, errback=None, flags=None, cb_kwargs=None):
        pass

主要参数:

  • url:需要请求并进行下一步处理的url
  • callback:指定该请求返回的Response,由哪个函数来处理
  • method:默认'GET',一般不需要指定,可以是‘POST','PUT'等
  • headrs:请求时包含的头文件,一般不需要
  • meta:比较常用,在不同的request之间传递数据用的,dict类型
  • encoding:使用默认的‘utf-8'就行
  • dont_filter:表明该请求不由调度器过滤,可以发送重复请求,默认为False
  • errback:指定错误处理函数

POST请求

  • 可以使用scrapy.FormRequest(url, formdata, callback)方法进行发送
  • 如果希望程序执行一开始就发送POST请求,可以重写Spider类的start_requests(self)方法,并且不再调用start_urls里的url。
  • 如果想要预填充或重写像用户名、用户密码这些表单字段, 可以使用 scrapy.FormRequest.from_response(response, formdata, callback) 方法实现。

9、Downloader Middlewares(下载中间件)

下载中间件是处于引擎(crawler.engine)和下载器(crawler.engine.download())之间的一层组件,可以有多个下载中间件被加载运行。
当引擎传递请求给下载器的过程中,下载中间件可以对请求进行处理 (例如增加http header信息,增加proxy信息等);
在下载器完成http请求,传递响应给引擎的过程中, 下载中间件可以对响应进行处理(例如进行gzip的解压等)
要激活下载器中间件组件,将其加入到settings.py中的DOWNLOADER_MIDDLEWARES 设置中。 该设置是一个字典(dict),键为中间件类的路径,值为其中间件的顺序(order)。例如:

DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {
   'myProject.middlewares.MyprojectDownloaderMiddleware': 543,
}

中间件组件是一个定义了以下一个或多个方法的Python类:

  • process_request(self, request, spider):当每个request通过下载中间件时,该方法被调用。
  • process_response(self, request, response, spider):当下载器完成http请求,传递响应给引擎的时候调用

示例:(使用随机User-Agent和代理IP)
middlewares.py文件

import random
import json
import redis

from scrapy import signals
from itemadapter import is_item, ItemAdapter
from myProject.settings import USER_AGENTS

class MyprojectDownloaderMiddleware:
    def __init__(self):
        self.r = redis.StrictRedis(host='localhost') #创建redis连接客户端,用于取里面存储的动态获取的代理ip

    def process_request(self, request, spider):
        user_agent = random.choice(USER_AGENTS) #取随机user-Agent
        proxy_list = json.loads(self.r.get('proxy_list').decode())
        proxy = random.choice(proxy_list) #取随机ip
        request.headers.setdefault("User-Agent",user_agent) #设置user-agent
        request.meta['proxy'] ='http://'+proxy['ip']+':'+str(proxy['port']) #使用代理ip

修改settings.py文件配置

#禁用cookies
COOKIES_ENABLED = False

#设置下载延迟
DOWNLOAD_DELAY = 3

#添加自己写的下载中间件类
DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {
   'myProject.middlewares.MyprojectDownloaderMiddleware': 543,
}

#添加USER-AGENTS
USER_AGENTS = [
    "Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 9.0; Windows NT 6.1; Win64; x64; Trident/5.0; .NET CLR 3.5.30729; .NET CLR 3.0.30729; .NET CLR 2.0.50727; Media Center PC 6.0)",
    "Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 8.0; Windows NT 6.0; Trident/4.0; WOW64; Trident/4.0; SLCC2; .NET CLR 2.0.50727; .NET CLR 3.5.30729; .NET CLR 3.0.30729; .NET CLR 1.0.3705; .NET CLR 1.1.4322)",
    "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0b; Windows NT 5.2; .NET CLR 1.1.4322; .NET CLR 2.0.50727; InfoPath.2; .NET CLR 3.0.04506.30)",
    "Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 5.1; zh-CN) AppleWebKit/523.15 (KHTML, like Gecko, Safari/419.3) Arora/0.3 (Change: 287 c9dfb30)",
    "Mozilla/5.0 (X11; U; Linux; en-US) AppleWebKit/527+ (KHTML, like Gecko, Safari/419.3) Arora/0.6",
    "Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 5.1; en-US; rv:1.8.1.2pre) Gecko/20070215 K-Ninja/2.1.1",
    "Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 5.1; zh-CN; rv:1.9) Gecko/20080705 Firefox/3.0 Kapiko/3.0",
    "Mozilla/5.0 (X11; Linux i686; U;) Gecko/20070322 Kazehakase/0.4.5"
    ]

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