Scrapy爬虫基本使用 - Luna彬

一、Scrapy爬虫的第一个实例

演示HTML地址

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

文件名称：demo.html

产生步骤

步骤1：建议一个Scrapy爬虫工程　　

　　生成的工程目录

　　python123demo/------------------------->外层目录

　　　　scrapy.cfg　------------------------->部署Scrapy爬虫的配置文件（将这样的爬虫放大特定的服务器上，并且在服务器配置好相关的操作接口，对于本机使用的爬虫来讲，不需要改变部署的配置文件）

　　　　python123demo/------------------->Scrapy框架的用户自定义python代码（Scrapy框架对应的所有文件所在的目录）

　　　　　　__init__.py--------------------->初始化脚本，用户不需要编写

　　　　　　items.py------------------------>Items代码模板（继承类），Items类代码模板，需要继承Scrapy库提供的Item的类，对于一般的例子，不需要用户编写这个文件

　　　　　　middlewares.py-------------->Middlewares代码模板（继续类），用户希望扩展middlewares的功能，需要把这些功能写到这个文件中

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

　　　　　　settings.py--------------------->Scrapy爬虫的配置文件，如果希望优化爬虫功能。需要修改settings.py文件中对应的配置项

　　　　　　spiders/------------------------->Spiders代码模板目录（继承类），目录下存放的是python123demo这个工程中所建立的爬虫，其中的爬虫是要符合爬虫模块的约束

　　　　　　　　__init__.py--------------->初始文件，无需修改

　　　　　　　　—pycache__/----------->缓存目录，无需修改

步骤2：在工程中产生一个Scrapy爬虫　

　　命令约定用户需要给出爬虫的名字以及所爬取的网站

　　D:\pycodes>cd python123demo

　　D:\pycodes\python123demo>scrapy genspider demo python123.io#生成一个名称为demo的spider，也就是一个爬虫
　　Created spider 'demo' using template 'basic' in module:
　　　　python123demo.spiders.demo

查看demo.py文件

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


class DemoSpider(scrapy.Spider):#这个类必须是继承scrapy.Spider类的子类
    name = 'demo'#当前爬虫的名字叫demo
    allowed_domains = ['python123.io']#最开始用户提交给命令行的域名，指的这个爬虫在爬取网站的时候，只能爬取这个域名以下的相关文件
    start_urls = ['http://python123.io/']#以列表包含的一个或多个url，就是scrapy框架所要爬取页面的初始页面

    def parse(self, response):#解析页面的空方法
        pass

parse（）用于处理响应，他可以解析从网络中爬取的内容，并且形成字典类型，同时还能够对网络中爬取的内容发现其中隐含的新的需要爬取的URL

步骤3：配置产生的spider爬虫

　　修改demo.py文件，使他能够按照我们的要求去访问我们希望访问的那个链接，并且对相关的链接内容进行爬取

　　对链接的解析部分定义的功能是将返回的html页面存成文件

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


class DemoSpider(scrapy.Spider):
    name = 'demo'
    #allowed_domains = ['python123.io']
    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.' % name)

步骤4：运行爬虫，获取网页。

　　D:\pycodes\python123demo>scrapy crawl demo

D:\pycodes\python123demo>scrapy crawl demo
2019-08-06 11:43:58 [scrapy.utils.log] INFO: Scrapy 1.5.1 started (bot: python123demo)
2019-08-06 11:43:58 [scrapy.utils.log] INFO: Versions: lxml 4.2.5.0, libxml2 2.9.5, cssselect 1.0.3, parsel 1.5.1, w3lib 1.19.0, Twisted 18.9.0, Python 3.6.7 (v3.6.7:6ec5cf24b7, Oct 20 2018, 13:35:33) [MSC v.1900 64 bit (AMD64)], pyOpenSSL 18.0.0 (OpenSSL 1.1.0j  20 Nov 2018), cryptography 2.4.2, Platform Windows-10-10.0.17134-SP0
2019-08-06 11:43:58 [scrapy.crawler] INFO: Overridden settings: {'BOT_NAME': 'python123demo', 'NEWSPIDER_MODULE': 'python123demo.spiders', 'ROBOTSTXT_OBEY': True, 'SPIDER_MODULES': ['python123demo.spiders']}
2019-08-06 11:43:58 [scrapy.middleware] INFO: Enabled extensions:
['scrapy.extensions.corestats.CoreStats',
 'scrapy.extensions.telnet.TelnetConsole',
 'scrapy.extensions.logstats.LogStats']
2019-08-06 11:43:58 [scrapy.middleware] INFO: Enabled downloader middlewares:
['scrapy.downloadermiddlewares.robotstxt.RobotsTxtMiddleware',
 'scrapy.downloadermiddlewares.httpauth.HttpAuthMiddleware',
 'scrapy.downloadermiddlewares.downloadtimeout.DownloadTimeoutMiddleware',
 'scrapy.downloadermiddlewares.defaultheaders.DefaultHeadersMiddleware',
 'scrapy.downloadermiddlewares.useragent.UserAgentMiddleware',
 'scrapy.downloadermiddlewares.retry.RetryMiddleware',
 'scrapy.downloadermiddlewares.redirect.MetaRefreshMiddleware',
 'scrapy.downloadermiddlewares.httpcompression.HttpCompressionMiddleware',
 'scrapy.downloadermiddlewares.redirect.RedirectMiddleware',
 'scrapy.downloadermiddlewares.cookies.CookiesMiddleware',
 'scrapy.downloadermiddlewares.httpproxy.HttpProxyMiddleware',
 'scrapy.downloadermiddlewares.stats.DownloaderStats']
2019-08-06 11:43:58 [scrapy.middleware] INFO: Enabled spider middlewares:
['scrapy.spidermiddlewares.httperror.HttpErrorMiddleware',
 'scrapy.spidermiddlewares.offsite.OffsiteMiddleware',
 'scrapy.spidermiddlewares.referer.RefererMiddleware',
 'scrapy.spidermiddlewares.urllength.UrlLengthMiddleware',
 'scrapy.spidermiddlewares.depth.DepthMiddleware']
2019-08-06 11:43:58 [scrapy.middleware] INFO: Enabled item pipelines:
[]
2019-08-06 11:43:58 [scrapy.core.engine] INFO: Spider opened
2019-08-06 11:43:59 [scrapy.extensions.logstats] INFO: Crawled 0 pages (at 0 pages/min), scraped 0 items (at 0 items/min)
2019-08-06 11:43:59 [scrapy.extensions.telnet] DEBUG: Telnet console listening on 127.0.0.1:6023
2019-08-06 11:43:59 [scrapy.downloadermiddlewares.redirect] DEBUG: Redirecting (301) to <GET https://python123.io/robots.txt> from <GET http://python123.io/robots.txt>
2019-08-06 11:44:00 [scrapy.core.engine] DEBUG: Crawled (404) <GET https://python123.io/robots.txt> (referer: None)
2019-08-06 11:44:00 [scrapy.downloadermiddlewares.redirect] DEBUG: Redirecting (301) to <GET https://python123.io/ws/demo.html> from <GET http://python123.io/ws/demo.html>
2019-08-06 11:44:00 [scrapy.core.engine] DEBUG: Crawled (200) <GET https://python123.io/ws/demo.html> (referer: None)
2019-08-06 11:44:00 [scrapy.core.scraper] ERROR: Spider error processing <GET https://python123.io/ws/demo.html> (referer: None)
Traceback (most recent call last):
  File "d:\users\bj\appdata\local\programs\python\python36\lib\site-packages\twisted\internet\defer.py", line 654, in _runCallbacks
    current.result = callback(current.result, *args, **kw)
  File "D:\pycodes\python123demo\python123demo\spiders\demo.py", line 14, in parse
    self.log('Saved file %s.' % name)
NameError: name 'name' is not defined
2019-08-06 11:44:00 [scrapy.core.engine] INFO: Closing spider (finished)
2019-08-06 11:44:00 [scrapy.statscollectors] INFO: Dumping Scrapy stats:
{'downloader/request_bytes': 888,
 'downloader/request_count': 4,
 'downloader/request_method_count/GET': 4,
 'downloader/response_bytes': 1901,
 'downloader/response_count': 4,
 'downloader/response_status_count/200': 1,
 'downloader/response_status_count/301': 2,
 'downloader/response_status_count/404': 1,
 'finish_reason': 'finished',
 'finish_time': datetime.datetime(2019, 8, 6, 3, 44, 0, 978216),
 'log_count/DEBUG': 5,
 'log_count/ERROR': 1,
 'log_count/INFO': 7,
 'response_received_count': 2,
 'scheduler/dequeued': 2,
 'scheduler/dequeued/memory': 2,
 'scheduler/enqueued': 2,
 'scheduler/enqueued/memory': 2,
 'spider_exceptions/NameError': 1,
 'start_time': datetime.datetime(2019, 8, 6, 3, 43, 59, 189943)}
2019-08-06 11:44:00 [scrapy.core.engine] INFO: Spider closed (finished)

二、yield关键字的使用

yield是python3中33个关键字中的一个，也是非常重要的一个关键字

这个关键字与生成器这个概念息息相关

yield<---------------------------------->生成器

生成器是一个不断产生值的函数

包含yield语句的函数是一个生成器

生成器在每次运行的时候，会产生一个值（yield语句），产生值之后，生成器被冻结，直到这个函数被再次唤醒的时候，生成器继续执行，产生一个新的值

　　生成器唤醒时，所使用的局部变量的值跟之前执行所使用的的值是一致的。

生成器写法

　　def gen(n):
　　　　for i in range(n):
　　　　　　yield i**2

　　生成器的使用一般与循环搭配在一起，可以用一个for循环来调用生成器

>>> def gen(n):
...     for i in range(n):
...         yield i**2
...
>>> for i in gen(5):
...     print(i," ",end="")
...
0  1  4  9  16
#每次返回一个值，再次被调用时，才产生第二个值，使用的存储空间仍然是一个元素的存储空间

　　在for循环中，每次调用生成器时，生成器会返回一个值，这个值被打印出来，同时由于for循环产生的循环遍历会把调用gen产生的所有的值都能唤醒一次

普通写法

>>> def square(n):
...     ls = [i**2 for i in range(n)]
...     return ls
...
>>> for i in square(5):
...     print(i," ",end="")
...
0  1  4  9  16
#列表将n=5之内的所有结果存储起来，通过列表返回

　　为何要有生成器？

　　生成器相比一次列出所有内容的优势

　　　　更节省存储空间

　　　　响应更迅速

　　　　使用更灵活

三、Scrapy爬虫的基本使用

Scrapy爬虫的使用步骤

　　步骤1：创建一个工程和Spider模板

　　步骤2：编写Spider

　　步骤3：编写Item Pipeline（对Spider提取信息的后续处理做相关的定义）

　　步骤4：优化配置策略

Scrapy爬虫的数据类型

　　Request类

　　　　class scrapy.http.Request()

　　　　Request对象表示一个HTTP请求

　　　　由Spider生成，由Downloader执行

　　Response类

　　　　class scrapy.http.Response()

　　　　Response对象表示一个HTTP响应。

　　　　由Downloader生成，由Spider处理。

　　Item类（由Spider产生的信息封装的类）

　　　　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爬虫提取信息的方法

　　Scrapy爬虫支持多种HTML信息提取方法

　　　　Beautlful Soup

　　　　lxml

　　　　XPath Selector

　　　　CSS Selector

　　　　　　CSS Selector的基本使用

　　　　　　<HTML>.css('a::attr(href)').extract() 注：a是标签名字，href标签属性

　　　　　　CSS Selector由W3C组织（是国际公认的，也是比较权威的推进HTML页面标准化的组织）维护并规范

发表于 2019-08-08 21:23 Luna彬阅读(974) 评论(0) 编辑收藏举报