scrapy安装与使用

  scrapy是python的一个爬虫框架，从网上随意搜索便能得到千篇一律的使用demo（本文也是哟），并且非常容易理解。即便你没看过相关的demo，也一样可以食用本文。我的应用场景大多是列表页，文章页等。如果你的业务需要登录验证，图片验证等，请另寻他法，不要在本篇文章浪费你宝贵的时间。由于我的代码编写，运行几乎都在vscode里进行，所以不同的编辑器可能会有一些差异。

  准备：请确保你安装了python，scrapy。

pip install scrapy 

  win环境下scrapy安装时可能会出现twisted相关的报错问题，点此下一个对应版本的twisted到本地，并在下载目录下用命令行运行如下命令安装twisted(xxxxx是你下载的twisted完整文件名)：

pip install xxxxx

  完成安装工作后，打开任意一个文件夹，命令行步进到该文件夹路径下，运行如下命令新建一个项目（请注意：执行命令本质上都是绝对的，这意味着你应该也要这样做。所以如果不是很熟悉对应的框架、文件结构、配置文件、文件内容等，不建议手动输出这些文件。如果为了加深印象，你也应该多敲几次这些命令，而不是力求记住那些文件结构，内容。在了解，学习时就这样做的话，会让你看上去有点憨。当然，实际上你可能什么也记不住，不过没关系，在你需要的时候，再去网上查找相关的资料也是完全没有问题的。）：

scrapy startproject myScrapy

  运行完成后会在当前目录下生成一个myScrapy文件夹。先看一下目录结构：

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

  现在，让我们先写一个简单的爬虫吧。
  在项目根目录下运行如下命令(www.lypkb.cn是我的域名，由于域名商让必须挂个网站，所以随便下了个模板挂着......刚好可以做scrapy文章的爬取素材。)：

scrapy genspider myTest www.lypkb.cn

  在spiders目录下，已经生成了一个myTest.py，内容如下（start_urls里的路径结尾如果是/，若这个/不是请求必须的话，需要删除。我在parse方法下加了一行打印代码，response是爬取页面完成后返回的对象，打印它的text属性可以直观看到是否爬取到了数据）：

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

class MytestSpider(scrapy.Spider):
    name = 'myTest'
    allowed_domains = ['www.lypkb.cn']
    start_urls = ['http://www.lypkb.cn']

    def parse(self, response):
        self.log(response.text)
        pass

  接下来在项目根路径运行命令：scrapy crawl myTest，日志输出如下：

  可以看到已经输出网站首页的代码。至此，scrapy已经完整的运行起来了。现在，尝试着获取一些爬取的网页上的信息吧(之后的内容需要需要读者掌握一些XPATH或者正则表达式的相关知识。)。修改一下上面的parse方法，获取网页的title和如下这个段落：

  该段落浏览器源代码显示如下:

  parse代码修改如下：

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


class MytestSpider(scrapy.Spider):
    name = 'myTest'
    allowed_domains = ['www.lypkb.cn']
    start_urls = ['http://www.lypkb.cn']

    def parse(self, response):
        print('#####################XPATH方式#########################')
        # response提供xpath方法供xpath检索
        titleXpath = response.xpath('//title/text()').extract()
        print(titleXpath[0])
        contentXpath = response.xpath(
            '//div[@class="container about"]/div/h4/text()').extract()
        contentXpath2 = response.xpath(
            '//div[@class="container about"]/div/p/text()').extract()
        print('{}\n{}'.format(contentXpath[0], contentXpath2[0]))

        print('#####################正则表达式#########################')
        text = response.text
        # 正则表达式需要import re，通过re进行操作
        parttenTitle = re.compile(r'<title>(.+)</title>')
        print(parttenTitle.findall(text)[0])
        parttenContent = re.compile(r'<h4>(.+\r\n.+)</h4>')
        parttenContent2 = re.compile(r'<p>(.+\r\n.+\r\n.+\r\n.+\r\n.+)</p>')
        content = parttenContent.findall(text)
        content2 = parttenContent2.findall(text)
        print('{}\n{}'.format(content[0], content2[0]))
        pass

  再次执行运行代码：scrapy crawl myTest，控制台输出如下：

  可以看到XPATH、正则都得到了几乎相同的数据。关于XPATH和正则，建议都掌握，虽然笔者正则很渣就是了。XPATH在获取层级明了的界面时绝对是非常直观明了的方式，可以很迅速的解决你的问题（这个过程甚至只需要1分钟）。但是XPATH也只能应对层级明了，比较简单的页面。大多数时候你需要得到的可能是某个段落里的值、拼接在js里的数据、通过转译字符包裹的文本等。本质上你可以通过XPATH取出这些段落然后用处理字符串的方式清洗掉你不需要的部分，但仔细想一想你操作字符串的代码的样子，我相信你已经吐了，如果多个网站，多种不同的业务逻辑，你的代码肯定会发展的臃肿冗长。这个时候正则就是你的杀手锏了，只要正则能力强，随便获取任意文本任意部分任意段落。但是笔者并不推荐都用正则，正则其实要花更多时间调试的（当然这也和个人正则水平有关，留下了正则水平很渣的泪水）。当然不管是正则还是XPATH，都要根据自己的业务需求来进行选择。