爬虫之Scrapy框架

框架：具有很强的通用性，且封装了一些通用实现方法的项目模板
scrapy(异步框架)：
- 高性能的网络请求
- 高性能的数据解析
- 高性能的持久化存储
- 高性能的全站数据爬取
- 高性能的深度爬取
- 高性能的分布式

Scrapy环境安装

IOS和Linux

pip install scrapy

windows

      a. pip3 install wheel

      b. 下载twisted http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#twisted
      
      # Twisted‑17.1.0‑cp35‑cp35m‑win_amd64.whl; Python是3.5版本的就选择cp35下载

      c. 进入下载目录，执行 pip3 install Twisted‑17.1.0‑cp35‑cp35m‑win_amd64.whl
    
      # 安装失败可能是这个文件的版本导致的，即使Python版本都是对的，可以重新下载一个32位的试试
      # 还安装失败的话就下载其python版本的，总有一个能成功

      d. pip3 install pywin32

      e. pip3 install scrapy

安装完成后，输入``scrapy`测试一下，出现如下图显示，即安装成功。

Scrapy的基本使用

创建工程

scrapy startprojct proNmame

cd proNmame进入到工程目录下执行爬虫文件

proName		# 工程名字
	spiders		# 爬虫包（文件夹）
		__init__.py
    __init__.py
    items.py
    middlewares.py
    pipelines.py
    settings.py		# 创建好的工程的配置文件
scrapy.cfg		# scrapy的配置文件，不用修改

创建爬虫文件

创建爬虫文件是py源文件
scrapy genspider spiderName www.xxx.com 网址后期可以修改
- 在spiders包下创建一个py文件

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


class FirstSpider(scrapy.Spider):	# scrapy.Spider所有爬虫类的父类
    # name表示的爬虫文件的名称，当前爬虫文件的唯一标识
    name = 'first'
    
    # 允许的域名，通常会注释掉
    # allowed_domains = ['www.xx.com']
    
    # 起始的url列表，最开始要爬的网址列表
    # 作用：可以将内部的列表元素进行get请求的发送
    start_urls = ['http://www.sougou.com/','www.baidu.com']

    # 调用parse方法解析数据，方法调用的次数由start_urls列表元素个数决定的
    def parse(self, response):	# response表示一个响应对象，
        pass

基本配置

UA伪装
robots协议的不遵从

在settings.py中将ROBOTSTXT_OBEY = True修改为False
指定日志等级

在settings.py中添加LOG_LEVEL = 'ERROR'

执行工程

scrapy crawl spiderName
执行工程是不展示日志文件

scrapy crawl spiderName --nolog

这种方式下程序报错，不会展示；设置好日志等级后直接执行工程即可。

数据解析

response.xpath('xpath表达式')
与etree的不同之处：

取文本/属性：返回的是一个Selector对象，文本数据是存储在该对象中
- Selector对象[0].extract()返回字符串
- Selector对象.extract_first()返回字符串
- Selector对象.extract()返回列表

常用操作

如果列表只有一个元素用Selector对象.extract_first()，返回字符串
如果列表有多个元素Selector对象.extract()，返回列表，列表里装的是字符串

spiderName.py文件

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

class DuanziSpider(scrapy.Spider):
    name = 'duanzi'
    # allowed_domains = ['www.xx.com']
    start_urls = ['https://duanziwang.com/']

    def parse(self, response):
        article_list = response.xpath('/html/body/section/div/div/main/article')  # 基于xpath表达式解析
        for article in article_list:
            title = article.xpath('./div[1]/h1/a/text()')[0]    # 返回一个Selector对象
            # <Selector xpath='./div[1]/h1/a/text()' data='关于健康养生、延年益寿的生活谚语_段子网收录最新段子'>
            title = article.xpath('./div[1]/h1/a/text()')[0].extract()    # 返回字符串
            # 关于健康养生、延年益寿的生活谚语_段子网收录最新段子
            title = article.xpath('./div[1]/h1/a/text()').extract_first()   # 返回字符串
            # 关于健康养生、延年益寿的生活谚语_段子网收录最新段子
            title = article.xpath('./div[1]/h1/a/text()').extract()     # 返回列表
            # ['关于健康养生、延年益寿的生活谚语_段子网收录最新段子']
            print(title)
            break

持久化存储

基于终端指令的持久化存储

只可以将parse方法的返回值存储到指定后缀的文本文件中

指定后缀：'json', 'jsonlines', 'jl', 'csv', 'xml', 'marshal', 'pickle'，通常用csv

指令scrapy crawl spiderName -o filePath

案例：将文本数据持久化存储

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

class DuanziSpider(scrapy.Spider):
    name = 'duanzi'
    # allowed_domains = ['www.xx.com']
    start_urls = ['https://duanziwang.com/']

    # 基于终端指令的持久化存储
    def parse(self, response):
        article_list = response.xpath('/html/body/section/div/div/main/article')  # 基于xpath表达式解析
        all_data = []
        for article in article_list:
            title = article.xpath('./div[1]/h1/a/text()').extract_first()
            content = article.xpath('./div[2]/p//text()').extract()
            content = ''.join(content)
            dic = {
                "title": title,
                "content": content
            }
            all_data.append(dic)
        return all_data
# 终端指令
# scrapy crawl spiderName -o duanzi.csv

基于管道的持久化存储

scrapy建议使用管道持久化存储

实现流程

数据解析（spiderName .py）
实例化item类型对象（items.py）

在items.py的item类中定义相关的属性

fieldNmae = scrapy.Field()
将解析的数据存储封装到item类型的对象中（spiderName .py）

item['fileName'] = value 给item对象的fieldNmae属性赋值
将item对象提交给（spiderName .py）

yield item 将item提交给优先级最高的管道
在管道中接收item，可以将item中存储的数据进行任意形式的持久化存储（pipelines.py）

process_item()：负责接收item对象且对其进行持久化存储

在配置文件settings.py中开启管道机制

找到如下代码，取消注释

ITEM_PIPELINES = {
    # 300表示的是优先级，数值越小，优先级越高
   'duanziPro.pipelines.DuanziproPipeline': 300,
}

案例：将文本数据持久化存储

按上述在settings.py找到管道代码，取消注释。

spiderName .py

# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
from duanziPro.items import DuanziproItem

class DuanziSpider(scrapy.Spider):
    name = 'duanzi'
    # allowed_domains = ['www.xx.com']
    start_urls = ['https://duanziwang.com/']
    # 基于管道的持久化存储
    def parse(self, response):
        article_list = response.xpath('/html/body/section/div/div/main/article')  # 基于xpath表达式解析
        for article in article_list:
            title = article.xpath('./div[1]/h1/a/text()').extract_first()
            content = article.xpath('./div[2]/pre/code//text()').extract()
            content = ''.join(content)
            print(content)
            # 实例化item对象
            item = DuanziproItem()
            # 通过中括号的形式访问属性给其赋值
            item['title'] = title
            item['content'] = content
            # 向管道提交item
            yield item

items.py

import scrapy

class DuanziproItem(scrapy.Item):
    # define the fields for your item here like:
    # name = scrapy.Field()
    # 使用固有属性定义了两个属性
    # Field是一个万能数据类型
    title = scrapy.Field()
    content = scrapy.Field()

pipelines.py

class DuanziproPipeline(object):
    # 重写父类的该方法：该方法只会在爬虫开始的时候执行一次
    fp = None
    
    # 打开文件
    def open_spider(self, spider):
        print('open spider')
        self.fp = open('./duanzi.txt', 'w', encoding='utf-8')

    # 关闭文件
    def close_spider(self, spider):
        print('close spider')
        self.fp.close()

    # 接收爬虫文件返回item对象,process_item方法每调用一次可接收一个item对象
    # item参数：接收到的某一个item对象
    def process_item(self, item, spider):
        # 取值
        title = item['title']
        content = item['content']
        self.fp.write(title + ":" + content + "\n")
        return item

管道存储细节处理

管道文件中的管道类表示的是什么？

一个管道类对应的就是一种存储形式（文本文件，数据库）

如果想要实现数据备份，则需要使用多个管道类（多种存储形式：MySQL，Redis）
process_item中的 retutn item：

将item传递给下一个即将被执行（按照配置文件中ITEM_PIPELINES得权重排序）的管道类

存储到MySQL

在pipelines.py中添加如下代码

import pymysql

class MysqlPipeline(object):
    conn = None
    cursor = None

    def open_spider(self, spider):
        self.conn = pymysql.Connect(host='127.0.0.1', port=3306, user='root', password='123', db='spider',
                                    charset='utf8')

    def process_item(self, item, spider):
        # 取值
        title = item['title']
        content = item['content']
        self.cursor = self.conn.cursor()
        # sql语句
        sql = 'insert into duanzi values ("%s","%s")' % (title, content)
        try:
            self.cursor.execute(sql)
            self.conn.commit()
        except Exception as e:
            print(e)
            self.conn.rollback()
        return item

    def close_spider(self, spider):
        self.cursor.close()
        self.conn.close()

在settings.py中将MysqlPipeline类注册到ITEM_PIPELINES中

ITEM_PIPELINES = {
    # 300表示的是优先级，数值越小，优先级越高
    'duanziPro.pipelines.DuanziproPipeline': 300,
    'duanziPro.pipelines.MysqlPipeline': 301,
}

存储到Redis

因为redis有的版本不支持存储字典，下载2.10.6版本

pip install redis==2.10.6

在pipelines.py中添加如下代码

from redis import Redis


class RedisPipeline(object):
    conn = None

    def open_spider(self, spider):
        self.conn = Redis(host='127.0.0.1', port=6379, password='yourpassword')

    def process_item(self, item, spider):
        self.conn.lpush('duanziList', item)
        # 报错：因为redis有的版本不支持存储字典，pip install redis==2.10.6

在settings.py中将RedisPipeline类注册到ITEM_PIPELINES中

ITEM_PIPELINES = {
    # 300表示的是优先级，数值越小，优先级越高
    'duanziPro.pipelines.DuanziproPipeline': 300,
    'duanziPro.pipelines.RedisPipeline': 301,
}

手动发送请求

可以在start_urls这个列表中添加url，但是比较繁琐
get请求发送

yield scrapy.Request(url,callback)
- url：指定好请求的url
- callback：callback指定的回调函数一定会被执行（数据解析）
post请求发送

yield scrapy.FormRequest(url,callback,formdata)
- formdata存放请求参数，字典类型
父类中start_requests请求发送的原理

# 简单模拟父类的方法，主要看yield
def start_requests(self):
    for url in self.start_urls:
        # 发起get请求
        yield scrapy.Request(url=url,callback=self.parse)
        # 发起post请求,formdata存放请求参数
        yield scrapy.FormRequest(url=url,callback=self.parse,formdata={})

代码实现

主要是在spiderName .py中使用递归方法，且明确递归结束的条件；

使用父类yield实现全站爬取

# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
from duanziPro.items import DuanziproItem


class DuanziSpider(scrapy.Spider):
    name = 'duanzi'
    # allowed_domains = ['www.xx.com']
    start_urls = ['https://duanziwang.com/']
    
    # 手动请求的发送，对其他页码的数据进行请求操作
    # 定义通用url模板
    url = "https://duanziwang.com/page/%d/"
    pageNum = 2

    def parse(self, response):
        article_list = response.xpath('/html/body/section/div/div/main/article')  # 基于xpath表达式解析
        all_data = []
        for article in article_list:
            title = article.xpath('./div[1]/h1/a/text()').extract_first()
            content = article.xpath('./div[2]/pre/code//text()').extract()
            content = ''.join(content)
            # 实例化item对象
            item = DuanziproItem()
            # 通过中括号的形式访问属性给其赋值
            item['title'] = title
            item['content'] = content
            # 向管道提交item
            yield item
        if self.pageNum < 5:
            new_url = format(self.url%self.pageNum)
            self.pageNum += 1
            # 递归实现全站数据爬取，callback指定解析的方法
            yield scrapy.Request(url=new_url, callback=self.parse)

在pipelines.py中实现数据持久化存储

class DuanziproPipeline(object):
    # 重写父类的该方法：该方法只会在爬虫开始的时候执行一次
    fp = None

    def open_spider(self, spider):
        print('open spider')
        self.fp = open('./duanzi.txt', 'w', encoding='utf-8')

    # 关闭fp
    def close_spider(self, spider):
        print('close spider')
        self.fp.close()

    # 接收爬虫文件返回item对象,process_item方法每调用一次可接收一个item对象
    # item参数：接收到的某一个item对象
    def process_item(self, item, spider):
        # 取值
        title = item['title']
        content = item['content']
        self.fp.write(title + ":" + content + "\n")
        # 将item转交给下一个即将被执行的管道类
        return item

在settings.py中开启管道类

ITEM_PIPELINES = {
    # 300表示的是优先级，数值越小，优先级越高
    'duanziPro.pipelines.DuanziproPipeline': 300,
}

yield在scrapy中的使用

向管道中提交item对象

yield item
手动请求发送

yield scrapy.Request(url,callback)

五大核心组件

引擎(Scrapy Engine)

处理整个系统的数据流，触发事物（框架核心）。
调度器(Scheduer)

用来接收引擎发过来的请求，压入队列中，并在引擎再次请求的时候返回。
下载器(Downloader)

用于下载网页内容，并将网页内容返回给蜘蛛(Scrapy下载器是建立在twisted这个高效模型上的)。
爬虫(Spiders)

爬虫主要是干活的，用于从特定的网页中提取自己需要的信息，即所谓的实体(item)。用户也可以从中提取出链接，让Scrapy继续抓取下一个页面
管道(item Pipeline)

负责处理爬虫从网页抽取的实体，主要的功能是持久化实体、验证实体的有效性、清除不需要的信息。当页面被爬虫解析后，将被发送到项目管道，并经过几个特定的次序处理数据。

五大核心组件的工作流程

当执行爬虫文件时，5大核心组件就在工作了

首先执行爬虫文件spider，spider的作用是
（1）解析（2）发请求，原始的url存储在于spider中
1：当spider执行的时候，首先对起始的url发送请求，将起始url封装成请求对象
2：将请求对象传递给引擎
3：引擎将请求对象传递给调度器（内部含有队列和过滤器两个机制），调度器将请求存储在队列（先进先出）中
4：调度器从队列中调度出url的相应对象再将请求传递给引擎
5：引擎将请求对象通过下载中间件发送给下载器
6：下载器拿到请求到互联网上去下载
7：互联网将下载好的数据封装到响应对象给到下载器
8：下载器将响应对象通过下载中间件发送给引擎
9：引擎将封装了数据的响应对象回传给spider类parse方法中的response对象
10：spider中的parse方法被调用，response就有了响应值
11：在spider的parse方法中进行解析代码的编写；
（1）会解析出另外一批url，（2）会解析出相关的文本数据
12：将解析拿到的数据封装到item中
13：item将封装的文本数据提交给引擎
14：引擎将数据提交给管道进行持久化存储（一次完整的请求数据）
15：如果parder方法中解析到的另外一批url想继续提交可以继续手动进行发请求
16：spider将这批请求对象封装提交给引擎
17：引擎将这批请求对象发配给调度器
16：这批url通过调度器中过滤器过滤掉重复的url存储在调度器的队列中
17：调度器再将这批请求对象进行请求的调度发送给引擎

引擎作用：
1：处理流数据 2：触发事物
引擎根据相互的数据流做判断，根据拿到的流数据进行下一步组件中方法的调用

下载中间件：位于引擎和下载器之间，可以拦截请求和响应对象；拦截到请求和响应对象后可以
篡改页面内容和请求和响应头信息。
爬虫中间件：位于spider和引擎之间，也可以拦截请求和响应对象，不常用。

请求传参

作用

实现深度爬取。
深度爬取

爬取的数据不在同一张页面中。
在进行手动发送请求的时候，可以将一个meta字典传递给callback指定的回调函数
- yield scrapy.Request(url,callback,meta={})
- 在回调函数中接收meta
  
  response.meta['key'] 将meta字典中key对应的value值取出

案例：电影名字和简介爬取

案例地址：4567电影网电影分类

spiderName.py

# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
from moviePro.items import MovieproItem

class MovieSpider(scrapy.Spider):
    name = 'movie'
    # allowed_domains = ['www.xxx.com']
    start_urls = ['https://www.4567kan.com/frim/index1.html']
    # 通用url
    url = 'https://www.4567kan.com/frim/index1-%d.html'
    pagNum = 2

    # 解析首页的数据,爬取电影名称和简介
    def parse(self, response):
        li_list = response.xpath('/html/body/div[1]/div/div/div/div[2]/ul/li')
        for li in li_list:
            mv_name = li.xpath('./div/a/@title').extract_first()
            item = MovieproItem()
            item['name'] = mv_name
            detail_url = "https://www.4567kan.com/" + li.xpath('./div/a/@href').extract_first()
            yield scrapy.Request(url=detail_url, callback=self.parse_detail, meta={'item': item})
            # meta 就是一个字典，可以将字典传给callback指定的回调函数，实现请求传参
        # 全站信息的爬取，测试前4页
        if self.pagNum < 5:
            new_url = format(self.url % self.pagNum)
            self.pagNum += 1
            yield scrapy.Request(url=new_url,callback=self.parse)
    # 自定义解析方法，解析详情页电影简介
    def parse_detail(self, response):
        desc = response.xpath('/html/body/div[1]/div/div/div/div[2]/p[5]/span[3]//text()').extract_first()
        # 接收请求传参传递过来的item
        item = response.meta['item']
        item['desc'] = desc
        yield item

中间件

爬虫中间件

位于spider和引擎之间，也可以拦截请求和响应对象，不常用。

下载中间件（推荐）

位于引擎和下载器之间，可以拦截请求和响应对象；拦截到请求和响应对象后可以
篡改页面内容和请求和响应头信息。

作用：拦截所有请求和响应

为什么要拦截请求？

UA伪装（篡改请求头信息）

process_request()方法中，

request.headers['User-Agent'] ="请求头信息"
设置代理

process_exception()方法中，

request.meta['proxy'] = 'https://ip:prot'

return request

工程项目中middlewares.py就是中间件。

from scrapy import signals
import random

# UA池
user_agent_list = [
    "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.1 "
    "(KHTML, like Gecko) Chrome/22.0.1207.1 Safari/537.1",
    "Mozilla/5.0 (X11; CrOS i686 2268.111.0) AppleWebKit/536.11 "
    "(KHTML, like Gecko) Chrome/20.0.1132.57 Safari/536.11",
    "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/536.6 "
    "(KHTML, like Gecko) Chrome/20.0.1092.0 Safari/536.6",
    "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2) AppleWebKit/536.6 "
    "(KHTML, like Gecko) Chrome/20.0.1090.0 Safari/536.6",
    "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2; WOW64) AppleWebKit/537.1 "
    "(KHTML, like Gecko) Chrome/19.77.34.5 Safari/537.1",
    "Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/536.5 "
    "(KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1084.9 Safari/536.5",
    "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.0) AppleWebKit/536.5 "
    "(KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1084.36 Safari/536.5",
    "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/536.3 "
    "(KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1063.0 Safari/536.3",
    "Mozilla/5.0 (Windows NT 5.1) AppleWebKit/536.3 "
    "(KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1063.0 Safari/536.3",
    "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_8_0) AppleWebKit/536.3 "
    "(KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1063.0 Safari/536.3",
    "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2) AppleWebKit/536.3 "
    "(KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1062.0 Safari/536.3",
    "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/536.3 "
    "(KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1062.0 Safari/536.3",
    "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2) AppleWebKit/536.3 "
    "(KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1061.1 Safari/536.3",
    "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/536.3 "
    "(KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1061.1 Safari/536.3",
    "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1) AppleWebKit/536.3 "
    "(KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1061.1 Safari/536.3",
    "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2) AppleWebKit/536.3 "
    "(KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1061.0 Safari/536.3",
    "Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/535.24 "
    "(KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1055.1 Safari/535.24",
    "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2; WOW64) AppleWebKit/535.24 "
    "(KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1055.1 Safari/535.24"
]
PROXY_HTTP = ["ip:port"]
PROXY_HTTPS = ["ip:port"]

# 下载中间件
class MiddleproDownloaderMiddleware(object):

    def process_request(self, request, spider):
        """
        拦截正常请求
        :param request: 拦截到的正常请求
        :param spider: 爬虫类实例化的对象
        :return: 
        """
        # UA伪装
        request.headers['User-Agent'] = random.choice(user_agent_list)
        return None

    def process_response(self, request, response, spider):
        """
        process_response函数：拦截所有的响应
        :param request: 响应对应的请求
        :param response: 拦截到的响应
        :param spider: 爬虫类实例化的对象
        :return: 返回处理后的响应
        """
        return response

    def process_exception(self, request, exception, spider):
        """
        拦截发生异常的请求;对异常请求进行修正，让其变成正常请求
        :param request: 拦截到的发生异常的请求对象
        :param exception: 拦截到的异常信息
        :param spider: 爬虫类实例化的对象
        :return: 将修正后的请求对象进行重新发送
        """
        # 代理操作
        if request.url.split(":")[0] == 'http':
            request.meta['proxy'] = "http:{}".format(random.choice(PROXY_HTTP))
        else:
            request.meta['proxy'] = "https:{}".format(random.choice(PROXY_HTTPS))
        return request  # 将修正后的请求对象进行重新发送

为什么要拦截响应？

篡改响应数据

案例：网易新闻数据爬取

实现流程：

1，解析出5个板块对应的url

2，对5个板块的url发起请求

3，获取板块的页面源码数据

问题：数据为动态加载，源码数据中没有新闻标题和详情页的url

解决：将响应数据进行篡改，改成包含动态加载的数据
selenium帮助我们捕获到包含了动态加载的响应数据

selenium在scrapy中的使用
- 实例化一个浏览器对象（爬虫文件中）
- 在中间件process_response中进行selenium后续的操作
- 在爬虫文件的爬虫类冲重写一个closed(self,spider)，关闭浏览器

在settings.py基本设置一下，打开下载中间件

spiderNmae.py

# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
from selenium import webdriver
from wangyiPro.items import WangyiproItem

class WangyiSpider(scrapy.Spider):
    name = 'wangyi'
    # allowed_domains = ['www.xx.com']
    start_urls = ['https://news.163.com/']
    # 5个板块页面的url
    model_urls = []
    # 实例化浏览器对象
    bro = webdriver.Chrome(executable_path=r'D:\Reptile\jupyter\onceagain\爬虫\Scrap框架\chromedriver.exe')

    # 数据解析，解析5个板块对应页面url
    def parse(self, response):
        li_list = response.xpath('//*[@id="index2016_wrap"]/div[1]/div[2]/div[2]/div[2]/div[2]/div/ul/li')
        index = [3, 4, 6, 7, 8]
        for i in index:
            model_url = li_list[i].xpath('./a/@href').extract_first()
            self.model_urls.append(model_url)
        # 对板块url发请求，捕获每个页面的源码数据
        for url in self.model_urls:
            yield scrapy.Request(url=url, callback=self.parse_model)

    # 解析标题和新闻详情页的url
    def parse_model(self, response):
        div_list = response.xpath('/html/body/div[1]/div[3]/div[4]/div[1]/div/div/ul/li/div/div')
        for div in div_list:
            title = div.xpath('./a/img/@alt').extract_first()
            new_detail_url = div.xpath('./a/@href').extract_first()
            if new_detail_url:
                item = WangyiproItem()
                item['title'] = title
                # 对新闻的详情页发请求，解析出新闻的内容
                yield scrapy.Request(url=new_detail_url, callback=self.parse_new_detail, meta={'item': item})

    # 解析新闻内容
    def parse_new_detail(self, response):
        item = response.meta['item']
        content = response.xpath('//*[@id="endText"]//text()').extract()
        content = ''.join(content)
        # print(content)
        item['content'] = content
        yield item

    # 整个程序结束时调用一次：父类的方法
    def closed(self, spider):
        self.bro.quit()

middlewares.py

from time import sleep


class WangyiproDownloaderMiddleware(object):

    # 拦截响应，篡改指定响应对象的响应数据
    def process_response(self, request, response, spider):
        # 获取5个板块对应的url
        model_urls = spider.model_urls
        bro = spider.bro
        if request.url in model_urls:  # 成立之后定位到的response就是某一个板块对应的response
            # 指定响应数据的篡改
            # 参数body就是响应数据
            bro.get(request.url)
            sleep(1)
            page_text = bro.page_source  # 作为新的响应数据，包含动态加载数据源
            return HtmlResponse(url=request.url, body=page_text, encoding='utf-8', request=request)
        else:
            return response

items.py

import scrapy

class WangyiproItem(scrapy.Item):
    title = scrapy.Field()
    content = scrapy.Field()

Scrapy爬大文本数据

大文本数据就是量级大的二进制数据，如图片，压缩包，音频，视频...

爬虫文件中将二进制资源的url进行爬取和解析，将其存储到item中向管道提交
在管道文件中指定对应的管道类

父类：from scrapy.pipelines.images import ImagesPipeline

配置文件中进行如下操作
```
# 自动创建一个指定的文件夹
IMAGES_STORE = './imgLib'
```

案例：校花图片的爬取

自定义一个关于ImagesPipeline该父类的管道类，在pipelines.py中重写如下三个方法

from scrapy.pipelines.images import ImagesPipeline
import scrapy


class ImgproPipeline(ImagesPipeline):
    # 发起请求
    def get_media_requests(self, item, info):
        imgSrc = item['imgSrc']
        # 请求传参，将meta字典传递给了file_path这个方法
        yield scrapy.Request(url=imgSrc, meta={'item': item})

    # 定制get_media_request请求到数据持久化存储的路径（文件夹路径+文件名称）
    def file_path(self, request, response=None, info=None):
        # 通过request.meta接收请求传参传递过来的meta字典
        imgName = request.meta['item']['imgName']
        return imgName
    	# 如果配置文件中没指定文件夹
        # return '文件夹/%s.jpg' % (image_guid)

    def item_completed(self, results, item, info):
        return item

CrawlSpider

全站数据爬取

CrawlSpider就是Spider的一个子类
创建一个基于CrawlSpider爬虫文件

scrapy genspider -t crawl spiderName www.xxx.com
LinkExtractor(allow=r'正则表达式')：链接提取器
- 作用：可以根据指定的指定的规则(allow)进行链接提取
Rule(link,callback,follow=True)：规则解析器

link：链接提取

callback：回调函数，字符串反射调用函数，解析数据

follow=True：将链接提取器继续作用到链接提取器提取到的链接的对应页面中
- 作用：
  
  1.将链接提取器提取到的链接进行请求发送（get）请求发送
  
  2.请求到的数据根据指定的规则进行数据解析
深度爬取

手动发送请求解析数据，请求传参和LinkExtractor，Rule一起使用实现深度爬取

Rule(LinkExtractor(allow=r'正则表达式提取指定url'),callback='函数名',follow=True(提取全站页码url)/Flase(提取当前叶页码url))

使用链接提取器提取详情页的url实现深度爬取

案例：阳光问政

spiderName.py中代码

问题：实例化在持久化存储后无法实现数据一一对应的汇总

import scrapy
from scrapy.linkextractors import LinkExtractor
from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule
# 实例化了两个item对象
from sunPro.items import TitleItem, ContentItem

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

    # 根据正则提取全站页码
    link = LinkExtractor(allow=r'id=1&page=\d+')
    # 提取标题对应的详情页链接
    link_detail = LinkExtractor(allow=r'politics/index\?id=\d+')
    rules = (
        Rule(link, callback='parse_item', follow=True),
        Rule(link_detail, callback='parse_detail', follow=False),
    )

    def parse_item(self, response):
        li_list = response.xpath('/html/body/div[2]/div[3]/ul[2]/li')
        for li in li_list:
            title = li.xpath('./span[3]/a/text()').extract_first()
            detail_url =
            item = TitleItem()
            item['title'] = title
            yield item

    def parse_detail(self, response):
        content = response.xpath('/html/body/div[3]/div[2]/div[2]/div[2]/pre/text()').extract_first()
        item = ContentItem()
        item['content'] = content
        yield item

解决上述问题

手动发送请求解析详情页的内容，请求传参，传给一个item

import scrapy
from scrapy.linkextractors import LinkExtractor
from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule
from sunPro.items import SunproItem


class SunSpider(CrawlSpider):
    name = 'sun'
    # allowed_domains = ['www.xxx.com']
    start_urls = ['http://wz.sun0769.com/political/index/politicsNewest?id=1&page=1']
    link = LinkExtractor(allow=r'id=1&page=\d+')
    rules = (
        Rule(link, callback='parse_item', follow=False),
    )

    def parse_item(self, response):
        li_list = response.xpath('/html/body/div[2]/div[3]/ul[2]/li')
        for li in li_list:
            title = li.xpath('./span[3]/a/text()').extract_first()
            detail_url = "http://wz.sun0769.com/" + li.xpath('./span[3]/a/@href').extract_first()
            item = SunproItem()
            item['title'] = title
            yield scrapy.Request(url=detail_url, callback=self.parse_detail, meta={'item': item})

    def parse_detail(self, response):
        content = response.xpath('/html/body/div[3]/div[2]/div[2]/div[2]/pre/text()').extract_first()
        item = response.meta['item']
        item['content'] = content
        yield item

分布式

实际应用中很少，一般都是面试时问道，主要是文原理。

概念：搭建一个分布式机群，共同执行一组代码，联合对同一个资源的数据进行分布且联合爬取
实现方式：

简称：scrapy + redis

全称：Scrapy框架 + scrapy-redis组件
原生的scrapy框架无法实现分布式

原生scrapy的调度器和管道无法共享
scrapy-redis组件的作用

可以给原生的scrapy框架，提供可以被共享的管道和调度器
环境安装

pip install scrapy-redis
实现流程

修改爬虫文件中爬虫类对应的操作
- 导包：from scrapy_redis.spiders import RedisCrawlSpider
```
CrawlSpider     导入 RedisCrawlSpider
Spider			导入 RedisSpider
```
- 爬虫类的父类修改成RedisCrawlSpider
- 将start_urls删除，添加一个redis_key='可以被共享调度器队列的名称'
- 进行常规的请求和解析和向管道提交item操作即可
对settings.py进行配置
- - 配置管道
```
ITEM_PIPELINES = {
    # scrapy组件中有管道，是基于redis的，所以目前只能用redis存储
    'scrapy_redis.pipelines.RedisPipeline':400,
}
```
  - 调度器的配置
```
# 增加了一个去重容器类的配置，作用使用Redis的set集合来存储请求的指纹数据，从而实现请求去重的持久化
DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter"
# 使用scrapy-redis组件自己的调度器
SCHEDULER = "scraoy_redis.scheduler.Scheduler"
# 配置调度器是否要持久化，也就是爬虫结束，是否清空Redis中请求对列和去重的set，true表示持久化存储，不清空
SCHEDULER_PERSIST = True
```
  - 对Redis进行配置
```
REDIS_HOST = 'redis服务的ip地址'
REDIS_PORT = 6379
```
对redis配置文件进行修改
- 56行：# bind 127.0.0.1
- 75行：protected-mode no
启动Redis服务和客户端
- 携带配置文件启动redis，在redis安装目录下运行cmd
  
  redis-server.exe redis.windows.conf
- 启动客户端
  
  redis-cli
启动程序
- 在终端中进入到爬虫文件对应的目录中
  
  scrapy runspider spiderName.py
- 向调度器的队列中扔入一个起始的url
  
  redisl-cli
  
  lpush redis_key的属性值(被共享的调度器队列名称) 起始的网址

示例代码

# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
from scrapy.linkextractors import LinkExtractor
from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule
from scrapy_redis.spiders import RedisCrawlSpider
from fbsPro.items import FbsproItem


class FbsSpider(RedisCrawlSpider):
    name = 'fbs'
    # allowed_domains = ['www.xxx.com']
    # start_urls = ['http://www.xxx.com/']
    redis_key = 'sunQueue'  # 可被共享的调度器队列的名称
    rules = (
        Rule(LinkExtractor(allow=r'id=1&page=\d+'), callback='parse_item', follow=True),
    )

    def parse_item(self, response):
        li_list = response.xpath('/html/body/div[2]/div[3]/ul[2]/li')
        for li in li_list:
            title = li.xpath('./span[3]/a/text()').extract_first()
            item = FbsproItem()
            item['title'] = title
            yield item

增量式

监测网站数据更新情况，以便于爬取到最新更新的网站
核心：去重
记录仪：

特性：永久性存储（redis中的set）

爬取过的数据对应的url
- 可以以明文的形式存储（url数据长度较短）
- 记录的数据对其生成一个数据指纹（url数据长度比较长）
  
  数据指纹就是该组数据的唯一标识

示例代码

# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
from scrapy.linkextractors import LinkExtractor
from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule
from redis import Redis
from zlsPro.items import ZlsproItem


class ZlsSpider(CrawlSpider):
    name = 'zls'
    # allowed_domains = ['www.xxx.com']
    start_urls = ['http://wz.sun0769.com/political/index/politicsNewest?id=1&page=1']
    # 创建redis的链接对象
    conn = Redis(host="127.0.0.1", port=6379, password='redis的密码，没有就不写')
    rules = (
        Rule(LinkExtractor(allow=r'id=1&page=\d+'), callback='parse_item', follow=False),
    )

    def parse_item(self, response):
        # 解析出标题和详情页的url（详情页的url需要存储到记录表中）
        li_list = response.xpath('/html/body/div[2]/div[3]/ul[2]/li')
        for li in li_list:
            title = li.xpath('./span[3]/a/text()').extract_first()
            detail_url = "http://wz.sun0769.com/" + li.xpath('./span[3]/a/@href').extract_first()
            item = ZlsproItem()
            item['title'] = title
            # 将进行请求发送的详情页的url去记录表中进行查看
            ex = self.conn.sadd('urls', detail_url)
            if ex == 1:
                print('数据已更新，可爬取')
                yield scrapy.Request(url=detail_url, callback=self.parse_deatil, meta={'item': item})
            else:
                print('数据未更新，不可爬')

    def parse_deatil(self, response):
        item = response.meta['item']
        content = response.xpath('/html/body/div[3]/div[2]/div[2]/div[2]/pre/text()').extract_first()
        item['content'] = content
        yield item

posted @ 2020-03-26 00:07 boy° 阅读(296) 评论(0) 编辑收藏举报

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One Piece

爬虫之Scrapy框架

Scrapy环境安装

IOS和Linux

windows

Scrapy的基本使用

创建工程

创建爬虫文件

基本配置

执行工程

数据解析

常用操作

持久化存储

基于终端指令的持久化存储

案例：将文本数据持久化存储

基于管道的持久化存储

实现流程

管道存储细节处理

存储到MySQL

存储到Redis

手动发送请求

代码实现

yield在scrapy中的使用

五大核心组件

五大核心组件的工作流程

请求传参

案例：电影名字和简介爬取

中间件

爬虫中间件

下载中间件（推荐）

为什么要拦截请求？

为什么要拦截响应？

案例：网易新闻数据爬取

Scrapy爬大文本数据

案例：校花图片的爬取

CrawlSpider

全站数据爬取

案例：阳光问政

分布式

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