Scrapy入门学习初步总览

OK，因为数据分析的缘故需要采集一些数据，所以学了一段时间的爬虫，但都是利用urllib，requests，Beautifulsoup采取一些小规模的数据，感觉并不顺手，所以从今天开始进入scrapy框架的学习。
事先申明环境配置

win10

python3.6

Pycharm2017.3专业版（网上找秘钥或是使用edu邮箱）

另附我的上一篇文章Windows下pip install scrapy 出错,含一些虚拟环境的创建，pycharm的使用安利

新建Scrapy工程和项目

进入命令行模式（使用Pychram下方的Terminal即可），cd到你项目文件下
通过scrapy startproject ProjectName（你的项目名）新建工程，得到如图所示文件结构（注：截图时较晚，main.py和jobbole.py是后期创建的，忽略就好）

这里写图片描述
3. 进入命令行模式（使用Pychram下方的Terminal即可），通过scrapy genspider name(爬虫文件名) 域名新建爬虫文件

注意，这里可以选择不同模板（默认为basic），通过scrapy genspider -t 模板名 name 域名
可选模板有：

这里我们通过爬取豆瓣读书来学习，所以如图所示

项目结构如下

OK，咱们来看看项目结构，如上图：

核心是spider文件夹，这里是放你处理爬虫逻辑代码的地方
items.py是存放数据的容器，定义要获得的数据
pipelines.py管道文件(类似django的路由文件)，对items中的数据进行处理
settings.py顾名思义，对项目的一些设置
main.py自定义的，下文会说到

双击打开doubanread.py，这是你写爬虫逻辑和代码的地方，可见：
这里写图片描述

如图它自动创建好了DoubanreadSpider类，其中需要注意几点：name用于爬虫项目启动；start_urls是列表可用来存放链接

OK，命令行启动豆瓣爬虫scrapy crawl doubanread（这里就是上面所提的name），不出意外，一定会报错缺少pywin32这个包。通过Pycharm安装即可，不会的话，看文章开头的链接。

再次命令行启动，可以运行了。
这里再提一个开头说的main.py，在一个视频中学到的，用于在Pycharm中调试。在项目文件夹下新建一个main.py ，代码如下：

#新建main文件，用来设置断点调试程序
#在其他py文件上打上断点后，debug该main文件即可
from scrapy.cmdline import execute3#调用这个可以执行scrapy脚本
import  sys
import os

sys.path.append(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))#找到工程目录才能运行scrapy命令，你可以打印一下看看
# print(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
execute(['scrapy','crawl','doubanread'])#这其实就是scrapy启动项目的命令拆分

在其他py文件上打上断点后，debug该main文件即可。

OK,学习一门语言不动手是不行的，先通过一个简单的爬虫（豆瓣TOP250爬取）来具体学习scrapy的使用。

我想豆瓣top250是大多数初学者都爬过的网页，毕竟他几乎没有反扒机制，而且页面结构简单，有利于信心增长，先来看一下该爬虫的流程图。
parse是解析页面链接，detail_parse是解析书籍具体信息，‘获取评论’是获取每本书的热门短评（取前20页）。分析评论可知，短评更具代表性，且每本书都有上万条短评，但差不多15页左右短评点赞数就为0，且褒贬都有，这也表明前15页左右评论较其他评论更具代表性。

开始前

修改doubanread.py中的 start_urls= ['https://book.douban.com/top250']
修改settings.py，将ROBOTSTXT_OBEY = True改为ROBOTSTXT_OBEY = False(这是是否遵守robots协议，遵守则爬取前都要判断能否爬取)
修改settings.py，将USER_AGENT = ''添加·头信息（F12—>Network刷新可查，不会就百度）

先做好这些，其余随项目进行而变动。

提取网页信息

xpath选择器使用
css选择器使用

因为个人前端学得不好，所以更倾向于xpath，但css也会涉及一二。

xpath常用语法：

图片来自网络

可参考文章：
【1】Scrapy Selectors 选择器
【2】xpath教程
【3】xpath提取多个标签下的text
【4】利用xpath如何读取以下节点的属性值

具体结合代码运用xpath选择器
首先打开豆瓣图书 Top 250，打开开发者工具（F12或者右键审查元素），可见如下图

随便点击进入一本书，如下图（要获取圈中有用信息）

查看下一页链接，如下图
这里写图片描述

基本思路就是获取这些内容，OK，看看具体如何实现
xpath解析静态HTML文件，最简单的方式是（如图）：
1. 打开开发者工具，选择元素
2. 移动鼠标箭头到你想要选取的地方
3. 右键你选取的元素，选择copy
4. 选择copy xpath
这里写图片描述

parse函数中response的xpath函数，生成selector对象，可再次使用xpath。使用extract()函数可转换为列表

post_urls=response.xpath(‘//[@id=”content”]/div/div[1]/div/table[1]/tbody/tr/td[2]/div[1]/a/@href’).extract()

@href是获取href的属性值，text()是获取标签间的值

在pycharm中debug‘main’，设置断点对代码进行调试，如图：
这里写图片描述
在工具栏中可以看到具体信息，如图。你会发现post_urls返回的是空

注意：浏览器中向上面一样确定xpath有时会出错，因为在开发者工具中选择xpath会包含通过js异步加载的信息，在通过查看源文件，你会发现，像上面那个xpath他并不包含<tbody>标签。
使用xpath时谨记：

使用开发者工具确定xpath时，要禁用JavaScript
不要用完整的XPath路径。使用相对及基于属性(例如id ， class ， width等)的路径或者具有区别性的特性例如contains(@href, 'image')
不要在XPath表达式中加入 <tbody>元素

所以写代码时就要多调试，判断xpath是否正确。但你会发现通过debug非常的慢，这里推荐使用scrapy的shell交互环境，一次加载出HTML，不需要反复获取HTML。在pycharm的Terminal中输入命令行scrapy shell https://book.douban.com/top250，就能愉快的玩耍了。

修改为
post_urls=response.xpath('//div[@class="indent"]/table/tr/td[2]/div/a/@href').extract()

成功获取到连接了，如图：
这里写图片描述
粘贴到代码中就好了。其余元素类似获取即可，可参考下文的代码。

关于xpath使用问题：首先你要知道xpath有多种写法，都可以获取你想要的元素。推荐确定class属性和确定id属性，通常class属性更好用，因为它可以先选取一个大模块，再次xpath解析其余小模块。
比如：

con=response.xpath(‘… . . .’) ————>注意这里没有extract()
i=con.xpath(‘. . . . . .’).extract()[0]
j=con.xpath(‘. . . . . .’).extract()[0]
等等

extract会把selector对象转换成list类型，extract_first()直接转换为str类型。后者可以设置参数为空extract_first('')，避免没有解析到内容是抛出异常

编辑spider

这是需要导入的

import scrapy
from scrapy.http import  Request #见下文
import  re #有时使用正则会更简单

#涉及item-pipeline使用，先不管
#from AticleSpider.items import AticlespiderItem

以下是parse函数：

    def parse(self, response):
        """
        1、 top250开始页面，获取每本书链接和推荐语（好像要用到meta）
        2、 每本书交给Request下载，并传给detail_parse解析
        3、 判断下一页是否存在，调用parse？
        """
        post_urls = response.xpath('//div[@class="indent"]/table/tr/td[2]/div/a/@href').extract()
        notes = response.xpath('//div[@class="indent"]/table/tr/td[2]/p/span/text()').extract()
        img_urls=response.xpath('//div[@class="indent"]/table/tr/td[1]/a/img/@src').extract()#可写成'//a[@class="nbg"]/img/@src'
        for url,note,img in zip(post_urls,notes,img_urls):
            print(response.url)
            print(url,note)
            yield Request(url=url,meta={'book_note':note,'book_img':img},callback=self.detail_parse)
            # break

        next_url=response.xpath('//link[@rel="next"]/@href').extract_first('')
        if next_url:
            yield Request(url=next_url,callback=self.parse)
        pass

你能看到代码中出现了yield Request(url=url,meta={'book_note':note,'book_img':img},callback=self.detail_parse)
和yield Request(url=next_url,callback=self.parse)

这里要导入from scrapy.http import Request

如果你有其他语言的学习经验，会知道yield关键字类似递归（返回某个对象后继续执行），迭代器你懂吗。
而Request（url，callback=func），scrapy为start_urls中每个url都创建了scrapy.Request对象，并返回scrapy.http.Response对象，赋给回调函数，callback是回调函数。
而meta参数起将信息传递给下一个函数的作用(可用来传cookie)，它伴随着Request产生，回调函数得到的response中就有相应的meta。接受字典数据，可用字典相应方式处理。

额，反正我是这样理解的（如果你不需要深入理解的话，只要掌握如何使用就好了，o(￣︶￣)o）。要是你还糊涂，可以参考：
【1】 scrapy的重要对象request和response
【2】scrapy的request的meta参数是什么意思？—->如何传cookie

以下是detail_parse函数：
后期再具体处理时发现有一些匹配值为空，所以加上了try/except/else语句

    def detail_parse(self,response):
        book_note=response.meta.get('book_note','')
        img_url=response.meta.get('book_img','')
        try:
            title = response.xpath('//span[@property="v:itemreviewed"]/text()').extract_first('')
            text = response.xpath('//*[@id="info"]/a[1]/text()').extract()[0].split('\n')
            author = text[-1].strip()
            if len(text) == 2:
                country = u'中国'
            else:
                country = text[1].strip()  #
            date = response.xpath('//*[@id="info"]').extract_first('')
            content = re.compile(r'<span class="pl">出版年:</span>(.*?)<br>', re.S)
            if re.findall(content, date):
                publish_date = re.findall(content, date)[0]
            else:
                publish_date = ''
            press = response.xpath('//*[@id="info"]/text()[5]').extract_first('')  # 出版社
            Score = float(
                response.xpath('//*[@id="interest_sectl"]/div/div[2]/strong/text()').extract_first('').strip())  # 总评分数
            star = response.xpath('//*[@id="interest_sectl"]/div/div[2]/div/div[1]/@class').extract_first('')
            Star = float(re.match(r'.*?(\d+)', star).group(1)) / 10  # 平均星数
            participation_num = int(
                response.xpath('//a[@class="rating_people"]/span/text()').extract_first(''))  # 参与评分人次
            s = response.xpath('//span[@class="rating_per"]/text()').extract()
            s5 = float(s[0].strip('%')) / 100
            s4 = float(s[1].strip('%')) / 100
            s3 = float(s[2].strip('%')) / 100
            s2 = float(s[3].strip('%')) / 100
            s1 = float(s[4].strip('%')) / 100

        except:
            pass

        else:
            # 实例化items
            #先不用管，后面谈如何保存数据会讲
            #items = AticlespiderItem()
            # items['title'] = title
            # items['author'] = author
            # items['country'] = country
            # items['publish_date'] = publish_date
            # items['note'] = book_note
            # items['press'] = press
            # items['Score'] = Score
            # items['Star'] = Star
            # items['People_nums'] = participation_num
            # items['s5'] = s5
            # items['s4'] = s4
            # items['s3'] = s3
            # items['s2'] = s2
            # items['s1'] = s1
            # yield items

        comments_url=response.xpath('//div[@class="mod-hd"]/h2/span[2]/a/@href').extract_first('')
        if comments_url:
            pages=0 #这个用以标记请求评论的页数（<15）
            yield Request(url=comments_url,meta={'Title':title ,'Pages':pages},callback=self.getcomments)
            print('{}请求评论。。。'.format(title))

        pass

以下是获取每本书的热门评论getcomments（）

       def getcomments(self,response):
        """
        1、 评论主要获取：短评、打分(有坑，有的人没有打分)、点赞数
        2、 txt保存，15页

        :param response:
        :return:
        """

        comment = response.xpath('//div[@class="comment"]')
        #分别获取评论comments，评星stars，点赞votes
        lines=[]
        for i in comment:
            votes=i.xpath('h3/span[1]/span/text()').extract_first('')
            comments = i.xpath('p/text()').extract_first('')
            stars=i.xpath('h3/span[2]/span/@class').extract_first('')
            if stars=='':
                stars='0'
            else:stars=stars[-9:-8]
            lines.append(comments+','+stars+','+votes+'\n')
        title=response.meta['Title']
        #具体文件路径，自己指配即可
        with open('\\comments\\{}.txt'.format(title),'a+')as f:
            for line in lines:
                f.writelines(line)
        pages = response.meta['Pages']#用来标记请求页数
        next=response.xpath('//*[@id="content"]/div/div[1]/div/div[3]/ul/li[3]/a/@href').extract_first('')
        url=response.urljoin(next)
        pages+=1
        while url :
            if pages<4:#初步测试时，请求页数写小些，毕竟只是看看运行结果
                print('正在请求{}第{}页'.format(title, pages))
                yield Request(url, meta={'Title': title,'Pages':pages}, callback=self.getcomments)
                break

            print('{}超过{}页'.format(title,pages))
            break

OK，貌似以上工作都准备集全了，debug一下main.py能看到确实是爬取到了想要的数据，但在运行时却无法获取数据，下意识猜想可能是被反爬检测到了。然后我就查看了一下豆瓣TOP250，果真ip被豆瓣给封了。。。

如图所示

根据以往经验，随机添加UA，随机延长请求时间，或是直接使用ip代理。再结合现实情况，毕竟数据不大没有必要上代理，所以考虑前两种方法。

而scrapy框架非常方便的为此提供了解决方法。修改middleware.py中间件（这里定义了爬虫是如何请求，解析页面等等）和settings.py。

settings.py中
1. 定义一个USER_AGENT_LIST
2. DOWNLOAD_DELAY = 3 下载器在下载同一个网站下一个页面前需要等待的时间,该选项可以用来限制爬取速度,减轻服务器压力。默认为3秒，适当修改即可，同时也支持小数:0.25 以秒为单位
3. COOKIES_ENABLED = False禁用cookies
4. 如下，添加下载中间件的配置，RandomUA下面会说，200可以随便设置（越小优先级越高）
DOWNLOADER_MIDDLEWARES = { 'AticleSpider.middlewares.RandomUA':200, }

middlewares.py

from scrapy.downloadermiddlewares.useragent import UserAgentMiddleware
import random
from AticleSpider.settings import USER_AGENT_LIST#注意要导入settings中的UA列表

#定义随机请求头RandomUA类，继承自UserAgentMiddleware
class RandomUA(UserAgentMiddleware):
    def process_request(self, request, spider):
        ua=random.choice(USER_AGENT_LIST)
        request.headers.setdefault("User-Agent:",ua)

这里是搜集的一些User-Agent，百度一下很多。

#粘贴用即可
USER_AGENT_LIST=[
    "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 6.0; Windows NT 5.1; SV1; AcooBrowser; .NET CLR 1.1.4322; .NET CLR 2.0.50727)",
    "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0; Windows NT 6.0; Acoo Browser; SLCC1; .NET CLR 2.0.50727; Media Center PC 5.0; .NET CLR 3.0.04506)",
    "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0; AOL 9.5; AOLBuild 4337.35; Windows NT 5.1; .NET CLR 1.1.4322; .NET CLR 2.0.50727)",
    "Mozilla/5.0 (Windows; U; MSIE 9.0; Windows NT 9.0; en-US)",
    "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",
    "Mozilla/5.0 (X11; U; Linux i686; en-US; rv:1.9.0.8) Gecko Fedora/1.9.0.8-1.fc10 Kazehakase/0.5.6",
    "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/535.11 (KHTML, like Gecko) Chrome/17.0.963.56 Safari/535.11",
    "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_7_3) AppleWebKit/535.20 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1036.7 Safari/535.20",
    "Opera/9.80 (Macintosh; Intel Mac OS X 10.6.8; U; fr) Presto/2.9.168 Version/11.52",
    "Opera/9.80 (J2ME/MIDP; Opera Mini/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/23.411; U; en) Presto/2.5.25 Version/10.54 ",
    "Opera/9.80 (J2ME/MIDP; Opera Mini/4.3.24214 (Windows; U; Windows NT 6.1) AppleWebKit/24.838; U; id) Presto/2.5.25 Version/10.54 ",
    "Opera/9.80 (Windows NT 6.1; Opera Mobi/49; U; en) Presto/2.4.18 Version/10.00 ",
    "Opera/7.51 (Windows NT 5.1; U) [en] ",
    "Opera/8.0 (Windows NT 5.1; U; en) ",
    "Opera/8.0 (Windows NT 5.1; U; zh-cn) ",

]

再次对main文件debug，发现该请求的数据抓到了，直接运行main.py就好了。

发现码了太多字了（o(￣︶￣)o，下篇文章再讲解scrapy如何用item-Pipeline保存数据吧

posted @ 2018-02-09 02:23 不知道的痛阅读(174) 评论(0) 编辑收藏举报

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