scrapy框架概述以及案例讲解

基本介绍

在这里插入图片描述

引擎(EGINE)
引擎负责控制系统所有组件之间的数据流，并在某些动作发生时触发事件。有关详细信息，请参见上面的数据流部分。
调度器(SCHEDULER)
用来接受引擎发过来的请求, 压入队列中, 并在引擎再次请求的时候返回. 可以想像成一个URL的优先级队列, 由它来决定下一个要抓取的网址是什么, 同时去除重复的网址
下载器(DOWLOADER)
用于下载网页内容, 并将网页内容返回给EGINE，下载器是建立在twisted这个高效的异步模型上的
爬虫(SPIDERS)
SPIDERS是开发人员自定义的类，用来解析responses，并且提取items，或者发送新的请求
项目管道(ITEM PIPLINES)
在items被提取后负责处理它们，主要包括清理、验证、持久化（比如存到数据库）等操作
下载器中间件(Downloader Middlewares)
位于Scrapy引擎和下载器之间，主要用来处理从EGINE传到DOWLOADER的请求request，已经从DOWNLOADER传到EGINE的响应response，你可用该中间件做以下几件事
process a request just before it is sent to the Downloader (i.e. right before Scrapy sends the request to the website);
change received response before passing it to a spider;
send a new Request instead of passing received response to a spider;
pass response to a spider without fetching a web page;
silently drop some requests.
爬虫中间件(Spider Middlewares)
位于EGINE和SPIDERS之间，主要工作是处理SPIDERS的输入（即responses）和输出（即requests）

安装

#Windows平台
1、pip3 install wheel #安装后，便支持通过wheel文件安装软件，wheel文件官网：https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs
3、pip3 install lxml
4、pip3 install pyopenssl
5、下载并安装pywin32：https://sourceforge.net/projects/pywin32/files/pywin32/
6、下载twisted的wheel文件：http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#twisted
7、执行pip3 install 下载目录\Twisted-17.9.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
8、pip3 install scrapy

#Linux平台
1、pip3 install scrapy

项目创建命令行

cd  目录名
scrapy startproject  项目名    
cd 目录名/spiders
scrapy genspider  爬虫名  “爬取主站的域名”

工作前的配置

settings.py

#忽略反爬协议
ROBOTSTXT_OBEY = False

#标记请求头
 DEFAULT_REQUEST_HEADERS = {
  'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8',
  'Accept-Language': 'en',
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Linux; Android 6.0; Nexus 5 Build/MRA58N) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/71.0.3578.98 Mobile Safari/537.36'
}
#打开存储管道
ITEM_PIPELINES = {
   'qsbk.pipelines.QsbkPipeline': 300,  #300代表了优先级，值越小优先级越高
}
#标记延迟
DOWNLOAD_DELAY = 1

爬虫启动命令

1.cmd启动

cd  项目目录下（项目创建的内层目录）
scrapy crawl 爬虫名

2.在项目路径下新建一个启动器 main.py
以下执行命令任选其一即可，两者等价

from scrapy import  cmdline

#cmdline.execute('scrapy crawl qsbk_spider'.split())
cmdline.execute(['scrapy','crawl','爬虫名'])


# 爬虫目录结构
1. items.py  用来存放爬虫爬取下来的数据的模型
2. middlewares.py 用了来存放各种中间件的文件
3. pipelines.py 用来将items的模型存储到本地磁盘中
4. settings.py 本爬虫的一些配置信息（比如请求头、多久发送一次请求、ip代理池等）
5. scrapy.cfg 项目的配置文件
6. spiders 包：以后所有的爬虫，都是存放到这个里面


# 爬虫笔记

def parse(self, response):
    print(type(response))

运行后可以看到爬虫框架返回的数据类型为

<class 'scrapy.http.response.html.HtmlResponse'>

可以进入到Html.Response中查看其源码
可以看到respnonse对象支持text encoding两个静态类方法
以及 xpath css 两种过滤方法

提取出来的数据是selector或是selectorList对象
如果想要获得字符串，那么应该执行get_all 或者get方法
getall方法获取selector中的所有文本，返回的是一个列表，可以用’’.join(content).strip() 处理
get方法获取的是一个selector中的第一个文本，返回的是一个str类型。
如果数据解析回来，要传给pipeline处理，那么可以使用yield来返回，或者return一个item数据列表
item：建议在items.py中定义好模型，以后就不需要定义字典了
pipeline：这个是专门用来保存数据的，其中有三个方法是会经常用的。
*open_spide(self,item,spider)当爬虫被打开的时候执行
*process_item(self,item,spider)当爬虫有item传过来的时候会被调用
*close_spider(self,spider)当爬虫关闭的时候会被调用
要激活pipeline，应该在settings.py中，设置·ITEM_PIPELINES·

JsonItemExporter 和 JsonLinesItemExporter

保存json数据的时候，可以使用这两个类，让操作变得更加简单。
JsonItemExporter这个是每次把数据添加到内存中，最后统一写到磁盘中，好处是存储的数据是一个满足json规则的数据，坏处是如果数据量比较大，那么比较耗内存
示例代码：

from scrapy.exporters import JsonItemExporter
class QsbkPipeline(object):
    #文件启动时就把文件打开

    def __init__(self):
        self.fp = open('duanzi.json', 'wb')  #以二进制形式打开，JsonItemExporter以bytes形式写入
        self.exporter = JsonItemExporter(self.fp,ensure_ascii=False,encoding='utf-8')   #输出格式
        self.exporter.start_exporting()  #开始输出

    def open_spider(self,spider):
        print('爬虫开始了...')

    def process_item(self, item, spider):
        self.exporter.export_item(item)
        return item


    def close_spider(self,spider):
        self.exporter.finish_exporting()
        self.fp.close()
        print('爬虫结束了...')

JsonLinesItemExporter这个是每次调用export_item的时候就把这个item的时候就把这个item存储到硬盘中，坏处是每个字典是一行，整个文件不是一个满足json格式的文件，好处是每次处理数据的时候直接存储到了硬盘中，这样不会损耗内存，数据也比较安全。

示例代码如下：

#数据量比较大的情况下使用 JsonLinesItemExporter 防止占用过多内存
from scrapy.exporters import JsonLinesItemExporter
class QsbkPipeline(object):
    #文件启动时就把文件打开

    def __init__(self):
        self.fp = open('duanzi.json', 'wb')  #以二进制形式打开，JsonItemExporter以bytes形式写入
        self.exporter = JsonLinesItemExporter(self.fp,ensure_ascii=False,encoding='utf-8')   #输出格式


    def open_spider(self,spider):
        print('爬虫开始了...')

    def process_item(self, item, spider):
        self.exporter.export_item(item)  #lines方式写入的话不需要设定开始和结束，写入是在process函数中执行的
        return item


    def close_spider(self,spider):

        self.fp.close()
        print('爬虫结束了...')

CrawlSpider

scrapy genspider  -t crawl 爬虫名  “爬取主站的域名”

需要使用LinkExtractor和Rule。这两个东西决定爬虫的具体走向。
1.allow设置规则的方法：要能够限制在我们想要的url上面，不要和其他url产生相同的正则表达式。
2.什么情况下使用follow：如果在爬取页面的时候，需要将满足当前的url再进行跟进，那么就设置为True,否则设置为False
3.什么情况下要指定callback,如果这个url对应的页面，只是为了获得更多的url，并不需要里面的数据，可以不设置callback。如果想要获取某个url对应页面中的数据，那么就需要指定一个callback。

scrapy 调试

在工作路径下运行

scrapy shell "需要爬取解析的网页完整链接"

并且在下面运行xpath 选择器，用get或getall查看是否能获得到数据。

posted @ 2019-06-04 16:11 不会玩python 阅读(10) 评论(0) 编辑收藏举报

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