以『B站』为实战案例!手把手教你掌握爬虫必备框架『Scrapy』

2021-03-05 14:24:13 浏览数 (1)

1

前言

作为爬虫一员,掌握一门爬虫框架是必备技能,因此作为一名小白的你,我想向你推荐『Scrapy』。

具体『Scrapy』是什么,作用这些就不啰嗦(都是废话,百度有Scrapy简介),时间宝贵,就直接上干货(实战案例带你体验scrapy的使用)。

下面会以『B站』为目标进行实战!

2

Scrapy入门实战

1.环境准备

安装scrapy

代码语言:javascript复制
pip install scrapy

通过上面这个命令即可直接安装好scrapy库

2.建立scrapy项目

代码语言:javascript复制
scrapy startproject Bili

通过上面这个命令可以建立一个项目名称:Bili 的爬虫项目。

这里就可以在桌面建立了一个名字为:Bili 的爬虫项目

项目结构

代码语言:javascript复制
Bili
  ├── Bili
  │   ├── __init__.py
  │   ├── items.py
  │   ├── middlewares.py
  │   ├── pipelines.py
  │   ├── __pycache__
  │   ├── settings.py
  │   └── spiders
  │       ├── __init__.py
  │       └── __pycache__
  └── scrapy.cfg

各个文件作用

  • scrapy.cfg:项目的总配置文件,通常无须修改。

  • Bili:项目的 Python 模块,程序将从此处导入 Python 代码。
  • Bili/items.py:用于定义项目用到的 Item 类。Item 类就是一个 DTO(数据传输对象),通常就是定义 N 个属性,该类需要由开发者来定义。

  • Bili/pipelines.py:项目的管道文件,它负责处理爬取到的信息。该文件需要由开发者编写。

  • Bili/settings.py:项目的配置文件,在该文件中进行项目相关配置。

  • Bili/spiders:在该目录下存放项目所需的蜘蛛,蜘蛛负责抓取项目感兴趣的信息。

3.明确爬取内容

代码语言:javascript复制
https://search.bilibili.com/all?keyword=课程&page=2

以上面链接为例(B站),爬取视频的标题(title)链接(url)

4.定义项目中每一个类

Items类

代码语言:javascript复制
import scrapy

class BiliItem(scrapy.Item):
    # define the fields for your item here like:
    # name = scrapy.Field()
    #pass
    # 视频标题
    title = scrapy.Field()
    # 链接
    url = scrapy.Field()

爬取字段是视频的标题(title)链接(url),所以对于了title和url两个变量

定义spider类

spider类作用是自定义网页解析规则(新建scrapy项目是没有的,需要自己新建)。

Scrapy 为创建 Spider 提供了 scrapy genspider 命令,该命令的语法格式如下:

代码语言:javascript复制
scrapy genspider [options] <name> <domain>

在命令行窗口中进入 Bili 目录下,然后执行如下命令即可创建一个 Spider:

代码语言:javascript复制
scrapy genspider lyc "bilibili.com"

运行上面命令,即可在 Bili 项目的 Bili /spider 目录下找到一个 lyc.py 文件 编辑lyc.py

代码语言:javascript复制
import scrapy
from Bili.items import BiliItem

class LycSpider(scrapy.Spider):
    name = 'lyc'
    allowed_domains = ['bilibili.com']
    start_urls = ['https://search.bilibili.com/all?keyword=课程&page=2']

    # 爬取的方法
    def parse(self, response):
        item = BiliItem()
        # 匹配
        for jobs_primary in response.xpath('//*[@id="all-list"]/div[1]/ul/li'):
            item['title'] = jobs_primary.xpath('./a/@title').extract()
            item['url'] = jobs_primary.xpath('./a/@href').extract()
            # 不能使用return
            yield item

        # pass

修改pipeline类

这个类是对爬取的文件最后的处理,一般为负责将所爬取的数据写入文件或数据库中.。 这里我们将它输出到控制台.

代码语言:javascript复制
from itemadapter import ItemAdapter

class BiliPipeline:
    def process_item(self, item, spider):
        print("title:", item['title'])
        print("url:", item['url'])

修改settings类

代码语言:javascript复制
BOT_NAME = 'Bili'

SPIDER_MODULES = ['Bili.spiders']
NEWSPIDER_MODULE = 'Bili.spiders'

# Crawl responsibly by identifying yourself (and your website) on the user-agent
#USER_AGENT = 'Bili ( http://www.yourdomain.com)'

# Obey robots.txt rules
ROBOTSTXT_OBEY = True
# 配置默认的请求头
DEFAULT_REQUEST_HEADERS = {
    "User-Agent" : "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64; rv:61.0) Gecko/20100101 Firefox/61.0",
    'Accept': 'text/html,application/xhtml xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8'
}
# Configure item pipelines
# See https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html
ITEM_PIPELINES = {
    'Bili.pipelines.BiliPipeline': 300,
}

一个 Scarpy项目的简单架构就完成了我们可以运行一下试试.

启动项目

代码语言:javascript复制
scrapy crawl lyc

但只有 一页的内容 , 我们可以解析下一页 . 将以下代码加到 lyc.py

代码语言:javascript复制
import scrapy
from Bili.items import BiliItem

class LycSpider(scrapy.Spider):
    name = 'lyc'
    allowed_domains = ['bilibili.com']
    start_urls = ['https://search.bilibili.com/all?keyword=课程&page=2']

    # 爬取的方法
    def parse(self, response):
        item = BiliItem()
        # 匹配
        for jobs_primary in response.xpath('//*[@id="all-list"]/div[1]/ul/li'):
            item['title'] = jobs_primary.xpath('./a/@title').extract()
            item['url'] = jobs_primary.xpath('./a/@href').extract()
            # 不能使用return
            yield item

        # 获取当前页的链接
        url = response.request.url
        # page  1
        new_link = url[0:-1] str(int(url[-1]) 1)
        # 再次发送请求获取下一页数据
        yield scrapy.Request(new_link, callback=self.parse)

下一页爬取

再次执行 , 就会一页一页的爬取 .

3

总结

1、通过实战案例『B站』,手把手实现scrapy项目的创建,解析网页,最后成功爬取数据并打印(保存)

2、适合小白入门scrapy,欢迎收藏,分析,学习

0 人点赞