Scrapy从入门到放弃1--开发流程

scrapy框架的入门使用方法,是作者学习黑马python时的记录

1 安装scrapy

Linux命令:

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sudo apt-get install scrapy

Windows：

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pip install scrapy

解决下载缓慢问题参考： Python第三方库提速安装

2 scrapy项目开发流程

1. 创建项目:

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   scrapy startproject mySpider

1. 生成一个爬虫:

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scrapy genspider itcast itcast.cn

1. 提取数据: 根据网站结构在spider中实现数据采集相关内容
2. 保存数据: 使用pipeline进行数据后续处理和保存

3. 创建项目

通过命令将scrapy项目的的文件生成出来，后续步骤都是在项目文件中进行相关操作，下面以抓取传智师资库来学习scrapy的入门使用：http://www.itcast.cn/channel/teacher.shtml

创建scrapy项目的命令：

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scrapy startproject <项目名字>

示例：

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scrapy startproject myspider

4. 创建爬虫

通过命令创建出爬虫文件，爬虫文件为主要的代码作业文件，通常一个网站的爬取动作都会在爬虫文件中进行编写。

命令： 在项目路径下执行:

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scrapy genspider <爬虫名字> <允许爬取的域名>

爬虫名字: 作为爬虫运行时的参数

允许爬取的域名: 为对于爬虫设置的爬取范围，设置之后用于过滤要爬取的url，如果爬取的url与允许的域不通则被过滤掉。

示例：

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    cd myspider
    scrapy genspider itcast itcast.cn

5. 完善爬虫

在上一步生成出来的爬虫文件中编写指定网站的数据采集操作，实现数据提取

5.1 在/myspider/myspider/spiders/itcast.py中修改内容如下:

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import scrapy

class ItcastSpider(scrapy.Spider):  # 继承scrapy.spider
	# 爬虫名字 
    name = 'itcast' 
    # 允许爬取的范围
    allowed_domains = ['itcast.cn'] 
    # 开始爬取的url地址
    start_urls = ['http://www.itcast.cn/channel/teacher.shtml']
    
    # 数据提取的方法，接受下载中间件传过来的response
    def parse(self, response): 
    	# scrapy的response对象可以直接进行xpath
    	names = response.xpath('//div[@class="tea_con"]//li/div/h3/text()') 
    	print(names)

    	# 获取具体数据文本的方式如下
        # 分组
    	li_list = response.xpath('//div[@class="tea_con"]//li') 
        for li in li_list:
        	# 创建一个数据字典
            item = {}
            # 利用scrapy封装好的xpath选择器定位元素，并通过extract()或extract_first()来获取结果
            item['name'] = li.xpath('.//h3/text()').extract_first() # 老师的名字
            item['level'] = li.xpath('.//h4/text()').extract_first() # 老师的级别
            item['text'] = li.xpath('.//p/text()').extract_first() # 老师的介绍
            print(item)

注意：

• scrapy.Spider爬虫类中必须有名为parse的解析
• 如果网站结构层次比较复杂，也可以自定义其他解析函数
• 在解析函数中提取的url地址如果要发送请求，则必须属于allowed_domains范围内，但是start_urls中的url地址不受这个限制，我们会在后续的课程中学习如何在解析函数中构造发送请求
• 启动爬虫的时候注意启动的位置，是在项目路径下启动
• parse()函数中使用yield返回数据，注意：解析函数中的yield能够传递的对象只能是：BaseItem, Request, dict, None

5.2 定位元素以及提取数据、属性值的方法

解析并获取scrapy爬虫中的数据: 利用xpath规则字符串进行定位和提取

1. response.xpath方法的返回结果是一个类似list的类型，其中包含的是selector对象，操作和列表一样，但是有一些额外的方法
2. 额外方法extract()：返回一个包含有字符串的列表
3. 额外方法extract_first()：返回列表中的第一个字符串，列表为空没有返回None

5.3 response响应对象的常用属性

• response.url：当前响应的url地址
• response.request.url：当前响应对应的请求的url地址
• response.headers：响应头
• response.requests.headers：当前响应的请求头
• response.body：响应体，也就是html代码，byte类型
• response.status：响应状态码

6 保存数据

利用管道pipeline来处理(保存)数据

6.1 在pipelines.py文件中定义对数据的操作

1. 定义一个管道类
2. 重写管道类的process_item方法
3. process_item方法处理完item之后必须返回给引擎

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import json

class ItcastPipeline():
    # 爬虫文件中提取数据的方法每yield一次item，就会运行一次
    # 该方法为固定名称函数
    def process_item(self, item, spider):
        print(item)
        return item

6.2 在settings.py配置启用管道

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ITEM_PIPELINES = {
    'myspider.pipelines.ItcastPipeline': 400
}

配置项中键为使用的管道类，管道类使用.进行分割，第一个为项目目录，第二个为文件，第三个为定义的管道类。 配置项中值为管道的使用顺序，设置的数值约小越优先执行，该值一般设置为1000以内。

7. 运行scrapy

命令：在项目目录下执行scrapy crawl <爬虫名字>

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爬虫 php bash scrapy

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