Scrapy Scrapy是純python實現的一個為了爬取網站數據、提取結構性數據而編寫的應用框架。 Scrapy使用了Twisted異步網絡框架來處理網絡通訊，可以加快我們的下載速度，并且包含了各種中間件接口，可以靈活的完成各種需求1、安裝

sudo pip3 install scrapy2、認識scrapy框架

2.1 scrapy架構圖

Scrapy Engine(引擎): 負責Spider、ItemPipeline、Downloader、Scheduler中間的通訊，信號、數據傳遞等。 Scheduler(調度器): 它負責接受引擎發送過來的Request請求，并按照一定的方式進行整理排列，入隊列，當引擎需要時，交還給引擎。 Downloader（下載器）：負責下載Scrapy Engine(引擎)發送的所有Requests請求，并將其獲取到的Responses交還給Scrapy Engine(引擎)，由引擎交給Spider來處理 Spider（爬蟲）：它負責處理所有Responses,從中分析提取數據，獲取Item字段需要的數據，并將需要跟進的URL提交給引擎，再次進入Scheduler(調度器)Item Pipeline(管道)：它負責處理Spider中獲取到的Item，并進行進行后期處理（詳細分析、過濾、存儲等）的地方. Downloader Middlewares（下載中間件）：你可以當作是一個可以自定義擴展下載功能的組件 Spider Middlewares（Spider中間件）：可以理解為是一個可以自定擴展和操作引擎和Spider中間通信的功能組件（比如進入Spider的Responses和從Spider出去的Requests）

2.2 Scrapy運行的大體流程：

1.引擎從spider拿到第一個需要處理的URL，并將request請求交給調度器。

2.調度器拿到request請求后，按照一定的方式進行整理排列，入隊列，并將處理好的request請求返回給引擎。

3.引擎通知下載器，按照下載中間件的設置去下載這個request請求。

4.下載器下載request請求，并將獲取到的response按照下載中間件進行處理，然后后交還給引擎，由引擎交給spider來處理。對于下載失敗的request，引擎會通知調度器進行記錄，待會重新下載。

5.spider拿到response，并調用回調函數（默認調用parse函數）去進行處理，并將提取到的Item數據和需要跟進的URL交給引擎。

6.引擎將item數據交給管道進行處理，將需要跟進的URL交給調度器，然后開始循環，直到調度器中不存在任何request，整個程序才會終止。

2.3 制作scrapy爬蟲步驟：

1.創建項目：通過（scrapy startproject 項目名）來創建一個項目

2.明確目標：編寫items.py文件，定義提取的Item

3.制作爬蟲：編寫spiders/xx.py文件，爬取網站并提取Item

4.存儲內容：編寫pipelines.py文件，設計管道來存儲提取到的Item(即數據)

3、入門教程

3.1 創建項目在開始爬蟲之前，第一步需要創建一個項目。先進入打算存儲代碼的目錄，運行以下命令：

scrapy startproject myProject

其中myProject為項目名，運行上述命令后，在當前目錄下會創建一個myProject目錄，該目錄包含以下內容：

.├── myProject│ ├── __init__.py│ ├── items.py│ ├── middlewares.py│ ├── pipelines.py│ ├── settings.py│ └── spiders│ └── __init__.py└── scrapy.cfg

scrapy.cfg：項目的配置文件

myProject/items.py：項目中的目標文件

myProject/middlewares.py：項目中的中間件文件

myProject/pipelines.py：項目中的管道文件

myProject/settings.py：項目中的設置文件

myProject/spiders：放置spider代碼的目錄

3.2 明確目標（定義Item）

我們打算抓取網站http://www.itcast.cn/channel/teacher.shtml里所有老師的姓名、職稱、入職時間和個人簡介：

首先打開myProject/items.py文件 Item是保存爬取到的數據的容器，其使用方法和python字典類似 創建一個scrapy.Item 類， 并且定義類型為 scrapy.Field的類屬性來定義一個Item（類似于ORM的映射關系） 創建一個MyprojectItem 類，和構建item模型（model）

import scrapy class MyprojectItem(scrapy.Item): name = scrapy.Field() title = scrapy.Field() hiredate = scrapy.Field() profile = scrapy.Field()

3.3 制作爬蟲在項目根目錄下輸入以下命令，可以在myProject/spiders目錄下創建一個名為itcast的爬蟲(itcast.py)，并且指定爬蟲作用域的范圍itcast.cn：

scrapy genspider itcast itcast.cn　

打開itcast.py，默認添上了以下內容：

import scrapyclass ItcastSpider(scrapy.Spider): name = ’itcast’ allowed_domains = [’itcast.cn’] start_urls = [’http://itcast.cn/’] def parse(self, response):pass

要建立一個Spider， 你必須用scrapy.Spider類創建一個子類，并確定了3個強制的屬性和1個方法。

name：這個爬蟲的識別名稱，必須是唯一的 allow_domains：爬蟲的約束區域，規定爬蟲只爬取這個域名下的網頁，不存在的URL會被忽略。 start_urls：爬取的URL列表。因此，第一個被獲取到的頁面將是其中之一。 后續的URL則從初始URL返回的數據中提取。 parse(self, response)：Request對象默認的回調解析方法。每個初始URL完成下載后將被調用，調用的時候傳入從每一個URL傳回的Response對象來作為唯一參數，該方法負責解析返回的數據(response.body)，提取數據(生成item)以及生成需要進一步處理的URL的Request對象

修改start_urls為第一個需要爬取的URL：

start_urls = [’http://www.itcast.cn/channel/teacher.shtml#ajavaee’]

修改parse方法提取Item：

def parse(self, response): for teacher in response.xpath('//ul[@class=’clears’]/li/div[@class=’main_mask’]'):#將提取到到的數據封裝到一個MyprojectItem對象中item = MyprojectItem()#利用xpath返回該表達式所對應的所有節點的selector list列表#調用extract方法序列化每個節點為Unicode字符串并返回listname = teacher.xpath(’h2/text()’).extract()[0]title = teacher.xpath(’h2/span/text()’).extract()[0]hiredate = teacher.xpath(’h3/text()’).extract()[0].split(’：’)[-1]profile = teacher.xpath(’p/text()’).extract()[0]item[’name’] = nameitem[’title’] = titleitem[’hiredate’] = hiredateitem[’profile’] = profile# 使用yield將獲取的數據交給pipelines，如果使用return,則數據不會經過pipelinesyield item

3.4 存儲內容

Feed輸出

如果僅僅想要保存item，可以不需要實現任何的pipeline，而是使用自帶的Feed輸出(Feed export)。主要有以下4種方式，通過-o指定輸出文件格式：

# json格式，默認為Unicode編碼scrapy crawl itcast -o itcast.json# json lines格式，默認為Unicode編碼scrapy crawl itcast -o itcast.jsonl#csv 逗號表達式，可用Excel打開scrapy crawl itcast -o itcast.csv# xml格式scrapy crawl itcast -o itcast.xml

執行這些命令后，將會對爬取的數據進行序列化，并生成文件。

編寫Item Pipeline（通用）：

每個Item Pipeline都是實現了簡單方法的Python類，他們接收到Item并通過它執行一些行為，同時也決定此Item是丟棄還是被后續pipeline繼續處理。 每個item pipeline組件必須實現process_item（self,item,spider）方法：

這個方法必須返回一個Item (或任何繼承類)對象， 或是拋出 DropItem異常。參數是被爬取的item和爬取該item的spiderspider程序每yield一個item，該方法就會被調用一次

同時還可以實現以下方法：

open_spider(self,spider)：開啟spider的時候調用，只執行1次close_spider(self,spider)：關閉spider的時候調用，只執行1次item寫入json文件：

import jsonfrom itemadapter import ItemAdapterclass MyprojectPipeline: def open_spider(self,spider):’’’可選實現，開啟spider時調用該方法’’’self.f = open(’itcast.json’,’w’) def process_item(self, item, spider):’’’必須實現，被拋棄的item將不會被后續的pipeline組件所處理’’’self.f.write(json.dumps(dict(item),ensure_ascii=False)+’n’)return item def close_spider(self,spider):’’’可選實現，關閉spider時調用該方法’’’self.f.close()

啟用Item Pipeline組件

ITEM_PIPELINES = { ’myProject.pipelines.MyprojectPipeline’: 300,}

在settings.py文件里添加以上配置（可以取消原有的注釋），后面的數字確定了item通過pipeline的順序，通常定義在0-1000范圍內，數值越低，組件的優先級越高

啟動爬蟲

scrapy crawl itcast

查看當前目錄下是否生成了itcast.json文件

4、Scrapy Shell

Scrapy終端是一個交互終端，我們可以在未啟動spider的情況下嘗試及調試代碼，也可以用來測試XPath或CSS表達式，查看他們的工作方式，方便我們爬取的網頁中提取的數據。

啟動scrapy shell

scrapy shell <url>

命令行啟動，url是要爬取的網頁的地址

常見可用對象

response.status：狀態碼 response.url：當前頁面url response.body：響應體（bytes類型） response.text：響應文本（str類型） response.json()：如果響應體的是json，則直接轉換成python的dict類型 response.headers：響應頭 response.selector：返回Selector對象，之后就可以調用xpath和css等方法，也可以簡寫成response.xpath()和response.css()

selector選擇器

Selector有四個基本的方法，最常用的還是xpath:

Selector有四個基本的方法，最常用的還是xpath:

xpath(): 傳入xpath表達式，返回該表達式所對應的所有節點的selector list列表 extract(): 序列化該節點為Unicode字符串并返回list css(): 傳入CSS表達式，返回該表達式所對應的所有節點的selector list列表，語法同 BeautifulSoup4 re(): 根據傳入的正則表達式對數據進行提取，返回Unicode字符串list列表5、Spider

Spider類定義了如何爬取某個(或某些)網站。包括了爬取的動作(例如:是否跟進鏈接)以及如何從網頁的內容中提取結構化數據(爬取item)。

scrapy.Spider是最基本的類，所有編寫的爬蟲必須繼承這個類。

import scrapyclass XxSpider(scrapy.Spider): pass

主要用到的函數及調用順序為：

__init__()：初始化爬蟲名字和start_urls列表 start__requests(self)：調用make_requests_from_url()生成Requests對象交給Scrapy下載并返回response parse(self,response)：解析response，并返回Item或Requests（需指定回調函數）。Item傳給Item pipline持久化 ， 而Requests交由Scrapy下載，并由指定的回調函數處理（默認parse())，一直進行循環，直到處理完所有的數據為止。

其他方法

log(self, message, level=log.DEBUG)message：字符串類型，寫入的log信息level：log等級，有CRITICAL、 ERROR、WARNING、INFO、DEBUG這5種，默認等級為DEBUG

6、CrwalSpider

快速創建CrawlSpider模板：

scrapy genspider -t crawl 爬蟲名 爬蟲域

scrapy.spiders.CrwalSpider是編寫的爬蟲所必須繼承的類

from scrapy.spiders import CrawlSpiderclass XxSpider(CrawlSpider): pass

CrawlSpider類繼承于Spider類，它定義了一些規則(rule)來提供跟進link的方便的機制，從爬取的網頁中獲取link并繼續爬取的工作更適合。

LinkExtractor

class scrapy.spiders.LinkExtractor 每個LinkExtractor對象有唯一的公共方法是 extract_links()，它接收一個Response對象，并返回一個 scrapy.link.Link 對象。根據不同的response調用多次來提取鏈接 主要參數：

allow：滿足括號中“正則表達式”的值會被提取，如果為空，則全部匹配。

deny：與這個正則表達式(或正則表達式列表)匹配的URL一定不提取。

allow_domains：會被提取的鏈接的domains。

deny_domains：一定不會被提取鏈接的domains。

restrict_xpaths：使用xpath表達式，和allow共同作用過濾鏈接。

rules

class scrapy.spiders.Rule

在rules中包含一個或多個Rule對象，每個Rule對爬取網站的動作定義了特定操作。如果多個rule匹配了相同的鏈接，第一個會被使用。Rule對象主要參數：

link_extractor：是一個Link Extractor對象，用于定義需要提取的鏈接 callback：從link_extractor中每獲取到鏈接時，該回調函數接受一個response作為其第一個參數。注意：字符串類型，避免使用’parse’ follow：布爾類型，指定了根據該規則從response提取的鏈接是否需要跟進。 如果callback為None，follow 默認設置為True ，否則默認為False。 process_links：指定函數，從link_extractor中獲取到鏈接列表時將會調用該函數，主要用來過濾。 process_requests：指定函數， 該規則提取到每個request時都會調用該函數，用來過濾request。

CrawSpider爬蟲示例以陽光熱線問政平臺http://wz.sun0769.com/political/index/politicsNewest?id=1為例，爬取投訴帖子的編號、帖子的標題，帖子的處理狀態和帖子里的內容。

import scrapyfrom scrapy.linkextractors import LinkExtractorfrom scrapy.spiders import CrawlSpider, Rulefrom myProject.items import MyprojectItemclass SunSpider(CrawlSpider): name = ’sun’ allowed_domains = [’wz.sun0769.com’] start_urls = [’http://wz.sun0769.com/political/index/politicsNewest?id=1&page=1’] rules = (Rule(LinkExtractor(allow=r’id=d+&page=d+’)),#每一頁的匹配規則，callback為None，默認跟進Rule(LinkExtractor(allow=r’politics/index?id=d+’), callback=’parse_item’),#每個帖子的匹配規則，設置了callback，默認不跟進 ) def parse_item(self, response):item = MyprojectItem()title = response.xpath(’//div[@class='mr-three']/p[@class='focus-details']/text()’).extract()[0] #帖子標題status = response.xpath(’//div[@class='focus-date clear focus-date-list']/span[3]/text()’).extract()[0].split()[1] #處理狀態number = response.xpath(’//div[@class='focus-date clear focus-date-list']/span[4]/text()’).extract()[0].split(’：’)[-1] #帖子編號content = response.xpath(’//div[@class='details-box']/pre/text()’).extract()[0] #帖子內容item[’title’] = titleitem[’status’] = statusitem[’number’] = numberitem[’content’] = contentyield item7、logging功能

Scrapy提供了log功能，通過在setting.py中進行設置，可以被用來配置logging

設置

LOG_ENABLED：默認: True，啟用logging LOG_ENCODING：默認: ’utf-8’，logging使用的編碼 LOG_FILE：默認:：None，在當前目錄里創建logging輸出文件的文件名 LOG_LEVEL：默認：’DEBUG’，有’CRITICAL’（嚴重錯誤）、’ERROR’（一般錯誤）、’WARNING’（警告信息）、’INFO’（一般信息）、’DEBUG’（調試信息）這5種等級 LOG_STDOUT：默認: False 如果為 True，進程所有的標準輸出(及錯誤)將會被重定向到log中。

示例：

#在settings.py中任意位置添上以下兩句，終端上會清爽很多LOG_FILE = 'xxx.log'LOG_LEVEL = 'INFO'

8、Request對象

GET請求

可以使用yield scrapy.Request（url，callback）方法來發送請求 Request對象初始化方法傳入參數如下：

class Request(object_ref): def __init__(self, url, callback=None, method=’GET’, headers=None, body=None, cookies=None, meta=None, encoding=’utf-8’, priority=0, dont_filter=False, errback=None, flags=None, cb_kwargs=None):pass

主要參數：

url：需要請求并進行下一步處理的url callback：指定該請求返回的Response，由哪個函數來處理 method：默認’GET’，一般不需要指定，可以是‘POST’,’PUT’等 headrs：請求時包含的頭文件，一般不需要 meta：比較常用，在不同的request之間傳遞數據用的，dict類型 encoding：使用默認的‘utf-8’就行 dont_filter：表明該請求不由調度器過濾，可以發送重復請求，默認為False errback：指定錯誤處理函數

POST請求

可以使用scrapy.FormRequest(url, formdata, callback)方法進行發送 如果希望程序執行一開始就發送POST請求，可以重寫Spider類的start_requests(self)方法，并且不再調用start_urls里的url。 如果想要預填充或重寫像用戶名、用戶密碼這些表單字段， 可以使用 scrapy.FormRequest.from_response(response, formdata, callback) 方法實現。9、Downloader Middlewares(下載中間件)

下載中間件是處于引擎(crawler.engine)和下載器(crawler.engine.download())之間的一層組件，可以有多個下載中間件被加載運行。當引擎傳遞請求給下載器的過程中，下載中間件可以對請求進行處理 （例如增加http header信息，增加proxy信息等）；在下載器完成http請求，傳遞響應給引擎的過程中， 下載中間件可以對響應進行處理（例如進行gzip的解壓等）要激活下載器中間件組件，將其加入到settings.py中的DOWNLOADER_MIDDLEWARES 設置中。 該設置是一個字典(dict)，鍵為中間件類的路徑，值為其中間件的順序(order)。例如：

DOWNLOADER_MIDDLEWARES = { ’myProject.middlewares.MyprojectDownloaderMiddleware’: 543,}

中間件組件是一個定義了以下一個或多個方法的Python類：

process_request(self, request, spider):當每個request通過下載中間件時，該方法被調用。 process_response(self, request, response, spider):當下載器完成http請求，傳遞響應給引擎的時候調用

示例：（使用隨機User-Agent和代理IP）middlewares.py文件

import randomimport jsonimport redisfrom scrapy import signalsfrom itemadapter import is_item, ItemAdapterfrom myProject.settings import USER_AGENTSclass MyprojectDownloaderMiddleware: def __init__(self):self.r = redis.StrictRedis(host=’localhost’) #創建redis連接客戶端，用于取里面存儲的動態獲取的代理ip def process_request(self, request, spider):user_agent = random.choice(USER_AGENTS) #取隨機user-Agentproxy_list = json.loads(self.r.get(’proxy_list’).decode())proxy = random.choice(proxy_list) #取隨機iprequest.headers.setdefault('User-Agent',user_agent) #設置user-agentrequest.meta[’proxy’] =’http://’+proxy[’ip’]+’:’+str(proxy[’port’]) #使用代理ip

修改settings.py文件配置

#禁用cookiesCOOKIES_ENABLED = False#設置下載延遲DOWNLOAD_DELAY = 3#添加自己寫的下載中間件類DOWNLOADER_MIDDLEWARES = { ’myProject.middlewares.MyprojectDownloaderMiddleware’: 543,}#添加USER-AGENTSUSER_AGENTS = [ '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' ]

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