scrapy爬虫框架
Posted 宁信
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了scrapy爬虫框架相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
Scrapy不是一个函数功能库，而是一个爬虫框架。
爬虫框架是实现爬虫功能的一个软件结构和功能组件集合。
爬虫框架是一个半成品，能够帮助用户实现专业网络爬虫。
1.scrapy爬虫框架结构
数据流向步骤1：
1 Engine从Spider处获得爬取请求(Request)
2 Engine将爬取请求转发给Scheduler，用于调度
数据流向步骤2：
3 Engine从Scheduler处获得下一个要爬取的请求
4 Engine将爬取请求通过中间件发送给Downloader
5 爬取网页后，Downloader形成响应（Response）通过中间件发给Engine
6 Engine将收到的响应通过中间件发送给Spider处理
数据流向步骤3：
7 Spider处理响应后产生爬取项（scraped Item）和新的爬取请求（Requests）给Engine
8 Engine将爬取项发送给Item Pipeline（框架出口）
9 Engine将爬取请求发送给Scheduler
Engine控制各模块数据流，不间断从Scheduler处
获得爬取请求，直至请求为空
框架入口：Spider的初始爬取请求
框架出口：Item Pipeline
engine、scheduler、Downloader是已有实现，spiders和pipline需要编写。
Engine
(1) 控制所有模块之间的数据流
(2) 根据条件触发事件
Downloader
根据请求下载网页
Scheduler
对所有爬取请求进行调度管理
Downloader Middleware
目的：实施Engine、 Scheduler和Downloader之间进行用户可配置的控制
功能：修改、丢弃、新增请求或响应
用户可以编写配置代码
Spider
(1) 解析Downloader返回的响应（Response）
(2) 产生爬取项（scraped item）
(3) 产生额外的爬取请求（Request）
用户可以编写配置代码
Item Pipelines
(1) 以流水线方式处理Spider产生的爬取项
(2) 由一组操作顺序组成，类似流水线，每个操作是一个Item Pipeline类型
(3) 可能操作包括：清理、检验和查重爬取项中的html数据、将数据存储到数据库
需要用户编写配置代码
Spider Middleware
目的：对请求和爬取项的再处理
功能：修改、丢弃、新增请求或爬取项
2.scrapy常用命令
startproject 创建一个新工程 scrapy startproject <name> [dir] genspider 创建一个爬虫 scrapy genspider [options] <name> <domain> settings 获得爬虫配置信息 scrapy settings [options] crawl 运行一个爬虫 scrapy crawl <spider> list 列出工程中所有爬虫 scrapy list shell 启动URL调试命令行 scrapy shell [url]
3.创建scrapy
应用Scrapy爬虫框架主要是编写配置型代码
步骤1：建立一个Scrapy爬虫工程
选取一个目录（D:\\，然后执行如下命令
scrapy startproject <name> [dir]
生成的目录结构
# -*- coding: utf-8 -*- import scrapy import sys import io from scrapy.http import Request from scrapy.selector import Selector, HtmlXPathSelector from ..items import ChoutiItem sys.stdout = io.TextIOWrapper(sys.stdout.buffer,encoding=\'gb18030\') class ChoutiSpider(scrapy.Spider): name = "chouti" allowed_domains = ["chouti.com"] start_urls = [\'http://dig.chouti.com/\'] visited_urls =set() # def start_requests(self): # for url in self.start_urls: # yield Request(url,callback=self.parse) def parse(self, response): # content = str(response.body,encoding=\'utf-8\') # 找到文档中所有A标签 # hxs = Selector(response=response).xpath(\'//a\') # 标签对象列表 # for i in hxs: # print(i) # 标签对象 # 对象转换为字符串 # hxs = Selector(response=response).xpath(\'//div[@id="content-list"]/div[@class="item"]\').extract() # 标签对象列表 # hxs = Selector(response=response).xpath(\'//div[@id="content-list"]/div[@class="item"]\') # 标签对象列表 # for obj in hxs: # a = obj.xpath(\'.//a[@class="show-content"]/text()\').extract_first() # print(a.strip()) # 选择器： """ // 表示子孙中 .// 当前对象的子孙中 / 儿子 /div 儿子中的div标签 /div[@id="i1"] 儿子中的div标签且id=i1 /div[@id="i1"] 儿子中的div标签且id=i1 obj.extract() # 列表中的每一个对象转换字符串 =》 [] obj.extract_first() # 列表中的每一个对象转换字符串 => 列表第一个元素 //div/text() 获取某个标签的文本 """ # 获取当前页的所有页码 # hxs = Selector(response=response).xpath(\'//div[@id="dig_lcpage"]//a/text()\') # hxs0 = Selector(response=response).xpath(\'//div[@id="dig_lcpage"]//a/@href\').extract() # for item in hxs0: # if item in self.visited_urls: # print(\'已经存在\', item) # else: # self.visited_urls.add(item) # print(item) # hxs2 = Selector(response=response).xpath(\'//div[@id="dig_lcpage"]//a/@href\').extract() # hxs2 = Selector(response=response).xpath(\'//a[starts-with(@href, "/all/hot/recent/")]/@href\').extract() # hxs2 = Selector(response=response).xpath(\'//a[re:test(@href, "/all/hot/recent/\\d+")]/@href\').extract() # for url in hxs2: # md5_url = self.md5(url) # if md5_url in self.visited_urls: # pass # # print(\'已经存在\', url) # else: # self.visited_urls.add(md5_url) # print(url) # url = "http://dig.chouti.com%s" %url # # 将新要访问的url添加到调度器 # yield Request(url=url,callback=self.parse) # # a/@href 获取属性 # # //a[starts-with(@href, "/all/hot/recent/")]/@href\' 已xx开始 # # //a[re:test(@href, "/all/hot/recent/\\d+")] 正则 # # yield Request(url=url,callback=self.parse) # 将新要访问的url添加到调度器 # # 重写start_requests，指定最开始处理请求的方法 # # # def show(self,response): # # print(response.text) # # def md5(self, url): # import hashlib # obj = hashlib.md5() # obj.update(bytes(url, encoding=\'utf-8\')) # return obj.hexdigest() # hxs = HtmlXPathSelector(response) # response hxs1 = Selector(response=response).xpath(\'//div[@id="content-list"]/div[@class="item"]\') # 标签对象列表 for obj in hxs1: title = obj.xpath(\'.//a[@class="show-content color-chag"]/text()\').extract_first().strip() href = obj.xpath(\'.//a[@class="show-content color-chag"]/@href\').extract_first().strip() # print(title) # print(href) item_obj = ChoutiItem(title=title,href=href) # 将item对象传递给pipeline yield item_obj
parse()用于处理响应，解析内容形成字典，发现新的URL爬取请求
配置产生的spider爬虫：（1）初始URL地址 （2）获取页面后的解析方式
yield 生成器
生成器每次产生一个值（yield语句），函数被冻结，被唤醒后再产生一个值,生成器是一个不断产生值的函数
生成器相比一次列出所有内容的优势：
1)更节省存储空间
2)响应更迅速
3)使用更灵活
4.scrapy数据类型
request类：
class scrapy.http.Request()
Request对象表示一个HTTP请求
由Spider生成，由Downloader执行
属性或方法 说明 .url Request对应的请求URL地址 .method 对应的请求方法，\'GET\' \'POST\'等 .headers 字典类型风格的请求头 .body 请求内容主体，字符串类型 .meta 用户添加的扩展信息，在Scrapy内部模块间传递信息使用 .copy() 复制该请求
response类：
class scrapy.http.Response()
Response对象表示一个HTTP响应
由Downloader生成，由Spider处理
属性或方法 说明
.url Response对应的URL地址
.status HTTP状态码，默认是200
.headers Response对应的头部信息
.body Response对应的内容信息，字符串类型
.flags 一组标记
.request 产生Response类型对应的Request对象
.copy() 复制该响应
Item类
class scrapy.item.Item()
Item对象表示一个从HTML页面中提取的信息内容
由Spider生成，由Item Pipeline处理
Item类似字典类型，可以按照字典类型操作
Scrapy爬虫支持多种HTML信息爬取方法：
• Beautiful Soup
• lxml
• re
• XPath Selector
• CSS Selector
settings.py配置并发连接选项
选项 说明
CONCURRENT_REQUESTS Downloader最大并发请求下载数量，默认32
CONCURRENT_ITEMS Item Pipeline最大并发ITEM处理数量，默认100
CONCURRENT_REQUESTS_PER_DOMAIN 每个目标域名最大的并发请求数量，默认8
CONCURRENT_REQUESTS_PER_IP 每个目标IP最大的并发请求数量，默认0，非0有效
5.格式化处理
import scrapy import sys import io from scrapy.http import Request from scrapy.selector import Selector, HtmlXPathSelector from ..items import ChoutiItem sys.stdout = io.TextIOWrapper(sys.stdout.buffer,encoding=\'gb18030\') class ChoutiSpider(scrapy.Spider): name = "chouti" allowed_domains = ["chouti.com"] start_urls = [\'http://dig.chouti.com/\'] visited_urls =set() hxs1 = Selector(response=response).xpath(\'//div[@id="content-list"]/div[@class="item"]\') # 标签对象列表 for obj in hxs1: title = obj.xpath(\'.//a[@class="show-content"]/text()\').extract_first().strip() href = obj.xpath(\'.//a[@class="show-content"]/@href\').extract_first().strip() item_obj = ChoutiItem(title=title,href=href) # 将item对象传递给pipeline yield item_obj
# -*- coding: utf-8 -*- # Define here the models for your scraped items # # See documentation in: # http://doc.scrapy.org/en/latest/topics/items.html import scrapy class ChoutiItem(scrapy.Item): # define the fields for your item here like: title = scrapy.Field() href = scrapy.Field()
class Day96Pipeline(object): def process_item(self, item, spider): print(spider, item) # if spider.name == \'chouti\' tpl = "%s\\n%s\\n\\n" %(item[\'title\'],item[\'href\']) f = open(\'news.json\', \'a\') f.write(tpl) f.close()
ITEM_PIPELINES = { # \'day96.pipelines.Day96Pipeline\': 300, # \'day96.pipelines.Day96Pipeline\': 300, \'day96.pipelines.Day96Pipeline\': 300, }
自定义pipeline
from scrapy.exceptions import DropItem class Day96Pipeline(object): def __init__(self,conn_str): self.conn_str = conn_str @classmethod def from_crawler(cls, crawler): """ 初始化时候，用于创建pipeline对象 :param crawler: :return: """ conn_str = crawler.settings.get(\'DB\') return cls(conn_str) def open_spider(self,spider): """ 爬虫开始执行时，调用 :param spider: :return: """ self.conn = open(self.conn_str, \'a\') def close_spider(self,spider): """ 爬虫关闭时，被调用 :param spider: :return: """ self.conn.close() def process_item(self, item, spider): """ 每当数据需要持久化时，就会被调用 :param item: :param spider: :return: """ # if spider.name == \'chouti\' tpl = "%s\\n%s\\n\\n" %(item[\'title\'],item[\'href\']) self.conn.write(tpl) # 交给下一个pipeline处理 return item # 丢弃item，不交给 # raise DropItem()
6.cookies
from scrapy.http.cookies import CookieJar cookie_obj = CookieJar() cookie_obj.extract_cookies(response,response.request) print(cookie_obj._cookies)
# -*- coding: utf-8 -*- import scrapy import sys import io from scrapy.http import Request from scrapy.selector import Selector, HtmlXPathSelector from ..items import ChoutiItem sys.stdout = io.TextIOWrapper(sys.stdout.buffer,encoding=\'gb18030\') from scrapy.http.cookies import CookieJar class ChoutiSpider(scrapy.Spider): name = "chouti" allowed_domains = ["chouti.com",] start_urls = [\'http://dig.chouti.com/\'] cookie_dict = None def parse(self, response): print("spider.reponse",response) cookie_obj = CookieJar() cookie_obj.extract_cookies(response,response.request) self.cookie_dict = cookie_obj._cookies # 带上用户名密码+cookie yield Request( url="http://dig.chouti.com/login", method=\'POST\', body = "phone=8615131255089&password=woshiniba&oneMonth=1", headers={\'Content-Type\': "application/x-www-form-urlencoded; charset=UTF-8"}, cookies=cookie_obj._cookies, callback=self.check_login ) def check_login(self,response): print(response.text) yield Request(url="http://dig.chouti.com/",callback=self.good) def good(self,response): id_list = Selector(response=response).xpath(\'//div[@share-linkid]/@share-linkid\').extract() for nid in id_list: print(nid) url = "http://dig.chouti.com/link/vote?linksId=%s" % nid yield Request( url=url, method="POST", cookies=self.cookie_dict, callback=self.show ) page_urls = Selector(response=response).xpath(\'//div[@id="dig_lcpage"]//a/@href\').extract() for page in page_urls: url = "http://dig.chouti.com%s" % page yield Request(url=url,callback=self.good) def show(self,response): print(response.text)
7.自定义扩展