一、介绍

​ Scrapy 是一个基于Twisted 的异步处理框架，是纯 Python 实现的爬虫框架，其架构清晰，模块之间耦合较低，扩展性和灵活强，是目前 Python 中使用最广泛的爬虫框架。

1. 架构示意图；

   

   它分为以下几个部分：

   • Engine：引擎，处理整个系统的数据流处理、触发事务，是整个框架的核心。
   • Item：项目，它定义了爬取数据结果的数据结构，爬取的数据会被赋值成该 Item 对象。
   • Scheduler：调度器，接受引擎发送过来的请求并将其加入到队列中，在引擎再次请求的时候提供给引擎。

   • Downloader：下载器，下载网页内容并将其返回给Spiders。

   • Spiders：蜘蛛，其内定义了爬取的逻辑和网页的解析规则，它主要任务是负责解析响应并生成提取结果和新的请求。
   • Item Pipeline：项目管道，负责处理由 Spiders 从网页中抽取的项目，它的主要任务是清洗、验证和存储数据。
   • Downloader Middlewares：下载中间件，位于引擎和下载器之间的钩子框架，主要处理引擎与下载器之间的请求及响应。

   • Spider Middlewares：蜘蛛中间件，位于引擎和蜘蛛之间的钩子框架，主要处理蜘蛛输入的响应和输出的结果及新的请求。

2. 项目结构

   Scrapy 框架通过命令行来创建项目，IDE 编写代码，项目文件结构如下所示：

   scrapy.cfg # Scrapy 项目配置文件
   project/__init__.pyitems.py   # 它定义了 Item 数据结构pipelines.py # 它定义了 Item Pipeline 的实像settings.py # 它定义了项目的全局配置middlewares.py # 它定义了 Spider、Downloader 的中间件的实现spiders/ # 其内包含了一个个 spider 的实现__init__.pyspider1.pyspider2.py...
   

二、Scrapy 入门 Demo

目标：

• 创建一个 Scrapy 项目。
• 创建一个 Spider 来抓取站点和处理数据。
• 通过命令行将抓取的内容导出。
• 将抓取的内容保存到 MongoDB 数据库。

1. 创建一个 Scrapy 项目：

   scrapy startproject tutorial

   文件夹结构如下：

   

2. 创建 Spider

   自定义的 Spider 类必须继承scrapy.Spider 类。使用命令行自定义一个 Quotes Spider。

   cd tutorial  # 进入刚才创建的 tutorial，即进入项目的根路径
   scrapy genspider quotes quotes.toscrape.com # 执行 genspider 命令，第一个参数是 Spider 的名称，第二个参数是网站域名。

   然后 spiders 下就多了个 quotes.py 文件：

   # -*- coding: utf-8 -*-
   import scrapyclass QuotesSpider(scrapy.Spider):# 每个 spider 独特的名字以便区分name = 'quotes' # 要爬取的链接的域名，若链接不在这个域名下，会被过滤allowed_domains = ['quotes.toscrape.com']# 它包含了 Spider 在启动时爬取的 url 列表请求start_urls = ['http://quotes.toscrape.com/']# 当上述的请求在完成下载后，返回的响应作为参数，该方法负责解析返回的响应、提取数据或进一步生成要处理的请求def parse(self, response):pass
   

3. 创建 Item

   Item 是用来保存爬取数据的容器（数据结构），使用方法类似与字典，不过多了额外的保护机制避免拼写错误。创建自定义的 Item 也需要继承 scrapy.Item 类并且定义类型为 scrapy.Filed的字段。修改 items.py如下：

   import scrapyclass QuoteItem(scrapy.Item):# define the fields for your item here like:# name = scrapy.Field()text = scrapy.Field()author = scrapy.Field()tags = scrapy.Field()pass

4. 解析 Response

   首先打开自定义的 Spider 中的首个请求：http://quotes.toscrape.com/，查看网页结构，发现每一页都有多个 class 为 quote 的区块，每个区块内都含有 text、author、tags。

   

   所以，修改自定义 Spider 中的 parse 方法如下：

   # -*- coding: utf-8 -*-
   import scrapyclass QuotesSpider(scrapy.Spider):name = 'quotes'allowed_domains = ['quotes.toscrape.com']start_urls = ['http://quotes.toscrape.com/']def parse(self, response):# 使用 css 选择器，选出类为 quote 的元素quotes = response.css('.quote') for quote in quotes:# 获取 quote 下第一个.text 元素的的 texttext = quote.css('.text::text').extract_first()author = quote.css('.author::text').extract_first()# 获取多个标签的文本tags = quote.css('.tags .tag::text').extract()

5. 使用 Item

   QuotesSpider 的改写如下：

   # -*- coding: utf-8 -*-
   import scrapy
   from tutorial.items import QuoteItemclass QuotesSpider(scrapy.Spider):name = 'quotes'allowed_domains = ['quotes.toscrape.com']start_urls = ['http://quotes.toscrape.com/']def parse(self, response):# 使用 css 选择器，选出类为 quote 的元素quotes = response.css('.quote') for quote in quotes:# 实例化 QuoteItemitem = QuoteItem()# 获取 quote 下第一个.text 元素的的 textitem['text'] = quote.css('.text::text').extract_first()item['author'] = quote.css('.author::text').extract_first()# 获取多个标签的文本item['tags'] = quote.css('.tags .tag::text').extract()yield item
   

6. 后续 Requets

   这里后续的请求指的是请求下一页的数据，该怎么请求呢？就要观察网页了：

   

   QuotesSpider.py：

   # -*- coding: utf-8 -*-
   import scrapy
   from tutorial.items import QuoteItemclass QuotesSpider(scrapy.Spider):name = 'quotes'allowed_domains = ['quotes.toscrape.com']start_urls = ['http://quotes.toscrape.com/']def parse(self, response):# 使用 css 选择器，选出类为 quote 的元素quotes = response.css('.quote') for quote in quotes:# 实例化 QuoteItemitem = QuoteItem()# 获取 quote 下第一个.text 元素的的 textitem['text'] = quote.css('.text::text').extract_first()item['author'] = quote.css('.author::text').extract_first()# 获取多个标签的文本item['tags'] = quote.css('.tags .tag::text').extract()yield item# 获取下一页的相对 urlnext = response.css('.pager .next a::attr("href")').extract_first()# 获取下一页的绝对 urlurl = response.urljoin(next)# 构造新的请求，这个请求完成后，响应会重新经过 parse 方法处理，如此往复yield scrapy.Request(url=url, callback=self.parse)

7. 运行 Spider

   scrapy crawl quotes

   下面是控制台的输出结果，输出了当前的版本号以及 Middlewares 和 Pipelines，各个页面的抓取结果等。

   

8. 保存到文件中

   • scrapy crawl quotes -o quotes.json：将上面抓取数据的结果保存成 json 文件。
   
   • scrapy crawl quotes -o quotes.jsonlines：每一个 Item 输出一行 JSON。
   • scrapy crawl quotes -o quotes.cs：输出为 CSV 格式。
   • scrapy crawl quotes -o quotes.xml：输出为 XML 格式。
   • scrapy crawl quotes -o quotes.pickle：输出为 pickle 格式。
   • scrapy crawl quotes -o quotes.marshal：输出为 marshal 格式。
   • scrapy crawl quotes -o ftg://user:pass@ftp.example.com/path/to/quotes.csv：ftp 远程输出。

9. 使用 Item Pineline 保存到数据库中

   如果想进行更复杂的操作，如将结果保存到 MongoDB 数据中或筛选出某些有用的 Item，则我们可以自定义 ItemPineline 来实现。修改 pinelines.py 文件：

   # -*- coding: utf-8 -*-# Define your item pipelines here
   #
   # Don't forget to add your pipeline to the ITEM_PIPELINES setting
   # See: https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.htmlfrom scrapy.exceptions import DropItem
   import pymongoclass TextPipeline(object):def __init__(self):self.limit = 50# 需要实现 process_item 方法，启用 Item Pineline 会自动调用这个方法def process_item(self, item, spider):'''如果字段无值，抛出 DropItem 异常，否则判断字段的长度是否大于规定的长度，若大于则截取到规定的长度并拼接上省略号，否则直接返回 item'''if item['text']:if len(item['text']) > self.limit:item['text'] = item['text'][0:self.limit].rstrip() + '...'return itemelse:return DropItem('Missing Text')class MongoPipeline(object):def __init__(self, mongo_uri, mongo_db):self.mongo_uri = mongo_uriself.mongo_db= mongo_db'''此方法用@classmethod 修饰表示时一个类方法，是一种依赖注入的方式，通过 crawler我们可以获取到全局配置（settings.py）的每个信息'''@classmethoddef from_crawler(cls, crawler):return cls(mongo_uri = crawler.settings.get('MONGO_URI'),mongo_db = crawler.settings.get('MONGO_DB'))def open_spider(self, spider):self.client = pymongo.MongoClient(self.mongo_uri)self.db = self.client[self.mongo_db]# 执行了数据库的插入操作def process_item(self, item, spider):name = item.__class__.__name__self.db[name].insert(dict(item))return itemdef close_spider(self, spider):self.client.close()
   

   settings.py 添加如下内容：

   # 赋值 ITEM_PIPELINES 字典，键名是 pipeline 类的名称，键值是优先级，
   #是一个数字，越小，越先被调用
   ITEM_PIPELINES = {'tutorial.pipelines.TextPipeline': 300,'tutorial.pipelines.MongoPipeline': 400
   }
   MONGO_URI = 'localhost'
   MONGO_DB = 'tutorial'

10. 重新执行爬取

    scrapy crawl quotes

    

三、参考书籍

崔庆才.《Python3 网络爬虫开发实战》