一.Scrapy爬虫框架介绍

Scrapy是功能强大的非常快速的网络爬虫框架，是非常重要的python第三方库。scrapy不是一个函数功能库，而是一个爬虫框架。

1.1 Scrapy库的安装

pip install scrapy -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host mirrors.aliyun.com

安装后小测： scrapy -h

环境具体搭建

pip install wheel -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host mirrors.aliyun.com
下载twisted 网址：下载对应版本https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#twisted
需要将下载好的文件放在要安装的目录下
pip install Twisted-20.3.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/si
mple/ --trusted-host mirrors.aliyun.com
pip install pywin32 -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host mirrors.ali
yun.com
pip install scrapy -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host mirrors.aliyun.com

1.2 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。

1.3 Scrapy结构

功能：高性能的持久化存储，异步的数据下载，高性能的数据解析，分布式

Scrapy包含七个部分，称为“5+2”结构，五个部分是框架的主体部分，另外包含两个中间件。

引擎;用来处理整个系统的数据流处理，触发事务（框架核心）
调度器：用来接受引擎发过来的请求，压入队列中，并在引擎再次请求的时候返回，可以想象成一个URL（抓取网页的网址或者是链接）的优先队列，由它来决定下一个要抓取的网址是什么，同时去掉重复的网址
下载器：用来下载网页内容，并将网页内容返回给spider（Scrapy下载器是建立在twisted）这个高效的异步模型上的
爬虫:爬虫主要是干活的，用于从特定的网页中提取自己需要的信息，即所谓的实体(item)，用户也可以从中提取链接让Scrapy继续抓取下一个页面
项目管道：负责处理爬虫从网页中抽取的实体，主要的功能是持久化实体、验证实体的有效性、清除不需要的信息，当页面被爬虫解析后，将被发送到项目管道，并经过几个特定的次序处理数据。

1.3 Scrapy框架包含三条主要的数据流路径

1.SPIDERS->ENGINE->SCHEDULER
2.SCHEDULER->ENGINE->DOWNLOADER->ENGINE->SPIDERS
3.SPIDERS->ENGINE->ITEM PIPELINES |SPIDERS->ENGINE->SCHEDULER

ENDINE:控制各个模块的数据流
SPIDERS:是入口
ITEM PIPELINES:是出口
ENDINE、DOWNLOADER、SCHEDULER已有实现
SPIDERS、ITEM PIPELINES需要用户编写
SPIDERS模块用来向整个框架提供要访问的url链接，同时要解析从网络上获得的页面的内容
ITEM PIPELINES对提取的信息进行后处理
用框架也叫做配置

1.4 Scrapy爬虫框架解析

Engine:（框架的核心）（不需要用户修改）
1.控制所有模块之间的数据流
2.根据条件除法事件
Downloader（不需要用户修改）
根据请求下载网页
Scheduler（不需要用户修改）
对所有爬取请求进行调度管理
中间件：Downloader Middleware（用户可以编写配置代码）
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
Spider（需要用户编写配置代码）
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（Requset）
向框架提供了最开始的访问链接，同时对每次爬取回来的内容进行解析，产生再次产生新的爬取请求，并且从内容中分析出提取出相关的数据
Item Pipelines（需要用户编写配置代码）（数据清洗或者存储到数据库）
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
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
Spider Middleware（用户可以编写配置代码）
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

1.5 requests库和Scrapy爬虫的比较

requests vs Scrapy
相同点
两者都可以进行 页面请求和爬取，Python爬虫的两个重要技术路线
两者可用性都好，文档丰富，入门简单。
两者都没有处理js、提交表单、应对验证码等功能（可扩展）。

requests	Scrapy
页面级爬虫	网站级爬虫
功能库	框架
并发性考虑不足，性能较差	并发性好，性能较高
重点在于页面下载	重点在于爬虫结构
定制灵活	一般定制灵活，深度定制困难
上手十分简单	入门稍难

选用哪个技术路线开发爬虫

非常小的需求，requess库

不太小的需求，Scrapy框架

定制程度很高的需求（不考虑规模），自搭框架，requests>Scrapy

1.6 Scrapy 爬虫的常用命令

Scrapy命令行

Scrapy是为持续运行设计的专业爬虫框架，提供操作的Scrapy命令行。

Scrapy命令行格式

scrapy<command>options

Scrapy常用命令

命令	说明	格式
startproject	创建一个新工程	scrapy startproject 工程名
genspider	创建一个爬虫	scrapy genspider 爬虫名称起始的url
settings	获得爬虫配置信息	scrapy settings [ options]
crawl	运行一个爬虫	scrapy crawl 爬虫名称/scrapy crawl 爬虫名 --nolog ---去掉日记
list	列出工程中所有爬虫	scrapy list
shell	启动URL调试命令行	scrapy shell [url]

在settings文件中配置

#显示指定类型的日志信息
LOG_LEVEL='ERROR'
将日志文件简化

二.Scrapy基本使用

2.1 Scrapy 爬虫的第一个实例

网址：This is a python demo page

产生步骤

步骤1.建立一个Scrapy爬虫工程

scrapy startproject python123demo

生成的工程目录
python123demo/ ---->外层目录scrapy.cfg ---->部署Scrapy爬虫的配置文件部署的概念是指将这样的爬虫放在特定的服务器上，并在服务器配置好相关的操作接口（本机部署不需要改变配置文件）python123demo/-->Scrapy框架的用户自定义Python代码__init__.py ---->初始化脚本 不需要编写代码items.py  ------>Items代码模块(继承类) 不需要编写代码middlewares.py --->Middlewares代码模块（继承类）pipelines.py  ---->Pipelines代码模块（继承类）setting.py ----->Scrapy爬虫的配置文件spiders/ ------->Spiders代码模块目录(继承类)存放着爬虫

spiders/ -------->Spiders代码模块目录(继承类)__init__.py ---->初始文件，无需修改__pycache__/---->缓存目录，无需修改

步骤2：再工程中产生一个Scrapy爬虫

cd python123demo
scrapy genspider demo python123.io

生成demo.py文件

parse()用于处理响应，解析内容形成字典，发现新的URL爬取请求。

步骤3：配置产生的spider爬虫（修改demo.py文件）

import scrapy


class DemoSpider(scrapy.Spider):name = 'demo'allowed_domains = ['python123.io']start_urls = ['https://python123.io/ws/demo.html']
def parse(self, response):filename=response.url.split('/')[-1]with open(filename,'w') as fp:fp.write(response.body)self.log('Saved file %s.' % filename)

步骤4：运行爬虫，获取网页

命令行下：scrapy crawl demo

步骤3的等价写法

import scrapy


class DemoSpider(scrapy.Spider):name = 'demo'allowed_domains = ['python123.io']# start_urls = ['https://python123.io/ws/demo.html']def start_requests(self):urls=['https://python123.io/ws/demo.html']for url in urls:yield scrapy.Request(url=url,callback=self.parse())def parse(self, response):filename=response.url.split('/')[-1]with open(filename,'wb') as fp:fp.write(response.body)self.log('Saved file %s.' % filename)

2.2 yield关键字的使用

yield <-----> 生成器
生成器是一个不断产生值的函数
包含yield语句的函数是一个生成器
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

生成器写法及使用

def gen(n):for i in range(n):yield i**2
for i in gen(5):print(i," ",end='')

普通写法

def square(n):ls=[i**2 for i in range(n)]return ls
for i in square(5):print(i," ",end='')

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

2.3 Scrapy爬虫的基本使用

2.3.1 Scrapy爬虫的使用步骤

步骤1：创建一个工程和Spider模板

步骤2：编写Spider

步骤3;编写Item Pipeline

步骤4：优化配置策略

2.4.2 Scrapy爬虫的数据类型

Request类 Response类 Item类

2.4.3 Request类

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'
.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

2.4.4 Response类

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Requset对象
.copy	复制该响应

2.4.5 Item类

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

2.4.6 爬虫提取信息的方法

Scrapy爬虫支持多种HTML信息提取方法

Beautiful Soup

lxml

XPath Selector

CSS Selector：例子 < HTML >.css('a::attr(href)').extract()

三.Scrapy 实例

3.1 Scrapy数据解析

网址：校党委书记潘玉腾深入数学与统计学院、生命科学学院调研

抓取题目和正文

步骤1：scrapy startproject fjnucd fjnu
步骤2：scrapy genspideer fjnuspider www.xxx.com
步骤3：settings设置ROBOTSTXT_OBEY = FalseLOG_LEVEL='ERROR'
步骤4：编写spider代码

import scrapy


class FjnuspiderSpider(scrapy.Spider):name = 'fjnuspider'# allowed_domains = ['www.xxx.com']start_urls = ['https://www.fjnu.edu.cn/11/4a/c13a332106/page.htm']
def parse(self, response):#解析题目和正文#xpath返回的是列表，但是列表元素一定Selector类型的对象#extract可以将Selector对象中的data参数存储的字符串提取出来title=response.xpath('/html/body/div[3]/div/div[2]/div/h1/text()')[0].extract()#列表调用了extract之后,则表示将列表中每一个Selector对象中data对应的字符串提取出来entry=response.xpath('/html/body/div[3]/div/div[2]/div/div[2]//text()').extract()entry=''.join(entry)print(title)print(entry)

步骤5：scrapy crawl fjnuspideer

3.2 基于终端指令的持久化存储

方式：
基于终端指令：要求;只可以将parse方法返回值存储到本地的文本文件中持久化存储对应的文本文件的类型只可以为'json', 'jsonlines', 'jl', 'csv', 'xml', 'marshal', 'pickle'代码：spider代码：import scrapy

class FjnuspiderSpider(scrapy.Spider):name = 'fjnuspider'# allowed_domains = ['www.xxx.com']start_urls = ['https://www.fjnu.edu.cn/11/4a/c13a332106/page.htm']
def parse(self, response):#解析题目和正文#xpath返回的是列表，但是列表元素一定Selector类型的对象#extract可以将Selector对象中的data参数存储的字符串提取出来title=response.xpath('/html/body/div[3]/div/div[2]/div/h1/text()')[0].extract()#列表调用了extract之后,则表示将列表中每一个Selector对象中data对应的字符串提取出来entry=response.xpath('/html/body/div[3]/div/div[2]/div/div[2]//text()').extract()entry=''.join(entry)dic={'title':title,'entry':entry}return dic终端指令：scrapy crawl spidername -o filepathscrapy crawl fjnuspider -o ./fjnuspider.csv好处：简洁高效便捷缺点：局限性比较强(数据只可以存储到指定后缀的文本wen)
基于管道：编码流程：数据解析在item类中定义相关的属性将解析的数据封装存储到item类型的对象将item类型的对象提交给管道进行持久化存储的操作在管道类的process_item中要将其接收到的item对象中存储的数据进行持久化存储操作在配置文件中开启管道好处：通用性强。

1：数据解析：import scrapy
from fjnu.items import FjnuItem

class FjnuspiderSpider(scrapy.Spider):name = 'fjnuspider'# allowed_domains = ['www.xxx.com']start_urls = ['https://www.fjnu.edu.cn/11/4a/c13a332106/page.htm']
def parse(self, response):#解析题目和正文#xpath返回的是列表，但是列表元素一定Selector类型的对象#extract可以将Selector对象中的data参数存储的字符串提取出来title=response.xpath('/html/body/div[3]/div/div[2]/div/h1/text()')[0].extract()#列表调用了extract之后,则表示将列表中每一个Selector对象中data对应的字符串提取出来entry=response.xpath('/html/body/div[3]/div/div[2]/div/div[2]//text()').extract()entry=''.join(entry)item=FjnuItem()item['title']=titleitem['entry']=entryyield item #将item提交给了管道
2：在item类中定义相关的属性# Define here the models for your scraped items
#
# See documentation in:
# https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/items.html

import scrapy


class FjnuItem(scrapy.Item):# define the fields for your item here like:# name = scrapy.Field()title=scrapy.Field()entry=scrapy.Field()#pass
3：将解析的数据封装存储到item类型的对象/将item类型的对象提交给管道进行持久化存储的操作在spider中item=FjnuItem()item['title']=titleitem['entry']=entryyield item #将item提交给了管道
4：在管道类的process_item中要将其接收到的item对象中存储的数据进行持久化存储操作（在pipelines中）class FjnuPipeline:fp=None#重写父类的一个方法:该方法只在开始爬虫的时候被调用一次def open_spider(self,spider):print("开始爬虫")self.fp=open('./fjnu.txt','w',encoding='utf-8')#专门用来处理item类型对象#该方法可以接收爬虫文件提交过来的item对象#该方法每接收到一个item就会被调用一次def process_item(self, item, spider):title=item['title']entry=item['entry']self.fp.write(title+':'+entry+'\n')return itemdef close_spider(self,spider):print('结束爬虫')self.fp.close()
5：在配置文件中开启管道settings中ITEM_PIPELINES = {'fjnu.pipelines.FjnuPipeline': 300,#300表示的是优先级，数值越小优先级越高
}
6：scrapy crawl spidername

结果：

3.3 基于终端指令的持久化存储（将爬取到的数据一份存储到本地一份存储到数据库）

思路定义多个管道类

管道文件中一个管道类对应的是将数据存储到一种平台
爬虫文件提交的item只会给管道文件中的第一个被执行的管道类接收
process_item 中的return item表示将item传递给下一个即将被执行的管道类

# Define your item pipelines here
#
# Don't forget to add your pipeline to the ITEM_PIPELINES setting
# See: https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html


# useful for handling different item types with a single interface
from itemadapter import ItemAdapter
import pymysql

class FjnuPipeline(object):fp=None#重写父类的一个方法:该方法只在开始爬虫的时候被调用一次def open_spider(self,spider):print("开始爬虫")self.fp=open('./fjnu.txt','w',encoding='utf-8')#专门用来处理item类型对象#该方法可以接收爬虫文件提交过来的item对象#该方法每接收到一个item就会被调用一次def process_item(self, item, spider):title=item['title']entry=item['entry']self.fp.write(title+':'+entry+'\n')return item #就会传递给下一个即将被执行的管道类def close_spider(self,spider):print('结束爬虫')self.fp.close()
#管道文件中一个管道类对应将一组数据存储到一个平台或者载体中
class mysqlPipeLine(object):conn=Nonecursor=Nonedef open_spider(self,spider):self.conn=pymysql.Connect(host='localhost',port=3306,user='root',password='123321abc',db='db_bookmall')def process_item(self,item,spider):self.cursor=self.conn.cursor()print(item)try:self.cursor.execute('insert into fjnu1 values("%s","%s")'%(item["title"],item["entry"]))self.conn.commit()except Exception as e:print(e)self.conn.rollback()return itemdef close_spider(self,spider):self.cursor.close()self.conn.close()
#爬虫文件提交的item类型的对象最终会提交给哪一个管道类?#先执行的管道类

设置settings

ITEM_PIPELINES = {'fjnu.pipelines.FjnuPipeline': 300,'fjnu.pipelines.mysqlPipeLine':301#300表示的是优先级，数值越小优先级越高
}

最后
scrapy crawl spidername

查看musql

3.4 基于spider的全站数据爬取

全站数据爬取：就是将网站中某板块下的全部页码对应的页面数据进行爬取

网址：大学校花-如意了校花 (ruyile.com)

需求：爬取大学校花板块所有的校花照片名称

实现方式：

将所有页面的url添加到start_urls列表中（不推荐使用）

自行手动进行请求发送(推荐)

yied scrapy.Request(url,callback):callback专门用做于数据解析

spider代码

import scrapy


class XhspiderSpider(scrapy.Spider):name = 'xhspider'# allowed_domains = ['www.xxx.com']start_urls = ['https://www.ruyile.com/nice/?f=5']#生成一个通用的url模板(不可变的)url='https://www.ruyile.com/nice/?f=5&p=%d'page_num=2def parse(self, response):div_list=response.xpath('/html/body/div[4]/div[1]/div[2]/div[@class="tp_list"]')for div in div_list:title_name=div.xpath('./div[2]/a/text()')[0].extract()# title_name=div.xpath('./div[@class="tp_mz"]/a/text()')[0].extract()print(title_name)#这边只打印前三页if self.page_num<=11:new_url=format(self.url%self.page_num)self.page_num+=1#手动请求发送:callback回调函数是专门用作于数据解析yield scrapy.Request(url=new_url,callback=self.parse)

或者这种

import scrapy


class XhspiderSpider(scrapy.Spider):name = 'xhspider'# allowed_domains = ['www.xxx.com']start_urls = ['https://www.ruyile.com/nice/?f=5']#生成一个通用的url模板(不可变的)url='https://www.ruyile.com/nice/?f=5&p='page_num=2def parse(self, response):div_list=response.xpath('/html/body/div[4]/div[1]/div[2]/div[@class="tp_list"]')for div in div_list:title_name=div.xpath('./div[2]/a/text()')[0].extract()# title_name=div.xpath('./div[@class="tp_mz"]/a/text()')[0].extract()print(title_name)#这边只打印前三页if self.page_num<=11:new_url=self.url+str(self.page_num)self.page_num+=1#手动请求发送:callback回调函数是专门用作于数据解析yield scrapy.Request(url=new_url,callback=self.parse)

3.5 请求传参01

使用场景:如果爬取解析的数据不在用一张页面中。（深度爬取）

需求：爬取安居客租房二手房的房源名称和具体房源信息

已知一个网页url，需要在这个网页上抓取新的 url继续访问抓取

网址：北京租房信息|北京租房租金_价格_房价|房产网-安居客租房网

#spider settings配置如之前
import scrapy

from bosspro.items import BossproItem
class BossspiderSpider(scrapy.Spider):name = 'bossspider'# allowed_domains = ['www.xxx.com']start_urls = ['https://bj.zu.anjuke.com/?t=1&from=0&comm_exist=on&kw=%E4%BA%8C%E6%89%8B%E6%88%BF']#回调函数接受itemdef parse_detail(self,response):item=response.meta['item']home_desc=response.xpath('/html/body/div[3]/div[2]/div[1]/div[6]/b/text()').extract()desc=""for i in home_desc:desc+=i# print(desc)item['desc']=descyield item
# home_desc=''.join(home_desc)# print(home_desc)def parse(self, response):div_list=response.xpath('//*[@id="list-content"]/div[@class="zu-itemmod"]')for div in div_list:item=BossproItem()title=div.xpath('./div[1]/h3/a/b/text()')[0].extract()detail_url=div.xpath('./div[1]/h3/a/@href')[0].extract()item['title']=title# print(title)#对详情页发请求获取详情页的页面数据源码数据#手动请求的发送detail_url=detail_url.rsplit("?")[0]#请求传参：meta={},可以将meta字典传递给请求对应的回调函数yield scrapy.Request(detail_url,callback=self.parse_detail,meta={'item':item})

pipelines
class BossproPipeline:def process_item(self, item, spider):print(item)return item

items# Define here the models for your scraped items
#
# See documentation in:
# https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/items.html

import scrapy


class BossproItem(scrapy.Item):# define the fields for your item here like:# name = scrapy.Field()title=scrapy.Field()desc=scrapy.Field()pass

3.6 请求传参02（全站数据爬取）

import scrapy

from bosspro.items import BossproItem
class BossspiderSpider(scrapy.Spider):name = 'bossspider'url1='https://bj.zu.anjuke.com/fangyuan/p'url2='/?t=1&comm_exist=on&kw=%E4%BA%8C%E6%89%8B'# allowed_domains = ['www.xxx.com']pagenum=2start_urls = ['https://bj.zu.anjuke.com/?t=1&from=0&comm_exist=on&kw=%E4%BA%8C%E6%89%8B%E6%88%BF']#回调函数接受itemdef parse_detail(self,response):item=response.meta['item']home_desc=response.xpath('/html/body/div[3]/div[2]/div[1]/div[6]/b/text()').extract()desc=""for i in home_desc:desc+=i# print(desc)item['desc']=descyield item
# home_desc=''.join(home_desc)# print(home_desc)def parse(self, response):div_list=response.xpath('//*[@id="list-content"]/div[@class="zu-itemmod"]')for div in div_list:item=BossproItem()title=div.xpath('./div[1]/h3/a/b/text()')[0].extract()detail_url=div.xpath('./div[1]/h3/a/@href')[0].extract()item['title']=title# print(title)#对详情页发请求获取详情页的页面数据源码数据#手动请求的发送detail_url=detail_url.rsplit("?")[0]#请求传参：meta={},可以将meta字典传递给请求对应的回调函数yield scrapy.Request(detail_url,callback=self.parse_detail,meta={'item':item})#分页操作if self.pagenum<=3:new_url=self.url1+str(self.pagenum)+self.url2self.pagenum+=1yield scrapy.Request(new_url,callback=self.parse)

3.7 scrapy 图片爬取之ImagePipeline

基于scrapy爬取字符串类型的数据和爬取图片类型的数据区别?字符串:只需要基于xpath进行解析且提交管道进行持久化存储图片：xpath解析出图片src属性值。单独的对图片地址发送请求获取图片二进制类型的数据ImagePipeline：只需要将img的src的属性值进行解析，提交到管道，管道就会对图片的src进行请求发送获取图片的二进制类型的数据，且还会帮我们进行持久化存储需求：爬取站长素材中的高清图片使用流程：数据解析(图片的地址)将存储图片地址的item提交到指定的管道类在管道文件中自定制一个基于ImagesPipeLine的一个管道类get_media_request()file_path()item_completed()在配置文件中：指定图片存储的目录: IMAGES_STORE='./imgs'指定开启的管道：自定制的管道类

网址：图片、图片下载、高清图片、图片大全_站长素材

#spider
import scrapy
from imgPro.items import ImgproItem

class ImgspiderSpider(scrapy.Spider):name = 'imgspider'# allowed_domains = ['www.xxx.com']start_urls = ['https://sc.chinaz.com/tupian/']
def parse(self, response):div_list=response.xpath('/html/body/div[3]/div[2]/div')
print(div_list)for div in div_list:src=div.xpath('./img/@data-original')[0].extract()print('https:'+src)item=ImgproItem()item['src']='https:'+srcyield item

#items
import scrapy


class ImgproItem(scrapy.Item):# define the fields for your item here like:# name = scrapy.Field()src=scrapy.Field()

#pipelines
import scrapy
from scrapy.pipelines.images import ImagesPipeline
# class ImgproPipeline:
#     def process_item(self, item, spider):
#         return item
class imgPileLine(ImagesPipeline):#就是可以根据图片地址进行图片数据的请求def get_media_requests(self, item, info):
yield scrapy.Request(item['src'])
#指定图片存储的路径def file_path(self, request, response=None, info=None, *, item=None):imgName=request.url.split('/')[-1]return imgNamedef item_completed(self, results, item, info):return item #返回给下一个即将被执行的管道类

3.8 scrapy中间件

中间件：下载中间件：位置：引擎和下载器之间作用：批量拦截到整个工程中所有的请求和响应拦截请求：UA伪装：process_request代理IP:process_exception :return request拦截响应：篡改响应数据，响应内容

#middlewares
# Define here the models for your spider middleware
#
# See documentation in:
# https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/spider-middleware.html

from scrapy import signals

# useful for handling different item types with a single interface
from itemadapter import is_item, ItemAdapter
import random

class MiddleproSpiderMiddleware:# Not all methods need to be defined. If a method is not defined,# scrapy acts as if the spider middleware does not modify the# passed objects.
@classmethoddef from_crawler(cls, crawler):# This method is used by Scrapy to create your spiders.s = cls()crawler.signals.connect(s.spider_opened, signal=signals.spider_opened)return s
def process_spider_input(self, response, spider):# Called for each response that goes through the spider# middleware and into the spider.
# Should return None or raise an exception.return None
def process_spider_output(self, response, result, spider):# Called with the results returned from the Spider, after# it has processed the response.
# Must return an iterable of Request, or item objects.for i in result:yield i
def process_spider_exception(self, response, exception, spider):# Called when a spider or process_spider_input() method# (from other spider middleware) raises an exception.
# Should return either None or an iterable of Request or item objects.pass
def process_start_requests(self, start_requests, spider):# Called with the start requests of the spider, and works# similarly to the process_spider_output() method, except# that it doesn’t have a response associated.
# Must return only requests (not items).for r in start_requests:yield r
def spider_opened(self, spider):spider.logger.info('Spider opened: %s' % spider.name)


class MiddleproDownloaderMiddleware:# Not all methods need to be defined. If a method is not defined,# scrapy acts as if the downloader middleware does not modify the# passed objects.
user_agent_list = [# Opera"Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/39.0.2171.95 Safari/537.36 OPR/26.0.1656.60","Opera/8.0 (Windows NT 5.1; U; en)","Mozilla/5.0 (Windows NT 5.1; U; en; rv:1.8.1) Gecko/20061208 Firefox/2.0.0 Opera 9.50","Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 6.0; Windows NT 5.1; en) Opera 9.50",# Firefox"Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64; rv:34.0) Gecko/20100101 Firefox/34.0","Mozilla/5.0 (X11; U; Linux x86_64; zh-CN; rv:1.9.2.10) Gecko/20100922 Ubuntu/10.10 (maverick) Firefox/3.6.10",# Safari"Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/534.57.2 (KHTML, like Gecko) Version/5.1.7 Safari/534.57.2",# chrome"Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/39.0.2171.71 Safari/537.36","Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/537.11 (KHTML, like Gecko) Chrome/23.0.1271.64 Safari/537.11","Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 6.1; en-US) AppleWebKit/534.16 (KHTML, like Gecko) Chrome/10.0.648.133 Safari/534.16",# 360"Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/30.0.1599.101 Safari/537.36","Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64; Trident/7.0; rv:11.0) like Gecko",# 淘宝浏览器"Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/536.11 (KHTML, like Gecko) Chrome/20.0.1132.11 TaoBrowser/2.0 Safari/536.11",# 猎豹浏览器"Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.1 (KHTML, like Gecko) Chrome/21.0.1180.71 Safari/537.1 LBBROWSER","Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 9.0; Windows NT 6.1; WOW64; Trident/5.0; SLCC2; .NET CLR 2.0.50727; .NET CLR 3.5.30729; .NET CLR 3.0.30729; Media Center PC 6.0; .NET4.0C; .NET4.0E; LBBROWSER)","Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 6.0; Windows NT 5.1; SV1; QQDownload 732; .NET4.0C; .NET4.0E; LBBROWSER)",# QQ浏览器"Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 9.0; Windows NT 6.1; WOW64; Trident/5.0; SLCC2; .NET CLR 2.0.50727; .NET CLR 3.5.30729; .NET CLR 3.0.30729; Media Center PC 6.0; .NET4.0C; .NET4.0E; QQBrowser/7.0.3698.400)","Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 6.0; Windows NT 5.1; SV1; QQDownload 732; .NET4.0C; .NET4.0E)",# sogou浏览器"Mozilla/5.0 (Windows NT 5.1) AppleWebKit/535.11 (KHTML, like Gecko) Chrome/17.0.963.84 Safari/535.11 SE 2.X MetaSr 1.0","Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0; Windows NT 5.1; Trident/4.0; SV1; QQDownload 732; .NET4.0C; .NET4.0E; SE 2.X MetaSr 1.0)",# maxthon浏览器"Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Maxthon/4.4.3.4000 Chrome/30.0.1599.101 Safari/537.36",# UC浏览器"Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/38.0.2125.122 UBrowser/4.0.3214.0 Safari/537.36",
# 各种移动端
# IPhone"Mozilla/5.0 (iPhone; U; CPU iPhone OS 4_3_3 like Mac OS X; en-us) AppleWebKit/533.17.9 (KHTML, like Gecko) Version/5.0.2 Mobile/8J2 Safari/6533.18.5",# IPod"Mozilla/5.0 (iPod; U; CPU iPhone OS 4_3_3 like Mac OS X; en-us) AppleWebKit/533.17.9 (KHTML, like Gecko) Version/5.0.2 Mobile/8J2 Safari/6533.18.5",# IPAD"Mozilla/5.0 (iPad; U; CPU OS 4_2_1 like Mac OS X; zh-cn) AppleWebKit/533.17.9 (KHTML, like Gecko) Version/5.0.2 Mobile/8C148 Safari/6533.18.5","Mozilla/5.0 (iPad; U; CPU OS 4_3_3 like Mac OS X; en-us) AppleWebKit/533.17.9 (KHTML, like Gecko) Version/5.0.2 Mobile/8J2 Safari/6533.18.5",# Android"Mozilla/5.0 (Linux; U; Android 2.2.1; zh-cn; HTC_Wildfire_A3333 Build/FRG83D) AppleWebKit/533.1 (KHTML, like Gecko) Version/4.0 Mobile Safari/533.1","Mozilla/5.0 (Linux; U; Android 2.3.7; en-us; Nexus One Build/FRF91) AppleWebKit/533.1 (KHTML, like Gecko) Version/4.0 Mobile Safari/533.1",# QQ浏览器 Android版本"MQQBrowser/26 Mozilla/5.0 (Linux; U; Android 2.3.7; zh-cn; MB200 Build/GRJ22; CyanogenMod-7) AppleWebKit/533.1 (KHTML, like Gecko) Version/4.0 Mobile Safari/533.1",# Android Opera Mobile"Opera/9.80 (Android 2.3.4; Linux; Opera Mobi/build-1107180945; U; en-GB) Presto/2.8.149 Version/11.10",# Android Pad Moto Xoom"Mozilla/5.0 (Linux; U; Android 3.0; en-us; Xoom Build/HRI39) AppleWebKit/534.13 (KHTML, like Gecko) Version/4.0 Safari/534.13",# BlackBerry"Mozilla/5.0 (BlackBerry; U; BlackBerry 9800; en) AppleWebKit/534.1+ (KHTML, like Gecko) Version/6.0.0.337 Mobile Safari/534.1+",# WebOS HP Touchpad"Mozilla/5.0 (hp-tablet; Linux; hpwOS/3.0.0; U; en-US) AppleWebKit/534.6 (KHTML, like Gecko) wOSBrowser/233.70 Safari/534.6 TouchPad/1.0",# Nokia N97"Mozilla/5.0 (SymbianOS/9.4; Series60/5.0 NokiaN97-1/20.0.019; Profile/MIDP-2.1 Configuration/CLDC-1.1) AppleWebKit/525 (KHTML, like Gecko) BrowserNG/7.1.18124",# Windows Phone Mango"Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 9.0; Windows Phone OS 7.5; Trident/5.0; IEMobile/9.0; HTC; Titan)",# UC浏览器"UCWEB7.0.2.37/28/999","NOKIA5700/ UCWEB7.0.2.37/28/999",# UCOpenwave"Openwave/ UCWEB7.0.2.37/28/999",# UC Opera"Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 6.0; ) Opera/UCWEB7.0.2.37/28/999"
"Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.1 (KHTML, like Gecko) Chrome/22.0.1207.1 Safari/537.1","Mozilla/5.0 (X11; CrOS i686 2268.111.0) AppleWebKit/536.11 (KHTML, like Gecko) Chrome/20.0.1132.57 Safari/536.11","Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/536.6 (KHTML, like Gecko) Chrome/20.0.1092.0 Safari/536.6","Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2) AppleWebKit/536.6 (KHTML, like Gecko) Chrome/20.0.1090.0 Safari/536.6","Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2; WOW64) AppleWebKit/537.1 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.77.34.5 Safari/537.1","Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/536.5 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1084.9 Safari/536.5","Mozilla/5.0 (Windows NT 6.0) AppleWebKit/536.5 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1084.36 Safari/536.5","Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/536.3 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1063.0 Safari/536.3","Mozilla/5.0 (Windows NT 5.1) AppleWebKit/536.3 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1063.0 Safari/536.3","Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_8_0) AppleWebKit/536.3 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1063.0 Safari/536.3","Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2) AppleWebKit/536.3 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1062.0 Safari/536.3","Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/536.3 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1062.0 Safari/536.3","Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2) AppleWebKit/536.3 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1061.1 Safari/536.3","Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/536.3 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1061.1 Safari/536.3","Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1) AppleWebKit/536.3 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1061.1 Safari/536.3","Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2) AppleWebKit/536.3 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1061.0 Safari/536.3","Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/535.24 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1055.1 Safari/535.24","Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2; WOW64) AppleWebKit/535.24 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1055.1 Safari/535.24"
]PROXY_http=['153.180.102.104:80','195.208.131.189:56055']PROXY_https=['120.83.49.90:9000','95.189.112.214:35508']
@classmethoddef from_crawler(cls, crawler):# This method is used by Scrapy to create your spiders.s = cls()crawler.signals.connect(s.spider_opened, signal=signals.spider_opened)return s#拦截请求def process_request(self, request, spider):# Called for each request that goes through the downloader# middleware.#UA伪装request.headers['User-Agent']='Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/104.0.0.0 Safari/537.36'
# Must either:# - return None: continue processing this request# - or return a Response object# - or return a Request object# - or raise IgnoreRequest: process_exception() methods of#   installed downloader middleware will be called#为了验证代理的操作是否生效request.meta['proxy']='http://112.28.231.248:36670'return None#拦截所有的响应def process_response(self, request, response, spider):# Called with the response returned from the downloader.
# Must either;# - return a Response object# - return a Request object# - or raise IgnoreRequestreturn response#拦截发生异常的请求def process_exception(self, request, exception, spider):# Called when a download handler or a process_request()# (from other downloader middleware) raises an exception.
# Must either:# - return None: continue processing this exception# - return a Response object: stops process_exception() chain# - return a Request object: stops process_exception() chainif request.url.split(':')[0]=='http':#代理request.meta['proxy']='http://'+random.choice(self.PROXY_http)else:request.meta['proxy'] = 'https://' + random.choice(self.PROXY_https)return request #将修正之后的请求对象进行重新的请求发送def spider_opened(self, spider):spider.logger.info('Spider opened: %s' % spider.name)

#spider
import scrapy


class MiddleSpider(scrapy.Spider):#爬取百度name = 'middle'# allowed_domains = ['www.xxx.com']start_urls = ['https://www.baidu.com/s?ie=UTF-8&wd=ip']
def parse(self, response):page_text=response.textwith open('./ip.html','w',encoding='utf-8') as fp:fp.write(page_text)

3.10 网易新闻

拦截响应：

需求：爬取网易新闻中的新闻数据（标题和内容）1.通过网易新闻的首页解析出五大板块对应的详情页的url(没有动态加载)2.每一个板块对应的新闻标题都是动态加载出来的3.通过解析出每一条新闻的详情页的url获取详情页的页面yuan'ma
网址：https://news.163.com/

#spider
import scrapy

from selenium import webdriver
from wangyiPro.items import WangyiproItem
class WangyinewsSpider(scrapy.Spider):name = 'wangyinews'# allowed_domains = ['www.xxx.com']start_urls = ['https://news.163.com/']models_url=[] #存储五个板块详情页的url#解析板块对应详情页的url#实例化一个浏览器对象def __init__(self):self.bro=webdriver.Chrome(executable_path='D:\Python_workplace\project\project_01\wangyiPro\chromedriver.exe')# self.bro=Chrome()def parse(self, response):li_list=response.xpath('//*[@id="index2016_wrap"]/div[2]/div[2]/div[2]/div[2]/div/ul/li')alist=[1,2,4,5]for index in alist:href=li_list[index].xpath('./a/@href')[0].extract()self.models_url.append(href)#依次对每一个板块对应的页面进行请求for url in self.models_url:#对每一个模块的url进行请求发送yield scrapy.Request(url,callback=self.parse_model)def parse_model(self,response):#解析每一个板块页面中对应新闻的标题和新闻详情页的urldiv_list=response.xpath('/html/body/div/div[3]/div[3]/div[1]/div[1]/div/ul/li/div/div')for div in div_list:title=div.xpath('./div/div[1]/h3/a/text()')[0].extract()new_detail_url=div.xpath('./div/div[1]/h3/a/@href')[0].extract()#对新闻的详情页的url发起请求item=WangyiproItem()item['title']=titleyield scrapy.Request(url=new_detail_url,callback=self.parse_detail,meta={'item':item})def parse_detail(self,response):#解析新闻内容content=response.xpath('//*[@id="content"]/div[2]//text()').extract()content=''.join(content)item=response.meta['item']item['content']=contentyield itemdef close(self,spider):self.bro.quit()

#Pipeline

class WangyiproPipeline:def process_item(self, item, spider):print(item)return item

#middlewares

from scrapy.http import HtmlResponse
import time

class WangyiproDownloaderMiddleware:# Not all methods need to be defined. If a method is not defined,# scrapy acts as if the downloader middleware does not modify the# passed objects.

def process_request(self, request, spider):# Called for each request that goes through the downloader# middleware.
# Must either:# - return None: continue processing this request# - or return a Response object# - or return a Request object# - or raise IgnoreRequest: process_exception() methods of#   installed downloader middleware will be calledreturn None#该方法拦截板块对应的响应对象进行篡改def process_response(self, request, response, spider):#挑选出指定的响应对象进行篡改#通过url指定request#通过request指定responsebro=spider.bro #获取了在爬虫类中定义的浏览器对象if request.url in spider.models_url:bro.get(request.url) #对板块的url进行请求time.sleep(2)page_text=bro.page_source #包含了动态加载的新闻数据#response #板块对应的响应对象#针对定位道德这些response进行纂改#实例化一个新的响应对象(符合需求：包含动态加载出的新闻数据)，替代原来旧的响应对象#如何获取加载后的动态新闻数据?#基于selenium便捷的动态加载数据new_response=HtmlResponse(url=request.url,body=page_text,encoding='utf-8',request=request)return new_responseelse:#response#其他请求对应的响应对象return response
def process_exception(self, request, exception, spider):# Called when a download handler or a process_request()# (from other downloader middleware) raises an exception.
# Must either:# - return None: continue processing this exception# - return a Response object: stops process_exception() chain# - return a Request object: stops process_exception() chainpass

#item
import scrapy


class WangyiproItem(scrapy.Item):# define the fields for your item here like:title = scrapy.Field()content=scrapy.Field()

3.11 CrawSpider的全站数据爬取

CrawSpider类：Spider的一个子类全站数据爬取的方式;基于Spider：手动请求基于CrawlSpiderCrawlSpider的使用：创建一个工程cd xxx创键爬虫文件（CrawlSpider）、scrapy genspider -t crawl spidername www.xxx.com链接提取器：作用：根据指定规则（allow=‘正则表达式’）进行指定链接的提取规则解析器：作用：将链接提取器提取到的链接进行指定规则(callback)的解析

网址：综合信息-厦门大学研究生院

#需求：爬取标题、日期以及详情页的内容分析：爬取的数据没有在同一张页面中。1.可以使用链接提取器提取所有的页码链接2.让链接ti

#spider
import scrapy
#链接提取器
from scrapy.linkextractors import LinkExtractor
from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule
from sunPro.items import SunproItem,DatailItem,qqItem
#需求：爬取标题、日期以及详情页的内容
class SunSpider(CrawlSpider):name = 'sun'# allowed_domains = ['www.xxx.com']start_urls = ['https://gs.xmu.edu.cn/zhxx.htm']#链接提取器：根据指定规则（allow='正则表达式'）进行指定链接的提取link=LinkExtractor(allow=r'zhxx/\d+\.htm')link_detail=LinkExtractor(allow=r'https://gs.xmu.edu.cn/info/\d+/\d+\.htm')
link_detail_qq=LinkExtractor(allow=r'https://mp.weixin.qq.com/s/.*?')rules = (#规则解析器:将链接提取器提取到的链接进行指定规则（callback）的解析操作Rule(link, callback='parse_item', follow=True),#follow=True:可以将链接提器 继续作用到 链接提取器提取到的链接 所对应的页面中Rule(link_detail,callback='parse_detail'),Rule(link_detail_qq,callback='parse_detail_qq'))#如下解析方法中是不可以实现请求传参！#无法将解析方法解析的数据存储到同一个item中，可以依次存储到两个item中#解析标题和日期def parse_item(self, response):# item = {}# #item['domain_id'] = response.xpath('//input[@id="sid"]/@value').get()# #item['name'] = response.xpath('//div[@id="name"]').get()# #item['description'] = response.xpath('//div[@id="description"]').get()# return item#注意:xpath表达式中不可以出现tbody标签div_list=response.xpath('/html/body/div/div[3]/div/div/div[2]/div/div[2]/div[@class="row list-item"]')for div in div_list:title=div.xpath('./div[1]/a/text()')[0].extract()date=div.xpath('./div[2]/text()')[0].extract()# print(title,date)item=SunproItem()item['title']=titleitem['date']=dateyield item#解析文件内容def parse_detail(self,response):print(response)detail_title=response.xpath('//div/div[3]/div/div/div/form/div/div[1]/text()')[0].extract()content=response.xpath('//*[@id="vsb_content"]/div//text()').extract()content=''.join(content)# print(detail_title,content)item=DatailItem()item['detail_title']=detail_titleitem['content']=contentyield itemdef parse_detail_qq(self,response):if response.status==200:detail_qq_title=response.xpath('//*[@id="activity-name"]/text()')[0].extract()qq_content=response.xpath('//*[@id="js_content"]/section/section//text()').extract()qq_content=''.join(qq_content)# print(detail_qq_title,qq_content)item=qqItem()item['detail_qq_title']=detail_qq_titleitem['qq_content']=qq_contentyield item

#items
import scrapy


class SunproItem(scrapy.Item):# define the fields for your item here like:# name = scrapy.Field()title=scrapy.Field()date=scrapy.Field()

class DatailItem(scrapy.Item):detail_title = scrapy.Field()content = scrapy.Field()
class qqItem(scrapy.Item):detail_qq_title = scrapy.Field()qq_content = scrapy.Field()

#pipelines
class SunproPipeline:def process_item(self, item, spider):#如何判定item的类型if item.__class__.__name__=='SunproItem':print(item['title'],item['date'])elif item.__class__.__name__=='DatailItem':print(item['detail_title'],item['content'])else:print(item['detail_qq_title'],item['qq_content'])return item

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