scrapy介绍

Scrapy 是一套基于Twisted、纯python实现的异步爬虫框架，用户只需要定制开发几个模块就可以轻松的实现一个爬虫，用来抓取网页内容以及各种图片，相当的方便～

整体架构和组成

Scrapy Engine(引擎)

引擎负责控制数据流在系统所有组件中的流动，并在相应动作发生时触发事件，是框架的核心。

Scheduler(调度器)

调度器从引擎接受request并将他们入队，在引擎再次请求时将请求提供给引擎。

Downloader(下载器)

下载器负责获取页面数据并提供给引擎，而后提供给spider。

Spider(爬虫)

Spider是Scrapy用户编写用于分析response并提取item(即获取到item)或额外跟进的URL的类，定义了爬取的逻辑和网页内容的解析规则。 每个spider负责处理一个特定(或一些)网站。

Item Pipeline(管道)

Item Pipeline负责处理被spider提取出来的item。典型的处理有清洗，验证及持久化(例如存取到数据库中)

Downloader Middlewares(下载中间件)

下载器中间件是在引擎及下载器之间的特定钩子(specific hook)，处理Downloader传递给引擎的response(也包括引擎传递给下载器的Request)。 其提供了一个简便的机制，通过插入自定义代码来扩展Scrapy功能。

Spider Middlewares(Spider中间件)

Spider中间件是在引擎及Spider之间的特定钩子(specific hook)，处理spider的输入(response)和输出(items及requests)。 其提供了一个简便的机制，通过插入自定义代码来扩展Scrapy功能。

安装

pip install scrapy

爬虫项目

准备工作

创建项目

scrapy startproject xingmingdq

新建爬虫

scrapy genspider xingming resgain.net/xmdq.html

这个时候，目录下会创建xingmingdq文件夹，文件夹下就是xingmingdq scrapy项目，spiders下有xingming爬虫文件。

建立item

items.py中添加以下代码：

class Xingming_Item(scrapy.Item):

name = scrapy.Field()

xingshi = scrapy.Field()

xingshi_zh = scrapy.Field()

爬取名字

爬虫文件spiders/xingming.py书写网页解析规则。

# -*- coding: utf-8 -*-

import scrapy

from xingmingdq.items import Xingming_Item

class XingmingSpider(scrapy.Spider):

name = 'xingming'

# allowed_domains = ['www.resgain.net/xmdq.html']

start_urls = ['http://www.resgain.net/xmdq.html']

def parse(self, response):

content = response.xpath('//div[@class="col-xs-12"]/a/@href').extract()

for i in content:

page = 0

href = 'http:' + i

base = href.split('/name')[0] + '/name_list_'

while page < 10:

url = base + str(page) + '.html'

page += 1

yield scrapy.Request(url, callback=self.parse_in_html)

# 解析每一页

def parse_in_html(self, response):

person_info = response.xpath('//div[@class="col-xs-12"]/div[@class="btn btn-default btn-lg namelist"]/div[@style="margin-top: 20px;"]')

xingshi_zh = response.xpath('//div[@class="navbar-header"]/a/div[@style="text-align: center;"]/text()').extract()[0].split('姓之家')[0]

xingshi = response.url.split('/')[2].split('.')[0]

for every_one in person_info:

name = every_one.xpath('./text()').extract()[0]

the_item = Xingming_Item()

the_item['name'] = name

the_item['xingshi'] = xingshi

the_item['xingshi_zh'] = xingshi_zh

yield the_item

处理流程

pipelines.py中，编写结果写入文件的处理。

class XingmingdqPipeline(object):

def __init__(self):

self.fp = open('xingming.csv', 'w', encoding='utf-8')

def process_item(self, item, spider):

self.fp.write('%s,%s,%s\n' % (item['name'], item['xingshi_zh'], item['xingshi']))

return item

def close_spider(self, spider):

self.fp.close()

设置参数

要想执行pipelines，需要在settings.py中进行配置，搜索USER_AGENT和ITEM_PIPELINES进行修改。

# 修改USER_AGENT

USER_AGENT = 'Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0; Windows NT 5.1; 360SE)'

# 配置ITEM_PIPELINES

ITEM_PIPELINES = {

'xingmingdq.pipelines.XingmingdqPipeline': 300,

}

执行爬虫

命令执行

scrapy crawl xingming

脚本执行

写入python文件，创建run.py，编辑下面代码，pycharm中运行。

import os

os.system("scrapy crawl xingming")

结果文件

词云分析

导入爬取的姓名数据，分析出图：

哈哈哈，最多的竟然是婷婷

找找有你的名字没有吧。