用 Python 爬虫框架 Scrapy 爬取心目中的女神

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本博文将带领你从入门到精通爬虫框架 Scrapy，最终具备爬取任何网页的数据的能力。
本文以校花网为例进行爬取，校花网：http://www.xiaohuar.com 让你体验爬取校花的成就感。

Scrapy，Python开发的一个快速,高层次的屏幕抓取和web抓取框架，用于抓取web站点并从页面中提取结构化的数据。Scrapy用途广泛，可以用于数据挖掘、监测和自动化测试。

Scrapy吸引人的地方在于它是一个框架，任何人都可以根据需求方便的修改。它也提供了多种类型爬虫的基类，如BaseSpider、sitemap爬虫等，最新版本又提供了web2.0爬虫的支持。

Scratch，是抓取的意思，这个Python的爬虫框架叫Scrapy，大概也是这个意思吧，就叫它：小刮刮吧。

Scrapy 使用了 Twisted异步网络库来处理网络通讯。整体架构大致如下：

Scrapy主要包括了以下组件：

引擎(Scrapy)
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(Scheduler)
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. 可以想像成一个URL（抓取网页的网址或者说是链接）的优先队列, 由它来决定下一个要抓取的网址是什么, 同时去除重复的网址
下载器(Downloader)
用于下载网页内容, 并将网页内容返回给蜘蛛(Scrapy下载器是建立在twisted这个高效的异步模型上的)
爬虫(Spiders)
爬虫是主要干活的, 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出链接,让Scrapy继续抓取下一个页面
项目管道(Pipeline)
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。
下载器中间件(Downloader Middlewares)
位于Scrapy引擎和下载器之间的框架，主要是处理Scrapy引擎与下载器之间的请求及响应。
爬虫中间件(Spider Middlewares)
介于Scrapy引擎和爬虫之间的框架，主要工作是处理蜘蛛的响应输入和请求输出。
调度中间件(Scheduler Middewares)
介于Scrapy引擎和调度之间的中间件，从Scrapy引擎发送到调度的请求和响应。

Scrapy运行流程大概如下：

引擎从调度器中取出一个链接(URL)用于接下来的抓取
引擎把URL封装成一个请求(Request)传给下载器
下载器把资源下载下来，并封装成应答包(Response)
爬虫解析Response
解析出实体（Item）,则交给实体管道进行进一步的处理
解析出的是链接（URL）,则把URL交给调度器等待抓取

一、安装

　　因为python3并不能完全支持Scrapy，因此为了完美运行Scrapy，我们使用python2.7来编写和运行Scrapy。

pip install Scrapy

注：windows平台需要依赖 pywin32，请根据自己系统32/64位选择下载安装，https://sourceforge.net/projects/pywin32/
其它可能依赖的安装包：lxml-3.6.4-cp27-cp27m-win_amd64.whl，VCForPython27.msi百度下载即可

二、基本使用

1. 创建项目

运行命令：scrapy startproject p1（your_project_name）

2. 自动创建目录的结果：

文件说明：

scrapy.cfg ：项目的配置信息，主要为Scrapy命令行工具提供一个基础的配置信息。
真正爬虫相关的配置信息在settings.py文件中。
items.py ：设置数据存储模板，用于结构化数据，如：Django的Model
pipelines ：数据处理行为，如：一般结构化的数据持久化
settings.py ：配置文件，如：递归的层数、并发数，延迟下载等
spiders ：爬虫目录，如：创建文件，编写爬虫规则

注意：一般创建爬虫文件时，以网站域名命名

3. 编写爬虫

在spiders目录中新建 xiaohuar_spider.py 文件

示例代码：

#!/usr/bin/python3
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Author      :
# @File        : test.py
# @Software    : PyCharm
# @description : XXXimport scrapyclass XiaoHuarSpider(scrapy.spiders.Spider):name = "xiaohuar"allowed_domains = ["xiaohuar.com"]start_urls = ["http://www.xiaohuar.com/hua/",]    def parse(self, response):# print(response, type(response))# from scrapy.http.response.html import HtmlResponse# print(response.body_as_unicode())current_url = response.url  # 爬取时请求的urlbody = response.body  # 返回的htmlunicode_body = response.body_as_unicode()  # 返回的html unicode编码print(current_url)print(body)print(unicode_body)def test_1():from scrapy import cmdlinecmdline.execute('scrapy crawl xiaohuar'.split())def test_2():from scrapy.crawler import CrawlerProcessfrom scrapy.utils.project import get_project_settingsprocess = CrawlerProcess(get_project_settings())process.crawl('xiaohuar')process.start()if __name__ == '__main__':test_1()# test_2()pass

备注：

1.爬虫文件需要定义一个类，并继承 scrapy.spiders.Spider
2.必须定义 name，即爬虫名，如果没有 name，会报错。因为源码中是这样定义的：

3.编写函数parse，这里需要注意的是，该函数名不能改变，因为Scrapy源码中默认callback函数的函数名就是parse；
4.定义需要爬取的url，放在列表中，因为可以爬取多个url，Scrapy源码是一个For循环，从上到下爬取这些url，使用生成器迭代将url发送给下载器下载url的html。源码截图：

4、运行

进入p1目录，运行命令：scrapy crawl xiaohau --nolog
格式：scrapy crawl+爬虫名 --nolog 即不显示日志

5.scrapy查询语法：

　　当我们爬取大量的网页，如果自己写正则匹配，会很麻烦，也很浪费时间，令人欣慰的是，scrapy内部支持更简单的查询语法，帮助我们去html中查询我们需要的标签和标签内容以及标签属性。下面逐一进行介绍：

查询子子孙孙中的某个标签(以div标签为例)：//div
查询儿子中的某个标签(以div标签为例)：/div
查询标签中带有某个class属性的标签：//div[@class='c1']即子子孙孙中标签是div且class=‘c1’的标签
查询标签中带有某个class=‘c1’并且自定义属性name=‘alex’的标签：//div[@class='c1'][@name='alex']
查询某个标签的文本内容：//div/span/text() 即查询子子孙孙中div下面的span标签中的文本内容
查询某个属性的值（例如查询a标签的href属性）：//a/@href

示例代码：

#!/usr/bin/python3
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Author      :
# @File        : test.py
# @Software    : PyCharm
# @description : XXXimport scrapy
import os
import requests
from lxml import etreeclass XiaoHuarSpider(scrapy.spiders.Spider):name = "xiaohuar"allowed_domains = ["xiaohuar.com"]start_urls = ["http://www.xiaohuar.com/hua/",]dont_proxy = True# 自定义配置。自定义配置会覆盖项目级别(即setting.py)配置custom_settings = {'DEFAULT_REQUEST_HEADERS': {'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8','Accept-Encoding': 'gzip, deflate','Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.9,en;q=0.8','Connection': 'keep-alive','Host': 'www.xiaohuar.com','User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) ''AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/70.0.3538.67 Safari/537.36'},# 'ITEM_PIPELINES': {#     'maoyan.pipelines.pipelines.MainPipelineKafka': 300,#     # 'maoyan.pipelines.pipelines.MainPipelineSQLServer': 300,# },# 'DOWNLOADER_MIDDLEWARES': {#     # 'maoyan.middlewares.useragent.RandomUserAgentMiddleware': 90,#     # 'scrapy.downloadermiddlewares.retry.RetryMiddleware': 100,#     # 'maoyan.middlewares.middlewares.ZhiMaIPMiddleware': 125,#     'maoyan.middlewares.proxy_middlewares.ProxyMiddleware': 125,# },# 'CONCURRENT_REQUESTS': 100,# 'DOWNLOAD_DELAY': 0.5,# 'RETRY_ENABLED': False,# 'RETRY_TIMES': 1,# 'RETRY_HTTP_CODES': [500, 503, 504, 400, 403, 404, 408],# 'REDIRECT_ENABLED': False,  # 关掉重定向,不会重定向到新的地址# 'HTTPERROR_ALLOWED_CODES': [301, 302, 403],  # 返回301, 302时,按正常返回对待,可以正常写入cookie}def parse(self, response):current_url = response.urlprint(current_url)# 创建查询的 xpath 对象 (也可以使用 scrapy 中 response 中 xpath)# selector = etree.HTML(response.text)div_xpath = '//div[@class="item_t"]'items = response.xpath(div_xpath)for item in items:# 图片 地址# /d/file/20190117/07a7e6bc4639ded4972d0dc00bfc331b.jpgimg_src = item.xpath('.//img/@src').extract_first()img_url = 'http://www.xiaohuar.com{0}'.format(img_src) if 'https://' not in img_src else img_src# 校花 名字mm_name = item.xpath('.//span[@class="price"]/text()').extract_first()# 校花 学校mm_school = item.xpath('.//a[@class="img_album_btn"]/text()').extract_first()if not os.path.exists('./img/'):os.mkdir('./img')file_name = "%s_%s.jpg" % (mm_school, mm_name)file_path = os.path.join("./img", file_name)r = requests.get(img_url)if r.status_code == 200:with open(file_path, 'wb') as f:f.write(r.content)else:print('status code : {0}'.format(r.status_code))next_page_xpath = '//div[@class="page_num"]//a[contains(text(), "下一页")]/@href'next_page_url = response.xpath(next_page_xpath).extract_first()if next_page_url:r_headers = {'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8','Accept-Encoding': 'gzip, deflate','Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.9,en;q=0.8','Connection': 'keep-alive','Host': 'www.xiaohuar.com','User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) ''AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/70.0.3538.67 Safari/537.36'}yield scrapy.Request(next_page_url, headers=r_headers, callback=self.parse)def test_1():from scrapy import cmdlinecmdline.execute('scrapy crawl xiaohuar'.split())def test_2():from scrapy.crawler import CrawlerProcessfrom scrapy.utils.project import get_project_settingsprocess = CrawlerProcess(get_project_settings())process.crawl('xiaohuar')process.start()if __name__ == '__main__':test_1()# test_2()pass

运行结果截图：

5.递归爬取网页

　　上述代码仅仅实现了一个url的爬取，如果该url的爬取的内容中包含了其他url，而我们也想对其进行爬取，那么如何实现递归爬取网页呢？

示例代码：

# 获取所有的url，继续访问，并在其中寻找相同的urlall_urls = response.xpath('//a/@href').extract()for url in all_urls:if url.startswith('http://www.xiaohuar.com/list-1-'):yield Request(url, callback=self.parse)

即通过yield生成器向每一个url发送request请求，并执行返回函数parse，从而递归获取校花图片和校花姓名学校等信息。

注：可以修改settings.py 中的配置文件，以此来指定“递归”的层数，如： DEPTH_LIMIT = 1

6.scrapy查询语法中的正则：

可以使用正则表达式匹配，也可以使用 xpath、css 选择器。上面程序使用的 xpath 表达式来匹配需要的信息。

更多 xpath 使用可以参看：http://www.runoob.com/xpath/xpath-tutorial.html

xpath 高级用法

示例代码：

# !/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
# 选择器规则
import scrapy
import hashlib
from tutorial.items import JinLuoSiItem
from scrapy.http import Request
from scrapy.selector import HtmlXPathSelectorclass JinLuoSiSpider(scrapy.spiders.Spider):count = 0url_set = set()name = "jluosi"domain = 'http://www.jluosi.com'allowed_domains = ["jluosi.com"]start_urls = ["http://www.jluosi.com:80/ec/goodsDetail.action?jls=QjRDNEIzMzAzOEZFNEE3NQ==",]def parse(self, response):md5_obj = hashlib.md5()md5_obj.update(response.url)md5_url = md5_obj.hexdigest()if md5_url in JinLuoSiSpider.url_set:passelse:JinLuoSiSpider.url_set.add(md5_url)hxs = HtmlXPathSelector(response)if response.url.startswith('http://www.jluosi.com:80/ec/goodsDetail.action'):item = JinLuoSiItem()item['company'] = hxs.select('//div[@class="ShopAddress"]/ul/li[1]/text()').extract()item['link'] = hxs.select('//div[@class="ShopAddress"]/ul/li[2]/text()').extract()item['qq'] = hxs.select('//div[@class="ShopAddress"]//a/@href').re('.*uin=(?P<qq>\d*)&')item['address'] = hxs.select('//div[@class="ShopAddress"]/ul/li[4]/text()').extract()item['title'] = hxs.select('//h1[@class="goodsDetail_goodsName"]/text()').extract()item['unit'] = hxs.select('//table[@class="R_WebDetail_content_tab"]//tr[1]//td[3]/text()').extract()product_list = []product_tr = hxs.select('//table[@class="R_WebDetail_content_tab"]//tr')for i in range(2, len(product_tr)):temp = {'standard':hxs.select('//table[@class="R_WebDetail_content_tab"]//tr[%d]//td[2]/text()' % i).extract()[0].strip(),'price':hxs.select('//table[@class="R_WebDetail_content_tab"]//tr[%d]//td[3]/text()' % i).extract()[0].strip(),}product_list.append(temp)item['product_list'] = product_listyield itemcurrent_page_urls = hxs.select('//a/@href').extract()for i in range(len(current_page_urls)):url = current_page_urls[i]if url.startswith('http://www.jluosi.com'):url_ab = urlyield Request(url_ab, callback=self.parse)

def parse(self, response): #获取响应cookiesfrom scrapy.http.cookies import CookieJarcookieJar = CookieJar()cookieJar.extract_cookies(response, response.request)print(cookieJar._cookies)

更多选择器规则：http://scrapy-chs.readthedocs.io/zh_CN/latest/topics/selectors.html

7、格式化处理

　　上述实例只是简单的图片处理，所以在parse方法中直接处理。如果对于想要获取更多的数据（获取页面的价格、商品名称、QQ等），则可以利用Scrapy的items将数据格式化，然后统一交由pipelines来处理。即不同功能用不同文件实现。

items：即用户需要爬取哪些数据，是用来格式化数据，并告诉pipelines哪些数据需要保存。

示例 items.py文件：

# -*- coding: utf-8 -*-# Define here the models for your scraped items
#
# See documentation in:
# http://doc.scrapy.org/en/latest/topics/items.htmlimport scrapyclass JieYiCaiItem(scrapy.Item):company = scrapy.Field()title = scrapy.Field()qq = scrapy.Field()info = scrapy.Field()more = scrapy.Field()

即：需要爬取所有 url 中的公司名，title，qq，基本信息info，更多信息more。

上述定义模板，以后对于从请求的源码中获取的数据同样按照此结构来获取，所以在spider中需要有一下操作：

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
# spider
import scrapy
import hashlib
from beauty.items import JieYiCaiItem
from scrapy.http import Request
from scrapy.selector import HtmlXPathSelector
from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule
from scrapy.linkextractors import LinkExtractorclass JieYiCaiSpider(scrapy.spiders.Spider):count = 0url_set = set()name = "jieyicai"domain = 'http://www.jieyicai.com'allowed_domains = ["jieyicai.com"]start_urls = ["http://www.jieyicai.com",]rules = [#下面是符合规则的网址,但是不抓取内容,只是提取该页的链接(这里网址是虚构的,实际使用时请替换)#Rule(SgmlLinkExtractor(allow=(r'http://test_url/test?page_index=\d+'))),#下面是符合规则的网址,提取内容,(这里网址是虚构的,实际使用时请替换)#Rule(LinkExtractor(allow=(r'http://www.jieyicai.com/Product/Detail.aspx?pid=\d+')), callback="parse"),]def parse(self, response):md5_obj = hashlib.md5()md5_obj.update(response.url)md5_url = md5_obj.hexdigest()if md5_url in JieYiCaiSpider.url_set:passelse:JieYiCaiSpider.url_set.add(md5_url)hxs = HtmlXPathSelector(response)if response.url.startswith('http://www.jieyicai.com/Product/Detail.aspx'):item = JieYiCaiItem()item['company'] = hxs.select('//span[@class="username g-fs-14"]/text()').extract()item['qq'] = hxs.select('//span[@class="g-left bor1qq"]/a/@href').re('.*uin=(?P<qq>\d*)&')item['info'] = hxs.select('//div[@class="padd20 bor1 comard"]/text()').extract()item['more'] = hxs.select('//li[@class="style4"]/a/@href').extract()item['title'] = hxs.select('//div[@class="g-left prodetail-text"]/h2/text()').extract()yield itemcurrent_page_urls = hxs.select('//a/@href').extract()for i in range(len(current_page_urls)):url = current_page_urls[i]if url.startswith('/'):url_ab = JieYiCaiSpider.domain + urlyield Request(url_ab, callback=self.parse)

上述代码中：对url进行md5加密的目的是避免url过长，也方便保存在缓存或数据库中。

此处代码的关键在于：

将获取的数据封装在了Item对象中
yield Item对象（一旦parse中执行yield Item对象，则自动将该对象交个pipelines的类来处理）

# -*- coding: utf-8 -*-
# pipelines
# Define your item pipelines here
#
# Don't forget to add your pipeline to the ITEM_PIPELINES setting
# See: http://doc.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.htmlimport json
from twisted.enterprise import adbapi
import MySQLdb.cursors
import remobile_re = re.compile(r'(13[0-9]|15[012356789]|17[678]|18[0-9]|14[57])[0-9]{8}')
phone_re = re.compile(r'(\d+-\d+|\d+)')class JsonPipeline(object):def __init__(self):self.file = open('/Users/wupeiqi/PycharmProjects/beauty/beauty/jieyicai.json', 'wb')def process_item(self, item, spider):line = "%s  %s\n" % (item['company'][0].encode('utf-8'), item['title'][0].encode('utf-8'))self.file.write(line)return itemclass DBPipeline(object):def __init__(self):self.db_pool = adbapi.ConnectionPool('MySQLdb',db='DbCenter',user='root',passwd='123',cursorclass=MySQLdb.cursors.DictCursor,use_unicode=True)def process_item(self, item, spider):query = self.db_pool.runInteraction(self._conditional_insert, item)query.addErrback(self.handle_error)return itemdef _conditional_insert(self, tx, item):tx.execute("select nid from company where company = %s", (item['company'][0], ))result = tx.fetchone()if result:passelse:phone_obj = phone_re.search(item['info'][0].strip())phone = phone_obj.group() if phone_obj else ' 'mobile_obj = mobile_re.search(item['info'][1].strip())mobile = mobile_obj.group() if mobile_obj else ' 'values = (item['company'][0],item['qq'][0],phone,mobile,item['info'][2].strip(),item['more'][0])tx.execute("insert into company(company,qq,phone,mobile,address,more) values(%s,%s,%s,%s,%s,%s)", values)def handle_error(self, e):print 'error',e

上述代码中多个类的目的是，可以同时保存在文件和数据库中，保存的优先级可以在配置文件settings中定义。

ITEM_PIPELINES = {'beauty.pipelines.DBPipeline': 300,'beauty.pipelines.JsonPipeline': 100,
}
# 每行后面的整型值，确定了他们运行的顺序，item按数字从低到高的顺序，通过pipeline，通常将这些数字定义在0-1000范围内。