转载出处：https://blog.csdn.net/c406495762/article/details/72858983
官方：https://scrapy-chs.readthedocs.io/zh_CN/0.24/intro/tutorial.html
运行平台： Windows

Python版本： Python3.x

IDE： Sublime text3

1 前言

如果有人问我，你最喜欢的动漫是什么？我会毫不犹豫地告诉他：《火影忍者》。因为，这是唯一的一部贯穿我小学、初中、高中、大学、研究生生活的动漫。小学五年级的时候，家里的电视安装了机顶盒，那时候的动漫频道还不是清一色的《天线宝宝》、《熊出没》这样的国产动漫。大部分都是日本动漫，《火影忍者》、《海贼王》、《浪客剑心》这样的热血动漫充斥着整个动漫频道。就从那时开始，我走上了追《火影忍者》的道路。虽然，这是一个暴露年龄的事情，可是我还是想说，我也算是一个资深的火影迷了。鸣人的火之意志、鸣人和佐助的羁绊的故事，看得我热血沸腾。初中的时候，我还曾傻傻地学习忍术的结印手势，以为只要学会了结印手势就能放出忍术，现在想想，真的是无忧无虑的童年啊！可能，有朋友会问，《火影忍者》不是已经完结了吗？《火影忍者》是完结了，但是鸣人儿子的故事才刚刚开始，《博人传之火影忍者新时代》正在热播中。因此，我又开始追动漫了，虽然现在不会像儿时那样激动到上蹿下跳，但是我依然喜欢看，现在感觉，继续看火影，更多的是一种情怀吧！

今天的闲话有点多，就此打住，回归正题。为了了解动漫的进展，看相应的漫画是个不错的选择。而KuKu动漫又是免费的试看平台，满足我的需求。奉上URL：http://comic.kukudm.com/

可以看到，这个网站的第一个推荐动漫就是《火影忍者》。这个网站不提供下载功能，但是又很想收藏怎么办？那就用分布式爬虫Scrapy搞下来吧！当然，在此之前，不得不说的一句话就是：请勿将程序用于任何商业用途，仅供交流学习。尊重著作权，请购买正版漫画。

2 Scrapy框架之初窥门径

2.1 Scrapy简介

Scrapy Engine(Scrapy核心) 负责数据流在各个组件之间的流。Spiders(爬虫)发出Requests请求，经由Scrapy Engine(Scrapy核心) 交给Scheduler(调度器)，Downloader(下载器)Scheduler(调度器) 获得Requests请求，然后根据Requests请求，从网络下载数据。Downloader(下载器)的Responses响应再传递给Spiders进行分析。根据需求提取出Items，交给Item Pipeline进行下载。Spiders和Item Pipeline是需要用户根据响应的需求进行编写的。除此之外，还有两个中间件，Downloaders Mddlewares和Spider Middlewares，这两个中间件为用户提供方面，通过插入自定义代码扩展Scrapy的功能，例如去重等。因为中间件属于高级应用，本次教程不涉及，因此不做过多讲解。

2.2 Scrapy安装

关于Scrapy的安装，可以查看我之前的笔记：http://blog.csdn.net/c406495762/article/details/60156205

2.3 Scrapy基础

安装好Scrapy之后，我们就可以开启我们的Scrapy之旅了。官方的详细中文教程，请参见：http://scrapy-chs.readthedocs.io/zh_CN/0.24/intro/tutorial.html 。我这里只讲本次实战用到的知识。

简单流程如下：

• 创建一个Scrapy项目；
• 定义提取的Item；
• 编写爬取网站的 spider 并提取 Item；
• 编写 Item Pipeline 来存储提取到的Item(即数据)。

2.3.1 创建项目

在开始爬取之前，我们必须创建一个新的Scrapy项目。 进入打算存储代码的目录中，运行下列命令：

scrapy startproject cartoon

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scrapy startproject是固定命令，后面的cartoon是自己想起的工程名字。这里，我起名为cartoon(漫画)。

该命令将会创建包含下列内容的cartoon目录：

cartoon/scrapy.cfgcartoon/__init__.pyitems.pymiddlewares.pypipelines.pysettings.pyspiders/__init__.py...

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这些文件分别是：

• scrapy.cfg: 项目的配置文件；
• cartoon/: 该项目的python模块。之后将在此加入Spider代码；
• cartoon/items.py: 项目中的item文件；
• cartoon/middlewares .py：项目中的中间件；
• cartoon/pipelines.py: 项目中的pipelines文件；
• cartoon/settings.py: 项目的设置文件；
• cartoon/spiders/: 放置spider代码的目录。

2.3.2 Shell分析

在编写程序之前，我们可以使用Scrapy内置的Scrapy shell，分析下目标网页，为后编写梳理思路。先分析下《火影忍者》主界面：

scrapy shell "http://comic.kukudm.com/comiclist/3/"

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在Scrapy shell中，我们可以通过如下指令打印网页的body信息：

response.body

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通过返回的内容，我们可以寻找自己想要的链接，但是这种方法，显然有些麻烦，因为内容太多，不好找。这里，我们还是使用审查元素的方式进行分析：

可以看到，每个章节的链接和名字都存放在了dd标签下的a标签中。在shell中输入如下指令提取链接：

response.xpath('//dd/a[1]')

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xpath之前讲过了，如果忘记了，可翻阅我之前整理的笔记。从输出结果可以看到，每个链接都已经提取出来了，但是没有显示a标签里面的内容。

想要显示全，就需要extract()方法，转换成字符串输出，指令如下：

response.xpath('//dd/a[1]').extract()

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从运行结果可以看出，这样就显示完全了。现在开始思考一个问题，如果我想保存每个章节的图片，需要哪些东西？链接必不可少，当然还有每个章节的名字，我们要以文件夹的形式存储每个章节，文件夹的命名就是章节的名字，这样更规整。

我们使用text()获取每个章节的名字，指令如下：

response.xpath('//dd/a[1]/text()').extract()

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瞧，每个章节的名字被我们轻松的提取出来了，记住这个指令，在编写程序的时候，需要用到。

获取完章节名字，接下来就是获取链接了，使用指令如下：

response.xpath('//dd/a[1]/@href').extract()

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Scrapy还是蛮好用的嘛~省去了使用Beautifulsoup这些工具的使用。当然，它的强大不仅仅于此，让我们慢慢道来。

《火影忍者》首页分析完了。接下来，我们分析每个章节里的内容，看看如何获取每个图片的链接。还是使用审查元素的方式，我们可以看到，这个网页提供的信息如下。再思考一个问题，从这个网页我们要获取哪些信息？第一个当然还是图片的链接，第二个呢？将一个章节里的每个图片保存下来，我们如何命名图片？用默认名字下载下来的图片，顺序也就乱了。仔细一点的话，不难发现，第一页的链接为：http://comic.kukudm.com/comiclist/3/3/1.htm，第二页的链接为：http://comic.kukudm.com/comiclist/3/3/2.htm，第三页的链接为：http://comic.kukudm.com/comiclist/3/3/3.htm 依此类推，所以我们可以根据这个规律进行翻页，而为了翻页，首先需要获取的就是每个章节的图片数，也就是页数，随后，我们根据每页的地址就可以为每个图片命名：第1页、第2页、第3页…，这样命名就可以了。不会出现乱序，并且很工整，方便我们阅读。由于有的章节图片的链接不是规律的，所以只能先获取页面地址，再获取图片地址，这样递进爬取。

使用ctrl+c退出之前的shell，分析章节页面，以第一章为例，使用指令如下：

scrapy shell "http://comic.kukudm.com/comiclist/3/1.htm"

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套路已经想好，那就开始测试吧。通过审查元素可以知道，页数存放在valign属性i为top的td标签中。获取的内容由于有好多信息，我们再使用re()方法，通过正则表达式获取页数。获取页数代码如下：

response.xpath('//td[@valign="top"]/text()').re('共(\d+)页')[0]

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可以看到，通过几次测试就把页数提取出来了。最终的这个指令页要记住，编写程序需要用到。

图片页获取完了，下面该获取图片的链接了，通过审查元素我们会发现，图片链接保存再img标签下的src属性中，理想状态，使用如下指令就可以获取图片链接：

response.xpath('//img[@id="comipic"]/@src').extract()

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但是你会发现，返回为空。这是为什么？通过response.body打印信息不难发现，这个链接是使用JS动态加载进去的。直接获取是不行的，网页分为静态页面和动态页面，对于静态页面好说，对于动态页面就复杂一些了。可以使用PhantomJS、发送JS请求、使用Selenium、运行JS脚本等方式获取动态加载的内容。(该网站动态加载方式简单，不涉及这些，后续教程会讲解其他动态加载方法)

该网站是使用如下指令加载图片的：

document.write("<img src='"+server+"comic/kuku2comic/Naruto/01/01_01.JPG'><span style='display:none'><img src='"+server+"comic/kuku2comic/Naruto/01/01_02.JPG'></span>");

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JS脚本放在网页里，没有使用外部JS脚本，这就更好办了，直接获取脚本信息，不就能获取图片链接了？使用指令如下：

response.xpath('//script/text()').extract()

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通过运行结果可以看出，我们已经获取到了图片链接，server的值是通过运行JS外部脚本获得的，但是这里，我们仔细观察server的值为http://n.1whour.com/，其他页面也是一样，因此也就简化了流程。同样，记住这个指令，编写程序的时候会用到。

就这样这个思路已经梳理清楚，需要的内容有章节链接、章节名、图片链接、每张页数。shell分析完毕，接下来开始编写程序。

2.4 Scrapy程序编写

2.4.1 Spiders程序测试

在cortoon/spiders目录下创建文件comic_spider.py，编写内容如下：

# -*- coding:UTF-8 -*-
import scrapyclass ComicSpider(scrapy.Spider):name = "comic"allowed_domains = ['comic.kukudm.com']start_urls = ['http://comic.kukudm.com/comiclist/3/']def parse(self, response):link_urls = response.xpath('//dd/a[1]/@href').extract()for each_link in link_urls:print('http://comic.kukudm.com' + each_link)

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• name：自己定义的内容，在运行工程的时候需要用到的标识；
• allowed_domains：允许爬虫访问的域名，防止爬虫跑飞。让爬虫只在指定域名下进行爬取，值得注意的一点是，这个域名需要放到列表里；
• start_urls：开始爬取的url，同样这个url链接也需要放在列表里；
• def parse(self, response) ：请求分析的回调函数，如果不定义start_requests(self)，获得的请求直接从这个函数分析；

parse函数中的内容，就是之前我们获取链接的解析内容，在cmd中使用如下指令运行工程：

scrapy crawl comic

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打印输出了这个章节的链接：

再打印章节名字看看，代码如下：

# -*- coding:UTF-8 -*-
import scrapyclass ComicSpider(scrapy.Spider):name = "comic"allowed_domains = ['comic.kukudm.com']start_urls = ['http://comic.kukudm.com/comiclist/3/']def parse(self, response):# link_urls = response.xpath('//dd/a[1]/@href').extract()dir_names = response.xpath('//dd/a[1]/text()').extract()for each_name in dir_names:print(each_name)

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章节名字打印成功！

2.4.2 Items编写

刚刚进行了简单的测试，了解下Spiders的编写。现在开始进入正题，按步骤编写爬虫。第一步，填写items.py，内容如下：

# -*- coding: utf-8 -*-# Define here the models for your scraped items
#
# See documentation in:
# http://doc.scrapy.org/en/latest/topics/items.htmlimport scrapy

class ComicItem(scrapy.Item):dir_name = scrapy.Field()link_url = scrapy.Field()img_url = scrapy.Field()image_paths = scrapy.Field()

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• dir_name：文件名，也就是章节名；
• link_url：每个章节的每一页的链接，根据这个链接保存图片名；
• img_url：图片链接；
• image_paths：图片保存路径。

2.4.3 Settings编写

填写settings.py，内容如下：

BOT_NAME = 'cartoon'SPIDER_MODULES = ['cartoon.spiders']
NEWSPIDER_MODULE = 'cartoon.spiders'# Crawl responsibly by identifying yourself (and your website) on the user-agent
#USER_AGENT = 'cartoon (+http://www.yourdomain.com)'# Obey robots.txt rules
ROBOTSTXT_OBEY = FalseITEM_PIPELINES = {'cartoon.pipelines.ComicImgDownloadPipeline': 1,
}IMAGES_STORE = 'J:/火影忍者'COOKIES_ENABLED = FalseDOWNLOAD_DELAY = 0.25    # 250 ms of delay

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• BOT_NAME：自动生成的内容,根名字;
• SPIDER_MODULES：自动生成的内容;
• NEWSPIDER_MODULE：自动生成的内容；
• ROBOTSTXT_OBEY：自动生成的内容,是否遵守robots.txt规则，这里选择不遵守；
• ITEM_PIPELINES：定义item的pipeline；
• IMAGES_STORE:图片存储的根路径；
• COOKIES_ENABLED:Cookie使能，这里禁止Cookie;
• DOWNLOAD_DELAY：下载延时，这里使用250ms延时。

2.4.4 Comic_spider编写

在comic_spider.py文件中，编写代码如下，代码进行了详细的注释：

# -*- coding: utf-8 -*-import re
import scrapy
from scrapy import Selector
from cartoon.items import ComicItemclass ComicSpider(scrapy.Spider):name = 'comic'def __init__(self):#图片链接server域名self.server_img = 'http://n.1whour.com/'#章节链接server域名self.server_link = 'http://comic.kukudm.com'self.allowed_domains = ['comic.kukudm.com']self.start_urls = ['http://comic.kukudm.com/comiclist/3/']#匹配图片地址的正则表达式self.pattern_img = re.compile(r'\+"(.+)\'><span')#从start_requests发送请求def start_requests(self):yield scrapy.Request(url = self.start_urls[0], callback = self.parse1)#解析response,获得章节图片链接地址def parse1(self, response):hxs = Selector(response)items = []#章节链接地址urls = hxs.xpath('//dd/a[1]/@href').extract()#章节名dir_names = hxs.xpath('//dd/a[1]/text()').extract()#保存章节链接和章节名for index in range(len(urls)):item = ComicItem()item['link_url'] = self.server_link + urls[index]item['dir_name'] = dir_names[index]items.append(item)#根据每个章节的链接，发送Request请求，并传递item参数for item in items[-13:-1]:yield scrapy.Request(url = item['link_url'], meta = {'item':item}, callback = self.parse2)#解析获得章节第一页的页码数和图片链接   def parse2(self, response):#接收传递的itemitem = response.meta['item']#获取章节的第一页的链接item['link_url'] = response.urlhxs = Selector(response)#获取章节的第一页的图片链接pre_img_url = hxs.xpath('//script/text()').extract()#注意这里返回的图片地址,应该为列表,否则会报错img_url = [self.server_img + re.findall(self.pattern_img, pre_img_url[0])[0]]#将获取的章节的第一页的图片链接保存到img_url中item['img_url'] = img_url#返回item，交给item pipeline下载图片yield item#获取章节的页数page_num = hxs.xpath('//td[@valign="top"]/text()').re(u'共(\d+)页')[0]#根据页数，整理出本章节其他页码的链接pre_link = item['link_url'][:-5]for each_link in range(2, int(page_num) + 1):new_link = pre_link + str(each_link) + '.htm'#根据本章节其他页码的链接发送Request请求，用于解析其他页码的图片链接，并传递itemyield scrapy.Request(url = new_link, meta = {'item':item}, callback = self.parse3)#解析获得本章节其他页面的图片链接def parse3(self, response):#接收传递的itemitem = response.meta['item']#获取该页面的链接item['link_url'] = response.urlhxs = Selector(response)pre_img_url = hxs.xpath('//script/text()').extract()#注意这里返回的图片地址,应该为列表,否则会报错img_url = [self.server_img + re.findall(self.pattern_img, pre_img_url[0])[0]]#将获取的图片链接保存到img_url中item['img_url'] = img_url#返回item，交给item pipeline下载图片yield item

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代码看上去可能不好理解，自己动手尝试一下，一步一步来，最终你就会找到答案的。这部分代码不能一步一步讲解，思路已经讲完，其他的就靠自己尝试与体悟了。关于python的yield，简单地讲，yield 的作用就是把一个函数变成一个 generator，带有 yield 的函数不再是一个普通函数，Python 解释器会将其视为一个 generator。想要保持代码的整洁，又要想获得 iterable 的效果，就可以使用yield了，这部分内容，可以查看廖雪峰老师的教程。

2.4.5 Pipelines编写

pipelines.py主要负责图片的下载，我们根据item保存的信息，进行图片的分类保存，代码如下：

# -*- coding: utf-8 -*-# 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.html
from cartoon import settings
from scrapy import Request
import requests
import osclass ComicImgDownloadPipeline(object):def process_item(self, item, spider):#如果获取了图片链接，进行如下操作if 'img_url' in item:images = []#文件夹名字dir_path = '%s/%s' % (settings.IMAGES_STORE, item['dir_name'])#文件夹不存在则创建文件夹if not os.path.exists(dir_path):os.makedirs(dir_path)#获取每一个图片链接for image_url in item['img_url']:#解析链接，根据链接为图片命名houzhui = image_url.split('/')[-1].split('.')[-1]qianzhui = item['link_url'].split('/')[-1].split('.')[0]#图片名image_file_name = '第' + qianzhui + '页.' + houzhui#图片保存路径file_path = '%s/%s' % (dir_path, image_file_name)images.append(file_path)if os.path.exists(file_path):continue#保存图片with open(file_path, 'wb') as handle:response = requests.get(url = image_url)for block in response.iter_content(1024):if not block:breakhandle.write(block)#返回图片保存路径item['image_paths'] = imagesreturn item

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代码依旧进行了注释，自己动手尝试吧！

3 运行结果

由于工程文件较多，我将我的整体代码上传到了我的Github，欢迎Follow、Star。URL：https://github.com/Jack-Cherish/python-spider/tree/master/cartoon

我下载了后面火影忍者博人传的内容，可以使用代码，直接爬取漫画所有章节，效果如下所示：

短短了两分钟，这些图片就都保存好了，是不是体会到了分布式Scrapy爬虫的强大了？

4 总结

• 自己测试的时候，记住加个time.sleep(1)延时，否则说不定哪里爬快了，服务器就会锁IP了；
• Scrapy的分布式爬取真的很强大，认真学习一下还是有必要的；
• 不要一味想着爬快点、爬快点、爬快点，为服务器考虑下；
• 程序请勿用于任何商业用途，仅供交流学习；
• 如有问题，请留言。如有错误，还望指正，谢谢！

最后感谢看我博客的朋友们，长久以来的支持~后续，爬虫教程可能就出的慢一些了，但是也会更新。过段时间，重点将会放在机器学习和深度学习方面，如有兴趣，欢迎届时前来捧场！

PS： 如果觉得本篇本章对您有所帮助，欢迎关注、评论、顶！

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H₂O is是液体。

2¹⁰ 运算结果是 1024.

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当然，我们为了让用户更加便捷，我们增加了图片拖拽功能。

如何插入一段漂亮的代码片

去博客设置页面，选择一款你喜欢的代码片高亮样式，下面展示同样高亮的 代码片.

// An highlighted block
var foo = 'bar';

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• 项目
  • 项目
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一个简单的表格是这么创建的：

项目	Value
电脑	$1600
手机	$12
导管	$1

设定内容居中、居左、居右

使用:---------:居中
使用:----------居左
使用----------:居右

第一列	第二列	第三列
第一列文本居中	第二列文本居右	第三列文本居左

SmartyPants

SmartyPants将ASCII标点字符转换为“智能”印刷标点HTML实体。例如：

TYPE	ASCII	HTML
Single backticks	'Isn't this fun?'	‘Isn’t this fun?’
Quotes	"Isn't this fun?"	“Isn’t this fun?”
Dashes	-- is en-dash, --- is em-dash	– is en-dash, — is em-dash

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如何创建一个注脚

一个具有注脚的文本。¹

注释也是必不可少的

Markdown将文本转换为 HTML。

KaTeX数学公式

您可以使用渲染LaTeX数学表达式 KaTeX:

Gamma公式展示 Γ(n)=(n−1)!∀n∈N\Gamma(n) = (n-1)!\quad\forall n\in\mathbb NΓ(n)=(n−1)!∀n∈N 是通过欧拉积分

Γ(z)=∫0∞tz−1e−tdt .\Gamma(z) = \int_0^\infty t^{z-1}e^{-t}dt\,. Γ(z)=∫0∞​tz−1e−tdt.

你可以找到更多关于的信息 LaTeX 数学表达式here.

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UML 图表

可以使用UML图表进行渲染。 Mermaid. 例如下面产生的一个序列图：:

这将产生一个流程图。:

• 关于 Mermaid 语法，参考 这儿,

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我们依旧会支持flowchart的流程图：

• 关于 Flowchart流程图 语法，参考 这儿.

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导出

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继续你的创作。

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1. 注脚的解释 ↩︎

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