游艇会娱乐网址,游艇会娱乐登陆,游艇会娱乐平台,游艇会娱乐场 www.zli78.cn Scrapy 是用 Python 实现的一个为了爬取网站数据、提取结构性数据而编写的应用框架。

Scrapy 常应用在包括数据挖掘,信息处理或存储历史数据等一系列的程序中。

通常我们可以很简单的通过 Scrapy 框架实现一个爬虫,抓取指定网站的内容或图片。


Scrapy架构图(绿线是数据流向)

  • Scrapy Engine(引擎): 负责Spider、ItemPipeline、Downloader、Scheduler中间的通讯,信号、数据传递等。

  • Scheduler(调度器): 它负责接受引擎发送过来的Request请求,并按照一定的方式进行整理排列,入队,当引擎需要时,交还给引擎。

  • Downloader(下载器):负责下载Scrapy Engine(引擎)发送的所有Requests请求,并将其获取到的Responses交还给Scrapy Engine(引擎),由引擎交给Spider来处理,

  • Spider(爬虫):它负责处理所有Responses,从中分析提取数据,获取Item字段需要的数据,并将需要跟进的URL提交给引擎,再次进入Scheduler(调度器).

  • Item Pipeline(管道):它负责处理Spider中获取到的Item,并进行进行后期处理(详细分析、过滤、存储等)的地方。

  • Downloader Middlewares(下载中间件):你可以当作是一个可以自定义扩展下载功能的组件。

  • Spider Middlewares(Spider中间件):你可以理解为是一个可以自定扩展和操作引擎和Spider中间通信的功能组件(比如进入Spider的Responses;和从Spider出去的Requests)

Scrapy的运作流程

代码写好,程序开始运行...

  • 1 引擎:Hi!Spider, 你要处理哪一个网站?
  • 2 Spider:老大要我处理xxxx.com。
  • 3 引擎:你把第一个需要处理的URL给我吧。
  • 4 Spider:给你,第一个URL是xxxxxxx.com。
  • 5 引擎:Hi!调度器,我这有request请求你帮我排序入队一下。
  • 6 调度器:好的,正在处理你等一下。
  • 7 引擎:Hi!调度器,把你处理好的request请求给我。
  • 8 调度器:给你,这是我处理好的request
  • 9 引擎:Hi!下载器,你按照老大的下载中间件的设置帮我下载一下这个request请求
  • 10 下载器:好的!给你,这是下载好的东西。(如果失败:sorry,这个request下载失败了。然后引擎告诉调度器,这个request下载失败了,你记录一下,我们待会儿再下载)
  • 11 引擎:Hi!Spider,这是下载好的东西,并且已经按照老大的下载中间件处理过了,你自己处理一下(注意!这儿responses默认是交给def parse()这个函数处理的)
  • 12 Spider:(处理完毕数据之后对于需要跟进的URL),Hi!引擎,我这里有两个结果,这个是我需要跟进的URL,还有这个是我获取到的Item数据。
  • 13 引擎:Hi !管道 我这儿有个item你帮我处理一下!调度器!这是需要跟进URL你帮我处理下。然后从第四步开始循环,直到获取完老大需要全部信息。
  • 14 管道调度器:好的,现在就做!

注意!只有当调度器中不存在任何request了,整个程序才会停止,(也就是说,对于下载失败的URL,Scrapy也会重新下载。)


制作 Scrapy 爬虫 一共需要4步:

  1. 新建项目 (scrapy startproject xxx):新建一个新的爬虫项目
  2. 明确目标 (编写items.py):明确你想要抓取的目标
  3. 制作爬虫 (spiders/xxspider.py):制作爬虫开始爬取网页
  4. 存储内容 (pipelines.py):设计管道存储爬取内容

安装

Windows 安装方式

升级 pip 版本:

pip install --upgrade pip

通过 pip 安装 Scrapy 框架:

pip install Scrapy

Ubuntu 安装方式

安装非 Python 的依赖:

sudo apt-get install python-dev python-pip libxml2-dev libxslt1-dev zlib1g-dev libffi-dev libssl-dev

通过 pip 安装 Scrapy 框架:

sudo pip install scrapy

Mac OS 安装方式

对于Mac OS系统来说,由于系统本身会引用自带的python2.x的库,因此默认安装的包是不能被删除的,但是你用python2.x来安装Scrapy会报错,用python3.x来安装也是报错,我最终没有找到直接安装Scrapy的方法,所以我用另一种安装方式来说一下安装步骤,解决的方式是就是使用virtualenv来安装。

$ sudo pip install virtualenv
$ virtualenv scrapyenv
$ cd scrapyenv
$ source bin/activate
$ pip install Scrapy

安装后,只要在命令终端输入 scrapy,提示类似以下结果,代表已经安装成功。


入门案例

学习目标

  • 创建一个Scrapy项目
  • 定义提取的结构化数据(Item)
  • 编写爬取网站的 Spider 并提取出结构化数据(Item)
  • 编写 Item Pipelines 来存储提取到的Item(即结构化数据)

一. 新建项目(scrapy startproject)

在开始爬取之前,必须创建一个新的Scrapy项目。进入自定义的项目目录中,运行下列命令:

scrapy startproject mySpider

其中, mySpider 为项目名称,可以看到将会创建一个 mySpider 文件夹,目录结构大致如下:

下面来简单介绍一下各个主要文件的作用:

mySpider/
    scrapy.cfg
    mySpider/
        __init__.py
        items.py
        pipelines.py
        settings.py
        spiders/
            __init__.py
            ...

这些文件分别是:

  • scrapy.cfg: 项目的配置文件。
  • mySpider/: 项目的Python???,将会从这里引用代码。
  • mySpider/items.py: 项目的目标文件。
  • mySpider/pipelines.py: 项目的管道文件。
  • mySpider/settings.py: 项目的设置文件。
  • mySpider/spiders/: 存储爬虫代码目录。

二、明确目标(mySpider/items.py)

我们打算抓取 http://www.itcast.cn/channel/teacher.shtml 网站里的所有讲师的姓名、职称和个人信息。

  1. 打开 mySpider 目录下的 items.py。

  2. Item 定义结构化数据字段,用来保存爬取到的数据,有点像 Python 中的 dict,但是提供了一些额外的?;ぜ跎俅砦?。

  3. 可以通过创建一个 scrapy.Item 类, 并且定义类型为 scrapy.Field 的类属性来定义一个 Item(可以理解成类似于 ORM 的映射关系)。

  4. 接下来,创建一个 ItcastItem 类,和构建 item 模型(model)。

    import scrapy
    
    class ItcastItem(scrapy.Item):
       name = scrapy.Field()
       title = scrapy.Field()
       info = scrapy.Field()
    

三、制作爬虫 (spiders/itcastSpider.py)

爬虫功能要分两步:

1. 爬数据

在当前目录下输入命令,将在mySpider/spider目录下创建一个名为itcast的爬虫,并指定爬取域的范围:

scrapy genspider itcast "itcast.cn"

打开 mySpider/spider目录里的 itcast.py,默认增加了下列代码:

import scrapy

class ItcastSpider(scrapy.Spider):
    name = "itcast"
    allowed_domains = ["itcast.cn"]
    start_urls = (
        'http://www.itcast.cn/',
    )

    def parse(self, response):
        pass

其实也可以由我们自行创建itcast.py并编写上面的代码,只不过使用命令可以免去编写固定代码的麻烦

要建立一个Spider, 你必须用scrapy.Spider类创建一个子类,并确定了三个强制的属性 和 一个方法。

name = "" :这个爬虫的识别名称,必须是唯一的,在不同的爬虫必须定义不同的名字。

allow_domains = [] 是搜索的域名范围,也就是爬虫的约束区域,规定爬虫只爬取这个域名下的网页,不存在的URL会被忽略。

start_urls = () :爬取的URL元祖/列表。爬虫从这里开始抓取数据,所以,第一次下载的数据将会从这些urls开始。其他子URL将会从这些起始URL中继承性生成。

parse(self, response) :解析的方法,每个初始URL完成下载后将被调用,调用的时候传入从每一个URL传回的Response对象来作为唯一参数,主要作用如下:

负责解析返回的网页数据(response.body),提取结构化数据(生成item)
生成需要下一页的URL请求。
将start_urls的值修改为需要爬取的第一个url

start_urls = ("http://www.itcast.cn/channel/teacher.shtml",)

修改parse()方法

def parse(self, response):
    filename = "teacher.html"
    open(filename, 'w').write(response.body)

然后运行一下看看,在mySpider目录下执行:

scrapy crawl itcast

是的,就是 itcast,看上面代码,它是 ItcastSpider 类的 name 属性,也就是使用 scrapy genspider命令的唯一爬虫名。

运行之后,如果打印的日志出现 [scrapy] INFO: Spider closed (finished),代表执行完成。 之后当前文件夹中就出现了一个 teacher.html 文件,里面就是我们刚刚要爬取的网页的全部源代码信息。

注意: Python2.x默认编码环境是ASCII,当和取回的数据编码格式不一致时,可能会造成乱码;我们可以指定保存内容的编码格式,一般情况下,我们可以在代码最上方添加

import sys
reload(sys)
sys.setdefaultencoding("utf-8")

这三行代码是 Python2.x 里解决中文编码的万能钥匙,经过这么多年的吐槽后 Python3 学乖了,默认编码是Unicode了...(祝大家早日拥抱Python3)

2. 取数据

爬取整个网页完毕,接下来的就是的取过程了,首先观察页面源码:

<div class="li_txt">
    <h3>  xxx  </h3>
    <h4> xxxxx </h4>
    <p> xxxxxxxx </p>

是不是一目了然?直接上 XPath 开始提取数据吧。

xpath 方法,我们只需要输入的 xpath 规则就可以定位到相应 html 标签节点,详细内容可以查看 xpath 教程。

不会 xpath 语法没关系,Chrome 给我们提供了一键获取 xpath 地址的方法(右键->检查->copy->copy xpath),如下图:

这里给出一些 XPath 表达式的例子及对应的含义:

  • /html/head/title: 选择HTML文档中 <head> 标签内的 <title> 元素
  • /html/head/title/text(): 选择上面提到的 <title> 元素的文字
  • //td: 选择所有的 <td> 元素
  • //div[@class="mine"]: 选择所有具有 class="mine" 属性的 div 元素

举例我们读取网站 http://www.itcast.cn/ 的网站标题,修改 itcast.py 文件代码如下::

# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy

# 以下三行是在 Python2.x版本中解决乱码问题,Python3.x 版本的可以去掉
import sys
reload(sys)
sys.setdefaultencoding("utf-8")

class Opp2Spider(scrapy.Spider):
    name = 'itcast'
    allowed_domains = ['itcast.com']
    start_urls = ['http://www.itcast.cn/']

    def parse(self, response):
        # 获取网站标题
        context = response.xpath('/html/head/title/text()')   
       
        # 提取网站标题
        title = context.extract_first()  
        print(title) 
        pass

执行以下命令:

$ scrapy crawl itcast
...
...
传智播客官网-好口碑IT培训机构,一样的教育,不一样的品质
...
...

我们之前在 mySpider/items.py 里定义了一个 ItcastItem 类。 这里引入进来:

from mySpider.items import ItcastItem

然后将我们得到的数据封装到一个 ItcastItem 对象中,可以保存每个老师的属性:

from mySpider.items import ItcastItem

def parse(self, response):
    #open("teacher.html","wb").write(response.body).close()

    # 存放老师信息的集合
    items = []

    for each in response.xpath("http://div[@class='li_txt']"):
        # 将我们得到的数据封装到一个 `ItcastItem` 对象
        item = ItcastItem()
        #extract()方法返回的都是unicode字符串
        name = each.xpath("h3/text()").extract()
        title = each.xpath("h4/text()").extract()
        info = each.xpath("p/text()").extract()

        #xpath返回的是包含一个元素的列表
        item['name'] = name[0]
        item['title'] = title[0]
        item['info'] = info[0]

        items.append(item)

    # 直接返回最后数据
    return items

我们暂时先不处理管道,后面会详细介绍。

保存数据

scrapy保存信息的最简单的方法主要有四种,-o 输出指定格式的文件,命令如下:

scrapy crawl itcast -o teachers.json

json lines格式,默认为Unicode编码

scrapy crawl itcast -o teachers.jsonl

csv 逗号表达式,可用Excel打开

scrapy crawl itcast -o teachers.csv

xml格式

scrapy crawl itcast -o teachers.xml

思考

如果将代码改成下面形式,结果完全一样。

请思考 yield 在这里的作用(Python yield 使用浅析):

# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
from mySpider.items import ItcastItem

# 以下三行是在 Python2.x版本中解决乱码问题,Python3.x 版本的可以去掉
import sys
reload(sys)
sys.setdefaultencoding("utf-8")

class Opp2Spider(scrapy.Spider):
    name = 'itcast'
    allowed_domains = ['itcast.com']
    start_urls = ("http://www.itcast.cn/channel/teacher.shtml",)

    def parse(self, response):
        #open("teacher.html","wb").write(response.body).close()

        # 存放老师信息的集合
        items = []

        for each in response.xpath("http://div[@class='li_txt']"):
            # 将我们得到的数据封装到一个 `ItcastItem` 对象
            item = ItcastItem()
            #extract()方法返回的都是unicode字符串
            name = each.xpath("h3/text()").extract()
            title = each.xpath("h4/text()").extract()
            info = each.xpath("p/text()").extract()

            #xpath返回的是包含一个元素的列表
            item['name'] = name[0]
            item['title'] = title[0]
            item['info'] = info[0]

            items.append(item)

        # 直接返回最后数据
        return items

原文链接:https://segmentfault.com/a/1190000013178839