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28.scrapy的入门使用

28.scrapy的入门使用

作者: M_小七 | 来源:发表于2020-07-24 20:53 被阅读0次

    scrapy的入门使用

    学习目标:
    1. 掌握 scrapy的安装
    2. 应用 创建scrapy的项目
    3. 应用 创建scrapy爬虫
    4. 应用 运行scrapy爬虫
    5. 应用 scrapy定位以及提取数据或属性值的方法
    6. 掌握 response响应对象的常用属性

    1 安装scrapy

    命令:

        sudo apt-get install scrapy

    或者:

        pip/pip3 install scrapy

    2 scrapy项目开发流程

    1. 创建项目:

          scrapy startproject mySpider
    2. 生成一个爬虫:

          scrapy genspider itcast itcast.cn
    3. 提取数据:

          根据网站结构在spider中实现数据采集相关内容
    4. 保存数据:

          使用pipeline进行数据后续处理和保存

    3. 创建项目

    通过命令将scrapy项目的的文件生成出来,后续步骤都是在项目文件中进行相关操作,下面以抓取传智师资库来学习scrapy的入门使用:http://www.itcast.cn/channel/teacher.shtml

    创建scrapy项目的命令:

        scrapy startproject <项目名字>

    示例:

        scrapy startproject myspider

    生成的目录和文件结果如下:

    2.1.scrapy入门使用-1.png

    4. 创建爬虫

    通过命令创建出爬虫文件,爬虫文件为主要的代码作业文件,通常一个网站的爬取动作都会在爬虫文件中进行编写。

    命令:

        在项目路径下执行:

        scrapy genspider <爬虫名字> <允许爬取的域名>

    爬虫名字: 作为爬虫运行时的参数

    允许爬取的域名: 为对于爬虫设置的爬取范围,设置之后用于过滤要爬取的url,如果爬取的url与允许的域不通则被过滤掉。

    示例:

        cd myspider
        scrapy genspider itcast itcast.cn
    

    生成的目录和文件结果如下:

    2.2.scrapy入门使用-2.png

    5. 完善爬虫

    在上一步生成出来的爬虫文件中编写指定网站的数据采集操作,实现数据提取

    5.1 在/myspider/myspider/spiders/itcast.py中修改内容如下:

    import scrapy
    
    class ItcastSpider(scrapy.Spider):  # 继承scrapy.spider
        # 爬虫名字 
        name = 'itcast' 
        # 允许爬取的范围
        allowed_domains = ['itcast.cn'] 
        # 开始爬取的url地址
        start_urls = ['http://www.itcast.cn/channel/teacher.shtml']
        
        # 数据提取的方法,接受下载中间件传过来的response
        def parse(self, response): 
            # scrapy的response对象可以直接进行xpath
            names = response.xpath('//div[@class="tea_con"]//li/div/h3/text()') 
            print(names)
    
            # 获取具体数据文本的方式如下
            # 分组
            li_list = response.xpath('//div[@class="tea_con"]//li') 
            for li in li_list:
                # 创建一个数据字典
                item = {}
                # 利用scrapy封装好的xpath选择器定位元素,并通过extract()或extract_first()来获取结果
                item['name'] = li.xpath('.//h3/text()').extract_first() # 老师的名字
                item['level'] = li.xpath('.//h4/text()').extract_first() # 老师的级别
                item['text'] = li.xpath('.//p/text()').extract_first() # 老师的介绍
                print(item)
    
    注意:
    • scrapy.Spider爬虫类中必须有名为parse的解析
    • 如果网站结构层次比较复杂,也可以自定义其他解析函数
    • 在解析函数中提取的url地址如果要发送请求,则必须属于allowed_domains范围内,但是start_urls中的url地址不受这个限制,我们会在后续的课程中学习如何在解析函数中构造发送请求
    • 启动爬虫的时候注意启动的位置,是在项目路径下启动
    • parse()函数中使用yield返回数据,注意:解析函数中的yield能够传递的对象只能是:BaseItem, Request, dict, None

    5.2 定位元素以及提取数据、属性值的方法

    解析并获取scrapy爬虫中的数据: 利用xpath规则字符串进行定位和提取

    1. response.xpath方法的返回结果是一个类似list的类型,其中包含的是selector对象,操作和列表一样,但是有一些额外的方法
    2. 额外方法extract():返回一个包含有字符串的列表
    3. 额外方法extract_first():返回列表中的第一个字符串,列表为空没有返回None

    5.3 response响应对象的常用属性

    • response.url:当前响应的url地址
    • response.request.url:当前响应对应的请求的url地址
    • response.headers:响应头
    • response.requests.headers:当前响应的请求头
    • response.body:响应体,也就是html代码,byte类型
    • response.status:响应状态码

    6 保存数据

    利用管道pipeline来处理(保存)数据

    6.1 在pipelines.py文件中定义对数据的操作

    1. 定义一个管道类
    2. 重写管道类的process_item方法
    3. process_item方法处理完item之后必须返回给引擎
    import json
    
    class ItcastPipeline():
        # 爬虫文件中提取数据的方法每yield一次item,就会运行一次
        # 该方法为固定名称函数
        def process_item(self, item, spider):
            print(item)
            return item
    

    6.2 在settings.py配置启用管道

    ITEM_PIPELINES = {
        'myspider.pipelines.ItcastPipeline': 400
    }
    

    配置项中键为使用的管道类,管道类使用.进行分割,第一个为项目目录,第二个为文件,第三个为定义的管道类。

    配置项中值为管道的使用顺序,设置的数值约小越优先执行,该值一般设置为1000以内。

    7. 运行scrapy

    命令:在项目目录下执行scrapy crawl <爬虫名字>

    示例:scrapy crawl itcast


    小结

    1. scrapy的安装:pip install scrapy
    2. 创建scrapy的项目: scrapy startproject myspider
    3. 创建scrapy爬虫:在项目目录下执行 scrapy genspider itcast itcast.cn
    4. 运行scrapy爬虫:在项目目录下执行 scrapy crawl itcast
    5. 解析并获取scrapy爬虫中的数据:
      1. response.xpath方法的返回结果是一个类似list的类型,其中包含的是selector对象,操作和列表一样,但是有一些额外的方法
      2. extract() 返回一个包含有字符串的列表
      3. extract_first() 返回列表中的第一个字符串,列表为空没有返回None
    6. scrapy管道的基本使用:
      1. 完善pipelines.py中的process_item函数
      2. 在settings.py中设置开启pipeline
    7. response响应对象的常用属性
      1. response.url:当前响应的url地址
      2. response.request.url:当前响应对应的请求的url地址
      3. response.headers:响应头
      4. response.requests.headers:当前响应的请求头
      5. response.body:响应体,也就是html代码,byte类型
      6. response.status:响应状态码

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