安装
Anaconda安装(Anaconda致力于包的管理和部署,之后会更新介绍)
conda install scrapy
pip安装(当你安装好相应依赖后,可以直接用pip进行安装)
pip install scrapy
使用
Scrapy是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。 可以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。
其最初是为了 页面抓取 (更确切来说, 网络抓取 )所设计的, 也可以应用在获取API所返回的数据(例如 Amazon Associates Web Services ) 或者通用的网络爬虫。
Scrapy架构图(绿线是数据流向):
image.png-
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简单流程:
- 制作 Scrapy 爬虫 一共需要4步:
- 新建项目 (scrapy startproject xxx):新建一个新的爬虫项目
- 明确目标 (编写items.py):明确你想要抓取的目标
- 制作爬虫 (spiders/xxspider.py):制作爬虫开始爬取网页
- 存储内容 (pipelines.py):设计管道存储爬取内容
项目创建
scrapy startproject tutorial
该命令将会创建包含下列内容的 tutorial 目录:
image.png
这些文件分别是:
- scrapy.cfg: 项目的配置文件
- tutorial/: 该项目的python模块。之后您将在此加入代码。
- tutorial/items.py: 项目中的item文件.
- tutorial/pipelines.py: 项目中的pipelines文件.
- tutorial/settings.py: 项目的设置文件.
- tutorial/spiders/: 放置spider代码的目录.
定义Item
Item 是保存爬取到的数据的容器;其使用方法和python字典类似, 并且提供了额外保护机制来避免拼写错误导致的未定义字段错误。这里我们按照样例创建即可
image.png
编写第一个爬虫
Spider是用户编写用于从单个网站(或者一些网站)爬取数据的类。
其包含了一个用于下载的初始URL,如何跟进网页中的链接以及如何分析页面中的内容, 提取生成 item 的方法。
为了创建一个Spider,您必须继承 scrapy.Spider
类, 且定义以下三个属性:
-
name
: 用于区别Spider。 该名字必须是唯一的,您不可以为不同的Spider设定相同的名字。 -
start_urls
: 包含了Spider在启动时进行爬取的url列表。 因此,第一个被获取到的页面将是其中之一。 后续的URL则从初始的URL获取到的数据中提取。 -
parse()
是spider的一个方法。 被调用时,每个初始URL完成下载后生成的Response
对象将会作为唯一的参数传递给该函数。 该方法负责解析返回的数据(response data),提取数据(生成item)以及生成需要进一步处理的URL的Request
对象。 - 当然,spider文件也可以通过命令行自动创建(在spider文件夹下):scrapy genspider spider_name url
以下为我们的第一个Spider代码,保存在 tutorial/spiders
目录下的 dmoz_spider.py
文件中:
import scrapy
class DmozSpider(scrapy.Spider):
name = "dmoz"
allowed_domains = ["dmoz.org"]
start_urls = [
"http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Books/",
"http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Resources/"
]
def parse(self, response):
filename = response.url.split("/")[-2]
with open(filename, 'wb') as f:
f.write(response.body)
项目执行
scrapy crawl dmoz
crawl dmoz 启动用于爬取 dmoz.org 的spider,您将得到类似的输出:
image.png
查看包含 [dmoz]
的输出,可以看到输出的log中包含定义在 start_urls
的初始URL,并且与spider中是一一对应的。在log中可以看到其没有指向其他页面( (referer:None)
)。
除此之外,更有趣的事情发生了。就像我们 parse
方法指定的那样,有两个包含url所对应的内容的文件被创建了: Book , Resources 。
Scrapy为Spider的 start_urls
属性中的每个URL创建了 scrapy.Request
对象,并将 parse
方法作为回调函数(callback)赋值给了Request。
Request对象经过调度,执行生成 scrapy.http.Response
对象并送回给spider parse()
方法。
有关scrapy中对item进行提取作用到的选择器会在之后进行介绍,这里只是简单介绍了scrapy的使用步骤
- 参考自:
Scrapy框架入门
scrapy入门教程
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