Scrapy爬虫入门教程一 安装和基本使用

开发环境：
Python 3.6.0 版本 （当前最新）
Scrapy 1.3.2 版本 （当前最新）

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Scrapy安装

Scrapy在Python 2.7和Python 3.3或更高版本上运行（除了在Windows 3上不支持Python 3）。

通用方式：可以从pip安装Scrapy及其依赖：
pip install Scrapy

创建项目

scrapy startproject tutorial

 

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项目结构：

tutorial/
    scrapy.cfg            # 部署配置文件

    tutorial/             # Python模块,代码写在这个目录下
        __init__.py

        items.py          # 项目项定义文件

        pipelines.py      # 项目管道文件

        settings.py       # 项目设置文件

        spiders/          # 我们的爬虫/蜘蛛 目录
            __init__.py

我们第一个爬虫
创建第一个爬虫类：tutorial/spiders/quotes_spider.py

import scrapy


class QuotesSpider(scrapy.Spider):
    name = "quotes"

    def start_requests(self):
        urls = [
            'http://quotes.toscrape.com/page/1/',
            'http://quotes.toscrape.com/page/2/',
        ]
        for url in urls:
            yield scrapy.Request(url=url, callback=self.parse)

    def parse(self, response):
        page = response.url.split("/")[-2]
        filename = 'quotes-%s.html' % page
        with open(filename, 'wb') as f:
            f.write(response.body)
        self.log('Saved file %s' % filename)

• 必须继承 scrapy.Spider

• name：标识爬虫。它在项目中必须是唯一的，也就是说，您不能为不同的Spider设置相同的名称。

• start_requests()：必须返回一个迭代的Requests（你可以返回请求列表或写一个生成器函数），Spider将开始抓取。后续请求将从这些初始请求连续生成。

• parse()：将被调用来处理为每个请求下载的响应的方法。 response参数是一个TextResponse保存页面内容的实例，并且具有更多有用的方法来处理它。

  该parse()方法通常解析响应，提取抓取的数据作为词典，并且还找到要跟踪的新网址并从中创建新的请求（Request）。

如何运行我们爬虫

进入项目根目录，也就是上面的tutorial目录
cd tutorial
执行爬虫：
scrapy crawl quotes

quotes是上文写的爬虫名称

... (omitted for brevity)
2016-12-16 21:24:05 [scrapy.core.engine] INFO: Spider opened
2016-12-16 21:24:05 [scrapy.extensions.logstats] INFO: Crawled 0 pages (at 0 pages/min), scraped 0 items (at 0 items/min)
2016-12-16 21:24:05 [scrapy.extensions.telnet] DEBUG: Telnet console listening on 127.0.0.1:6023
2016-12-16 21:24:05 [scrapy.core.engine] DEBUG: Crawled (404) <GET http://quotes.toscrape.com/robots.txt> (referer: None)
2016-12-16 21:24:05 [scrapy.core.engine] DEBUG: Crawled (200) <GET http://quotes.toscrape.com/page/1/> (referer: None)
2016-12-16 21:24:05 [scrapy.core.engine] DEBUG: Crawled (200) <GET http://quotes.toscrape.com/page/2/> (referer: None)
2016-12-16 21:24:05 [quotes] DEBUG: Saved file quotes-1.html
2016-12-16 21:24:05 [quotes] DEBUG: Saved file quotes-2.html
2016-12-16 21:24:05 [scrapy.core.engine] INFO: Closing spider (finished)
...

现在，检查当前目录中的文件。您应该注意到，已经创建了两个新文件：quotes-1.html和quotes-2.html，以及相应URL的内容，parse方法解析的内容。

 

-w300

上图用的是pycharm的IDE。

提取数据

学习如何使用Scrapy提取数据的最好方法是尝试使用shell Scrapy shell的选择器。

scrapy shell 'http://quotes.toscrape.com/page/1/'

记住，当从命令行运行Scrapy shell时，总是用引号引起url，否则包含参数的urls（即。&字符）将不起作用。
在Windows上，请使用双引号：
scrapy shell “http://quotes.toscrape.com/page/1/”

你会看到类似：

[... Scrapy log here ...]
2016-09-19 12:09:27 [scrapy.core.engine] DEBUG：Crawled（200）<GET http://quotes.toscrape.com/page/1/>（referer：None）
[s]可用Scrapy对象：
[s] scrapy scrapy模块（包含scrapy.Request，scrapy.Selector等）
[s] crawler <scrapy.crawler.Crawler object at 0x7fa91d888c90>
[s] item {}
[s] request <GET http://quotes.toscrape.com/page/1/>
[s] response <200 http://quotes.toscrape.com/page/1/>
[s] settings <scrapy.settings.Settings object at 0x7fa91d888c10>
[s] spider <DefaultSpider'default'at 0x7fa91c8af990>
[s]有用的快捷键：
[s] shelp（）Shell帮助（打印此帮助）
[s] fetch（req_or_url）Fetch请求（或URL）并更新本地对象
[s] view（response）在浏览器中查看响应
>>>

CSS选择元素

提取标题

尝试使用带有响应对象的CSS选择元素：

>>> response.css('title')
[<Selector xpath='descendant-or-self::title' data='<title>Quotes to Scrape</title>'>]

返回一个Selector 的集合。

从上面的标题中提取文本，您可以：

>>> response.css('title::text').extract()
['Quotes to Scrape']

这里有两个要注意的事情：一个是我们添加::text到CSS查询，意味着我们要直接在<title>元素内部选择文本元素 。如果我们不指定::text，我们将获得完整的title元素，包括其标签：

>>> response.css('title').extract()
['<title>Quotes to Scrape</title>']

另一件事是调用的结果.extract()是一个列表，因为我们处理的是一个实例SelectorList。当你知道你只想要第一个结果，在这种情况下，你可以做：

>>> response.css('title::text').extract_first()
'Quotes to Scrape'

也可以这样写：

>>> response.css('title::text')[0].extract()
'Quotes to Scrape'

但是，使用.extract_first()避免了IndexError，并且None在找不到与选择匹配的任何元素时返回 。

除了extract()和 extract_first()方法，您还可以使用该re()方法使用正则表达式提取：

>>> response.css('title::text').re(r'Quotes.*')
['Quotes to Scrape']
>>> response.css('title::text').re(r'Qw+')
['Quotes']
>>> response.css('title::text').re(r'(w+) to (w+)')
['Quotes', 'Scrape']

了找到合适的CSS选择器使用，您可以用chrome和Firefox 的调试工具查看css。

XPath选择元素

除了CSS，Scrapy选择器还支持使用XPath表达式：

>>> response.xpath('//title')
[<Selector xpath='//title' data='<title>Quotes to Scrape</title>'>]
>>> response.xpath('//title/text()').extract_first()
'Quotes to Scrape'

XPath表达式非常强大，是Scrapy选择器的基础。事实上，CSS选底层也是用XPath。

虽然也许不像CSS选择器那么流行，XPath表达式提供了更多的功能，因为除了导航结构之外，它还可以查看内容。使用XPath，您可以选择以下内容：选择包含文本“下一页”的链接。这使得XPath非常适合于抓取任务，我们鼓励你学习XPath，即使你已经知道如何构建CSS选择器，它会使刮除更容易。

大家不要着急一下子把所以东西都介绍到，具体细节后面都会写到。

• xpath 资料：
  • 使用XPath与Scrapy选择器在这里:http://scrapy.readthedocs.io/en/latest/topics/selectors.html#topics-selectors

提取引号和作者

http://quotes.toscrape.com都由以下HTML元素表示：

<div class="quote">
    <span class="text">“The world as we have created it is a process of our
    thinking. It cannot be changed without changing our thinking.”</span>
    <span>
        by <small class="author">Albert Einstein</small>
        <a href="/author/Albert-Einstein">(about)</a>
    </span>
    <div class="tags">
        Tags:
        <a class="tag" href="/tag/change/page/1/">change</a>
        <a class="tag" href="/tag/deep-thoughts/page/1/">deep-thoughts</a>
        <a class="tag" href="/tag/thinking/page/1/">thinking</a>
        <a class="tag" href="/tag/world/page/1/">world</a>
    </div>
</div>

打开scrapy shell
$ scrapy shell'http://quotes.toscrape.com'
网站内容，可能需要翻墙，截图如下：

 

 

获取selectors元素列表
>>> response.css("div.quote")

每个选择器允许我们对它们的子元素执行进一步的查询。
将第一个选择器分配给一个变量，以便我们可以直接对特定的引用运行我们的CSS选择器：
>>> quote = response.css("div.quote")[0]

现在，从刚刚创建的对象的quote对象，提取title、author、tags：

>>> title = quote.css("span.text::text").extract_first()
>>> title
'“The world as we have created it is a process of our thinking. It cannot be changed without changing our thinking.”'
>>> author = quote.css("small.author::text").extract_first()
>>> author
'Albert Einstein'

鉴于tags是字符串列表，我们可以使用该.extract()方法来获取所有的：

>>> tags = quote.css("div.tags a.tag::text").extract()
>>> tags
['change', 'deep-thoughts', 'thinking', 'world']

现在可以遍历所有的引号元素，并将它们放在一起成为一个Python字典：

>>> for quote in response.css("div.quote"):
...     text = quote.css("span.text::text").extract_first()
...     author = quote.css("small.author::text").extract_first()
...     tags = quote.css("div.tags a.tag::text").extract()
...     print(dict(text=text, author=author, tags=tags))
{'tags': ['change', 'deep-thoughts', 'thinking', 'world'], 'author': 'Albert Einstein', 'text': '“The world as we have created it is a process of our thinking. It cannot be changed without changing our thinking.”'}
{'tags': ['abilities', 'choices'], 'author': 'J.K. Rowling', 'text': '“It is our choices, Harry, that show what we truly are, far more than our abilities.”'}
    ... a few more of these, omitted for brevity
>>>

通过上面的demo，我们学会了一些基本的提取数据方法，现在我们尝试集成到我们上面的创建的爬虫中。

import scrapy


class QuotesSpider(scrapy.Spider):
    name = "quotes"
    start_urls = [
        'http://quotes.toscrape.com/page/1/',
        'http://quotes.toscrape.com/page/2/',
    ]

    def parse(self, response):
        for quote in response.css('div.quote'):
            yield {
                'text': quote.css('span.text::text').extract_first(),
                'author': quote.css('small.author::text').extract_first(),
                'tags': quote.css('div.tags a.tag::text').extract(),
            }

如果你运行这个爬虫，它将输出提取的数据与日志：

2016-09-19 18:57:19 [scrapy.core.scraper] DEBUG：Scraped from <200 http://quotes.toscrape.com/page/1/>
{'tags'：['life'，'love']，'author'：'AndréGide'，'text'：'“最好不要因为你的爱而被恨。 “'}
2016-09-19 18:57:19 [scrapy.core.scraper] DEBUG：Scraped from <200 http://quotes.toscrape.com/page/1/>
{'tags'：['edison'，'failure'，'inspirational'，'paraphrased']，'author'：'Thomas A. Edison'，'text'：“”我没有失败， 10,000种方式将无法工作。“”}

存取数据

最简单方法是直接制定导出文件：
scrapy crawl quotes -o quotes.json

这将生成一个quotes.json包含所有被抓取的数据，以JSON序列化的文件。

出于历史原因，Scrapy会附加到给定文件，而不是覆盖其内容。如果你运行这个命令两次，没有在第二次之前删除文件，你会得到一个破碎的JSON文件。

您还可以使用其他格式：
scrapy crawl quotes -o quotes.jl

链接界面包含的链接

让我们说，不要只是从http://quotes.toscrape.com的前两个页面抓取东西，你想要从网站的所有页面的报价。

现在，您知道如何从页面中提取数据，让我们看看如何跟踪他们的链接。

首先是提取我们要关注的网页的链接。检查我们的页面，我们可以看到有一个链接到下一页与下面的标记：

<ul class="pager">
    <li class="next">
        <a href="/page/2/">Next <span aria-hidden="true">&rarr;</span></a>
    </li>
</ul>

我们可以尝试在shell中提取它：

>>> response.css('li.next a').extract_first()
'<a href="/page/2/">Next <span aria-hidden="true">→</span></a>'

这得到锚点元素，但我们想要的属性href。为此，Scrapy支持一个CSS扩展，让您选择属性内容，如下所示：

>>> response.css('li.next a::attr(href)').extract_first()
'/page/2/'

让我们看看现在我们的爬虫被修改为递归的跟随到下一页的链接，从中提取数据：

import scrapy


class QuotesSpider(scrapy.Spider):
    name = "quotes"
    start_urls = [
        'http://quotes.toscrape.com/page/1/',
    ]

    def parse(self, response):
        for quote in response.css('div.quote'):
            yield {
                'text': quote.css('span.text::text').extract_first(),
                'author': quote.css('small.author::text').extract_first(),
                'tags': quote.css('div.tags a.tag::text').extract(),
            }

        next_page = response.css('li.next a::attr(href)').extract_first()
        if next_page is not None:
            next_page = response.urljoin(next_page)
            yield scrapy.Request(next_page, callback=self.parse)

现在，在提取数据之后，该parse()方法寻找到下一页的链接，使用该urljoin()方法构建完整的绝对URL （因为链接可以是相对的）并且产生对下一页的新请求，将其注册为回调以处理针对下一页的数据提取，以及保持爬行通过所有页面。

这里看到的是Scrapy的向下链接的机制：当你在回调方法中产生一个请求时，Scrapy会调度要发送的请求，并注册一个回调方法，在上次请求完成时执行。

更多示例和模式

这里是另一个爬虫，说明回调和以下链接，这一次提取作者信息：

import scrapy


class AuthorSpider(scrapy.Spider):
    name = 'author'

    start_urls = ['http://quotes.toscrape.com/']

    def parse(self, response):
        # follow links to author pages
        for href in response.css('.author + a::attr(href)').extract():
            yield scrapy.Request(response.urljoin(href),
                                 callback=self.parse_author)

        # follow pagination links
        next_page = response.css('li.next a::attr(href)').extract_first()
        if next_page is not None:
            next_page = response.urljoin(next_page)
            yield scrapy.Request(next_page, callback=self.parse)

    def parse_author(self, response):
        def extract_with_css(query):
            return response.css(query).extract_first().strip()

        yield {
            'name': extract_with_css('h3.author-title::text'),
            'birthdate': extract_with_css('.author-born-date::text'),
            'bio': extract_with_css('.author-description::text'),
        }

这个爬虫将从主页开始，它将跟随所有指向作者页面的链接parse_author，每个链接都调用它们的回调，并且还有parse我们之前看到的回调链接。

该parse_author回调定义了一个辅助函数从一个CSS查询提取和清理数据，并产生了Python字典与作者的数据。

即使有很多来自同一作者的爬虫，我们不需要担心访问同一作者页多次。默认情况下，Scrapy会过滤掉已访问过的网址的重复请求，从而避免由于编程错误而导致服务器过多的问题。这可以通过设置进行配置 DUPEFILTER_CLASS。

此外，一个常见的模式是使用来自多个页面的数据构建项目，使用一个技巧将附加数据传递给回调。

大家不要着急一下子把所以东西都介绍到，具体细节后面都会写到。

使用爬虫参数

您可以通过-a 在运行它们时使用该选项为您的爬虫提供命令行参数：
scrapy crawl quotes -o quotes-humor.json -a tag=humor

这些参数传递给Spider的init方法，默​​认情况下成为spider属性。

在此示例中，为tag参数提供的值将通过self.tag。您可以使用它来使您的蜘蛛仅抓取带有特定标记的引号，根据参数构建网址：

import scrapy


class QuotesSpider(scrapy.Spider):
    name = "quotes"

    def start_requests(self):
        url = 'http://quotes.toscrape.com/'
        tag = getattr(self, 'tag', None)
        if tag is not None:
            url = url + 'tag/' + tag
        yield scrapy.Request(url, self.parse)

    def parse(self, response):
        for quote in response.css('div.quote'):
            yield {
                'text': quote.css('span.text::text').extract_first(),
                'author': quote.css('small.author::text').extract_first(),
            }

        next_page = response.css('li.next a::attr(href)').extract_first()
        if next_page is not None:
            next_page = response.urljoin(next_page)
            yield scrapy.Request(next_page, self.parse)

如果您将tag=humor参数传递给此蜘蛛，您会注意到它只会访问humor代码中的网址，例如 http://quotes.toscrape.com/tag/humor。

作者：inke
链接：https://www.jianshu.com/p/43029ea38251
来源：简书
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