• 爬虫之scrapy框架

    一 scrapy框架简介

    1 介绍

    Scrapy一个开源和协作的框架，其最初是为了页面抓取 (更确切来说, 网络抓取 )所设计的，使用它可以以快速、简单、可扩展的方式从网站中提取所需的数据。但目前Scrapy的用途十分广泛，可用于如数据挖掘、监测和自动化测试等领域，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 是基于twisted框架开发而来，twisted是一个流行的事件驱动的python网络框架。因此Scrapy使用了一种非阻塞（又名异步）的代码来实现并发。

    整体架构大致如下：

    """
Components：

1、引擎(EGINE)
引擎负责控制系统所有组件之间的数据流，并在某些动作发生时触发事件。有关详细信息，请参见上面的数据流部分。

2、调度器(SCHEDULER)
用来接受引擎发过来的请求, 压入队列中, 并在引擎再次请求的时候返回. 可以想像成一个URL的优先级队列, 由它来决定下一个要抓取的网址是什么, 同时去除重复的网址

3、下载器(DOWLOADER)
用于下载网页内容, 并将网页内容返回给EGINE，下载器是建立在twisted这个高效的异步模型上的

4、爬虫(SPIDERS)
SPIDERS是开发人员自定义的类，用来解析responses，并且提取items，或者发送新的请求

5、项目管道(ITEM PIPLINES)
在items被提取后负责处理它们，主要包括清理、验证、持久化（比如存到数据库）等操作

"""

    官网链接

    2 安装

    #Windows平台
1、pip3 install wheel #安装后，便支持通过wheel文件安装软件，wheel文件官网：https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs
3、pip3 install lxml
4、pip3 install pyopenssl
5、下载并安装pywin32：https://sourceforge.net/projects/pywin32/files/pywin32/
6、下载twisted的wheel文件：（）http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#twisted（在134天中海涛发的文件）

7、小黑框cmd中执行pip3 install 跟上下载的（或者海涛发的文件的）目录Twisted-17.9.0-cp36-cp36m-win_a

    3 命令行工具

    # 1 查看帮助
    scrapy -h
    scrapy <command> -h

# 2 有两种命令：其中Project-only必须切到项目文件夹下才能执行，而Global的命令则不需要
    Global commands:
        startproject #创建项目
        genspider    #创建爬虫程序
        settings     #如果是在项目目录下，则得到的是该项目的配置
        runspider    #运行一个独立的python文件，不必创建项目
        shell        #scrapy shell url地址  在交互式调试，如选择器规则正确与否
        fetch        #独立于程单纯地爬取一个页面，可以拿到请求头
        view         #下载完毕后直接弹出浏览器，以此可以分辨出哪些数据是ajax请求
        version      #scrapy version 查看scrapy的版本，scrapy version -v查看scrapy依赖库的版本
    Project-only commands:
        crawl        #运行爬虫，必须创建项目才行，确保配置文件中ROBOTSTXT_OBEY = False
        check        #检测项目中有无语法错误
        list         #列出项目中所包含的爬虫名
        edit         #编辑器，一般不用
        parse        #scrapy parse url地址 --callback 回调函数  #以此可以验证我们的回调函数是否正确
        bench        #scrapy bentch压力测试

# 3 官网链接
    https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/commands.html

    4 目录结构

    """
project_name/
   scrapy.cfg
   project_name/
       __init__.py
       items.py
       pipelines.py
       settings.py
       spiders/
           __init__.py
           爬虫1.py
           爬虫2.py
           爬虫3.py

"""

    文件说明：

    • scrapy.cfg  项目的主配置信息，用来部署scrapy时使用，爬虫相关的配置信息在settings.py文件中。
    • items.py    设置数据存储模板，用于结构化数据，如：Django的Model
    • pipelines    数据处理行为，如：一般结构化的数据持久化
    • settings.py 配置文件，如：递归的层数、并发数，延迟下载等。强调:配置文件的选项必须大写否则视为无效，正确写法USER_AGENT='xxxx'
    • spiders      爬虫目录，如：创建文件，编写爬虫规则

    注意：

    1、一般创建爬虫文件时，以网站域名命名

    2、默认只能在终端执行命令，为了更便捷操作：

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    3
    #在项目根目录下新建：entrypoint.py
    from scrapy.cmdline import execute
    execute(['scrapy', 'crawl', 'xiaohua'])

    框架基础：spider类，选择器，

    二 Spider类

    Spiders是定义如何抓取某个站点（或一组站点）的类，包括如何执行爬行（即跟随链接）以及如何从其页面中提取结构化数据（即抓取项目）。换句话说，Spiders是您为特定站点（或者在某些情况下，一组站点）爬网和解析页面定义自定义行为的地方。　

    复制代码
    '''
1、 生成初始的Requests来爬取第一个URLS，并且标识一个回调函数
     第一个请求定义在start_requests()方法内默认从start_urls列表中获得url地址来生成Request请求，
         默认的回调函数是parse方法。回调函数在下载完成返回response时自动触发

2、 在回调函数中，解析response并且返回值
     返回值可以4种：
          包含解析数据的字典
          Item对象
          新的Request对象（新的Requests也需要指定一个回调函数）
          或者是可迭代对象（包含Items或Request）

3、在回调函数中解析页面内容
   通常使用Scrapy自带的Selectors，但很明显你也可以使用Beutifulsoup，lxml或其他你爱用啥用啥。

4、最后，针对返回的Items对象将会被持久化到数据库
   通过Item Pipeline组件存到数据库：https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html#topics-item-pipeline）
   或者导出到不同的文件（通过Feed exports：https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/feed-exports.html#topics-feed-exports）

'''
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    三 选择器

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    为了解释如何使用选择器，我们将使用Scrapy shell（提供交互式测试）和Scrapy文档服务器中的示例页面，

这是它的HTML代码：

<html>
 <head>
  <base href='http://example.com/' />
  <title>Example website</title>
 </head>
 <body>
  <div id='images'>
   <a href='image1.html'>Name: My image 1 <br /><img src='image1_thumb.jpg' /></a>
   <a href='image2.html'>Name: My image 2 <br /><img src='image2_thumb.jpg' /></a>
   <a href='image3.html'>Name: My image 3 <br /><img src='image3_thumb.jpg' /></a>
   <a href='image4.html'>Name: My image 4 <br /><img src='image4_thumb.jpg' /></a>
   <a href='image5.html'>Name: My image 5 <br /><img src='image5_thumb.jpg' /></a>
  </div>
 </body>
</html>

首先，让我们打开shell：

1 scrapy shell https://doc.scrapy.org/en/latest/_static/selectors-sample1.html
然后，在shell加载之后，您将获得响应作为response shell变量，并在response.selector属性中附加选择器。

让我们构建一个XPath来选择title标签内的文本：


>>> response.selector.xpath('//title/text()')
[<Selector (text) xpath=//title/text()>]
使用XPath和CSS查询响应非常常见，响应包括两个便捷快捷方式：response.xpath()和response.css()：


>>> response.xpath('//title/text()')
[<Selector (text) xpath=//title/text()>]
>>> response.css('title::text')
[<Selector (text) xpath=//title/text()>]
正如你所看到的，.xpath()并且.css()方法返回一个 SelectorList实例，这是新的选择列表。此API可用于快速选择嵌套数据：


>>> response.css('img').xpath('@src').extract()
[u'image1_thumb.jpg',
 u'image2_thumb.jpg',
 u'image3_thumb.jpg',
 u'image4_thumb.jpg',
 u'image5_thumb.jpg']
要实际提取文本数据，必须调用selector .extract() 方法，如下所示：


>>> response.xpath('//title/text()').extract()
[u'Example website']
如果只想提取第一个匹配的元素，可以调用选择器 .extract_first()

>>> response.xpath('//div[@id="images"]/a/text()').extract_first()
u'Name: My image 1 '
现在我们将获得基本URL和一些图像链接：

>>> response.xpath('//base/@href').extract()
[u'http://example.com/']
 
>>> response.css('base::attr(href)').extract()
[u'http://example.com/']
 
>>> response.xpath('//a[contains(@href, "image")]/@href').extract()
[u'image1.html',
 u'image2.html',
 u'image3.html',
 u'image4.html',
 u'image5.html']
 
>>> response.css('a[href*=image]::attr(href)').extract()
[u'image1.html',
 u'image2.html',
 u'image3.html',
 u'image4.html',
 u'image5.html']
 
>>> response.xpath('//a[contains(@href, "image")]/img/@src').extract()
[u'image1_thumb.jpg',
 u'image2_thumb.jpg',
 u'image3_thumb.jpg',
 u'image4_thumb.jpg',
 u'image5_thumb.jpg']
 
>>> response.css('a[href*=image] img::attr(src)').extract()
[u'image1_thumb.jpg',
 u'image2_thumb.jpg',
 u'image3_thumb.jpg',
 u'image4_thumb.jpg',
 u'image5_thumb.jpg']
    复制代码

    四 Item(项目)

    抓取的主要目标是从非结构化源（通常是网页）中提取结构化数据。Scrapy蜘蛛可以像Python一样返回提取的数据。虽然方便和熟悉，但P很容易在字段名称中输入拼写错误或返回不一致的数据，尤其是在具有许多蜘蛛的较大项目中。

    为了定义通用输出数据格式，Scrapy提供了Item类。 Item对象是用于收集抓取数据的简单容器。它们提供类似字典的 API，并具有用于声明其可用字段的方便语法。

    1 声明项目

    使用简单的类定义语法和Field 对象声明项。这是一个例子：

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    import scrapy
     
    class Product(scrapy.Item):
    name = scrapy.Field()
    price = scrapy.Field()
    stock = scrapy.Field()
    last_updated = scrapy.Field(serializer=str)

    注意那些熟悉Django的人会注意到Scrapy Items被宣告类似于Django Models，除了Scrapy Items更简单，因为没有不同字段类型的概念。

    2 项目字段

    Field对象用于指定每个字段的元数据。例如，last_updated上面示例中说明的字段的序列化函数。

    您可以为每个字段指定任何类型的元数据。Field对象接受的值没有限制。出于同样的原因，没有所有可用元数据键的参考列表。

    Field对象中定义的每个键可以由不同的组件使用，只有那些组件知道它。您也可以根据Field自己的需要定义和使用项目中的任何其他键。

    Field对象的主要目标是提供一种在一个地方定义所有字段元数据的方法。通常，行为取决于每个字段的那些组件使用某些字段键来配置该行为。

    3 使用项目

    以下是使用上面声明的Product项目对项目执行的常见任务的一些示例 。您会注意到API与dict API非常相似。

    4 扩展项目

    您可以通过声明原始Item的子类来扩展Items（以添加更多字段或更改某些字段的某些元数据）。

    例如：

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    class DiscountedProduct(Product):
          discount_percent = scrapy.Field(serializer=str)
          discount_expiration_date = scrapy.Field()

    五 Item PipeLine

    在一个项目被蜘蛛抓取之后，它被发送到项目管道，该项目管道通过顺序执行的几个组件处理它。

    每个项目管道组件（有时简称为“项目管道”）是一个实现简单方法的Python类。他们收到一个项目并对其执行操作，同时决定该项目是否应该继续通过管道或被丢弃并且不再处理。

    项目管道的典型用途是：

    • cleansing HTML data
    • validating scraped data (checking that the items contain certain fields)
    • checking for duplicates (and dropping them)
    • storing the scraped item in a database

    1 编写自己的项目管道

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    '''
每个项管道组件都是一个必须实现以下方法的Python类：

process_item（self，项目，蜘蛛）
为每个项目管道组件调用此方法。process_item() 

必须要么：返回带数据的dict，返回一个Item （或任何后代类）对象，返回Twisted Deferred或引发 DropItem异常。丢弃的项目不再由其他管道组件处理。

此外，他们还可以实现以下方法：

open_spider（self，蜘蛛）
打开蜘蛛时会调用此方法。

close_spider（self，蜘蛛）
当蜘蛛关闭时调用此方法。

from_crawler（cls，crawler ）
如果存在，则调用此类方法以从a创建管道实例Crawler。它必须返回管道的新实例。Crawler对象提供对所有Scrapy核心组件的访问，
如设置和信号; 它是管道访问它们并将其功能挂钩到Scrapy的一种方式。
'''
    复制代码

    2 项目管道示例

    (1) 价格验证和丢弃物品没有价格

    让我们看看下面的假设管道，它调整 price那些不包含增值税（price_excludes_vat属性）的项目的属性，并删除那些不包含价格的项目：

    (2) 将项目写入JSON文件

    以下管道将所有已删除的项目（来自所有蜘蛛）存储到一个items.jl文件中，每行包含一个以JSON格式序列化的项目：

    注意JsonWriterPipeline的目的只是介绍如何编写项目管道。如果您确实要将所有已删除的项目存储到JSON文件中，则应使用Feed导出。

    (3) 将项目写入数据库

    在这个例子中，我们将使用pymongo将项目写入MongoDB。MongoDB地址和数据库名称在Scrapy设置中指定; MongoDB集合以item类命名。

    这个例子的要点是展示如何使用from_crawler() 方法以及如何正确地清理资源：

    (4) 重复过滤

    一个过滤器，用于查找重复项目，并删除已处理的项目。假设我们的项目具有唯一ID，但我们的蜘蛛会返回具有相同ID的多个项目：

    3 激活项目管道组件

    要激活Item Pipeline组件，必须将其类添加到 ITEM_PIPELINES设置中，如下例所示：

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    ITEM_PIPELINES = {
        'myproject.pipelines.PricePipeline': 300,
        'myproject.pipelines.JsonWriterPipeline': 800,
    }

    您在此设置中为类分配的整数值决定了它们运行的​​顺序：项目从较低值到较高值类进行。习惯上在0-1000范围内定义这些数字。

    六 下载中间件

    复制代码
    class MyDownMiddleware(object):
    def process_request(self, request, spider):
        """
        请求需要被下载时，经过所有下载器中间件的process_request调用
        :param request: 
        :param spider: 
        :return:  
            None,继续后续中间件去下载；
            Response对象，停止process_request的执行，开始执行process_response
            Request对象，停止中间件的执行，将Request重新调度器
            raise IgnoreRequest异常，停止process_request的执行，开始执行process_exception
        """
        pass



    def process_response(self, request, response, spider):
        """
        spider处理完成，返回时调用
        :param response:
        :param result:
        :param spider:
        :return: 
            Response 对象：转交给其他中间件process_response
            Request 对象：停止中间件，request会被重新调度下载
            raise IgnoreRequest 异常：调用Request.errback
        """
        print('response1')
        return response

    def process_exception(self, request, exception, spider):
        """
        当下载处理器(download handler)或 process_request() (下载中间件)抛出异常
        :param response:
        :param exception:
        :param spider:
        :return: 
            None：继续交给后续中间件处理异常；
            Response对象：停止后续process_exception方法
            Request对象：停止中间件，request将会被重新调用下载
        """
        return None
    复制代码

    七 settings配置

     View Code

    八 项目代码 

    下载项目代码
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