【转载】教你分分钟学会用python爬虫框架Scrapy爬取心目中的女神

原文：教你分分钟学会用python爬虫框架Scrapy爬取心目中的女神

本博文将带领你从入门到精通爬虫框架Scrapy，最终具备爬取任何网页的数据的能力。本文以校花网为例进行爬取，校花网：http://www.xiaohuar.com/，让你体验爬取校花的成就感。

Scrapy，Python开发的一个快速,高层次的屏幕抓取和web抓取框架，用于抓取web站点并从页面中提取结构化的数据。Scrapy用途广泛，可以用于数据挖掘、监测和自动化测试。

Scrapy吸引人的地方在于它是一个框架，任何人都可以根据需求方便的修改。它也提供了多种类型爬虫的基类，如BaseSpider、sitemap爬虫等，最新版本又提供了web2.0爬虫的支持。

Scratch，是抓取的意思，这个Python的爬虫框架叫Scrapy，大概也是这个意思吧，就叫它：小刮刮吧。

 

Scrapy 使用了 Twisted异步网络库来处理网络通讯。整体架构大致如下：

Scrapy主要包括了以下组件：

• 引擎(Scrapy)
  用来处理整个系统的数据流处理, 触发事务(框架核心)
• 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（抓取网页的网址或者说是链接）的优先队列, 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
• 下载器(Downloader)
  用于下载网页内容, 并将网页内容返回给蜘蛛(Scrapy下载器是建立在twisted这个高效的异步模型上的)
• 爬虫(Spiders)
  爬虫是主要干活的, 用于从特定的网页中提取自己需要的信息, 即所谓的实体(Item)。用户也可以从中提取出链接,让Scrapy继续抓取下一个页面
• 项目管道(Pipeline)
  负责处理爬虫从网页中抽取的实体，主要的功能是持久化实体、验证实体的有效性、清除不需要的信息。当页面被爬虫解析后，将被发送到项目管道，并经过几个特定的次序处理数据。
• 下载器中间件(Downloader Middlewares)
  位于Scrapy引擎和下载器之间的框架，主要是处理Scrapy引擎与下载器之间的请求及响应。
• 爬虫中间件(Spider Middlewares)
  介于Scrapy引擎和爬虫之间的框架，主要工作是处理蜘蛛的响应输入和请求输出。
• 调度中间件(Scheduler Middewares)
  介于Scrapy引擎和调度之间的中间件，从Scrapy引擎发送到调度的请求和响应。

Scrapy运行流程大概如下：

1. 引擎从调度器中取出一个链接(URL)用于接下来的抓取
2. 引擎把URL封装成一个请求(Request)传给下载器
3. 下载器把资源下载下来，并封装成应答包(Response)
4. 爬虫解析Response
5. 解析出实体（Item）,则交给实体管道进行进一步的处理
6. 解析出的是链接（URL）,则把URL交给调度器等待抓取

一、安装

　　因为python3并不能完全支持Scrapy，因此为了完美运行Scrapy，我们使用python2.7来编写和运行Scrapy。

1	pip install Scrapy

　　注：windows平台需要依赖pywin32，请根据自己系统32/64位选择下载安装，https://sourceforge.net/projects/pywin32/

　　　　其它可能依赖的安装包：lxml-3.6.4-cp27-cp27m-win_amd64.whl，VCForPython27.msi百度下载即可

二、基本使用

1、创建项目

运行命令:

1	scrapy startproject p1（your_project_name）

2.自动创建目录的结果：

文件说明：

• scrapy.cfg  项目的配置信息，主要为Scrapy命令行工具提供一个基础的配置信息。（真正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
• spiders      爬虫目录，如：创建文件，编写爬虫规则

注意：一般创建爬虫文件时，以网站域名命名

3、编写爬虫

在spiders目录中新建 xiaohuar_spider.py 文件

示例代码：

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#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import scrapy    class XiaoHuarSpider(scrapy.spiders.Spider):     name = "xiaohuar"     allowed_domains = ["xiaohuar.com"]     start_urls = [         "http://www.xiaohuar.com/hua/",     ]        def parse(self, response):         # print(response, type(response))         # from scrapy.http.response.html import HtmlResponse         # print(response.body_as_unicode())            current_url = response.url #爬取时请求的url         body = response.body  #返回的html         unicode_body = response.body_as_unicode()#返回的html unicode编码

　　备注：

• 1.爬虫文件需要定义一个类，并继承scrapy.spiders.Spider
• 2.必须定义name，即爬虫名，如果没有name，会报错。因为源码中是这样定义的：

• 3.编写函数parse，这里需要注意的是，该函数名不能改变，因为Scrapy源码中默认callback函数的函数名就是parse；
• 4.定义需要爬取的url，放在列表中，因为可以爬取多个url，Scrapy源码是一个For循环，从上到下爬取这些url，使用生成器迭代将url发送给下载器下载url的html。源码截图：

4、运行

进入p1目录，运行命令

1	scrapy crawl xiaohau --nolog

　　格式：scrapy crawl+爬虫名  --nolog即不显示日志

5.scrapy查询语法：

　　当我们爬取大量的网页，如果自己写正则匹配，会很麻烦，也很浪费时间，令人欣慰的是，scrapy内部支持更简单的查询语法，帮助我们去html中查询我们需要的标签和标签内容以及标签属性。下面逐一进行介绍：

• 查询子子孙孙中的某个标签(以div标签为例)：//div
• 查询儿子中的某个标签(以div标签为例)：/div
• 查询标签中带有某个class属性的标签：//div[@class='c1']即子子孙孙中标签是div且class=‘c1’的标签
• 查询标签中带有某个class=‘c1’并且自定义属性name=‘alex’的标签：//div[@class='c1'][@name='alex']
• 查询某个标签的文本内容：//div/span/text() 即查询子子孙孙中div下面的span标签中的文本内容
• 查询某个属性的值（例如查询a标签的href属性）：//a/@href

示例代码：

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def parse(self, response):        # 分析页面        # 找到页面中符合规则的内容（校花图片），保存        # 找到所有的a标签，再访问其他a标签，一层一层的搞下去          hxs = HtmlXPathSelector(response)#创建查询对象          # 如果url是 http://www.xiaohuar.com/list-1-d+.html        if re.match('http://www.xiaohuar.com/list-1-d+.html', response.url): #如果url能够匹配到需要爬取的url，即本站url            items = hxs.select('//div[@class="item_list infinite_scroll"]/div') #select中填写查询目标，按scrapy查询语法书写            for i in range(len(items)):                src = hxs.select('//div[@class="item_list infinite_scroll"]/div[%d]//div[@class="img"]/a/img/@src' % i).extract()#查询所有img标签的src属性，即获取校花图片地址                name = hxs.select('//div[@class="item_list infinite_scroll"]/div[%d]//div[@class="img"]/span/text()' % i).extract() #获取span的文本内容，即校花姓名                school = hxs.select('//div[@class="item_list infinite_scroll"]/div[%d]//div[@class="img"]/div[@class="btns"]/a/text()' % i).extract() #校花学校                if src:                    ab_src = "http://www.xiaohuar.com" + src[0]#相对路径拼接                    file_name = "%s_%s.jpg" % (school[0].encode('utf-8'), name[0].encode('utf-8')) #文件名，因为python27默认编码格式是unicode编码，因此我们需要编码成utf-8                    file_path = os.path.join("/Users/wupeiqi/PycharmProjects/beauty/pic", file_name)                    urllib.urlretrieve(ab_src, file_path)

　注：urllib.urlretrieve(ab_src, file_path) ，接收文件路径和需要保存的路径，会自动去文件路径下载并保存到我们指定的本地路径。

5.递归爬取网页

　　上述代码仅仅实现了一个url的爬取，如果该url的爬取的内容中包含了其他url，而我们也想对其进行爬取，那么如何实现递归爬取网页呢？

 示例代码：

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# 获取所有的url，继续访问，并在其中寻找相同的url        all_urls = hxs.select('//a/@href').extract()        for url in all_urls:            if url.startswith('http://www.xiaohuar.com/list-1-'):                yield Request(url, callback=self.parse)

　　即通过yield生成器向每一个url发送request请求，并执行返回函数parse，从而递归获取校花图片和校花姓名学校等信息。

注：可以修改settings.py 中的配置文件，以此来指定“递归”的层数，如： DEPTH_LIMIT = 1

6.scrapy查询语法中的正则：

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from scrapy.selector import Selector from scrapy.http import HtmlResponse html = """<!DOCTYPE html> <html> <head lang="en">     <meta charset="UTF-8">     <title></title> </head> <body>     <li class="item-"><a href="link.html">first item</a></li>     <li class="item-0"><a href="link1.html">first item</a></li>     <li class="item-1"><a href="link2.html">second item</a></li> </body> </html> """ response = HtmlResponse(url='http://example.com', body=html,encoding='utf-8') ret = Selector(response=response).xpath('//li[re:test(@class, "item-d*")]//@href').extract() print(ret)

　　语法规则：Selector(response=response查询对象).xpath('//li[re:test(@class, "item-d*")]//@href').extract()，即根据re正则匹配，test即匹配，属性名是class，匹配的正则表达式是"item-d*"，然后获取该标签的href属性。

 

 

更多选择器规则：http://scrapy-chs.readthedocs.io/zh_CN/latest/topics/selectors.html

7、格式化处理

　　上述实例只是简单的图片处理，所以在parse方法中直接处理。如果对于想要获取更多的数据（获取页面的价格、商品名称、QQ等），则可以利用Scrapy的items将数据格式化，然后统一交由pipelines来处理。即不同功能用不同文件实现。

 items：即用户需要爬取哪些数据，是用来格式化数据，并告诉pipelines哪些数据需要保存。

示例items.py文件：

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# -*- coding: utf-8 -*-    # Define here the models for your scraped items # # See documentation in: # http://doc.scrapy.org/en/latest/topics/items.html    import scrapy    class JieYiCaiItem(scrapy.Item):        company = scrapy.Field()     title = scrapy.Field()     qq = scrapy.Field()     info = scrapy.Field()     more = scrapy.Field()

　即：需要爬取所有url中的公司名，title，qq，基本信息info，更多信息more。

上述定义模板，以后对于从请求的源码中获取的数据同样按照此结构来获取，所以在spider中需要有一下操作：

 

上述代码中：对url进行md5加密的目的是避免url过长，也方便保存在缓存或数据库中。

此处代码的关键在于：

• 将获取的数据封装在了Item对象中
• yield Item对象 （一旦parse中执行yield Item对象，则自动将该对象交个pipelines的类来处理）

 

上述代码中多个类的目的是，可以同时保存在文件和数据库中，保存的优先级可以在配置文件settings中定义。

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ITEM_PIPELINES = {     'beauty.pipelines.DBPipeline': 300,     'beauty.pipelines.JsonPipeline': 100, } # 每行后面的整型值，确定了他们运行的顺序，item按数字从低到高的顺序，通过pipeline，通常将这些数字定义在0-1000范围内。

　　总结：本文对python爬虫框架Scrapy做了详细分析和实例讲解，如果本文对您有参考价值，欢迎帮博主点下文章下方的推荐，谢谢！