Python3网络爬虫(十二)：初识Scrapy之再续火影情缘

如果有人问我，你最喜欢的动漫是什么？我会毫不犹豫地告诉他：《火影忍者》。因为，这是唯一的一部贯穿我小学、初中、高中、大学、研究生生活的动漫。小学五年级的时候，家里的电视安装了机顶盒，那时候的动漫频道还不是清一色的《天线宝宝》、《熊出没》这样的国产动漫。大部分都是日本动漫，《火影忍者》、《海贼王》、《浪客剑心》这样的热血动漫充斥着整个动漫频道。就从那时开始，我走上了追《火影忍者》的道路。虽然，这是一个暴露年龄的事情，可是我还是想说，我也算是一个资深的火影迷了。鸣人的火之意志、鸣人和佐助的羁绊的故事，看得我热血沸腾。初中的时候，我还曾傻傻地学习忍术的结印手势，以为只要学会了结印手势就能放出忍术，现在想想，真的是无忧无虑的童年啊！可能，有朋友会问，《火影忍者》不是已经完结了吗？《火影忍者》是完结了，但是鸣人儿子的故事才刚刚开始，《博人传之火影忍者新时代》正在热播中。因此，我又开始追动漫了，虽然现在不会像儿时那样激动到上蹿下跳，但是我依然喜欢看，现在感觉，继续看火影，更多的是一种情怀吧！

今天的闲话有点多，就此打住，回归正题。为了了解动漫的进展，看相应的漫画是个不错的选择。而KuKu动漫又是免费的试看平台，满足我的需求。奉上URL：[http://comic.kukudm.com/](http://comic.kukudm.com/)

可以看到，这个网站的第一个推荐动漫就是《火影忍者》。这个网站不提供下载功能，但是又很想收藏怎么办？那就用分布式爬虫Scrapy搞下来吧！当然，在此之前，不得不说的一句话就是：请勿将程序用于任何商业用途，仅供交流学习。尊重著作权，请购买正版漫画。

Scrapy Engine(Scrapy核心) 负责数据流在各个组件之间的流。Spiders(爬虫)发出Requests请求，经由Scrapy Engine(Scrapy核心) 交给Scheduler(调度器)，Downloader(下载器)Scheduler(调度器) 获得Requests请求，然后根据Requests请求，从网络下载数据。Downloader(下载器)的Responses响应再传递给Spiders进行分析。根据需求提取出Items，交给Item Pipeline进行下载。Spiders和Item Pipeline是需要用户根据响应的需求进行编写的。除此之外，还有两个中间件，Downloaders Mddlewares和Spider Middlewares，这两个中间件为用户提供方面，通过插入自定义代码扩展Scrapy的功能，例如去重等。因为中间件属于高级应用，本次教程不涉及，因此不做过多讲解。

关于Scrapy的安装，可以查看我之前的笔记：[http://blog.csdn.net/c406495762/article/details/60156205](http://blog.csdn.net/c406495762/article/details/60156205)

安装好Scrapy之后，我们就可以开启我们的Scrapy之旅了。官方的详细中文教程，请参见：[http://scrapy-chs.readthedocs.io/zh\_CN/0.24/intro/tutorial.html](http://scrapy-chs.readthedocs.io/zh_CN/0.24/intro/tutorial.html) 。我这里只讲本次实战用到的知识。

 简单流程如下：

在开始爬取之前，我们必须创建一个新的Scrapy项目。 进入打算存储代码的目录中，运行下列命令：

scrapy startproject cartoon

scrapy startproject是固定命令，后面的cartoon是自己想起的工程名字。这里，我起名为cartoon(漫画)。

该命令将会创建包含下列内容的cartoon目录：

cartoon/
     scrapy.cfg
     cartoon/
        __init__.py
        items.py
        middlewares.py
        pipelines.py
        settings.py
        spiders/
            __init__.py
            ...

这些文件分别是：

在编写程序之前，我们可以使用Scrapy内置的Scrapy shell，分析下目标网页，为后编写梳理思路。先分析下《火影忍者》主界面：

scrapy shell "http://comic.kukudm.com/comiclist/3/"

在Scrapy shell中，我们可以通过如下指令打印网页的body信息：

response.body

通过返回的内容，我们可以寻找自己想要的链接，但是这种方法，显然有些麻烦，因为内容太多，不好找。这里，我们还是使用审查元素的方式进行分析：

可以看到，每个章节的链接和名字都存放在了dd标签下的a标签中。在shell中输入如下指令提取链接：

response.xpath('//dd/a[1]')

xpath之前讲过了，如果忘记了，可翻阅我之前整理的笔记。从输出结果可以看到，每个链接都已经提取出来了，但是没有显示a标签里面的内容。

想要显示全，就需要extract()方法，转换成字符串输出，指令如下：

response.xpath('//dd/a[1]').extract()

从运行结果可以看出，这样就显示完全了。现在开始思考一个问题，如果我想保存每个章节的图片，需要哪些东西？链接必不可少，当然还有每个章节的名字，我们要以文件夹的形式存储每个章节，文件夹的命名就是章节的名字，这样更规整。

我们使用text()获取每个章节的名字，指令如下：

response.xpath('//dd/a[1]/text()').extract()

瞧，每个章节的名字被我们轻松的提取出来了，记住这个指令，在编写程序的时候，需要用到。

获取完章节名字，接下来就是获取链接了，使用指令如下：

response.xpath('//dd/a[1]/@href').extract()

Scrapy还是蛮好用的嘛~省去了使用Beautifulsoup这些工具的使用。当然，它的强大不仅仅于此，让我们慢慢道来。

《火影忍者》首页分析完了。接下来，我们分析每个章节里的内容，看看如何获取每个图片的链接。还是使用审查元素的方式，我们可以看到，这个网页提供的信息如下。再思考一个问题，从这个网页我们要获取哪些信息？第一个当然还是图片的链接，第二个呢？将一个章节里的每个图片保存下来，我们如何命名图片？用默认名字下载下来的图片，顺序也就乱了。仔细一点的话，不难发现，第一页的链接为：[http://comic.kukudm.com/comiclist/3/3/1.htm](http://comic.kukudm.com/comiclist/3/3/1.htm)，第二页的链接为：[http://comic.kukudm.com/comiclist/3/3/2.htm](http://comic.kukudm.com/comiclist/3/3/2.htm)，第三页的链接为：[http://comic.kukudm.com/comiclist/3/3/3.htm](http://comic.kukudm.com/comiclist/3/3/3.htm) 依此类推，所以我们可以根据这个规律进行翻页，而为了翻页，首先需要获取的就是每个章节的图片数，也就是页数，随后，我们根据每页的地址就可以为每个图片命名：第1页、第2页、第3页…，这样命名就可以了。不会出现乱序，并且很工整，方便我们阅读。由于有的章节图片的链接不是规律的，所以只能先获取页面地址，再获取图片地址，这样递进爬取。

使用ctrl+c退出之前的shell，分析章节页面，以第一章为例，使用指令如下：

scrapy shell "http://comic.kukudm.com/comiclist/3/1.htm"

套路已经想好，那就开始测试吧。通过审查元素可以知道，页数存放在valign属性i为top的td标签中。获取的内容由于有好多信息，我们再使用re()方法，通过正则表达式获取页数。获取页数代码如下：

response.xpath('//td[@valign="top"]/text()').re('共(\d+)页')[0]

可以看到，通过几次测试就把页数提取出来了。最终的这个指令页要记住，编写程序需要用到。

图片页获取完了，下面该获取图片的链接了，通过审查元素我们会发现，图片链接保存再img标签下的src属性中，理想状态，使用如下指令就可以获取图片链接：

response.xpath('//img[@id="comipic"]/@src').extract()

但是你会发现，返回为空。这是为什么？通过response.body打印信息不难发现，这个链接是使用JS动态加载进去的。直接获取是不行的，网页分为静态页面和动态页面，对于静态页面好说，对于动态页面就复杂一些了。可以使用PhantomJS、发送JS请求、使用Selenium、运行JS脚本等方式获取动态加载的内容。(该网站动态加载方式简单，不涉及这些，后续教程会讲解其他动态加载方法)

该网站是使用如下指令加载图片的：

document.write("<img src='"+server+"comic/kuku2comic/Naruto/01/01_01.JPG'><span style='display:none'><img src='"+server+"comic/kuku2comic/Naruto/01/01_02.JPG'></span>");

JS脚本放在网页里，没有使用外部JS脚本，这就更好办了，直接获取脚本信息，不就能获取图片链接了？使用指令如下：

response.xpath('//script/text()').extract()

通过运行结果可以看出，我们已经获取到了图片链接，server的值是通过运行JS外部脚本获得的，但是这里，我们仔细观察server的值为[http://n.1whour.com/](http://n.1whour.com/)，其他页面也是一样，因此也就简化了流程。同样，记住这个指令，编写程序的时候会用到。

就这样这个思路已经梳理清楚，需要的内容有章节链接、章节名、图片链接、每张页数。shell分析完毕，接下来开始编写程序。

在cortoon/spiders目录下创建文件comic\_spider.py，编写内容如下：

# -*- coding:UTF-8 -*-
import scrapy

class ComicSpider(scrapy.Spider):

    name = "comic"
    allowed_domains = ['comic.kukudm.com']
    start_urls = ['http://comic.kukudm.com/comiclist/3/']

    def parse(self, response):
        link_urls = response.xpath('//dd/a[1]/@href').extract()
        for each_link in link_urls:
            print('http://comic.kukudm.com' + each_link)

parse函数中的内容，就是之前我们获取链接的解析内容，在cmd中使用如下指令运行工程：

scrapy crawl comic

打印输出了这个章节的链接：

再打印章节名字看看，代码如下：

# -*- coding:UTF-8 -*-
import scrapy

class ComicSpider(scrapy.Spider):

    name = "comic"
    allowed_domains = ['comic.kukudm.com']
    start_urls = ['http://comic.kukudm.com/comiclist/3/']

    def parse(self, response):
        # link_urls = response.xpath('//dd/a[1]/@href').extract()
        dir_names = response.xpath('//dd/a[1]/text()').extract()
        for each_name in dir_names:
            print(each_name)

章节名字打印成功！

刚刚进行了简单的测试，了解下Spiders的编写。现在开始进入正题，按步骤编写爬虫。第一步，填写items.py，内容如下：

# -*- 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 ComicItem(scrapy.Item):
    dir_name = scrapy.Field()
    link_url = scrapy.Field()
    img_url = scrapy.Field()
    image_paths = scrapy.Field()

填写settings.py，内容如下：

BOT_NAME = 'cartoon'

SPIDER_MODULES = ['cartoon.spiders']
NEWSPIDER_MODULE = 'cartoon.spiders'


# Crawl responsibly by identifying yourself (and your website) on the user-agent
#USER_AGENT = 'cartoon (+http://www.yourdomain.com)'

# Obey robots.txt rules
ROBOTSTXT_OBEY = False

ITEM_PIPELINES = {
    'cartoon.pipelines.ComicImgDownloadPipeline': 1,
}

IMAGES_STORE = 'J:/火影忍者'

COOKIES_ENABLED = False

DOWNLOAD_DELAY = 0.25    # 250 ms of delay

在comic\_spider.py文件中，编写代码如下，代码进行了详细的注释：

# -*- coding: utf-8 -*-

import re
import scrapy
from scrapy import Selector
from cartoon.items import ComicItem

class ComicSpider(scrapy.Spider):
    name = 'comic'

    def __init__(self):
        #图片链接server域名
        self.server_img = 'http://n.1whour.com/'
        #章节链接server域名
        self.server_link = 'http://comic.kukudm.com'
        self.allowed_domains = ['comic.kukudm.com']
        self.start_urls = ['http://comic.kukudm.com/comiclist/3/']
        #匹配图片地址的正则表达式
        self.pattern_img = re.compile(r'\+"(.+)\'><span')

    #从start_requests发送请求
    def start_requests(self):
        yield scrapy.Request(url = self.start_urls[0], callback = self.parse1)

    #解析response,获得章节图片链接地址
    def parse1(self, response):
        hxs = Selector(response)
        items = []
        #章节链接地址
        urls = hxs.xpath('//dd/a[1]/@href').extract()
        #章节名
        dir_names = hxs.xpath('//dd/a[1]/text()').extract()
        #保存章节链接和章节名
        for index in range(len(urls)):
            item = ComicItem()
            item['link_url'] = self.server_link + urls[index]
            item['dir_name'] = dir_names[index]
            items.append(item)

        #根据每个章节的链接，发送Request请求，并传递item参数
        for item in items[-13:-1]:
            yield scrapy.Request(url = item['link_url'], meta = {'item':item}, callback = self.parse2)

    #解析获得章节第一页的页码数和图片链接   
    def parse2(self, response):
        #接收传递的item
        item = response.meta['item']
        #获取章节的第一页的链接
        item['link_url'] = response.url
        hxs = Selector(response)
        #获取章节的第一页的图片链接
        pre_img_url = hxs.xpath('//script/text()').extract()
        #注意这里返回的图片地址,应该为列表,否则会报错
        img_url = [self.server_img + re.findall(self.pattern_img, pre_img_url[0])[0]]
        #将获取的章节的第一页的图片链接保存到img_url中
        item['img_url'] = img_url
        #返回item，交给item pipeline下载图片
        yield item
        #获取章节的页数
        page_num = hxs.xpath('//td[@valign="top"]/text()').re(u'共(\d+)页')[0]
        #根据页数，整理出本章节其他页码的链接
        pre_link = item['link_url'][:-5]
        for each_link in range(2, int(page_num) + 1):
            new_link = pre_link + str(each_link) + '.htm'
            #根据本章节其他页码的链接发送Request请求，用于解析其他页码的图片链接，并传递item
            yield scrapy.Request(url = new_link, meta = {'item':item}, callback = self.parse3)

    #解析获得本章节其他页面的图片链接
    def parse3(self, response):
        #接收传递的item
        item = response.meta['item']
        #获取该页面的链接
        item['link_url'] = response.url
        hxs = Selector(response)
        pre_img_url = hxs.xpath('//script/text()').extract()
        #注意这里返回的图片地址,应该为列表,否则会报错
        img_url = [self.server_img + re.findall(self.pattern_img, pre_img_url[0])[0]]
        #将获取的图片链接保存到img_url中
        item['img_url'] = img_url
        #返回item，交给item pipeline下载图片
        yield item

代码看上去可能不好理解，自己动手尝试一下，一步一步来，最终你就会找到答案的。这部分代码不能一步一步讲解，思路已经讲完，其他的就靠自己尝试与体悟了。关于python的yield，简单地讲，yield 的作用就是把一个函数变成一个 generator，带有 yield 的函数不再是一个普通函数，Python 解释器会将其视为一个 generator。想要保持代码的整洁，又要想获得 iterable 的效果，就可以使用yield了，这部分内容，可以查看廖雪峰老师的教程。

pipelines.py主要负责图片的下载，我们根据item保存的信息，进行图片的分类保存，代码如下：

# -*- coding: utf-8 -*-

# Define your item pipelines here
#
# Don't forget to add your pipeline to the ITEM_PIPELINES setting
# See: http://doc.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html
from cartoon import settings
from scrapy import Request
import requests
import os


class ComicImgDownloadPipeline(object):

    def process_item(self, item, spider):
        #如果获取了图片链接，进行如下操作
        if 'img_url' in item:
            images = []
            #文件夹名字
            dir_path = '%s/%s' % (settings.IMAGES_STORE, item['dir_name'])
            #文件夹不存在则创建文件夹
            if not os.path.exists(dir_path):
                os.makedirs(dir_path)
            #获取每一个图片链接
            for image_url in item['img_url']:
                #解析链接，根据链接为图片命名
                houzhui = image_url.split('/')[-1].split('.')[-1]
                qianzhui = item['link_url'].split('/')[-1].split('.')[0]
                #图片名
                image_file_name = '第' + qianzhui + '页.' + houzhui
                #图片保存路径
                file_path = '%s/%s' % (dir_path, image_file_name)
                images.append(file_path)
                if os.path.exists(file_path):
                    continue
                #保存图片
                with open(file_path, 'wb') as handle:
                    response = requests.get(url = image_url)
                    for block in response.iter_content(1024):
                        if not block:
                            break
                        handle.write(block)
            #返回图片保存路径
            item['image_paths'] = images
        return item

代码依旧进行了注释，自己动手尝试吧！

由于工程文件较多，我将我的整体代码上传到了我的Github，欢迎Follow、Star。URL：[https://github.com/Jack-Cherish/python-spider/tree/master/cartoon](https://github.com/Jack-Cherish/python-spider/tree/master/cartoon)

我下载了后面火影忍者博人传的内容，可以使用代码，直接爬取漫画所有章节，效果如下所示：

短短了两分钟，这些图片就都保存好了，是不是体会到了分布式Scrapy爬虫的强大了？

最后感谢看我博客的朋友们，长久以来的支持~后续，爬虫教程可能就出的慢一些了，但是也会更新。过段时间，重点将会放在机器学习和深度学习方面，如有兴趣，欢迎届时前来捧场！