项目实战 | Python爬虫概述与实践（三）

用户3946442

发布于 2022-04-11 18:51:56

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发布于 2022-04-11 18:51:56

文章被收录于专栏：程序媛驿站

前言

《项目实战 | python爬虫及实践(一)》中介绍了网络爬虫的定义、分类和基本流程。

《项目实战 | python爬虫及实践 (二)》中介绍了如何从服务器响应的HTML文档中解析提取想要的内容，主要包括BeautifulSoup方法和正则表达式方法。

在徒手写爬虫代码时，如果请求为一系列URL，我们需要维护URL队列，如果对速度还有要求的话，还那需要编写多线程代码，想想就脑阔疼。所以在python爬虫的第三篇文章，我们将介绍为解决这些问题而设计的爬虫框架——Scrapy，内容安排如下：

Scrapy是什么
Scrapy安装
Scrapy入门实例

一、Scrapy是什么

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，我们只需要编写少量的代码，就能够快速抓取。

1.架构图

2.运作流程

Engine:Hi,Spider，你要处理哪一个网站？
Spider:我要处理xxx.com
Engine:给我第一个要处理的URL吧
Spider:给你，第一个（初始）URL是 xxx.com
Engine:Hi,Scheduler,我这有request请求，你帮我排序入队一下
Scheduler：好的，马上处理
Engine:Hi,Scheduler，把你处理好的request请求给我
Scheduler:给你，这是我处理好的request
Engine:Hi,Downloader，你按照Downloader Middlewares的设置帮我下载这个request请求
Downloader:好的，给你，这是下载好的东西。（如果失败：Sorry，这个request下载失败，然后Engine告诉Scheduler重新记录这个request，待会儿再下载）
Engine:Hi,Spider，这是下载好的东西，你自己处理一下
Spider:Hi,Engine,我这里有两个结果，一个是需要跟进的URL请求，另一个是获取的Item数据
Engine:Hi,Pipeline,我这有Item你帮我处理一下。Hi，Scheduler，这是需要跟进的URL你帮我处理一下
从第4步开始循环，直到Scheduler队列为空。

二、Scrapy安装

1.使用conda安装（如果已经安装anconada）

conda install scrapy

2.使用pip安装

pip install --upgrade pip      #升级pip版本
pip install Scrapy             #pip安装Scrapy框架
#根据命令行提示做下载安装

检测Scrapy安装是否成功，在终端输入scrapy回车，安装成功会出现以下内容

入门Scrapy常用命令主要包括：

scrapy startproject projectname         #创建项目
scrapy genspider spidername domainname  #创建爬虫，限制爬行范围
scrapy crawl spidername                 #运行爬虫
scrapy crawl spidername -o file.json    #保存结果至file.json文件中

三、Scrapy入门实例

这个实例中，我们想爬取www.quotes.toscrape.com网站中的名人名言，包括文本、作者、标签这些信息。

1.创建项目

在F:\PycharmWorkspace目录下创建名为quotesScrapy的项目

2.创建爬虫

创建名为quote的爬虫，限制爬行区域为http://quotes.toscrape.com/

在pycharm中打开创建的项目，Scrapy已经自动为我们创建了很多内容

3.明确目标(items.py)

打开items.py文件
Item定义结构化数据字段，用来保存爬取到的数据，类似Python中的dict，并提供了一些额外的保护避免错误
可以通过创建scrapy.Item类，并且定义类型为scrapy.Field的类属性来创建一个Item

我们想要抓取的内容包括名言、作者和标签，所以在items.py中定义detail、author、tags 属性

import scrapy

class QuotesscrapyItem(scrapy.Item):  #定义目标字段
    # define the fields for your item here like:
    # name = scrapy.Field()
    detail = scrapy.Field()
    author = scrapy.Field()
    tags = scrapy.Field()

4.制作爬虫（quote.py）

打开quote.py文件，框架已经根据我们创建时的命令编写好了部分代码

import scrapy
from quotesScrapy.items import QuotesscrapyItem

class QuoteSpider(scrapy.Spider):
    name = 'quote'                                #爬虫名，创建时定义
    allowed_domains = ['quotes.toscrape.com']     #允许爬取的域，过滤提取的URL
    start_urls = ['http://quotes.toscrape.com/']  #起始的url，列表可修改
    def parse(self, response):                    #response包含downloader下载回来的数据，对response数据做解析的函数
        pass

接下来，我们需要在parse函数中填写解析response的代码。

解析方法可以用BeautifulSoup、正则化方法，也可以用scrapy中定义的selectors选择器。

selector选择器：

Response.css 根据css表达式来"选择"
Response.xpath 根据XPath表达式做"选择"

本例中用的是Response.css方法

右击-检查(或审查元素）查看页面具体HTML信息，每条名人名言都在class="quote"的标签下，名言、作者和标签分别在class="text"、class="author"和class="tags"的标签中。

def parse(self, response):          #response是downloader下载回来的数据
    quotes=response.css('.quote')   #quotes为列表，包含所有div的标签
    #在每个标签中进一步剥离
     for item in quotes:
         detail=item.css('.text::text').extract_first()  #取列表中第一个内容
         author=item.css('.author::text').extract_first()
         tags=item.css('.tags .tag::text').extract()    #由于tags是列表，在tags下继续查找，得到所有的tag

另外，提取的数据需要送到pipeline中进一步处理，在pipeline中处理的数据为Item类型，所以需要把提取的数据封装成Item对象。完整的quote.py代码如下

import scrapy
from quotesScrapy.items import QuotesscrapyItem

class QuoteSpider(scrapy.Spider):
    name = 'quote'                                #爬虫名，创建时定义
    allowed_domains = ['quotes.toscrape.com']     #允许爬取的域，过滤提取的URL
    start_urls = ['http://quotes.toscrape.com/']  #起始的url，列表可修改

    def parse(self, response):          #response是downloader下载回来的数据
        quotes=response.css('.quote')   #quotes为列表，包含所有div的标签
        #进到每个标签中进一步剥离
        for item in quotes:
            detail=item.css('.text::text').extract_first()  #取列表第一个文本内容
            author=item.css('.author::text').extract_first()
            tags=item.css('.tags .tag::text').extract()     #在tags下继续查找，找到所有的tag
            
            #创建类的对象,封装
            new_item=QuotesscrapyItem()
            new_item['detail']=detail
            new_item['author']=author
            new_item['tags']=tags
            yield new_item    #生成器

5.数据处理（pipelines.py）

对爬取的数据做简单保存操作

class QuotesscrapyPipeline(object):
    def process_item(self, item, spider):
        with open('quotes.txt','a') as f:
            f.write(item['author']+'--'+item['detail']+'--'+str(item['tags'])+'\n')

6.调整设置（setting.py）

当我们修改pipelines.py中内容时，需要把settings.py中的pipelines相关的代码取消注释