Python爬虫学习记录——10.Scrapy安装及基本使用

曾经终败给现在 2023-06-10 11:25 37阅读 0赞

### 文章目录 ###

*   *  Scrapy的安装
     *  Scrapy爬虫的使用
     *  第一个Scrapy项目
     *  Scrapy常用命令行命令
     *  Scrapy项目文件的结构及用途

## Scrapy的安装 ##

这里仅介绍Windows系统下的安装流程

*  **方法一**： 命令行执行pip install scrapy 安装scrapy
    
    注意：如果有miniconda，也可以打开“Anaconda prompt”，激活环境以后使用命令：conda install scrapy
 *  **方法二**：当遇到lxml报错信息，可以进入非官方安装包下载对应版本的lxml.whl文件。其它依赖包缺失错误，或者不兼容错误，也可以下载对应的.whl文件，使用pip install 文件地址+文件名的方式安装

## Scrapy爬虫的使用 ##

一个基本的爬虫只需要两部分组成：Spider（爬虫）、Pipeline（管道）。

**Spider是什么？**  
Spider类定义了如何爬取某个(或某些)网站，包括了爬取的动作(例如:是否跟进链接)以及如何从网页的内容中提取结构化数据(爬取item)。 换句话说，Spider就是定义爬取的动作及分析某个网页(或者是有些网页)的地方。

**管道是什么？**  
每个项目管道组件是一个实现简单方法的Python类。他们接收一个项目并对其执行操作，还决定该项目是否应该继续通过流水线或被丢弃并且不再被处理。

**管道的作用**  
Item管道的主要责任是负责处理有蜘蛛从网页中抽取的Item，它的主要任务是清洗、验证和存储数据。当页面被蜘蛛解析后，将被发送到Item管道，并经过几个特定的次序处理数据。

项目管道的典型用途是：

*  清理HTML数据
 *  验证抓取的数据（检查项目是否包含特定字段）
 *  检查重复（并删除）
 *  将刮取的项目存储在数据库中

## 第一个Scrapy项目 ##

1.  在命令行输入scrapy startproject city\_58，建立Scrapy项目，提示如图即成功。  
    ![在这里插入图片描述][20191027151751350.png]
2.  得到如图的文件目录结构  
    ![在这里插入图片描述][20191027151755892.png]
3.  scrapy框架文件解析

*  **city\_58/**：该项目的python模块。之后将在此加入代码
 *  **city\_58/spiders/**：放置spider代码的目录，在命令行使用“scrapy genspider + 爬虫名”生成的 - - spider文件将会被存放在此目录下
 *  **city\_58/items.py**：项目中的item文件
 *  **city\_58/pipelines.py**：项目中的pipelines文件
 *  **city\_58/settings.py**：项目的设置文件
 *  **scrapy.cfg**：项目的配置文件，一般不需要修改，也不能删除

1.  在cmd中切换到city\_58文件中，输入“scrapy genspider spider\_city\_58 58.com”，在spider下面生成spider\_city\_58文件，代码如下：

# -*- coding: utf-8 -*-
    import scrapy
    
    class SpiderCity58Spider(scrapy.Spider):
        name = 'spider_city_58'    #必不可少的属性，需要利用它去决定启动哪个爬虫
        allowed_domains = ['58.com']   
        start_urls = ['http://58.com/']   #从start_urls中启动链接 
    
        def parse(self, response):
            pass

**Scrapy的基本方法和属性**

*  爬虫名称：name属性
 *  启动方法：start\_requests（），或者直接使用start\_urls启动
 *  默认解析器方法：parse（）
 *  启动链接列表：start\_urls属性

我们使用Scrapy的启动命令的时候，需要知道它的name属性，利用name属性去决定启动那个爬虫。如本例中爬虫名字是“spider\_city\_58”，则可以在命令行中使用：scrapy crawl spider\_city\_58 启动这个爬虫

爬虫默认首先从start\_urls里面读取链接，然后自动调用start\_request函数（或者你也可以自己定义start\_request函数），此函数请求的结果自动调用默认解析器parse，也就是调用parse处理返回来的response

1.  启动Scrapy框架

为了方便知道请求到达了默认解析器parse，可以在解析器中输出一句话“我进入了解析器”

# -*- coding: utf-8 -*-
    import scrapy
    
    
    class SpiderCity58Spider(scrapy.Spider):
        name = 'spider_city_58'
        allowed_domains = ['58.com']
        start_urls = ['http://58.com/']
    
        def parse(self, response):
            print('我进入了解析器')

**启动方法**：

*  第一种方法：打开命令行，切换到项目目录下，执行scrapy crawl spider\_city\_58。
 *  第二种方法：在项目中建立一个main.py文件，然后运行该文件即可。

from scrapy import cmdline
    cmdline.execute("scrapy crawl spider_city_58".split())

## Scrapy常用命令行命令 ##

Scrapy提供了两种类型的命令，分别为全局命令和项目命令

项目命令必须在Scrapy项目中运行，全局命令则不需要。因此，运行相关的项目命令时，必须把当前命令行的路径切换到对应的项目下

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>全局命令</th> 
   <th>项目命令</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>startproject</td> 
   <td>crawl</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>genspider</td> 
   <td>check</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>settings</td> 
   <td>parse</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>runspider</td> 
   <td>bench</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>shell</td> 
   <td>list</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>fetch</td> 
   <td>edit</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>view</td> 
   <td>\</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>version</td> 
   <td>\</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

*  查看所有命令

>>>scrapy -h

*  查看帮助信息

>>>scapy –help

*  查看版本信息

>>>scrapy version 
    Scrapy 1.1.2
    
    >>>scrapy version -v 
    Scrapy : 1.4.0 
    lxml : 3.8.0.0 
    libxml2 : 2.9.4 
    cssselect : 1.0.1 
    parsel : 1.2.0 
    w3lib : 1.18.0 
    Twisted : 17.9.0 
    Python : 3.6.2 |Anaconda custom (64-bit)| (default, Sep 19 2017, 08:03:39) [MSC v.1900 64 bit (AMD64)] 
    pyOpenSSL : 17.2.0 (OpenSSL 1.0.2l 25 May 2017) 
    Platform : Windows-8.1-6.3.9600-SP0

*  startproject命令：新建一个项目，后面跟的是项目名字

>>>scrapy startproject spider_name

*  genspider命令：  
    生成一个spider文件，一个工程中可以存在多个spider, 但是名字必须唯一；  
    爬虫名字后面加上限制的主域名，也就是限制爬虫只爬取该域名页面下的数据；  
    针对某个爬虫项目生成spider文件时，需要将命令行当前工作目录切换到对应的爬虫项目路径下

>>>scrapy genspider name domain 
    #例如: 
    >>>scrapy genspider taobao taobao.com 
    #指定了新生成的爬虫名字是“taobao”，限制爬取的主域名是“taobao.com”

*  查看当前项目内有多少爬虫

>>>scrapy list

*  使用浏览器打开网页

>>>scrapy view http://www.baidu.com

*  shell命令：进入scrapy交互环境，方便实时验证结果

#进入该url的交互环境 
    >>> scrapy shell http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Books/
    
    # 之后便进入交互环境 
    # 我们主要对这里面的response（也就是爬虫的响应文件）进行操作, 例如: 
    >>> response.xpath() #括号里直接加xpath路径

*  runspider命令：用于直接运行创建的爬虫, 并不会运行整个项目

>>>scrapy runspider 爬虫名称

*  fetch命令：使用Scrapy下载器下载给定的URL，并将内容写入标准输出。

>>>scrapy fetch

*  settings：获取Scrapy设置的值。 如果在项目中使用，它将显示项目设置值，否则将显示该设置的默认Scrapy值。

>>>scrapy settings [options]

*  parse命令：获取给定的URL并使用处理它的爬虫解析它，使用通过–callback选项传递的方法，或者parse如果没有给出。

>>>scrapy parse [options]

## Scrapy项目文件的结构及用途 ##

可以看到，在city\_58项目文件夹下有city\_58文件夹和scrapy.cfg文件，其中scrapy.cfg文件中主要包含的是项目的相关设置。而在scrapy文件夹下我们可以看到：

*  Spiders文件夹：我们可以在Spiders文件夹下编写我们的爬虫文件，里面主要是用于分析response并提取返回的item或者是下一个URL信息，每个Spider负责处理特定的网站或一些网站。
 *  \_\_init\_\_.py:项目的初始化文件。
 *  items.py：定义我们所要爬取的信息的相关属性。Item对象是种容器，用来保存获取到的数据。
 *  middlewares.py:Spider中间件，在这个文件里我们可以定义相关的方法，用以处理蜘蛛的响应输入和请求输出。
 *  pipelines.py:在item被Spider收集之后，就会将数据放入到item pipelines中，在这个组件是一个独立的类，他们接收到item并通过它执行一些行为，同时也会决定item是否能留在pipeline，或者被丢弃。
 *  settings.py:提供了scrapy组件的方法，通过在此文件中的设置可以控制包括核心、插件、pipeline以及Spider组件。

**这里来具体介绍一下我们在今后用的到的文件的基本用途**：

**items.py**  
双击打开这个文件,看一下都初始化了什么东西

# -*- coding: urf-8 -*-
    # Define here the models for your scrapyed items
    #
    # See documentation in
    # http://doc.scrapy.org/en/latest/topics/items.html
    
    import scrapy
    
    class TaoBaoItem(scrapy.Item):
        # define the fields for your item here like:
        # 
        # name = scrapy.Filed()
        pass

通过里面的注释可见，这个文件的作用是定义我们要爬取信息的标准格式，打个比方说，如果我们要爬取一批人的个人信息，包括姓名，性别，生日，那么我们可以这样来书写这个文件

import scrapy
    
    class TaoBaoItem(scrapy.Item):
       name = scrapy.Filed()
       sex = scrapy.Filed()
       birthday = scrapy.Filed()

易见本文件只是定义了一个类，至于什么时候实例化它，怎么保存它，请继续了解下面的内容。

**settings.py**  
如其名，这是本项目的配置文件，里面注释着很多常用的配置项，我们通过在其它文件中引入本文件的方式来使用这些配置项。  
当然，我们可以把这些注释都删掉，等需要开启哪个功能的时候再另行编辑

我们此处先看看默认打开的配置项吧

BOT_NAME = 'taobao'
    SPIDER_MODULES = ['taobao.spiders']
    NEWSPIDER_MODULE = 'taobao.spider'
    # Obey robots.txt rules
    ROBORSTXT_OBEY = True

因为我们写的是定向爬虫，前面三个按默认即可，我们不去管他。看第四项，注释里说这个配置项的意思是遵守robots.txt，如果不遵守的话可以设置为False

**pipelines.py**  
双击打开这个文件，看看都初始化了什么东西

# -*- 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
    
    class TaobaoPipeline(object):
        def process_item(self, item, spider):
            return item

注释提醒我们要启用Pipeline的话必须要在settings.py里配置一下ITEM\_PIPELINES，配置好后，我们的setting.py如下：  
**setting.py**

# -*- coding: utf-8 -*-
    
    BOT_NAME = 'taobao'
    SPIDER_MODULES = ['taobao.spiders']
    NEWSPIDER_MODULE = 'taobao.spider'
    
    ROBORSTXT_OBEY = True
    
    ITEM_PIPELINES = { 
        'taobao.pipelines.TaobaoPipeline': 300,
    }

此处的300表示优先级，数字越小优先级越高，代表这个Pipeline会越优先被执行。因为本项目只用到这一个pipeline，所以随意取0-1000中的一个数值即可。

再回到pipelines.py这个文件，这个文件到底有什么用呢？

*  对爬取到的数据(Item)进行处理，比如存入数据库
 *  爬虫结束时产生事件，比如发送一封邮件

此处只是介绍一下，具体的操作要看后续博客。

[20191027151751350.png]: /images/20230531/6c7b7f7af39d4d698514bc85d819b65a.png
[20191027151755892.png]: /images/20230531/554b9419349346eab0bccc8b58c71bfa.png