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教你分分钟学会用python爬虫框架Scrapy爬取心目中的女神

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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。

 
 
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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
 
classXiaoHuarSpider(scrapy.spiders.Spider):
    name="xiaohuar"
    allowed_domains=["xiaohuar.com"]
    start_urls=[
        "http://www.gg4493.cn/",
    ]
 
    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
       ifre.match('http://www.gg4493.cn/',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
           foriinrange(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
               ifsrc:
                   ab_src="http://www.gg4493.cn/"+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.gg4493.cn/'):


                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://www.gg4493.cn/',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。
 
 
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#!/usr/bin/env python


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


 


import
scrapy


import
hashlib


from
tutorial.items
import
JinLuoSiItem


from
scrapy.http
import
Request


from
scrapy.selector
import
HtmlXPathSelector


 


 


class
JinLuoSiSpider(scrapy.spiders.Spider):


    count
=
0


    url_set
=
set()


 


    name
=
"jluosi"


    domain
=
'http://www.girl4493.cn/'


    allowed_domains
=
["jluosi.com"]


 


    start_urls
=
[


        "http://www.mimi131.cn/",


    ]


 


    def
parse(self,
response):


        md5_obj
=
hashlib.md5()


        md5_obj.update(response.url)


        md5_url
=
md5_obj.hexdigest()


        if
md5_url
in
JinLuoSiSpider.url_set:


            pass


        else:


            JinLuoSiSpider.url_set.add(md5_url)


            hxs
=
HtmlXPathSelector(response)


            if
response.url.startswith('http://www.jluosi.com:80/ec/goodsDetail.action'):


                item
=
JinLuoSiItem()


                item['company']
=
hxs.select('//div[@class="ShopAddress"]/ul/li[1]/text()').extract()


                item['link']
=
hxs.select('//div[@class="ShopAddress"]/ul/li[2]/text()').extract()


                item['qq']
=
hxs.select('//div[@class="ShopAddress"]//a/@href').re('.*uin=(?P<qq>\d*)&')


                item['address']
=
hxs.select('//div[@class="ShopAddress"]/ul/li[4]/text()').extract()


 


                item['title']
=
hxs.select('//h1[@class="goodsDetail_goodsName"]/text()').extract()


 


                item['unit']
=
hxs.select('//table[@class="R_WebDetail_content_tab"]//tr[1]//td[3]/text()').extract()


                product_list
=
[]


                product_tr
=
hxs.select('//table[@class="R_WebDetail_content_tab"]//tr')


                for
i
in
range(2,len(product_tr)):


                    temp
=
{


                        'standard':hxs.select('//table[@class="R_WebDetail_content_tab"]//tr[%d]//td[2]/text()'
%i).extract()[0].strip(),


                        'price':hxs.select('//table[@class="R_WebDetail_content_tab"]//tr[%d]//td[3]/text()'
%i).extract()[0].strip(),


                    }


                    product_list.append(temp)


 


                item['product_list']
=
product_list


                yield
item


 


            current_page_urls
=
hxs.select('//a/@href').extract()


            for
i
in
range(len(current_page_urls)):


                url
=
current_page_urls[i]


                if
url.startswith('http://www.baby199.cn'):


                    url_ab
=
url


                    yield
Request(url_ab,
callback=self.parse)


 


选择器规则Demo


 


选择器规则Demo

选择器规则Demo

 
 
 
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def parse(self,response):
    from scrapy.http.cookies import CookieJar
    cookieJar=CookieJar()
    cookieJar.extract_cookies(response,response.request)
    print(cookieJar._cookies)

获取响应cookie

更多选择器规则：http://www.baby98.cn/

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：

 
 
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#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
 
import scrapy
import hashlib
from beauty.items import JieYiCaiItem
from scrapy.http import Request
from scrapy.selector import HtmlXPathSelector
from scrapy.spiders import CrawlSpider,Rule
from scrapy.linkextractors import LinkExtractor
 
 
classJieYiCaiSpider(scrapy.spiders.Spider):
    count=0
    url_set=set()
 
    name="jieyicai"
    domain='http://www.meimei233.com'
    allowed_domains=["jieyicai.com"]
 
    start_urls=[
        "http://www.meimei333.com",
    ]
 
    rules=[
        #下面是符合规则的网址,但是不抓取内容,只是提取该页的链接(这里网址是虚构的,实际使用时请替换)
        #Rule(SgmlLinkExtractor(allow=(r'http://test_url/test?page_index=\d+'))),
        #下面是符合规则的网址,提取内容,(这里网址是虚构的,实际使用时请替换)
        #Rule(LinkExtractor(allow=(r'http://www.jieyicai.com/Product/Detail.aspx?pid=\d+')), callback="parse"),
    ]
 
    def parse(self,response):
        md5_obj=hashlib.md5()
        md5_obj.update(response.url)
        md5_url=md5_obj.hexdigest()
        ifmd5_url inJieYiCaiSpider.url_set:
            pass
        else:
            JieYiCaiSpider.url_set.add(md5_url)
            
            hxs=HtmlXPathSelector(response)
            ifresponse.url.startswith('http://www.jieyicai.com/Product/Detail.aspx'):
                item=JieYiCaiItem()
                item['company']=hxs.select('//span[@class="username g-fs-14"]/text()').extract()
                item['qq']=hxs.select('//span[@class="g-left bor1qq"]/a/@href').re('.*uin=(?P<qq>\d*)&')
                item['info']=hxs.select('//div[@class="padd20 bor1 comard"]/text()').extract()
                item['more']=hxs.select('//li[@class="style4"]/a/@href').extract()
                item['title']=hxs.select('//div[@class="g-left prodetail-text"]/h2/text()').extract()
                yield item
 
            current_page_urls=hxs.select('//a/@href').extract()
            foriinrange(len(current_page_urls)):
                url=current_page_urls[i]
                ifurl.startswith('/'):
                    url_ab=JieYiCaiSpider.domain+url
                    yield Request(url_ab,callback=self.parse)
 
spider
 
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spider

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）
 
 
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# -*- 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


 


import
json


from
twisted.enterprise
import
adbapi


import
MySQLdb.cursors


import
re


 


mobile_re
=
re.compile(r'(13[0-9]|15[012356789]|17[678]|18[0-9]|14[57])[0-9]{8}')


phone_re
=
re.compile(r'(\d+-\d+|\d+)')


 


class
JsonPipeline(object):


 


    def
__init__(self):


        self.file
=
open('/Users/wupeiqi/PycharmProjects/beauty/beauty/jieyicai.json',
'wb')


 


 


    def
process_item(self,
item,
spider):


        line
=
"%s  %s\n"
%
(item['company'][0].encode('utf-8'),
item['title'][0].encode('utf-8'))


        self.file.write(line)


        return
item


 


class
DBPipeline(object):


 


    def
__init__(self):


        self.db_pool
=
adbapi.ConnectionPool('MySQLdb',


                                            
db='DbCenter',


                                            
user='root',


                                            
passwd='123',


                                            
cursorclass=MySQLdb.cursors.DictCursor,


                                            
use_unicode=True)


 


    def
process_item(self,
item,
spider):


        query
=
self.db_pool.runInteraction(self._conditional_insert,
item)


        query.addErrback(self.handle_error)


        return
item


 


    def
_conditional_insert(self,
tx,
item):


        tx.execute("select
nid from company where company = %s",
(item['company'][0],
))


        result
=
tx.fetchone()


        if
result:


            pass


        else:


            phone_obj
=
phone_re.search(item['info'][0].strip())


            phone
=
phone_obj.group()
if
phone_obj
else
' '


 


            mobile_obj
=
mobile_re.search(item['info'][1].strip())


            mobile
=
mobile_obj.group()
if
mobile_obj
else
' '


 


            values
=
(


                item['company'][0],


                item['qq'][0],


                phone,


                mobile,


                item['info'][2].strip(),


                item['more'][0])


            tx.execute("insert
into company(company,qq,phone,mobile,address,more) values(%s,%s,%s,%s,%s,%s)",
values)


 


    def
handle_error(self,
e):


        print
'error',e


 


pipelines


 


pipelines

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

 

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    Python爬虫框架Scrapy教程《PDF》

    《Python爬虫框架Scrapy教程》主要是针对学习python爬虫的课程，又基础的python爬虫框架scrapy开始，一步步学习到最后完整的爬虫完成，现在python爬虫应用的非常广泛，本文档详细介绍了scrapy爬虫和其他爬虫技术的...

    Python爬虫框架Scrapy教程（PDF）

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    Python爬虫框架Scrapy教程（PDF文档）

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    Python爬虫实例——scrapy框架爬取拉勾网招聘信息

    在本篇【Python爬虫实例——scrapy框架爬取拉勾网招聘信息】中，我们将探讨如何使用Python的Scrapy框架来抓取拉勾网上的Python相关职位信息。首先，我们需要理解整个爬取流程和分析思路。 1. **分析查询结果页**： ...

    Python爬虫框架scrapy获取汽车之家二手车数据

    以上步骤展示了如何用Scrapy创建一个真实的爬虫项目，但请记得在实际应用中要遵循合法合规的原则。同时，对于汽车之家这样的大型网站，其robots.txt文件可能禁止爬虫访问某些页面，因此在进行任何爬取活动前，请确保...

    python爬虫学习笔记-scrapy框架(2)

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    Python-基于Python的scrapy爬虫框架实现爬取招聘网站的信息到数据库

    总结起来，使用Python的Scrapy框架爬取招聘网站信息并存入数据库，需要理解Scrapy的组件工作原理，定制Spider、Item、Pipeline和Middleware，以及处理可能遇到的各种挑战。通过这个过程，我们可以高效地获取并存储...

    大数据爬取、清洗与可视化教程课件第六章中型网络爬虫框架Scrapy.pdf

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    Python-pythonscrapy爬取电影天堂所有电影

    Python Scrapy是一个强大的开源框架，专门用于构建网络爬虫，以高效地抓取网页数据。在本案例中，“Python-pythonscrapy爬取电影天堂所有电影”项目旨在利用Scrapy来抓取电影天堂网站上的电影资源信息。电影天堂是一...

    Python爬虫框架Scrapy

    Scrapy是python下的一个爬虫框架，挺不错的！ 官网：http://scrapy.org/ 压缩包中文件列表： 【1】. Scrapy源码包：Scrapy-0.10.2.tar.gz 【2】. Scrapy documentation release 0.12.0 【3】. Scrapy轻松定制网络...

    python的scrapy框架爬取天气预报

    利用python的scrapy框架爬取天气预报的信息，是python爬虫入门的好程序，如果还有小伙伴不会运行scrapy框架程序的，可以在下方评论区里说明。

    python爬虫框架Scrapy教程完整版PDF最新版本

    Scrapy是一个由Python开发的高效且高级的Web抓取框架，旨在从网站中抓取数据并提取结构化信息。该框架以其快速性而闻名，并广泛应用于数据挖掘、监测和自动化测试等多个领域。Scrapy易于定制，允许用户根据个人需求...

    使用scrapy框架爬取一些医疗疾病数据

    在本项目"使用scrapy框架爬取一些医疗疾病数据"中，我们将深入探讨如何利用Scrapy处理分页、分块以及多级嵌套的数据爬取。 首先，让我们了解Scrapy的基本架构。Scrapy由多个组件构成，包括Spider、Item、Item ...

    Python爬虫框架Scrapy_200页操作过程

    Python爬虫从入门到精通，这篇文档主要是针对学习python爬虫的课程，又基础的python爬虫框架scrapy开始，一步步学习到最后完整的爬虫完成，现在python爬虫应用的非常广泛，改篇详细介绍了scrapy爬虫和其他爬虫技术的...

    使用Python的爬虫框架Scrapy来爬取网页数据.txt

    ### 使用Python的爬虫框架Scrapy爬取网页数据 #### Scrapy简介 Scrapy是一个用于Web数据抓取的强大开源框架，使用Python语言编写。它能够高效地从网站上抓取所需的数据，支持包括数据清洗、存储在内的多种操作。...

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