PYTHON 爬虫笔记十一:Scrapy框架的基本使用

Scrapy框架详解及其基本使用

scrapy框架原理

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。其可以应用在数据挖掘，信息处理或存储历史数据等一系列的程序中。
其最初是为了页面抓取 (更确切来说, 网络抓取 )所设计的，也可以应用在获取API所返回的数据(例如 Amazon Associates Web Services ) 或者通用的网络爬虫。Scrapy用途广泛，可以用于数据挖掘、监测和自动化测试。

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：

Scrapy运行流程大概如下：

1、从spider中获取到初始url给引擎，告诉引擎帮我给调度器；

2、引擎将初始url给调度器，调度器安排入队列；

3、调度器告诉引擎已经安排好，并把url给引擎，告诉引擎，给下载器进行下载；

4、引擎将url给下载器，下载器下载页面源码；

5、下载器告诉引擎已经下载好了，并把页面源码response给到引擎；

6、引擎拿着response给到spider，spider解析数据、提取数据；

7、spider将提取到的数据给到引擎，告诉引擎，帮我把新的url给到调度器入队列，把信息给到Item Pipelines进行保存；

8、Item Pipelines将提取到的数据保存，保存好后告诉引擎，可以进行下一个url的提取了；

9、循环3-8步，直到调度器中没有url，关闭网站（若url下载失败了，会返回重新下载）。

基本使用

创建项目的基本过程

Scrapy：
    # 创建项目，在当前目录中创建中创建一个项目文件（类似于Django）
    scrapy startproject sp1
        生成目录如下：
            sp1
                - sp1
                    - spiders　　　　　　　　  目录，放置创建的爬虫应用
                    - middlewares.py    中间件
                    - items.py          格式化，与pipelines.py一同做持久化
                    - pipelines.py      持久化
                    - settings.py       配置文件
                - scrapy.cfg            配置
         
    # 创建爬虫应用
    cd sp1
    scrapy genspider xiaohuar xiaohuar.com      # 创建了xiaohuar.py
    scrapy genspider baidu baidu.com        # 创建了baidu.py
     
    # 展示爬虫应用列表
    scrapy list
 
    # 执行爬虫，进入project
    scrapy crawl baidu
    scrapy crawl baidu --nolog

文件说明：

注意：一般创建爬虫文件时，以网站域名命名

项目实战

实战目标：对目标站点所有语录，作者，标签进行爬取并存如MongoDB中
目标站点分析：Quates to scrape
流程框架：

爬虫实战

明确目标--->items.py（明确想要抓取的目标，定义需要爬取的信息（字段））

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

import scrapy

class QuoteItem(scrapy.Item):
    # define the fields for your item here like:
    # name = scrapy.Field()
    text = scrapy.Field()        #语录内容
    author = scrapy.Field()    #作者
    tags = scrapy.Field()        #标签

制作爬虫--->quotes.py（解析数据，并提取信息和新的url）

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

from quotetutorial.items import QuoteItem

class QuotesSpider(scrapy.Spider):
    name = 'quotes'
    allowed_domains = ['quotes.toscrape.com']
    start_urls = ['http://quotes.toscrape.com/']

    def parse(self, response):
        #print(response.text)
        quotes = response.css('.quote')     #获取每行的全部信息
        for quote in quotes:
            item = QuoteItem()                #创建获取对象
            text = quote.css('.text::text').extract_first()     #*::text 用于获取文本信息，axtract_first() 用于获得第一个文本信息*
            author = quote.css('.author::text').extract_first()
            tags = quote.css('.tags .tag::text').extract()      #没有指定获取第一个--->获取所有满足条件的
            item['text'] = text
            item['author'] = author
            item['tags'] = tags
            yield item

        next = response.css('.pager .next a::attr(href)').extract_first()        #获取元素属性信息
        url = response.urljoin(next)        #把连接拼接起来
        yield scrapy.Request(url=url,callback=self.parse)        #回调函数

存储内容--->pipelines.py（设计管道存储内容。当spider收集好Item后，会将Item（由字典组成的列表）传递到Item Pipeline，这些Item Pipeline组件按定义的顺序处理Item）

# -*- coding: utf-8 -*-
import pymongo

from scrapy.exceptions import DropItem

class TextPipeline(object):        #对语录进行处理，当长度超过50时，截断然后在后面加*...*

    def __init__(self):
        self.limit =50

    def process_item(self, item, spider):
        if item['text']:
            if len(item['text']) > self.limit:
                item['text'] = item['text'][0:self.limit].rstrip() + '...'
            return item
        else:
            return DropItem('Miss Text')

class MongoPipeline(object):        #链接数据库
    def __init__(self ,mongo_uri, mongo_db):
        self.mongo_uri = mongo_uri
        self.mongo_db = mongo_db

    @classmethod
    def from_crawler(cls, crawler):        #从ettings中拿到需要的配置信息（类方法）
        return cls(
            mongo_uri=crawler.settings.get('MONGO_URI'),
            mongo_db=crawler.settings.get('MONGO_DB')
        )
        
    def open_spider(self,spider):       #初始化数据库
        self.client = pymongo.MongoClient(self.mongo_uri)
        self.db = self.client[self.mongo_db]

    def process_item(self, item ,spider): #向数据库插入数据
        name = item.__class__.__name__
        self.db[name].insert(dict(item))
        return item

    def close_spider(self ,spider):
         self.client.close()

相关配置--->settings.py（为了启动Item Pipelines组件，必须将类添加到settings.py的ITEM_PIPELINES中，此处只有一个pipeline类，因此找到ITEM_PIPELINES,打开代码）

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

# Scrapy settings for quotetutorial project
#
# For simplicity, this file contains only settings considered important or
# commonly used. You can find more settings consulting the documentation:
#
#     https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/settings.html
#     https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/downloader-middleware.html
#     https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/spider-middleware.html

BOT_NAME = 'quotetutorial'

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

MONGO_URI = 'localhost'
MONGO_DB = 'quotestutorial'

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

# Obey robots.txt rules
ROBOTSTXT_OBEY = True

# Configure maximum concurrent requests performed by Scrapy (default: 16)
#CONCURRENT_REQUESTS = 32

# Configure a delay for requests for the same website (default: 0)
# See https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/settings.html#download-delay
# See also autothrottle settings and docs
#DOWNLOAD_DELAY = 3
# The download delay setting will honor only one of:
#CONCURRENT_REQUESTS_PER_DOMAIN = 16
#CONCURRENT_REQUESTS_PER_IP = 16

# Disable cookies (enabled by default)
#COOKIES_ENABLED = False

# Disable Telnet Console (enabled by default)
#TELNETCONSOLE_ENABLED = False

# Override the default request headers:
#DEFAULT_REQUEST_HEADERS = {
#   'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8',
#   'Accept-Language': 'en',
#}

# Enable or disable spider middlewares
# See https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/spider-middleware.html
#SPIDER_MIDDLEWARES = {
#    'quotetutorial.middlewares.QuotetutorialSpiderMiddleware': 543,
#}

# Enable or disable downloader middlewares
# See https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/downloader-middleware.html
#DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {
#    'quotetutorial.middlewares.QuotetutorialDownloaderMiddleware': 543,
#}

# Enable or disable extensions
# See https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/extensions.html
#EXTENSIONS = {
#    'scrapy.extensions.telnet.TelnetConsole': None,
#}

# Configure item pipelines
# See https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html
ITEM_PIPELINES = {
   'quotetutorial.pipelines.TextPipeline': 300,
   'quotetutorial.pipelines.MongoPipeline': 400,
}

# Enable and configure the AutoThrottle extension (disabled by default)
# See https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/autothrottle.html
#AUTOTHROTTLE_ENABLED = True
# The initial download delay
#AUTOTHROTTLE_START_DELAY = 5
# The maximum download delay to be set in case of high latencies
#AUTOTHROTTLE_MAX_DELAY = 60
# The average number of requests Scrapy should be sending in parallel to
# each remote server
#AUTOTHROTTLE_TARGET_CONCURRENCY = 1.0
# Enable showing throttling stats for every response received:
#AUTOTHROTTLE_DEBUG = False

# Enable and configure HTTP caching (disabled by default)
# See https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/downloader-middleware.html#httpcache-middleware-settings
#HTTPCACHE_ENABLED = True
#HTTPCACHE_EXPIRATION_SECS = 0
#HTTPCACHE_DIR = 'httpcache'
#HTTPCACHE_IGNORE_HTTP_CODES = []
#HTTPCACHE_STORAGE = 'scrapy.extensions.httpcache.FilesystemCacheStorage'

注意：如果有多个item pipelines的话（多种保存方式），需要在ITEM_PIPELINES中配置类，后面的“300”随意设置。

　　分配给每个类的整型值，确定了它们的运行顺序。数值越低，组件的优先级越高，运行顺序越靠前。

启动项目：
```
scrapy crawl quotes
```

把获得的内容保存

scrapy crawl quotes -o quotes.{json | jl | csv | xml | pickle | marshal}

这都是我对自己学习过程的理解，如有错误请指出！我算一个小白了。

PYTHON 爬虫笔记十一:Scrapy框架的基本使用

Scrapy框架详解及其基本使用

scrapy框架原理

Scrapy主要包括了以下组件：

Scrapy运行流程大概如下：

基本使用

创建项目的基本过程

项目实战

实战目标：对目标站点所有语录，作者，标签进行爬取并存如MongoDB中

目标站点分析：Quates to scrape