网络爬虫值scrapy框架基础

简介

Scrapy是一个高级的Python爬虫框架，它不仅包含了爬虫的特性，还可以方便的将爬虫数据保存到csv、json等文件中。

首先我们安装Scrapy。

 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

安装

linux或者mac

pip3 install scrapy

windows

#下载twisted
http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#twisted

#安装wheel模块之后才能安装.whl文件
pip3 install wheel 

#安装twisted
pip install Twisted‑18.4.0‑cp36‑cp36m‑win_amd64.whl

pip3 install pywin32

#安装scrapy
pip3 install scrapy

使用

创建项目

格式：scrapy startproject 项目名

scrapy  startproject spider

创建项目之后就会生成一个目录，如下：

项目名称/
	- spiders				# 爬虫文件 
		- chouti.py 
		- cnblgos.py 
		....
	- items.py 				# 持久化
	- pipelines				# 持久化
	- middlewares.py		# 中间件
	- settings.py 			# 配置文件（爬虫）
scrapy.cfg					# 配置文件（部署）

　　

创建爬虫

格式：

cd 项目名

scrapy genspider 爬虫名  将要爬的网站

cd spider

scrapy genspider chouti chouti.com

创建完爬虫之后会在spiders文件夹里生成一个文件

打开chouti.py之后如下：

运行爬虫

scrapy crawl chouti            
scrapy crawl chouti --nolog        # 不打印日志

示例

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


class ChoutiSpider(scrapy.Spider):
    '''
    爬去抽屉网的帖子信息
    '''
    name = 'chouti'
    allowed_domains = ['chouti.com']
    start_urls = ['http://chouti.com/']

    def parse(self, response):
        # 获取帖子列表的父级div
        content_div = response.xpath('//div[@id="content-list"]')

        # 获取帖子item的列表
        items_list = content_div.xpath('.//div[@class="item"]')

        # 打开一个文件句柄，目的是为了将获取的东西写入文件
        with open('articles.log','a+',encoding='utf-8') as f:
            # 循环item_list
            for item in items_list:
                # 获取每个item的第一个a标签的文本和url链接
                text = item.xpath('.//a/text()').extract_first()
                href = item.xpath('.//a/@href').extract_first()
                # print(href, text.strip())
                # print('-'*100)
                f.write(href+'
')
                f.write(text.strip()+'
')
                f.write('-'*100+'
')

        # 获取分页的页码，然后让程序循环爬去每个链接
        # 页码标签对象列表
        page_list = response.xpath('//div[@id="dig_lcpage"]')
        # 循环列表
        for page in page_list:
            # 获取每个标签下的a标签的url，即每页的链接
            page_a_url = page.xpath('.//a/@href').extract()
            # 将域名和url拼接起来
            page_url = 'https://dig.chouti.com' + page_a_url

            # 重要的一步！！！！
            # 导入Request模块，然后实例化一个Request对象，然后yield它
            # 就会自动执行Request对象的callback方法，爬去的是url参数中的链接
            from scrapy.http import Request
            yield Request(url=page_url,callback=self.parse)