网络爬虫（三）：简单使用scrapy

一.首先简单了解scrapy的架构
官方给出的解释：

Spiders: Spider是Scrapy用户编写用于分析response并提取item(即获取到的item)或额外跟进的URL的类。 每个spider负责处理一个特定(或一些)网站。

Item Pipeline: Item pipeline负责处理被spider提取出来的item。典型的处理有清理、 验证及持久化(例如存取到数据库中)。。

下载器中间件: 下载区中间件是在引擎及下载器之间的特定钩子(specific hook)，处理Downloader传递给引擎的response。 其提供了一个简便的机制，通过插入自定义代码来扩展Scrapy功能。 。

Spider中间件: Spider是在引擎及Spider之间的特定钩子(specific hook)，处理spider的输入(response)和输出(items及requests)。 其提供了一个简便的机制，通过插入自定义代码来扩展Scrapy功能。。

使用Scrapy爬取的过程如下：

1.引擎打开一个网站，找到处理该网站的Spider并向该spider请求第一个要爬取的URL(s)。
2.引擎从Spider中获取到第一个要爬取的URL并在调度器)以Request调度。
3.引擎向调度器请求下一个要爬取的URL。
4.调度器返回下一个要爬取的URL给引擎，引擎将URL通过下载中间件(请求(request)方向)转发给下载器。
5.一旦页面下载完毕，下载器生成一个该页面的Response，并将其通过下载中间件(返回(response)方向)发送给引擎。
6.引擎从下载器中接收到Response并通过Spider中间件(输入方向)发送给Spider处理。
7.Spider处理Response并返回爬取到的Item及(跟进的)新的Request给引擎。
8.引擎将(Spider返回的)爬取到的Item给Item Pipeline，将(Spider返回的)Request给调度器。
9.(从第二步)重复直到调度器中没有更多地request，引擎关闭该网站。

二. 创建scrapy项目
首先我们需要创建一个Scrapy项目，打开命令行，进入到要储存代码的位置的根目录下，执行这条指令
scrapy startproject xxxxxx
这里需要输入你给该项目所取的名称。

执行了该指令之后会自动创建一个文件夹，名称为你对这个项目所取的名称。
其中包括

各文件作用：
scrapy.cfg: 项目的配置文件。
items.py: 项目中的item文件，定义了储存数据的字段名。
pipelines.py: 项目中的pipelines文件。
settings.py: 项目的设置文件。
spiders: 放置spider代码的目录。（主要在这里做文章）

三、实现爬爬爬！
选择所想爬取的网站，从命令行进去到该项目中运行

scrapy genspider quotes quotes.toscrape.com

注：在这里我以quotes.toscrape.com为例，quotes是name，name一般由网站名确定。

运行完成后会在spider文件夹中自动生成一个quotes.py文件
其代码为

import scrapy

class QuotesSpider (scrapy.Spider)
    name = 'quotes'
    allowed_domains = ['quotes.toscrape.com'
    start_urls = ['http://quotes.toscrape.com/']
    def parse(self,response):
        pass

对这个代码进行改动就可以进行简单的爬取，在这里以quotes.toscrape.com网站为例
所写代码为：

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

    def start_requests(self):#名称不要变
        for page  in range(20):
            url = 'http://quotes.toscrape.com/page/{}/'.format(page)
            yield scrapy.Request(url=url,callback=self.parse)
    def parse(self, response):#名称不要变
        page= response.url.split('/')[-2]
        #可以得到目前网址的页码
        file_name = 'quotes-{}.txt'.format(page)
        with open(file_name,'wb') as f:
            quotes = response.css('.quote')
            for index,quote in enumerate(quotes):
            #进行对应的排序 0 quote[0] quote[1] 
                text = quote.css('span.text::text').extract_first()
                #将内容以文本形式提取出来
                author = quote.css('small.author::text').extract_first()
                tags = quote.css('.tags .tag::text').extract()
                f.write("NO.{}".format(index+1).encode())
                #输出NO.1 2 3 4....
                f.write('\r\n'.encode())
                #换行
                f.write(text.encode())
                f.write("\r\n".encode())
                f.write("By{}".format(author).encode())
                f.write("\r\n".encode())
                tags_str = ''
                for tag in tags:
                    tags_str += tag + ","
                Tags = tag[0:-2]
                f.write(("Tags:"+tags).encode())
                #这样在结尾就不会有','
                f.write("\r\n".encode())
                f.write(("-"*20).encode())
                f.write("\r\n".encode())     

注：def start_requests(self)，def parse(self, response)的名称和括号内的不要变，一但改变，无法从网站上爬取数据

text = quote.css('span.text::text').extract_first()

span.text是定位到了 具有span class =’text’属性的数据
.extract_first()=.extract()[0]可以提取出第一个节点

接下来就是最激动人心的时刻 /手动滑稽
在命令行进入到根目录下，运行这行代码：

scrapy crawl quotes

如果没有错误，静等片刻，打开到文件夹中，会生成.txt文件：

内容如下：

这样基本的一次使用scrapy算是大功告成。

四、进阶使用
可以进一步设置items.py文件，pipelines.py文件，将在网页中下载数据进行归类保存。
接下来实战爬取网易新闻的正文内容、时间、出版社等。
items.py
代码：

import scrapy
class NewsItem(scrapy.Item):
    news_thread = scrapy.Field() 
    news_title = scrapy.Field()
    news_url = scrapy.Field()
    news_time = scrapy.Field()
    news_source = scrapy.Field()
    source_url = scrapy.Field()
    news_text = scrapy.Field()

piplines.py
代码：

from scrapy.exporters import CsvItemExporter
class NewsPipeline(object):
    def __init__(self):
        self.file = open ('news_data.csv','wb')
        self.exporter = CsvItemExporter(self.file,encoding='gbk')
        self.exporter.start_exporting()
        #创建一个名称为news_data.csv的文件，并且将数据导入

    def process_item(self, item, spider):
        self.exporter.export_item(item)
        return item

    def close_spider(self,spider):
        self.exporter.finish_exporting()
        self.file.close()
        #定义结束传输

作用：将数据进行分类，并存入所创建的.csv文件中

主体代码：

这里的文件名由所创name决定
代码为：

import scrapy
from news.items import NewsItem
from scrapy.linkextractors import LinkExtractor
#链接提取器
from scrapy.spiders import CrawlSpider,Rule


class News163Spider(CrawlSpider):#类的继承
    name = 'news163'
    allowed_domains = ['news.163.com']
    start_urls = ['http://news.163.com/']
    rules = (
            Rule (LinkExtractor(allow=r"/18/09\d+/*"),
            callback ="parse_news",follow=True),
        )
            #如果满足allow=r"/18/09\d+/*(正则表达式) 把网站给parse-news

    def parse_news(self,response):
        item = NewsItem()#实例化操作,把item当成字典使用
        item['news_thread'] = response.url.strip().split('/')[-1][:-5]
        self.get_title(response,item)
        self.get_time(response,item)
        self.get_source(response,item)
        self.get_url(response,item)
        self.get_source_url(response,item)
        self.get_text(response,item)
        return item

    def get_title(self,response,item):
        title = response.css('title::text').extract()
        print('*'*20)
        if title:#判断是否为空
            print('title:{}'.format(title[0][:-5]))
            item['news_title']=title[0][:-5]
    def get_time(self,response,item):
        time = response.css('.post_time_source::text').extract()
        if time:
            print('time:{}'.format(time[0][:-5]))

            item['news_time'] = time[0][:-5]
    def get_source(self,response,item):
        source = response.css('#ne_article_source::text').extract()
        if source:
            print('source:{}'.format(source[0]))
            item['news_source'] = source[0]
    def get_source_url(self,response,item):
        source_url = response.css('#ne_article_source::attr(href)').extract()
        #attr是属性
        if source_url:
            print('source_url:{}'.format(source_url[0]))
            item['source_url'] = source_url[0]
    def get_text(self,response,item):
        text = response.css('#endText p::text').extract()
        if text:
            print('text:{}'.format(text))
            item['news_text'] = text
    def get_url(self,response,item):
        url = response.url
        if url:
            print('uews_url:{}'.format(url))
            item['news_url']=url            

运行后就可得到整理好的一个csv文件。

有很多不足挖坑待填。