荐 一、scrapy爬虫框架——概念作用和工作流程 & scrapy的入门使用

scrapy的概念和流程

学习目标：

1. 了解 scrapy的概念
2. 了解 scrapy框架的作用
3. 掌握 scrapy框架的运行流程
4. 掌握 scrapy中每个模块的作用

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1. scrapy的概念

Scrapy是一个Python编写的开源网络爬虫框架。它是一个被设计用于爬取网络数据、提取结构性数据的框架。

Scrapy 使用了Twisted['twɪstɪd]异步网络框架，可以加快我们的下载速度。

Scrapy文档地址：http://scrapy-chs.readthedocs.io/zh_CN/1.0/intro/overview.html

2. scrapy框架的作用

少量的代码，就能够快速的抓取

3. scrapy的工作流程

3.1 回顾之前的爬虫流程

3.2 上面的流程可以改写为

3.3 scrapy的流程

其流程可以描述如下：

1. 爬虫中起始的url构造成request对象–>爬虫中间件–>引擎–>调度器
2. 调度器把request–>引擎–>下载中间件—>下载器
3. 下载器发送请求，获取response响应---->下载中间件---->引擎—>爬虫中间件—>爬虫
4. 爬虫提取url地址，组装成request对象---->爬虫中间件—>引擎—>调度器，重复步骤2
5. 爬虫提取数据—>引擎—>管道处理和保存数据

注意：

• 图中中文是为了方便理解后加上去的
• 图中绿色线条的表示数据的传递
• 注意图中中间件的位置，决定了其作用
• 注意其中引擎的位置，所有的模块之前相互独立，只和引擎进行交互

3.4 scrapy的三个内置对象

• request请求对象：由url method post_data headers等构成
• response响应对象：由url body status headers等构成
• item数据对象：本质是个字典

3.5 scrapy中每个模块的具体作用

注意：

• 爬虫中间件和下载中间件只是运行逻辑的位置不同，作用是重复的：如替换UA等

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小结

1. scrapy的概念：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
2. scrapy框架的运行流程以及数据传递过程：
   1. 爬虫中起始的url构造成request对象–>爬虫中间件–>引擎–>调度器
   2. 调度器把request–>引擎–>下载中间件—>下载器
   3. 下载器发送请求，获取response响应---->下载中间件---->引擎—>爬虫中间件—>爬虫
   4. 爬虫提取url地址，组装成request对象---->爬虫中间件—>引擎—>调度器，重复步骤2
   5. 爬虫提取数据—>引擎—>管道处理和保存数据
3. scrapy框架的作用：通过少量代码实现快速抓取
4. 掌握scrapy中每个模块的作用：
   引擎(engine)：负责数据和信号在不腰痛模块间的传递
   调度器(scheduler)：实现一个队列，存放引擎发过来的request请求对象
   下载器(downloader)：发送引擎发过来的request请求，获取响应，并将响应交给引擎
   爬虫(spider)：处理引擎发过来的response，提取数据，提取url，并交给引擎
   管道(pipeline)：处理引擎传递过来的数据，比如存储
   下载中间件(downloader middleware)：可以自定义的下载扩展，比如设置代理ip
   爬虫中间件(spider middleware)：可以自定义request请求和进行response过滤，与下载中间件作用重复

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二、scrapy的入门使用

学习目标：

1. 掌握 scrapy的安装
2. 应用 创建scrapy的项目
3. 应用 创建scrapy爬虫
4. 应用 运行scrapy爬虫
5. 应用 scrapy定位以及提取数据或属性值的方法
6. 掌握 response响应对象的常用属性

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1 安装scrapy

命令:

    sudo apt-get install scrapy

或者：

    pip/pip3 install scrapy

2 scrapy项目开发流程

1. 创建项目:
   
       scrapy startproject mySpider
2. 生成一个爬虫:
   
       scrapy genspider itcast itcast.cn
3. 提取数据:
   
       根据网站结构在spider中实现数据采集相关内容
4. 保存数据:
   
       使用pipeline进行数据后续处理和保存

3. 创建项目

通过命令将scrapy项目的的文件生成出来，后续步骤都是在项目文件中进行相关操作，下面以抓取传智师资库来学习scrapy的入门使用：http://www.itcast.cn/channel/teacher.shtml

创建scrapy项目的命令：

    scrapy startproject <项目名字>

示例：

    scrapy startproject myspider

生成的目录和文件结果如下：

4. 创建爬虫

通过命令创建出爬虫文件，爬虫文件为主要的代码作业文件，通常一个网站的爬取动作都会在爬虫文件中进行编写。

命令：

    在项目路径下执行:

    scrapy genspider <爬虫名字> <允许爬取的域名>

爬虫名字: 作为爬虫运行时的参数

允许爬取的域名: 为对于爬虫设置的爬取范围，设置之后用于过滤要爬取的url，如果爬取的url与允许的域不通则被过滤掉。

示例：

    cd myspider
    scrapy genspider itcast itcast.cn

生成的目录和文件结果如下：

5. 完善爬虫

在上一步生成出来的爬虫文件中编写指定网站的数据采集操作，实现数据提取

5.1 在/myspider/myspider/spiders/itcast.py中修改内容如下:

import scrapy

class ItcastSpider(scrapy.Spider):  # 继承scrapy.spider
	# 爬虫名字 
    name = 'itcast' 
    # 允许爬取的范围
    allowed_domains = ['itcast.cn'] 
    # 开始爬取的url地址
    start_urls = ['http://www.itcast.cn/channel/teacher.shtml']
    
    # 数据提取的方法，接受下载中间件传过来的response
    def parse(self, response): 
    	# scrapy的response对象可以直接进行xpath
    	names = response.xpath('//div[@class="tea_con"]//li/div/h3/text()') 
    	print(names)

    	# 获取具体数据文本的方式如下
        # 分组
    	li_list = response.xpath('//div[@class="tea_con"]//li') 
        for li in li_list:
        	# 创建一个数据字典
            item = {}
            # 利用scrapy封装好的xpath选择器定位元素，并通过extract()或extract_first()来获取结果
            item['name'] = li.xpath('.//h3/text()').extract_first() # 老师的名字
            item['level'] = li.xpath('.//h4/text()').extract_first() # 老师的级别
            item['text'] = li.xpath('.//p/text()').extract_first() # 老师的介绍
            print(item)

注意：

• scrapy.Spider爬虫类中必须有名为parse的解析
• 如果网站结构层次比较复杂，也可以自定义其他解析函数
• 在解析函数中提取的url地址如果要发送请求，则必须属于allowed_domains范围内，但是start_urls中的url地址不受这个限制，我们会在后续的课程中学习如何在解析函数中构造发送请求
• 启动爬虫的时候注意启动的位置，是在项目路径下启动
• parse()函数中使用yield返回数据，注意：解析函数中的yield能够传递的对象只能是：BaseItem, Request, dict, None

5.2 定位元素以及提取数据、属性值的方法

解析并获取scrapy爬虫中的数据: 利用xpath规则字符串进行定位和提取

1. response.xpath方法的返回结果是一个类似list的类型，其中包含的是selector对象，操作和列表一样，但是有一些额外的方法
2. 额外方法extract()：返回一个包含有字符串的列表
3. 额外方法extract_first()：返回列表中的第一个字符串，列表为空没有返回None

5.3 response响应对象的常用属性

• response.url：当前响应的url地址
• response.request.url：当前响应对应的请求的url地址
• response.headers：响应头
• response.requests.headers：当前响应的请求头
• response.body：响应体，也就是html代码，byte类型
• response.status：响应状态码

6 保存数据

利用管道pipeline来处理(保存)数据

6.1 在pipelines.py文件中定义对数据的操作

1. 定义一个管道类
   
2. 重写管道类的process_item方法
3. process_item方法处理完item之后必须返回给引擎

import json

class ItcastPipeline():
    # 爬虫文件中提取数据的方法每yield一次item，就会运行一次
    # 该方法为固定名称函数
    def process_item(self, item, spider):
        print(item)
        return item

6.2 在settings.py配置启用管道

ITEM_PIPELINES = {
    'myspider.pipelines.ItcastPipeline': 400
}

配置项中键为使用的管道类，管道类使用.进行分割，第一个为项目目录，第二个为文件，第三个为定义的管道类。

配置项中值为管道的使用顺序，设置的数值约小越优先执行，该值一般设置为1000以内。

7. 运行scrapy

命令：在项目目录下执行scrapy crawl <爬虫名字>

示例：scrapy crawl itcast

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小结

1. scrapy的安装：pip install scrapy
2. 创建scrapy的项目: scrapy startproject myspider
3. 创建scrapy爬虫：在项目目录下执行 scrapy genspider itcast itcast.cn
4. 运行scrapy爬虫：在项目目录下执行 scrapy crawl itcast
5. 解析并获取scrapy爬虫中的数据：
   1. response.xpath方法的返回结果是一个类似list的类型，其中包含的是selector对象，操作和列表一样，但是有一些额外的方法
   2. extract() 返回一个包含有字符串的列表
   3. extract_first() 返回列表中的第一个字符串，列表为空没有返回None
6. scrapy管道的基本使用:
   1. 完善pipelines.py中的process_item函数
   2. 在settings.py中设置开启pipeline
7. response响应对象的常用属性
   1. response.url：当前响应的url地址
   2. response.request.url：当前响应对应的请求的url地址
   3. response.headers：响应头
   4. response.requests.headers：当前响应的请求头
   5. response.body：响应体，也就是html代码，byte类型
   6. response.status：响应状态码

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