python爬虫入门(六) Scrapy框架之原理介绍

Scrapy框架

Scrapy简介

• Scrapy是用纯Python实现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，用途非常广泛。

• 框架的力量，用户只需要定制开发几个模块就可以轻松的实现一个爬虫，用来抓取网页内容以及各种图片，非常之方便。

• Scrapy 使用了 Twisted['twɪstɪd](其主要对手是Tornado)异步网络框架来处理网络通讯，可以加快我们的下载速度，不用自己去实现异步框架，并且包含了各种中间件接口，可以灵活的完成各种需求。

Scrapy架构

• Scrapy Engine(引擎): 负责Spider、ItemPipeline、Downloader、Scheduler中间的通讯，信号、数据传递等。

• Scheduler(调度器): 它负责接受引擎发送过来的Request请求，并按照一定的方式进行整理排列，入队，当引擎需要时，交还给引擎。

• Downloader（下载器）：负责下载Scrapy Engine(引擎)发送的所有Requests请求，并将其获取到的Responses交还给Scrapy Engine(引擎)，由引擎交给Spider来处理，

• Spider（爬虫）：它负责处理所有Responses,从中分析提取数据，获取Item字段需要的数据，并将需要跟进的URL提交给引擎，再次进入Scheduler(调度器)，

• Item Pipeline(管道)：它负责处理Spider中获取到的Item，并进行进行后期处理（详细分析、过滤、存储等）的地方.

• Downloader Middlewares（下载中间件）：你可以当作是一个可以自定义扩展下载功能的组件。

• Spider Middlewares（Spider中间件）：你可以理解为是一个可以自定扩展和操作引擎和Spider中间通信的功能组件（比如进入Spider的Responses;和从Spider出去的Requests）

 白话讲解Scrapy运作流程

代码写好，程序开始运行...

1. 引擎：Hi！Spider, 你要处理哪一个网站？

2. Spider：老大要我处理xxxx.com。

3. 引擎：你把第一个需要处理的URL给我吧。

4. Spider：给你，第一个URL是xxxxxxx.com。

5. 引擎：Hi！调度器，我这有request请求你帮我排序入队一下。

6. 调度器：好的，正在处理你等一下。

7. 引擎：Hi！调度器，把你处理好的request请求给我。

8. 调度器：给你，这是我处理好的request

9. 引擎：Hi！下载器，你按照老大的下载中间件的设置帮我下载一下这个request请求

10. 下载器：好的！给你，这是下载好的东西。（如果失败：sorry，这个request下载失败了。然后引擎告诉调度器，这个request下载失败了，你记录一下，我们待会儿再下载）

11. 引擎：Hi！Spider，这是下载好的东西，并且已经按照老大的下载中间件处理过了，你自己处理一下（注意！这儿responses默认是交给def parse()这个函数处理的）

12. Spider：（处理完毕数据之后对于需要跟进的URL），Hi！引擎，我这里有两个结果，这个是我需要跟进的URL，还有这个是我获取到的Item数据。

13. 引擎：Hi ！管道 我这儿有个item你帮我处理一下！调度器！这是需要跟进URL你帮我处理下。然后从第四步开始循环，直到获取完老大需要全部信息。

14. 管道``调度器：好的，现在就做！

 制作Scrapy爬虫步骤

1.新建项目

scrapy startproject mySpider

scrapy.cfg ：项目的配置文件

mySpider/ ：项目的Python模块，将会从这里引用代码

mySpider/items.py ：项目的目标文件

mySpider/pipelines.py ：项目的管道文件

mySpider/settings.py ：项目的设置文件

mySpider/spiders/ ：存储爬虫代码目录

2.明确目标(mySpider/items.py)

想要爬取哪些信息，在Item里面定义结构化数据字段，保存爬取到的数据

3.制作爬虫(spiders/xxxxSpider.py)

import scrapy

class ItcastSpider(scrapy.Spider):
    name = "itcast"
    allowed_domains = ["itcast.cn"]
    start_urls = (
        'http://www.itcast.cn/',
    )

    def parse(self, response):
        pass

• name = "" ：这个爬虫的识别名称，必须是唯一的，在不同的爬虫必须定义不同的名字。

• allow_domains = [] 是搜索的域名范围，也就是爬虫的约束区域，规定爬虫只爬取这个域名下的网页，不存在的URL会被忽略。

• start_urls = () ：爬取的URL元祖/列表。爬虫从这里开始抓取数据，所以，第一次下载的数据将会从这些urls开始。其他子URL将会从这些起始URL中继承性生成。

• parse(self, response) ：解析的方法，每个初始URL完成下载后将被调用，调用的时候传入从每一个URL传回的Response对象来作为唯一参数，主要作用如下：

 4.保存数据(pipelines.py)

在管道文件里面设置保存数据的方法，可以保存到本地或数据库

温馨提醒

第一次运行scrapy项目的时候

出现-->"DLL load failed" 错误提示，需要安装pypiwin32模块　　　　

先写个简单入门的实例

 （1）items.py

想要爬取的信息

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

import scrapy

class ItcastItem(scrapy.Item):
    name = scrapy.Field()
    title = scrapy.Field()
    info = scrapy.Field()

（2）itcastspider.py

写爬虫程序

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-

import scrapy
from mySpider.items import ItcastItem

# 创建一个爬虫类
class ItcastSpider(scrapy.Spider):
    # 爬虫名
    name = "itcast"
    # 允许爬虫作用的范围
    allowd_domains = ["http://www.itcast.cn/"]
    # 爬虫起始的url
    start_urls = [
        "http://www.itcast.cn/channel/teacher.shtml#",
    ]

    def parse(self, response):
        teacher_list = response.xpath('//div[@class="li_txt"]')
        # 所有老师信息的列表集合
        teacherItem = []
        # 遍历根节点集合

        for each in teacher_list:
            # Item对象用来保存数据的
            item = ItcastItem()
            # name, extract() 将匹配出来的结果转换为Unicode字符串
            # 不加extract() 结果为xpath匹配对象
            name = each.xpath('./h3/text()').extract()
            # title
            title = each.xpath('./h4/text()').extract()
            # info
            info = each.xpath('./p/text()').extract()

            item['name'] = name[0].encode("gbk")
            item['title'] = title[0].encode("gbk")
            item['info'] = info[0].encode("gbk")

            teacherItem.append(item)

        return teacherItem

输入命令：scrapy crawl itcast -o itcast.csv  保存为 ".csv"的格式

管道文件pipelines.py的用法

 （1）setting.py修改

ITEM_PIPELINES = {
  #设置好在管道文件里写的类
   'mySpider.pipelines.ItcastPipeline': 300,
}

（2）itcastspider.py

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-

import scrapy
from mySpider.items import ItcastItem

# 创建一个爬虫类
class ItcastSpider(scrapy.Spider):
    # 爬虫名
    name = "itcast"
    # 允许爬虫作用的范围
    allowd_domains = ["http://www.itcast.cn/"]
    # 爬虫其实的url
    start_urls = [
        "http://www.itcast.cn/channel/teacher.shtml#aandroid",

    ]

    def parse(self, response):
        #with open("teacher.html", "w") as f:
        #    f.write(response.body)
        # 通过scrapy自带的xpath匹配出所有老师的根节点列表集合
        teacher_list = response.xpath('//div[@class="li_txt"]')

        # 遍历根节点集合
        for each in teacher_list:
            # Item对象用来保存数据的
            item = ItcastItem()
            # name, extract() 将匹配出来的结果转换为Unicode字符串
            # 不加extract() 结果为xpath匹配对象
            name = each.xpath('./h3/text()').extract()
            # title
            title = each.xpath('./h4/text()').extract()
            # info
            info = each.xpath('./p/text()').extract()

            item['name'] = name[0]
            item['title'] = title[0]
            item['info'] = info[0]

            yield item

(3)pipelines.py

数据保存到本地

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

class ItcastPipeline(object):
    # __init__方法是可选的，做为类的初始化方法
    def __init__(self):
        # 创建了一个文件
        self.filename = open("teacher.json", "w")

    # process_item方法是必须写的，用来处理item数据
    def process_item(self, item, spider):
        jsontext = json.dumps(dict(item), ensure_ascii = False) + "\n"
        self.filename.write(jsontext.encode("utf-8"))
        return item

    # close_spider方法是可选的，结束时调用这个方法
    def close_spider(self, spider):
        self.filename.close()

(4)items.py

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

import scrapy

class ItcastItem(scrapy.Item):
    name = scrapy.Field()
    title = scrapy.Field()
    info = scrapy.Field()