Scrapy 基础-01

scrapy

scrapy 是一个位了爬取网站数据，提取数据结构性数据而编写的应用框架，少量代码，就能快速爬取，使用了twisted 异步网络框架，加快我们下载速度!

 

工作流程

制作 scrapy 爬虫 一共需要4步：

　　  新建项目 (scrapy startproject xxx)：新建一个新的爬虫项目

　　 明确目标 （编写items.py）：明确你想要抓取的目标

　　 制作爬虫 （spiders/xxspider.py）：制作爬虫开始爬取网页

   存储内容 （pipelines.py）：设计管道存储爬取内容

 

 

　　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）

scrapy的运作流程

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。

　　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。

　　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！

注意！只有当调度器中不存在任何request了，整个程序才会停止，（也就是说，对于下载失败的url，scrapy也会重新下载。）

 

入门实例爬取（腾讯招聘）

准备环境：

1)创建项目

pip install scrapy

scrapy startproject myspider

 

2)创建仪个爬虫

scrapy genspider itcast(爬虫名字)  "itcast.cn"(限制网站的范围)

 

3)启动爬虫

scrapy crawl itcast

 

代码：

 1 ###设置item 字段###
 2 import scrapy
 3 
 4 class myspideritem(scrapy.item):
 5     title = scrapy.field()
 6     position = scrapy.field()
 7     time = scrapy.field()
 8     address = scrapy.field()
 9 
10 ###设置spiders 目录下的爬虫脚本，可以设置多个##
11 vim spiders/itcast.py
12 # -*- coding: utf-8 -
13 import scrapy
14 import sys
15 #之前设置好的items 导入进来
16 from myspider.items import myspideritem
17 
18 class itcastspider(scrapy.spider):
19     #spider.name 可以用于判断
20     name = 'itcast'
21     #限制范围
22     allowed_domains = ['tencent.com']
23     start_urls = ['https://hr.tencent.com/position.php?lid=2218&tid=87']
24     #parse方法不能修改，必须有
25     def parse(self, response):
26         tb_list = response.xpath("//table[@class='tablelist']/tr")[1:-1]
27         for tr in tb_list:
28              #字典对象
29             item = myspideritem()
30             item['title'] = tr.xpath("./td[1]/a/text()").extract_first()
31             item['position'] = tr.xpath("./td[2]/text()").extract_first()
32             item['address'] = tr.xpath("./td[4]/text()").extract_first()
33             item['time'] = tr.xpath("./td[5]/text()").extract_first()
34             yield item
35         #翻页
36         next_url = response.xpath("//a[@id='next']/@href").extract_first()
37         print(next_url)
38         if next_url != "javascript:;":
39             next_url = "https://hr.tencent.com/" +next_url
40             print(next_url)
41             #下一页请求，scrapy封装好的request请求
42             yield scrapy.request(
43                 next_url,
44                 callback=self.parse
45               )
46             print("="*30)
47 
48 ##设置存储pipeline##
49 vim pipelines.py
50 # -*- coding: utf-8 -*-
51 import json
52 class myspiderpipeline(object):
53     def process_item(self,item,spider):
54         #有判断，以后可以写多个piiline,来存储
55         if spider.name == "itcast":
56            with open('temp.txt','a') as f:
57               #item 是一个对象，要转成字典！
58               json.dump(dict(item),f,ensure_ascii=false,indent=2)
59 
60 
61 ##设置setting 配置##
62 开启pipelines,可以设置多个
63 
64 item_pipelines = {
65     'myspider.pipelines.myspiderpipeline': 300,
66     'myspider.pipelines.xxxxpipeline': 300,
67 }
68 #不显示日志
69 log_level = "warning"
70 
71 ##浏览器头
72 user_agent = 'mozilla/5.0 (ipad; cpu os 11_0 like mac os x) applewebkit/604.1.34 (khtml, like gecko) version/11.0 mobile/15a5341f safari/604.1'