怎么使用Python的Scrapy爬蟲框架

本篇內容介紹了“怎么使用Python的Scrapy爬蟲框架”的有關知識，在實際案例的操作過程中，不少人都會遇到這樣的困境，接下來就讓小編帶領大家學習一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細閱讀，能夠學有所成！

Scrapy是Python開發的一個非常流行的網絡爬蟲框架，可以用來抓取Web站點并從頁面中提取結構化的數據，被廣泛的用于數據挖掘、數據監測和自動化測試等領域。下圖展示了Scrapy的基本架構，其中包含了主要組件和系統的數據處理流程（圖中帶數字的紅色箭頭）。

組件

1. Scrapy引擎（Engine）：Scrapy引擎是用來控制整個系統的數據處理流程。

2. 調度器（Scheduler）：調度器從Scrapy引擎接受請求并排序列入隊列，并在Scrapy引擎發出請求后返還給它們。

3. 下載器（Downloader）：下載器的主要職責是抓取網頁并將網頁內容返還給蜘蛛（Spiders）。

4. 蜘蛛（Spiders）：蜘蛛是有Scrapy用戶自定義的用來解析網頁并抓取特定URL返回的內容的類，每個蜘蛛都能處理一個域名或一組域名，簡單的說就是用來定義特定網站的抓取和解析規則。

5. 條目管道（Item Pipeline）：條目管道的主要責任是負責處理有蜘蛛從網頁中抽取的數據條目，它的主要任務是清理、驗證和存儲數據。當頁面被蜘蛛解析后，將被發送到條目管道，并經過幾個特定的次序處理數據。每個條目管道組件都是一個Python類，它們獲取了數據條目并執行對數據條目進行處理的方法，同時還需要確定是否需要在條目管道中繼續執行下一步或是直接丟棄掉不處理。條目管道通常執行的任務有：清理HTML數據、驗證解析到的數據（檢查條目是否包含必要的字段）、檢查是不是重復數據（如果重復就丟棄）、將解析到的數據存儲到數據庫（關系型數據庫或NoSQL數據庫）中。

6. 中間件（Middlewares）：中間件是介于Scrapy引擎和其他組件之間的一個鉤子框架，主要是為了提供自定義的代碼來拓展Scrapy的功能，包括下載器中間件和蜘蛛中間件。

數據處理流程

Scrapy的整個數據處理流程由Scrapy引擎進行控制，通常的運轉流程包括以下的步驟：

1. 引擎詢問蜘蛛需要處理哪個網站，并讓蜘蛛將第一個需要處理的URL交給它。

2. 引擎讓調度器將需要處理的URL放在隊列中。

3. 引擎從調度那獲取接下來進行爬取的頁面。

4. 調度將下一個爬取的URL返回給引擎，引擎將它通過下載中間件發送到下載器。

5. 當網頁被下載器下載完成以后，響應內容通過下載中間件被發送到引擎；如果下載失敗了，引擎會通知調度器記錄這個URL，待會再重新下載。

6. 引擎收到下載器的響應并將它通過蜘蛛中間件發送到蜘蛛進行處理。

7. 蜘蛛處理響應并返回爬取到的數據條目，此外還要將需要跟進的新的URL發送給引擎。

8. 引擎將抓取到的數據條目送入條目管道，把新的URL發送給調度器放入隊列中。

上述操作中的2-8步會一直重復直到調度器中沒有需要請求的URL，爬蟲停止工作。

安裝和使用Scrapy

可以先創建虛擬環境并在虛擬環境下使用pip安裝scrapy。

項目的目錄結構如下圖所示。

(venv) $ tree
.
|____ scrapy.cfg
|____ douban
| |____ spiders
| | |____ __init__.py
| | |____ __pycache__
| |____ __init__.py
| |____ __pycache__
| |____ middlewares.py
| |____ settings.py
| |____ items.py
| |____ pipelines.py

【說明】：Windows系統的命令行提示符下有tree命令，但是Linux和MacOS的終端是沒有tree命令的，可以用下面給出的命令來定義tree命令，其實是對find命令進行了定制并別名為tree。

alias tree="find . -print | sed -e 's;[^/]*/;|____;g;s;____|; |;g'"

Linux系統也可以通過yum或其他的包管理工具來安裝tree。

yum install tree

根據剛才描述的數據處理流程，基本上需要我們做的有以下幾件事情：

1.在items.py文件中定義字段，這些字段用來保存數據，方便后續的操作。

# -*- coding: utf-8 -*-
# Define here the models for your scraped items
#
# See documentation in:
# https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/items.html
import scrapy
class DoubanItem(scrapy.Item):
 name = scrapy.Field()
 year = scrapy.Field()
 score = scrapy.Field()
 director = scrapy.Field()
 classification = scrapy.Field()
 actor = scrapy.Field()

2.在spiders文件夾中編寫自己的爬蟲。

(venv) $ scrapy genspider movie movie.douban.com --template=crawl
# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
from scrapy.selector import Selector
from scrapy.linkextractors import LinkExtractor
from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule
from douban.items import DoubanItem
class MovieSpider(CrawlSpider):
 name = 'movie'
 allowed_domains = ['movie.douban.com']
 start_urls = ['https://movie.douban.com/top250']
 rules = (
 Rule(LinkExtractor(allow=(r'https://movie.douban.com/top250\?start=\d+.*'))),
 Rule(LinkExtractor(allow=(r'https://movie.douban.com/subject/\d+')), callback='parse_item'),
 )
 def parse_item(self, response):
 sel = Selector(response)
 item = DoubanItem()
 item['name']=sel.xpath('//*[@id="content"]/h2/span[1]/text()').extract()
 item['year']=sel.xpath('//*[@id="content"]/h2/span[2]/text()').re(r'\((\d+)\)')
 item['score']=sel.xpath('//*[@id="interest_sectl"]/div/p[1]/strong/text()').extract()
 item['director']=sel.xpath('//*[@id="info"]/span[1]/a/text()').extract()
 item['classification']= sel.xpath('//span[@property="v:genre"]/text()').extract()
 item['actor']= sel.xpath('//*[@id="info"]/span[3]/a[1]/text()').extract()
 return item

說明：上面我們通過Scrapy提供的爬蟲模板創建了Spider，其中的rules中的LinkExtractor對象會自動完成對新的鏈接的解析，該對象中有一個名為extract_link的回調方法。Scrapy支持用XPath語法和CSS選擇器進行數據解析，對應的方法分別是xpath和css，上面我們使用了XPath語法對頁面進行解析，如果不熟悉XPath語法可以看看后面的補充說明。

到這里，我們已經可以通過下面的命令讓爬蟲運轉起來。

(venv)$ scrapy crawl movie

可以在控制臺看到爬取到的數據，如果想將這些數據保存到文件中，可以通過-o參數來指定文件名，Scrapy支持我們將爬取到的數據導出成JSON、CSV、XML、pickle、marshal等格式。

(venv)$ scrapy crawl moive -o result.json

3.在pipelines.py中完成對數據進行持久化的操作。

# -*- coding: utf-8 -*-
# Define your item pipelines here
#
# Don't forget to add your pipeline to the ITEM_PIPELINES setting
# See: https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html
import pymongo
from scrapy.exceptions import DropItem
from scrapy.conf import settings
from scrapy import log
class DoubanPipeline(object):
 def __init__(self):
 connection = pymongo.MongoClient(settings['MONGODB_SERVER'], settings['MONGODB_PORT'])
 db = connection[settings['MONGODB_DB']]
 self.collection = db[settings['MONGODB_COLLECTION']]
 def process_item(self, item, spider):
 #Remove invalid data
 valid = True
 for data in item:
 if not data:
 valid = False
 raise DropItem("Missing %s of blogpost from %s" %(data, item['url']))
 if valid:
 #Insert data into database
 new_moive=[{
 "name":item['name'][0],
 "year":item['year'][0],
 "score":item['score'],
 "director":item['director'],
 "classification":item['classification'],
 "actor":item['actor']
 }]
 self.collection.insert(new_moive)
 log.msg("Item wrote to MongoDB database %s/%s" %
 (settings['MONGODB_DB'], settings['MONGODB_COLLECTION']),
 level=log.DEBUG, spider=spider) 
 return item

利用Pipeline我們可以完成以下操作：

• 清理HTML數據，驗證爬取的數據。

• 丟棄重復的不必要的內容。

• 將爬取的結果進行持久化操作。

4.修改settings.py文件對項目進行配置。

# -*- coding: utf-8 -*-
# Scrapy settings for douban project
#
# For simplicity, this file contains only settings considered important or
# commonly used. You can find more settings consulting the documentation:
#
# https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/settings.html
# https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/downloader-middleware.html
# https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/spider-middleware.html
BOT_NAME = 'douban'
SPIDER_MODULES = ['douban.spiders']
NEWSPIDER_MODULE = 'douban.spiders'
# Crawl responsibly by identifying yourself (and your website) on the user-agent
USER_AGENT = 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_8_3) AppleWebKit/536.5 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1084.54 Safari/536.5'
# Obey robots.txt rules
ROBOTSTXT_OBEY = True
# Configure maximum concurrent requests performed by Scrapy (default: 16)
# CONCURRENT_REQUESTS = 32
# Configure a delay for requests for the same website (default: 0)
# See https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/settings.html#download-delay
# See also autothrottle settings and docs
DOWNLOAD_DELAY = 3
RANDOMIZE_DOWNLOAD_DELAY = True
# The download delay setting will honor only one of:
# CONCURRENT_REQUESTS_PER_DOMAIN = 16
# CONCURRENT_REQUESTS_PER_IP = 16
# Disable cookies (enabled by default)
COOKIES_ENABLED = True
MONGODB_SERVER = '120.77.222.217'
MONGODB_PORT = 27017
MONGODB_DB = 'douban'
MONGODB_COLLECTION = 'movie'
# Disable Telnet Console (enabled by default)
# TELNETCONSOLE_ENABLED = False
# Override the default request headers:
# DEFAULT_REQUEST_HEADERS = {
# 'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8',
# 'Accept-Language': 'en',
# }
# Enable or disable spider middlewares
# See https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/spider-middleware.html
# SPIDER_MIDDLEWARES = {
# 'douban.middlewares.DoubanSpiderMiddleware': 543,
# }
# Enable or disable downloader middlewares
# See https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/downloader-middleware.html
# DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {
# 'douban.middlewares.DoubanDownloaderMiddleware': 543,
# }
# Enable or disable extensions
# See https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/extensions.html
# EXTENSIONS = {
# 'scrapy.extensions.telnet.TelnetConsole': None,
# }
# Configure item pipelines
# See https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html
ITEM_PIPELINES = {
 'douban.pipelines.DoubanPipeline': 400,
}
LOG_LEVEL = 'DEBUG'
# Enable and configure the AutoThrottle extension (disabled by default)
# See https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/autothrottle.html
#AUTOTHROTTLE_ENABLED = True
# The initial download delay
#AUTOTHROTTLE_START_DELAY = 5
# The maximum download delay to be set in case of high latencies
#AUTOTHROTTLE_MAX_DELAY = 60
# The average number of requests Scrapy should be sending in parallel to
# each remote server
#AUTOTHROTTLE_TARGET_CONCURRENCY = 1.0
# Enable showing throttling stats for every response received:
#AUTOTHROTTLE_DEBUG = False
# Enable and configure HTTP caching (disabled by default)
# See https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/downloader-middleware.html#httpcache-middleware-settings
HTTPCACHE_ENABLED = True
HTTPCACHE_EXPIRATION_SECS = 0
HTTPCACHE_DIR = 'httpcache'
HTTPCACHE_IGNORE_HTTP_CODES = []
HTTPCACHE_STORAGE = 'scrapy.extensions.httpcache.FilesystemCacheStorage'

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