scrapy框架入门实例_jeecg框架入门

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一、概述

Scrapy，Python开发的一个快速、高层次的屏幕抓取和web抓取框架，用于抓取web站点并从页面中提取结构化的数据。

Scrapy用途广泛，可以用于数据挖掘、监测和自动化测试. 其最初是为了页面抓取 (更确切来说, 网络抓取 )所设计的， 后台也应用在获取API所返回的数据(例如 Amazon Associates Web Services ) 或者通用的网络爬虫. Scrapy吸引人的地方在于它是一个框架，任何人都可以根据需求方便的修改。

它也提供了多种类型爬虫的基类，如BaseSpider、sitemap爬虫等，最新版本又提供了web2.0爬虫的支持.

二、Scrapy五大基本构成:

Scrapy框架组件
调度器
下载器
爬虫
实体管道
Scrapy引擎

(1)、调度器(Scheduler):

调度器，说白了把它假设成为一个URL（抓取网页的网址或者说是链接）的优先队列，由它来决定下一个要抓取的网址是 什么，同时去除重复的网址（不做无用功）。用户可以自己的需求定制调度器。

(2)、下载器(Downloader):

下载器，是所有组件中负担最大的，它用于高速地下载网络上的资源。Scrapy的下载器代码不会太复杂，但效率高，主要的原因是Scrapy下载器是建立在twisted这个高效的异步模型上的(其实整个框架都在建立在这个模型上的)。

(3)、 爬虫（Spider）:

爬虫，是用户最关心的部份。用户定制自己的爬虫(通过定制正则表达式等语法)，用于从特定的网页中提取自己需要的信息，即所谓的实体(Item)。 用户也可以从中提取出链接,让Scrapy继续抓取下一个页面。

(4)、 实体管道(Item Pipeline):

实体管道，用于处理爬虫(spider)提取的实体。主要的功能是持久化实体、验证实体的有效性、清除不需要的信息。

(5)、Scrapy引擎(Scrapy Engine):

Scrapy引擎是整个框架的核心.它用来控制调试器、下载器、爬虫。实际上，引擎相当于计算机的CPU,它控制着整个流程。

三、整体架构图

四、Scrapy安装以及生成项目

  1Scrapy安装

Microsoft Windows [版本 10.0.19043.1586]
(c) Microsoft Corporation。保留所有权利。

C:\WINDOWS\system32>python -m pip install --upgrade pip
C:\WINDOWS\system32>pip install wheel
C:\WINDOWS\system32>pip install lxml
C:\WINDOWS\system32>pip install twisted
C:\WINDOWS\system32>pip install pywin32
C:\WINDOWS\system32>pip install scrapy

  2生成项目

   scrapy startproject 项目名

   scrapy genspider 爬虫名 域名

   scrapy crawl 爬虫名

Microsoft Windows [版本 10.0.19043.1586]
(c) Microsoft Corporation。保留所有权利。

C:\WINDOWS\system32>scrapy startproject TXmovies
New Scrapy project 'TXmovies', using template directory 'C:\Users34\anaconda3\lib\site-packages\scrapy\templates\project', created in:
    C:\WINDOWS\system32\TXmovies

You can start your first spider with:
    cd TXmovies
    scrapy genspider example example.com

C:\WINDOWS\system32>cd TXmovies

C:\Windows\System32\TXmovies>scrapy genspider txms v.qq.com
Created spider 'txms' using template 'basic' in module:
  TXmovies.spiders.txms

C:\Windows\System32\TXmovies>

  3创建后目录大致页如下

ProjectName              #项目文件夹

ProjectName           #项目目录

items.py               #定义数据结构

middlewares.py    #中间件

pipelines.py          #数据处理

settings.py            #全局配置

spiders              

__init__.py       #爬虫文件

baidu.py

scrapy.cfg               #项目基本配置文件

五、案例

1.创建项目

打开一个终端输入（建议放到合适的路径下，默认是C盘）

Microsoft Windows [版本 10.0.19043.1586]
(c) Microsoft Corporation。保留所有权利。

C:\WINDOWS\system32>scrapy startproject TXmovies
New Scrapy project 'TXmovies', using template directory 'C:\Users34\anaconda3\lib\site-packages\scrapy\templates\project', created in:
    C:\WINDOWS\system32\TXmovies

You can start your first spider with:
    cd TXmovies
    scrapy genspider example example.com

C:\WINDOWS\system32>cd TXmovies

C:\Windows\System32\TXmovies>scrapy genspider txms v.qq.com
Created spider 'txms' using template 'basic' in module:
  TXmovies.spiders.txms

C:\Windows\System32\TXmovies>

2.修改setting

修改三项内容，第一个是不遵循机器人协议，第二个是下载间隙，由于下面的程序要下载多个页面，所以需要给一个间隙（不给也可以，只是很容易被侦测到），第三个是请求头，添加一个User-Agent，第四个是打开一个管道

ROBOTSTXT_OBEY = False

DOWNLOAD_DELAY = 1

DEFAULT_REQUEST_HEADERS = {

  'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8',

  'Accept-Language': 'en',

  'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/27.0.1453.94 Safari/537.36'

}


ITEM_PIPELINES = {

   'TXmovies.pipelines.TxmoviesPipeline': 300,

}

3.确认要提取的数据，item项

item定义你要提取的内容（定义数据结构），比如我提取的内容为电影名和电影描述，我就创建两个变量。Field方法实际上的做法是创建一个字典，给字典添加一个建，暂时不赋值，等待提取数据后再赋值。下面item的结构可以表示为：{‘name’:”,’descripition’:”}。

# -*- coding: utf-8 -*-
# Define here the models for your scraped items
#
# See documentation in:
# https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/items.html

import scrapy

class TxmoviesItem(scrapy.Item):
    # define the fields for your item here like:
    # name = scrapy.Field()
    name = scrapy.Field()
    description = scrapy.Field()

4.写爬虫程序

我们要写的部分是parse方法里的内容，重点在于如何写xpath，关于xpath我不多讲，有兴趣可以看看我另一篇文章，XPATH教程

引入刚刚写好的item,刚刚说了item里面创建的变量就是字典的键值，可以直接进行赋值。赋值后交给管道处理。

简单讲一下这一段代码的思路，首先腾讯视频的url为https://v.qq.com/x/bu/pagesheet/list?append=1&channel=cartoon&iarea=1&listpage=2&offset=0&pagesize=30
我们注意到offset这一项，第一页的offset为0，第二页为30，依次推列。

在程序中这一项用于控制抓取第一页，但是也要给一个范围，不可能无限大，否则会报错，可以去看看腾讯一共有多少页视频，也可以写一个异常捕获机制，捕捉到请求出错则退出。我这里仅仅是示范，所以只给了120，也就是4页。

yield

程序里一共有两个yield，我比较喜欢叫它中断，当然中断只在CPU中发生，它的作用是移交控制权，在本程序中，我们对item封装数据后，就调用yield把控制权给管道，管道拿到处理后return返回，又回到该程序。这是对第一个yield的解释。

第二个yield稍微复杂点，这条程序里利用了一个回调机制，即callback,回调的对象是parse,也就是当前方法，通过不断的回调，程序将陷入循环，如果不给程序加条件，就会陷入死循环，如本程序我把if去掉，那就是死循环了。

yield scrapy.Request(url=url,callback=self.parse)

xpath

还有一个要注意的是如何提取xpathl里的数据，我们的写法有四种，第一种写法拿到selector选择器，也就是原数据，里面有一些我们用不到的东西。第二个extract()，将选择器序列号为字符串。第三个和第四个一样，拿到字符串里的第一个数据，也就是我们要的数据。

items['name']=i.xpath('./a/@title')[0]
items['name']=i.xpath('./a/@title').extract()
items['name']=i.xpath('./a/@title').extract_first()
items['name']=i.xpath('./a/@title').get()


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

import scrapy
from ..items import TxmoviesItem

class TxmsSpider(scrapy.Spider):
    name = 'txms'
    allowed_domains = ['v.qq.com']
    start_urls = ['https://v.qq.com/x/bu/pagesheet/listappend=1&channel=cartoon&iarea=1&listpage=2&offse=0&pagesize=30']
    offset=0
    def parse(self, response):
        items=TxmoviesItem()
        lists=response.xpath('//div[@class="list_item"]')
        for i in lists:
            items['name']=i.xpath('./a/@title').get()
            items['description']=i.xpath('./div/div/@title').get()
            yield items
        if self.offset < 120:
            self.offset += 30
            url = 'https://v.qq.com/x/bu/pagesheet/listappend=1&channel=cartoon&iarea=1&listpage=2&offset={}&pagesize=30'.format(str(self.offset))
            yield scrapy.Request(url=url,callback=self.parse)

5.交给管道输出

管道可以处理提取的数据，如存数据库。我们这里仅输出。

# -*- coding: utf-8 -*-
# Define your item pipelines here
#
# Don't forget to add your pipeline to the ITEM_PIPELINES setting
# See: https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html

class TxmoviesPipeline(object):
    def process_item(self, item, spider):
        print(item)
        return item

6.run，执行项目

from scrapy import cmdline
cmdline.execute('scrapy crawl txms'.split())

7.测试结果

白色的管道输出的结果，红色的调试信息