精通Python爬虫框架Scrapy_php爬虫框架哪个好用

精通Python爬虫框架Scrapy_php爬虫框架哪个好用文章目录一、Scrapy框架原理1、Scrapy特点2、Scrapy安装3、Scrapy架构图4、Scrapy五大组件5、Scrapy工作流程二、Scrapy创建项目三、Scrapy配置文件详解1、项目完成步骤2.3.2爬虫文件:baidu.py详解3、settings.py详解4、run.py文件详解5、items.py详解四、案例1、抓取一页数据1.1创建项目和爬虫文件1.2items.py文件1.3写爬虫:guazi.py1.4管道:pipelines.py文件1.5全局配置:setti

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讲解Scrapy框架之前,为了让读者更明白Scrapy,我会贴一些网站的图片和代码。
但是,【注意!!!】
【以下网站图片和代码仅供展示!!如果大家需要练习,请自己再找别的网站练习。】
【尤其是政府网站,千万不能碰哦!】


一、Scrapy框架原理

1、Scrapy特点

  • 特点
    • 是一个用Python实现的为了爬取网站数据、提取数据的应用框架
    • Scrapy使用Twisted异步网络库来处理网络通讯
    • 使用Scrapy框架可以高效(爬取效率和开发效率)完成数据爬取

2、Scrapy安装

  • Ubuntu安装
    • sudo pip3 install Scrapy
  • Windows安装
    • python -m pip install Scrapy

3、Scrapy架构图

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  • 整理(面试中常问到的问题)

    • Scrapy架构有几个组件?他们具体的工作流程是什么?

      答:Scrapy架构有5个组件:分别为

      引擎爬虫文件(负责数据解析处理的)、调度器(负责维护请求队列的)、
      下载器(负责发请求得到响应对象的)、项目管道(负责数据处理的)

      大致的工作流程是:爬虫项目启动,引擎找到爬虫索要第一批要抓取的URL地址,交给调度器入队列,再出队列,交给下载器去下载,下载器下载完成之后,拿到response。拿到的response通过引擎交给爬虫。爬虫文件负责具体的数据解析提取,提取出来的数据交给项目管道进行处理;如果是要继续跟进的URL地址,则再次交给调度器入队列,如此循环。

4、Scrapy五大组件

  • 五大组件及作用

    • 引擎(Engine):整个框架核心
    • 调度器(Scheduler):维护请求队列
    • 下载器(Downloader):获取响应对象
    • 爬虫文件(Spider):数据解析提取
    • 项目管道(Pipeline):数据入库处理
  • 两个中间件及作用

    • 下载器中间件(Downloader Middlewares)

      请求对象 –> 引擎 –> 下载器,包装请求(随机代理等)

    • 蜘蛛中间件(Spider Middlewares)

      相应对象 –> 引擎 –> 爬虫文件,可修改响应对象属性
      请添加图片描述

5、Scrapy工作流程

  • 工作流程描述 – 爬虫项目正式启动

    • 引擎向爬虫程序索要第一批要爬取的URL,交给调度器入队列

    • 调度器处理请求后出队列,通过下载器中间件交给下载器去下载

    • 下载器得到响应对象后,通过蜘蛛中间件交给爬虫程序

    • 爬虫程序进行数据提取:
      数据交给管道文件去入库处理
      对于需要跟进的URL,再次交给调度器入队列,如此循环。

二、Scrapy创建项目

  • 创建项目(通过命令创建项目)

    • 语法:scrapy startproject 项目结构
      请添加图片描述
  • 创建爬虫文件名

    • 语法:scrapy genspider 爬虫文件名 允许爬取的域名

    • 此处创建爬虫文件名为小写的baidu,和项目名Baidu区分开。
      请添加图片描述

  • Scrapy项目目录结构
    请添加图片描述

    • scrapy.cfg:爬虫项目的配置文件。
    • __init__.py:爬虫项目的初始化文件,用来对项目做初始化工作。
    • items.py:爬虫项目的数据容器文件,用来定义要获取的数据。
    • pipelines.py:爬虫项目的管道文件,用来对items中的数据进行进一步的加工处理。
    • settings.py:爬虫项目的设置文件,包含了爬虫项目的设置信息。
    • middlewares.py:爬虫项目的中间件文件。

三、Scrapy配置文件详解

1、项目完成步骤

  • Scrapy爬虫项目完整步骤
    • 新建项目和爬虫文件
    • 定义要抓取的数据结构:items.py
    • 完成爬虫文件数据解析提取:爬虫文件名.py
    • 管道文件进行数据处理:pipelines.py
    • 对项目进行全局配置:settings.py
    • pycharm运行爬虫项目:run.py

2、爬虫文件详解

  • 常用配置

    • name :爬虫名,当运行爬虫项目时使用
    • allowed_domains :允许爬取的域名,非本域的URL地址会被过滤
    • start_urls :爬虫项目启动时起始的URL地址
  • 爬虫文件运行流程描述

    • 爬虫项目启动,引擎找到此爬虫文件,将start_urls中URL地址拿走

      交给调度器入队列,然后出队列交给下载器下载,得到response

      response通过引擎又交还给了此爬虫文件,parse函数中的参数即是

请添加图片描述
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3、settings.py详解

  • settings.py常用配置
    • 设置User-Agent :USER_AGENT = ' '
    • 设置最大并发数(默认为16) :CONCURRENT_REQUESTS = 32
    • 下载延迟时间(每隔多久访问一个网页) :DOWNLOAD_DELAY = 0.1
    • 请求头 :DEFAULT_REQUEST_HEADERS = { }
    • 设置日志级别 :LOG_LEVEL = ' '
    • 保存到日志文件 :LOG_FILE = 'xxx.log'
    • 设置数据导出编码 :FEED_EXPORT_ENCODING = ' '
    • 项目管道 – 优先级1-1000,数字越小优先级越高
      • ITEM_PIPELINES = { '项目目录名.pipelines.类名': 优先级}
    • cookie(默认禁用,取消注释 – True|False都为开启)
      • COOKIES_ENABLED = False
    • 下载器中间件
      • DOWNLOADER_MIDDLEWARES = { '项目目录名.middlewares.类名': 优先级}
# 17行,设置USER_AGENT
USER_AGENT = 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/535.1 (KHTML, like Gecko) Chrome/14.0.835.163 Safari/535.1'

# 20行,是否遵循robots协议,一定要设置为False
ROBOTSTXT_OBEY = False 

# 23行,最大并发量,默认为16
CONCURRENT_REQUESTS = 32 	

# 28行,下载延迟时间,每隔多长时间发一个请求(降低数据抓取频率)
DOWNLOAD_DELAY = 3

# 34行,是否启用Cookie,默认禁用,取消注释即为开启了Cookie
COOKIES_ENABLED = False

# 40行,请求头,类似于requests.get()方法中的 headers 参数
DEFAULT_REQUEST_HEADERS = { 
   
  'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8',
  'Accept-Language': 'en',
}

请添加图片描述

4、run.py 文件详解

  • 运行爬虫的两种方式
  1. 在终端项目文件夹中输入scrapy crawl 爬虫文件名
    请添加图片描述

  2. 在pycharm中运行:

    • 在最外层的Baidu项目文件中创建run.py
    # 在run.py文件中
    from scrapy import cmdline
    
    cmdline.execute('scrapy crawl baidu'.split())
    

    请添加图片描述

5、items.py详解

  • Scrapy提供了Item类,可以自定义爬取字段
  • Item类似我们常说的字典,我们需要抓取哪些字段直接在此处定义即可,当爬虫文件中对Item类进行实例化后,会有方法将数据交给管道文件处理
    请添加图片描述

四、案例

  • 目标

    • 抓取二手车官网二手车收据(我要买车)
  • URL地址规律

    • URL地址:https://…/langfang/buy/o{}/#bread
    • 【网站不方便贴出来,大家要练习的话可以自行再找一个。】
    • URL规律:o1 o2 o3 o4 o5 … …
  • 所抓数据

    • 汽车链接
    • 汽车名称
    • 汽车价格
  • 汽车详情页链接、汽车名称、汽车价格 请添加图片描述

1、抓取一页数据

1.1 创建项目和爬虫文件

  • scrapy startproject Guazi
  • cd Guazi
  • scrapy genspider guazi www.gauzi.com
  • 此处www.gauzi.com如果写错了,后面也可以直接在文件中修改
    请添加图片描述

1.2 items.py文件

  • 完全按照它的模板写,就是我们需要什么就创建什么
  • 那么所有的value都是空值,什么时候赋值呢?等爬虫把数据抓取下来之后再赋值。
    请添加图片描述

1.3 写爬虫文件

  • 代码中的li_list的xpath可能写的不准确,但是大概思路是这样的。
    请添加图片描述

1.4 管道:pipelines.py文件

请添加图片描述

1.5 全局配置:settings.py文件

请添加图片描述

1.6 运行文件:run.py

  • 在最外层的Guazi文件中创建 run.py
    请添加图片描述

2、抓取多页数据

  • 爬虫文件:guazi.py
    请添加图片描述

  • 整理
    请添加图片描述

3、快捷抓取多页数据

请添加图片描述

4、总结 – 爬虫项目启动方式

  • 基于start_urls启动

    从爬虫文件的start_urls变量中遍历URL地址交给调度器入队列

    把下载器返回的响应对象交给爬虫文件的parse()函数处理

  • 重写start_requests()方法
    去掉start_urls变量
    def start_requests(self):
    ​ 生成要爬取的URL地址,利用scrapy.Request()交给调度器
    请添加图片描述

五、Scrapy数据持久化

1、管道文件详解

  • 管道文件使用说明 – pipelines.py

    ​ 管道文件主要用来对抓取的数据进行处理

    ​ 一般一个类即为一个管道,比如创建存入MySQL、MongoDB的管道类

    ​ 管道文件中 process_item()方法即为处理所抓取数据的具体方法

  • 创建多个管道

    ​ 如图创建了3个管道,从终端数据、存入MySQL、存入MongoDB

    ​ 如果要开启这3个管道,需要在settings.py中添加对应管道
    请添加图片描述

  • open_spider()方法 和 close_spider()方法

    • open_spider()
      • 爬虫项目启动时只执行1次,一般用于数据库连接
    • process_item()
      • 处理爬虫抓取的具体数据
    • close_spider()
      • 爬虫项目结束时只执行1次,一般用于收尾工作

。:.゚ヽ(。◕‿◕。)ノ゚.:。+゚

  • process_item() 函数必须要 return item
    • 存在多管道时,会把此函数的返回值继续交由下一个管道继续处理
      请添加图片描述

2、Scrapy数据持久化

  • Scrapy数据持久化到MySQL数据库

    ​ 在settings.py中定义MySQL相关变量

    ​ pipelines.py中导入settings来创建数据库连接并处理数据

    ​ settings.py中添加此管道
    请添加图片描述

  • Scrapy数据持久化到MongoDB数据库

    ​ 在settings.py中定义MongoDB相关变量

    ​ pipelines.py中导入settings来创建数据库连接并处理数据

    ​ settings.py中添加此管道
    请添加图片描述

3、将数据存入MySQL和MongoDB数据库

  • 思路

    ​ settings.py 中定义相关数据库变量

    ​ pipelines.py 中处理数据

    ​ settings.py 中开启管道

  • 将数据存入本地的csv文件、json文件中

    scrapy crawl car -o car.csv

    scrapy crawl car -o car.json

  • 针对json文件设置导出编码

    ​ settings.py 中添加 :FEED_EXPORT_ENCODING = 'utf-8'

。:.゚ヽ(。◕‿◕。)ノ゚.:。+゚

  • 提前建库建表

    create database guazidb charset utf8;
    use guazidb;
    create table guazitab(
        name varchar(200),
        price varchar(100),
        link varchar(300)
    )charset=utf8;
    

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六、多级页面数据抓取

  • 两级页面数据抓取
    • 一级页面所抓数据(和之前一致)
      • 汽车链接、汽车名称、汽车价格
    • 二级页面所抓数据
      • 上牌时间、行驶里程、排量、变速箱

。:.゚ヽ(。◕‿◕。)ノ゚.:。+゚

  • 整体思路 – 在之前scrapy项目基础上升级
    • items.py中定义所有要抓取的数据结构
    • guazi.py中将详情页链接继续交给调度器入队列
    • pipelines.py中处理全部汽车信息的item对象

。:.゚ヽ(。◕‿◕。)ノ゚.:。+゚

  • item对象如何在两级解析函数中传递 – meta参数

    yield scrapy.Request(
    	url=url,meta={ 
         'item':item},callback=self.xxx
    )
    
  • 爬虫文件思路代码
    请添加图片描述


案例操作:

  • 添加字段:item.py
# 上牌时间、行驶里程、排量、变速箱
    time = scrapy.Field()
    km = scrapy.Field()
    displacement = scrapy.Field()
    typ = scrapy.Field()

请添加图片描述

  • 解析数据:guazi.py文件

    import scrapy
    from ..items import GuaziItem
    class GuaziSpider(scrapy.Spider):
    name = 'guazi'
    allowed_domains = ['www.guazi.com']
    # 1. 删掉start_urls变量
    # 2. 重写start_requests()方法
    def start_requests(self):
    """一次性生成所有要抓取的URL地址,一次性交给调度器入队列"""
    for i in range(1, 6):
    url = 'https://www.guazi.com/langfang/buy/o{}/#bread'.format(i)
    # 交给调度器入队列,并指定解析函数
    yield scrapy.Request(url=url, callback=self.detail_page)
    def detail_page(self, response):
    li_list = response.xpath('//div[@class="carlist-content clearfix"]/div')
    for li in li_list:
    # 给items.py中的GuaziItem类做实例化
    item = GuaziItem()
    item['name'] = li.xpath('./h5/text()').get()
    item['price'] = li.xpath('./div[@class="card-price"]/p/text()').get()
    item['link'] = 'https://www.guazi.com'+li.xpath('./img/@src').get()
    # 把每辆汽车详情页的链接交给调度器入队列
    # meta参数:在不同的解析函数之间传递数据
    yield scrapy.Request(url=item['link'], meta={ 
    'item':item}, callback=self.get_car_info)
    def get_car_info(self,response):
    '''提取每辆汽车二级页面的数据'''
    # meta会随着response一起回来,作为response的一个属性
    item = response.meta['item']
    item['time'] = response.xpath(".//li[@class='one']/text()").get().strip()
    item['km'] = response.xpath(".//li[@class='two']/span/text()").get().strip()
    item['displacement'] = response.xpath(".//li[@class='three']/span/text()").get().strip()
    item['typ'] = response.xpath(".//li[@class='one']/text()").get().strip()
    # 至此,一辆汽车的完整数据提取完成!交给管道文件处理去吧!
    yield item
    

    请添加图片描述

  • 管道文件存储数据:pipelines.py

    之前写过了,这里再回忆一下

    # 管道3 - 存入MongoDB数据库管道
    import pymongo
    class GuaziMongoPipeline(object):
    def open_spider(self, spider):
    """连接mongodb"""
    self.conn = pymongo.MongoClient(MONGO_HOST, MONGO_PORT)
    self.db = self.conn[MONGO_DB]
    self.myset = self.db[MONGO_SET]
    def process_item(self, item, spider):
    d = dict(item)
    self.myset.insert_one(d)
    return item
    

    请添加图片描述

  • 全局配置:settings.py
    请添加图片描述

  • 运行,查看mongo

    > use guazidb;
    > show collections
    > db.guaziset.find().pretty()
    

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    此网站设置了反爬,所以有的字段爬取不到,不过没有关系,思路懂了就行。大多数小型网站是没有这种反爬的。


知识点汇总

  • 请求对象request属性及方法
    • request.url : 请求URL地址
    • request.headers : 请求头 – 字典
    • request.meta : 解析函数间item数据传递、定义代理
    • request.cookies : Cookie
  • 响应对象response属性及方法
    • response.url : 返回实际数据的URL地址
    • response.text : 响应对象 – 字符串
    • response.body : 响应对象 – 字节串
    • response.encoding : 响应字符编码
    • response.status : HTTP响应码
版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 举报,一经查实,本站将立刻删除。

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