Scrapy 是什么
Scrapy 是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。 可以应用在包括数据挖掘,信息处理或存储历史数据等一系列的程序中。
其最初是为了页面抓取 (更确切来说, 网络抓取 )所设计的, 也可以应用在获取 API 所返回的数据(例如 Amazon Associates Web Services ) 或者通用的网络爬虫。Scrapy 用途广泛,可以用于数据挖掘、监测和自动化测试。
现在最新版本为 1.0,同时支持 2.7.x 和 3.x。
Scrapy 架构
Scrapy 使用了 Twisted 异步网络库来处理网络通讯, 整体架构大致如下:
Scrapy 主要包括了以下组件:
Scrapy Engine:用来处理整个系统的数据流处理,触发事务。
Scheduler:用来接受引擎发过来的请求,压入队列中,并在引擎再次请求的时候返回。
Downloader:用于下载网页内容,并将网页内容返回给 Spiders。
Spiders:Spiders 是主要干活的,用它来制订特定域名或网页的解析规则。
Item Pipeline:负责处理由 Spiders 从网页中抽取的项目,它的主要任务是清晰、验证和存储数据。当页面被 Spiders 解析后,将被发送到 Item Pipeline,并经过几个特定的次序处理数据。
Downloader 中间件:位于Scrapy引擎和下载器之间的钩子框架,主要是处理 Scrapy 引擎与下载器之间的请求及响应。
Spider 中间件:介于 Scrapy引擎和蜘蛛之间的钩子框架,主要工作是处理蜘蛛的响应输入和请求输出。
Scheduler 中间件:介于Scrapy引擎和调度之间的中间件,从Scrapy引擎发送到调度的请求和响应。
使用Scrapy可以很方便的完成网上数据的采集工作,它为我们完成了大量的工作,而不需要自己费大力气去开发。
下载安装
pip install scrapy
Hello World
创建工程
在 cmd 下切换到想创建 scrapy 项目的地方,然后使用命名
scrapy startproject tutorial
注:tutorial 为工程名
然后就会发现在当前位置会多出一个文件夹,名字是 tutorial。它的目录结构是这样的:
tutorial/
scrapy.cfg
tutorial/
spiders/
__init__.py
__init__.py
items.py
pipelines.py
settings.py
注:
scrapy.cfg 是该项目的全局配置文件
tutorial/: 该项目的python模块。
tutorial/items.py: 项目中的item文件.
tutorial/pipelines.py: 项目中的pipelines文件.
tutorial/settings.py: 项目的设置文件.
tutorial/spiders/: 放置spider代码的目录.
定义 Item
Item 是保存爬取到的数据的容器;其使用方法和python字典类似。虽然您也可以在 Scrapy 中直接使用dict,但是 Item 提供了额外保护机制来避免拼写错误导致的未定义字段错误。
这里这样写
# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
class DmozItem(scrapy.Item):
title = scrapy.Field()
link = scrapy.Field()
desc = scrapy.Field()
DmozItem 为该 Item 的名字, 该类是一个 scrapy.Item 类。
我这里想获取到的信息是 title、link 和 desc 这三个字段,它们都是 scrapy.Field 类型的。
编写爬虫
在 tutorial/spiders/ 下创建一个 py 文件 dmoz_spider.py,它是这样定义的:
import scrapy
from tutorial.items import DmozItem
class DmozSpider(scrapy.Spider):
name = 'dmoz'
allowed_domains = ['dmoz.org']
start_urls = [
"http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Books/",
"http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Resources/"
]
def parse(self, response):
sel = Selector(response)
sites = sel.xpath('//ul[@class="directory-url"]/li')
for sel in sites:
item = DmozItem() # 实例化一个 DmozItem 类
item['title'] = sel.xpath('a/text()').extract()
item['link'] = sel.xpath('a/@href').extract()
item['desc'] = sel.xpath('text()').extract()
yield item
爬虫类必须继承自 scrapy.Spider
类, 且定义一些属性:
name: 用于区别 Spider。 该名字必须是唯一的,不可以为不同的 Spider 设定相同的名字。
start_urls: 包含了 Spider 在启动时进行爬取的 url 列表。 因此,第一个被获取到的页面将是其中之一, 后续的URL则从初始的URL获取到的数据中提取。
parse() 是 spider 的一个方法。 被调用时,每个初始 URL 完成下载后生成的 Response
对象将会作为唯一的参数传递给该函数。 该方法负责解析返回的数据(response data),提取数据(生成 item
)以及生成需要进一步处理的 URL 的 Request
对象。scrapy 为 Spider 的 start_urls
属性中的每个URL创建了 scrapy.Request
对象,并将 parse
方法作为回调函数(callback)赋值给了 Request。Request
对象经过调度,执行生成 scrapy.http.Response
对象并送回给 spider parse()
方法, 一般返回 Item
实例。
爬取
进入该工程目录,本例中就是 tutorial/
, 在命令行执行
scrapy crawl dmoz
保存
可以使用如下命令
scrapy crawl dmoz -o items.json
该命令是说将结果保存在 items.json
文件中。
常用的命令行工具
# 创建项目
scrapy startproject myproject
# 帮助信息
scrapy <command> -h
# 帮助信息
scrapy -h
# 使用下载器下载指定的url,并将获取到的内容送到标准输出
scrapy fetch <url>
# 在浏览器中打开给定的URL,并以Scrapy spider获取到的形式展现
scrapy view <url>
# 以给定的URL(如果给出)或者空(没有给出URL)启动Scrapy shell
scrapy shell [url]
#在未创建项目的情况下,运行一个编写在Python文件中的spider
scrapy runspider <spider_file.py>
# 获取Scrapy的设定
scrapy settings [options]
-------------------------以上不需要项目,以下需要在项目中----------------------------------------
# 使用 template 模版来信创建一个 spider, name 值为<name>, allowed_domains 值为 <domain>
scrapy genspider [-t template] <name> <domain>
# 查看可用的模版,默认有 basic、crawl、csvfeed 和 xmlfeed 4个
scrapy genspider -l
# 查看 TEMPLATE 信息
scrapy genspider -d TEMPLATE
# 使用<spider>进行爬取数据
scrapy crawl <spider>
# 列出当前项目中所有可用的 spider
scrapy list
# 运行contract检查。
scrapy check [-l] <spider>
# 获取给定的URL并使用相应的spider分析处理,可以解析成自己写的 item
scrapy parse <url> [options]
**粗体** _斜体_ [链接](http://example.com) `代码` - 列表 > 引用
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