Scrapy 框架

Scrapy实例

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]

以上4章节是关于Scrapy基础的详细介绍，当然HTTP代理也要选择一些更加稳定的爬虫IP配合爬虫程序一起采集（亿牛云http代理www.16yun.cn），才能更加高效稳定的采集数据。