Python框架Scrapy入门及实战案例讲解，急速入门!

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。 其可以应用在数据挖掘，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。

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：

• 引擎(Scrapy)
• 用来处理整个系统的数据流, 触发事务(框架核心)
• 调度器(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. 可以想像成一个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
• 下载器(Downloader)
• 用于下载网页内容, 并将网页内容返回给蜘蛛(Scrapy下载器是建立在twisted这个高效的异步模型上的)
• 爬虫(Spiders)
• 爬虫是主要干活的, 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
• 项目管道(Pipeline)
• 负责处理爬虫从网页中抽取的实体，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。当页面被爬虫解析后，将被发送到项目管道，并经过几个特定的次序处理数据。
• 下载器中间件(Downloader Middlewares)
• 位于Scrapy引擎和下载器之间的框架，主要是处理Scrapy引擎与下载器之间的请求及响应。
• 爬虫中间件(Spider Middlewares)
• 介于Scrapy引擎和爬虫之间的框架，主要工作是处理蜘蛛的响应输入和请求输出。
• 调度中间件(Scheduler Middewares)
• 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。

Scrapy运行流程大概如下：

 1、安装wheel
 pip install wheel
 2、安装lxml
 https://pypi.python.org/pypi/lxml/4.1.0
 3、安装pyopenssl
 https://pypi.python.org/pypi/pyOpenSSL/17.5.0
 4、安装Twisted
 https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/
 5、安装pywin32
 https://sourceforge.net/projects/pywin32/files/
 6、安装scrapy
 pip install scrapy

一、安装

注：windows平台需要依赖pywin32，请根据自己系统32/64位选择下载安装，https://sourceforge.net/projects/pywin32/

二、爬虫举例

入门篇：美剧天堂前100最新（http://www.meijutt.com/new100.html）

1、创建工程

scrapy startproject movie

2、创建爬虫程序

cd movie
scrapy genspider meiju meijutt.com

3、自动创建目录及文件

4、文件说明：

• scrapy.cfg 项目的配置信息，主要为Scrapy命令行工具提供一个基础的配置信息。（真正爬虫相关的配置信息在settings.py文件中）
• items.py 设置数据存储模板，用于结构化数据，如：Django的Model
• pipelines 数据处理行为，如：一般结构化的数据持久化
• settings.py 配置文件，如：递归的层数、并发数，延迟下载等
• spiders 爬虫目录，如：创建文件，编写爬虫规则

注意：一般创建爬虫文件时，以网站域名命名

5、设置数据存储模板

items.py

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

6、编写爬虫

meiju.py

# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
from movie.items import MovieItem
 
class MeijuSpider(scrapy.Spider):
 name = "meiju"
 allowed_domains = ["meijutt.com"]
 start_urls = ['http://www.meijutt.com/new100.html']
 
 def parse(self, response):
 movies = response.xpath('//ul[@class="top-list fn-clear"]/li')
 for each_movie in movies:
 item = MovieItem()
 item['name'] = each_movie.xpath('./h5/a/@title').extract()[0]
 yield item

7、设置配置文件

settings.py增加如下内容

ITEM_PIPELINES = {'movie.pipelines.MoviePipeline':100}

8、编写数据处理脚本

pipelines.py

class MoviePipeline(object):
 def process_item(self, item, spider):
 with open("my_meiju.txt",'a') as fp:
 fp.write(item['name'].encode("utf8") + '\n')

9、执行爬虫

cd movie
scrapy crawl meiju --nolog

10、结果

进阶篇：爬取校花网（http://www.xiaohuar.com/list-1-1.html）

1、创建一个工程

scrapy startproject pic

2、创建爬虫程序

cd pic
scrapy genspider xh xiaohuar.com

3、自动创建目录及文件

4、文件说明：

• scrapy.cfg 项目的配置信息，主要为Scrapy命令行工具提供一个基础的配置信息。（真正爬虫相关的配置信息在settings.py文件中）
• items.py 设置数据存储模板，用于结构化数据，如：Django的Model
• pipelines 数据处理行为，如：一般结构化的数据持久化
• settings.py 配置文件，如：递归的层数、并发数，延迟下载等
• spiders 爬虫目录，如：创建文件，编写爬虫规则

注意：一般创建爬虫文件时，以网站域名命名

5、设置数据存储模板

import scrapy
 
 
class PicItem(scrapy.Item):
 # define the fields for your item here like:
 # name = scrapy.Field()
 addr = scrapy.Field()
 name = scrapy.Field(

6、编写爬虫

# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
import os
# 导入item中结构化数据模板
from pic.items import PicItem
 
class XhSpider(scrapy.Spider):
 # 爬虫名称，唯一
 name = "xh"
 # 允许访问的域
 allowed_domains = ["xiaohuar.com"]
 # 初始URL
 start_urls = ['http://www.xiaohuar.com/list-1-1.html']
 
 def parse(self, response):
 # 获取所有图片的a标签
 allPics = response.xpath('//div[@class="img"]/a')
 for pic in allPics:
 # 分别处理每个图片，取出名称及地址
 item = PicItem()
 name = pic.xpath('./img/@alt').extract()[0]
 addr = pic.xpath('./img/@src').extract()[0]
 addr = 'http://www.xiaohuar.com'+addr
 item['name'] = name
 item['addr'] = addr
 # 返回爬取到的数据
 yield item

7、设置配置文件

# 设置处理返回数据的类及执行优先级
ITEM_PIPELINES = {'pic.pipelines.PicPipeline':100}

8、编写数据处理脚本

import urllib2
import os
 
class PicPipeline(object):
 def process_item(self, item, spider):
 headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64; rv:52.0) Gecko/20100101 Firefox/52.0'}
 req = urllib2.Request(url=item['addr'],headers=headers)
 res = urllib2.urlopen(req)
 file_name = os.path.join(r'D:\my\down_pic',item['name']+'.jpg')
 with open(file_name,'wb') as fp:
 fp.write(res.read())

9、执行爬虫

cd pic
scrapy crawl xh --nolog

结果：

终极篇：我想要所有校花图

注明：基于进阶篇再修改为终极篇

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# xh.py