第一个scrapy

安装和文档:

  1. 安装:通过pip install scrapy即可安装。
  2. Scrapy官方文档:http://doc.scrapy.org/en/latest
  3. Scrapy中文文档:http://scrapy-chs.readthedocs.io/zh_CN/latest/index.html

如果在windows系统下,提示这个错误ModuleNotFoundError: No module named ‘win32api‘,那么使用以下命令可以解决:pip install pypiwin32

案例:

创建项目:

进入到你想把这个项目存放的目录。然后使用控制台创建项目:

scrapy startproject demo

目录结构介绍:


以下介绍下主要文件的作用:

  1. items.py:用来存放爬虫爬取下来数据的模型。
  2. middlewares.py:用来存放各种中间件的文件。
  3. pipelines.py:用来将items的模型存储到本地磁盘中。
  4. settings.py:本爬虫的一些配置信息(比如请求头、多久发送一次请求、ip代理池等)。
  5. scrapy.cfg:项目的配置文件。
  6. spiders包:以后所有的爬虫,都是存放到这个里面

使用Scrapy框架爬取糗事百科段子:

使用命令创建一个爬虫(进入项目的目录中使用控制台命令创建):

scrapy genspider qsbk "qiushibaike.com"

创建了一个名字叫做qsbk的爬虫,并且能爬取的网页只会限制在qiushibaike.com这个域名下。

该命令会自动在项目的spiders目录下创建qsbk.py文件,并自动写入下面代码.

爬虫代码解析:

import scrapy

class QsbkSpider(scrapy.Spider):
    name = ‘qsbk‘
    allowed_domains = [‘qiushibaike.com‘]
    start_urls = [‘http://qiushibaike.com/‘]

    def parse(self, response):
        pass

其实这些代码我们完全可以自己手动去写,而不用命令。只不过是不用命令,自己写这些代码比较麻烦。
要创建一个Spider,那么必须自定义一个类,继承自scrapy.Spider,然后在这个类中定义三个属性和一个方法。

  1. name:这个爬虫的名字,名字必须是唯一的。不能跟项目名称相同
  2. allow_domains:允许的域名。爬虫只会爬取这个域名下的网页,其他不是这个域名下的网页会被自动忽略。
  3. start_urls:爬虫从这个变量中的url开始。
  4. parse:引擎会把下载器下载回来的数据扔给爬虫解析,爬虫再把数据传给这个parse方法。这个是个固定的写法。这个方法的作用有两个,第一个是提取想要的数据。第二个是生成下一个请求的url。

修改settings.py代码:

在做一个爬虫之前,一定要记得修改setttings.py中的设置。两个地方是强烈建议设置的。

  1. ROBOTSTXT_OBEY设置为False。默认是True。即遵守机器协议,那么在爬虫的时候,scrapy首先去找robots.txt文件,如果没有找到。则直接停止爬取。
  2. DEFAULT_REQUEST_HEADERS添加User-Agent。这个也是告诉服务器,我这个请求是一个正常的请求,不是一个爬虫。

完成的爬虫代码:

qsbk.py文件代码

# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
from demo.items import DemoItem


class QsbkSpider(scrapy.Spider):
    name = ‘qsbk‘
    allowed_domains = [‘qiushibaike.com‘]
    start_urls = [‘https://www.qiushibaike.com/hot/page/1/‘]

    def parse(self, response):        # selectorlist
        divs = response.xpath("//div[@id=‘content-left‘]/div")
        for div in divs:          selector
            author = div.xpath(".//h2/text()").get().strip()
            content = div.xpath(".//div[@class=‘content‘]//text()").getall()  # get和getall方法都具有将xpath提取到的数据从selector转换为unicode的作用,只不过get()返回字符串,getall()返回的是一个列表
            content = "".join(content).strip()
            item = DemoItem(author=author, content=content)
            yield item

items.py代码

import scrapy


class DemoItem(scrapy.Item):
    author = scrapy.Field()
    content = scrapy.Field()

pipelines代码

import json


class DemoPipeline(object):
    def __init__(self):
        self.fp = open("duanzi.json", "w", encoding="utf-8")

    def open_spider(self, spider):
        pass

    def process_item(self, item, spider):
        item_json = json.dumps(dict(item), ensure_ascii=False)
        self.fp.write(item_json+‘\n‘, )
        return item

    def close_spider(self, spider):
        self.fp.close()

记得要将settings.py里的pipelines设置注释取消掉

# Configure item pipelines
# See https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html
ITEM_PIPELINES = {
   ‘demo.pipelines.DemoPipeline‘: 300,
}

运行scrapy项目:

运行scrapy项目。需要在终端,进入项目所在的路径,然后scrapy crawl [爬虫名字]即可运行指定的爬虫。如果不想每次都在命令行中运行,那么可以把这个命令写在一个文件中。以后就在pycharm中执行运行这个文件就可以了。比如现在新创建一个文件叫做start.py,然后在这个文件中填入以下代码:

from scrapy import cmdline

cmdline.execute("scrapy crawl qsbk".split())

笔记:

1、response是一个scrapy.http.response.html.HtmlResponse对象,可以使用xpath和css语法来提取数据。

2、提取出来的数据是Selector或者是SelectorList对象,获取其中字符串应该使用get()或getall()方法。

3、getall方法:获取所有文本,返回的是一个列表。

4、get方法:获取的是第一个文本,返回的是一个str类型。

5、如果数据解析回来,要传给pipeline处理,那么使用yield来返回。或者在收集所有item,最后统一使用return返回。

6、item:建议在items.py中定义好模型,不要 使用字典返回。

7、pipelines中的四个常用方法。

补充_url跟进:

怎么样使爬虫自动爬取下一页呢?修改qsbk.py文件如下:

# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
from demo.items import DemoItem


class QsbkSpider(scrapy.Spider):
    name = ‘qsbk‘
    allowed_domains = [‘qiushibaike.com‘]
    start_urls = [‘https://www.qiushibaike.com/hot/page/1/‘]

    def parse(self, response):

        divs = response.xpath("//div[@id=‘content-left‘]/div")
        for div in divs:
            author = div.xpath(".//h2/text()").get().strip()
            content = div.xpath(".//div[@class=‘content‘]//text()").getall()
            content = "".join(content).strip()
            item = DemoItem(author=author, content=content)
            yield item
        #url跟进开始
        #获取下一页的url信息, ..是前一个节点的父节点.
        url = response.xpath("//span[contains(text(),‘下一页‘)]/../@href").extract()
        print(url)
        if url:
            #将信息组合成下一页的url
            page = ‘https://www.qiushibaike.com‘ + url[0]
            #返回url
            yield scrapy.Request(page, callback=self.parse)
        #url跟进结束

第一个scrapy提取下一页的链接的时候,使用xpath的"//span[contains(text(),‘下一页‘)]/../@href"先定位到span节点,在定位到父节点a,获取链接.

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