scrapy的入门使用

学习目标:

  1. 掌握 scrapy的安装
  2. 应用 创建scrapy的项目
  3. 应用 创建scrapy爬虫
  4. 应用 运行scrapy爬虫
  5. 应用 scrapy定位以及提取数据或属性值的方法
  6. 掌握 response响应对象的常用属性

1. 安装scrapy

命令:
    sudo apt-get install scrapy
或者:
    pip/pip3 install scrapy

2. scrapy项目开发流程

  1. 创建项目:
        scrapy startproject mySpider
  2. 生成一个爬虫:
        scrapy genspider itcast itcast.cn
  3. 提取数据:
        根据网站结构在spider中实现数据采集相关内容
  4. 保存数据:
        使用pipeline进行数据后续处理和保存

3. 创建项目

通过命令将scrapy项目的的文件生成出来,后续步骤都是在项目文件中进行相关操作,下面以抓取传智师资库来学习scrapy的入门使用:http://www.itcast.cn/channel/teacher.shtml

创建scrapy项目的命令:

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scrapy startproject <项目名字>

示例:

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scrapy startproject myspider

生成的目录和文件结果如下:

img

4. 创建爬虫

通过命令创建出爬虫文件,爬虫文件为主要的代码作业文件,通常一个网站的爬取动作都会在爬虫文件中进行编写。

命令:
    在项目路径下执行:
    scrapy genspider <爬虫名字> <允许爬取的域名>

爬虫名字: 作为爬虫运行时的参数
允许爬取的域名: 为对于爬虫设置的爬取范围,设置之后用于过滤要爬取的url,如果爬取的url与允许的域不通则被过滤掉。

示例:

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cd myspider
scrapy genspider itcast itcast.cn

生成的目录和文件结果如下:

img

5. 完善爬虫

在上一步生成出来的爬虫文件中编写指定网站的数据采集操作,实现数据提取

5.1 在/myspider/spiders/itcast.py中修改内容如下:

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import scrapy

class ItcastSpider(scrapy.Spider): # 继承scrapy.spider
# 爬虫名字
name = 'itcast'
# 允许爬取的范围
allowed_domains = ['itcast.cn']
# 开始爬取的url地址
start_urls = ['http://www.itcast.cn/channel/teacher.shtml']

# 数据提取的方法,接受下载中间件传过来的response
def parse(self, response):
# scrapy的response对象可以直接进行xpath
names = response.xpath('//div[@class="tea_con"]//li/div/h3/text()')
print(names)

# 获取具体数据文本的方式如下
# 分组
li_list = response.xpath('//div[@class="tea_con"]//li')
for li in li_list:
# 创建一个数据字典
item = {}
# 利用scrapy封装好的xpath选择器定位元素,并通过extract()或extract_first()来获取结果
item['name'] = li.xpath('.//h3/text()').extract_first() # 老师的名字
item['level'] = li.xpath('.//h4/text()').extract_first() # 老师的级别
item['text'] = li.xpath('.//p/text()').extract_first() # 老师的介绍
print(item)

注意:

  • scrapy.Spider爬虫类中必须有名为parse的解析
  • 如果网站结构层次比较复杂,也可以自定义其他解析函数
  • 在解析函数中提取的url地址如果要发送请求,则必须属于allowed_domains范围内,但是start_urls中的url地址不受这个限制,我们会在后续的课程中学习如何在解析函数中构造发送请求
  • 启动爬虫的时候注意启动的位置,是在项目路径下启动
  • parse()函数中使用yield返回数据,注意:解析函数中的yield能够传递的对象只能是:BaseItem, Request, dict, None

5.2 定位元素以及提取数据、属性值的方法

解析并获取scrapy爬虫中的数据: 利用xpath规则字符串进行定位和提取

  1. response.xpath方法的返回结果是一个类似list的类型,其中包含的是selector对象,操作和列表一样,但是有一些额外的方法
  2. 额外方法extract():返回一个包含有字符串的列表
  3. 额外方法extract_first():返回列表中的第一个字符串,列表为空没有返回None

5.3 response响应对象的常用属性

  • response.url:当前响应的url地址
  • response.request.url:当前响应对应的请求的url地址
  • response.headers:响应头
  • response.requests.headers:当前响应的请求头
  • response.body:响应体,也就是html代码,byte类型
  • response.status:响应状态码

6 保存数据

利用管道pipeline来处理(保存)数据

6.1 在pipelines.py文件中定义对数据的操作

  1. 定义一个管道类
  2. 重写管道类的process_item方法
  3. process_item方法处理完item之后必须返回给引擎
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import json

class ItcastPipeline():
# 爬虫文件中提取数据的方法每yield一次item,就会运行一次
# 该方法为固定名称函数
def process_item(self, item, spider):
print(item)
return item

6.2 在settings.py配置启用管道

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ITEM_PIPELINES = {
'myspider.pipelines.ItcastPipeline': 400
}

配置项中键为使用的管道类,管道类使用.进行分割,第一个为项目目录,第二个为文件,第三个为定义的管道类。
配置项中值为管道的使用顺序,设置的数值约小越优先执行,该值一般设置为1000以内。

7. 运行scrapy

命令:在项目目录下执行scrapy crawl <爬虫名字>

示例:scrapy crawl itcast


小结

  1. scrapy的安装:pip install scrapy
  2. 创建scrapy的项目: scrapy startproject myspider
  3. 创建scrapy爬虫:在项目目录下执行 scrapy genspider itcast itcast.cn
  4. 运行scrapy爬虫:在项目目录下执行 scrapy crawl itcast
  5. 解析并获取scrapy爬虫中的数据:
    1. response.xpath方法的返回结果是一个类似list的类型,其中包含的是selector对象,操作和列表一样,但是有一些额外的方法
    2. extract() 或者getall()返回一个包含有字符串的列表
    3. extract_first()或者get() 返回列表中的第一个字符串,列表为空没有返回None
  6. scrapy管道的基本使用:
    1. 完善pipelines.py中的process_item()函数
    2. 在settings.py中设置开启pipeline
  7. response响应对象的常用属性
    1. response.url:当前响应的url地址
    2. response.request.url:当前响应对应的请求的url地址
    3. response.headers:响应头
    4. response.requests.headers:当前响应的请求头
    5. response.body:响应体,也就是html代码,byte类型
    6. response.status:响应状态码
    7. response.text:返回响应的文本,string类型

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三国小梦
文章作者:三国小梦
文章出处scrapy的入门使用
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