Scrapy简介

  • Scrapy is an application framework for crawling web sites and extracting structured data which can be used for a wide range of useful applications, like data mining, information processing or historical archival.

  • 这是Scrapy官方文档给出的定义，Scrapy是一个快速的的Python框架，用于抓取web站点并从页面中提取大量有用的结构化数据，可以用于数据挖掘、信息处理或是存储历史数据。

上面是Scrapy的架构图，下面简单介绍一下各个组件

  • Scrapy Engine：引擎用来处理整个系统的数据流，触发各个事件，是整个系统的核心部分。

  • Scheduler：调度器用来接受引擎发过来的Request请求, 压入队列中, 并在引擎再次请求的时候返回。

  • Downloader：下载器用于引擎发过来的Request请求对应的网页内容, 并将获取到的Responses返回给Spider。

  • Spiders：爬虫对Responses进行处理，从中获取所需的字段（即Item）,也可以从Responses获取所需的链接,让Scrapy继续爬取。

  • Item Pipeline:管道负责处理Spider中获取的实体，对数据进行清洗，保存所需的数据。

  • Downloader Middlewares:下载器中间件主要用于处理Scrapy引擎与下载器之间的请求及响应。

  • Spider Middlewares：爬虫中间件主要用于处理Spider的Responses和Requests。

开发环境

  • 安装Python环境，推荐Anaconda，能减少很多库安装的问题

  • 安装Scrapy 官方文档提供了详细的安装方法

  • 安装MongoDB 使用MongoDB来保存爬取到的网页上的信息，如文章的标题、类别、图片保存路径等等。

爬取实战

工程创建

打开命令行，开启第一个Scrapy项目的实践

scrapy startproject douban

项目创建完成后可以看到在工程创建的位置有了douban文件夹，打开以后包含了上述的组件，可以使用spyder,pycharm等ide打开项目

  • 根据命令行的提示

cd douban
scrapy genspider example example

进入douban文件夹，并创建spider,上述命令中的example替换为spider的名字doubanmovie，example替换为 douban ,输入上述命令之后可以看到多了一个spider的py文件。

代码编写

Settings

  • 需要设置USER_AGENT,假装自己是浏览器访问网页。下面给多个用户代理，随机选择其中之一进行访问，在settings.py中加入以下代码

  1. user_agent_list 
=
[


"Mozilla/5.0 (Macintosh; U; Intel Mac OS X 10_6_8; en-us) AppleWebKit/534.50 (KHTML, like Gecko) Version/5.1 Safari/534.50"
,


"Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 6.1; en-us) AppleWebKit/534.50 (KHTML, like Gecko) Version/5.1 Safari/534.50"
,


"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64; rv:38.0) Gecko/20100101 Firefox/38.0"
,


"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64; Trident/7.0; .NET4.0C; .NET4.0E; .NET CLR 2.0.50727; .NET CLR 3.0.30729; .NET CLR 3.5.30729; InfoPath.3; rv:11.0) like Gecko"
,


"Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 9.0; Windows NT 6.1; Trident/5.0)"
,


"Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 8.0; Windows NT 6.0; Trident/4.0)"
,


"Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0; Windows NT 6.0)"
,


"Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 6.0; Windows NT 5.1)"
,


"Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10.6; rv:2.0.1) Gecko/20100101 Firefox/4.0.1"
,


"Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; rv:2.0.1) Gecko/20100101 Firefox/4.0.1"
,


"Opera/9.80 (Macintosh; Intel Mac OS X 10.6.8; U; en) Presto/2.8.131 Version/11.11"
,


"Opera/9.80 (Windows NT 6.1; U; en) Presto/2.8.131 Version/11.11"
,


"Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_7_0) AppleWebKit/535.11 (KHTML, like Gecko) Chrome/17.0.963.56 Safari/535.11"


]


USER_AGENT 
=
random
.
choice
(
user_agent_list
)

  • 编写完pipeline类之后需要继续在settings py中进行配置, 可以配置多个pipeline, 300为优先级, 值越低, 优先级越高, 范围在(0, 1000)内。

    1. ITEM_PIPELINES 
=
{


'douban.pipelines.DoubanPipeline'
:
300
,}

    Items

    • 在items.py中编写一个item用于存放爬取结果

    import scrapy
class DoubanItem(scrapy.Item):
    # define the fields for your item here like:
    # name = scrapy.Field()
    # 电影标题
    title = scrapy.Field()
    # 豆瓣评分
    star = scrapy.Field()
    # 主演信息
    Staring = scrapy.Field()
    # 豆瓣排名
    rank = scrapy.Field()
    # 描述
    quote = scrapy.Field()
    # 豆瓣详情页
    url = scrapy.Field()

    Doubanmovie

    • 这里是爬虫的部分，在spiders目录下doubanmovie.py文件中进行编辑，爬虫的逻辑非常简单，这里选择了官方文档推荐的css方法来解析html。Scrapy的CSS选择器

    • 通过对网页源代码的分析, 我们发现我们所要获取的信息都在class为item中的div中, 遍历这些div, 获取相关数据.每一页有有25部电影数据, 当这一页的数据获取完成后, 接着爬取下一页的数据，下一页的链接藏在标签里，同样通过css选择器提取。当然也可以通过xpath，BeautifulSoup来解析网页。

    import scrapy
from douban.items import DoubanItem
class DoubanmovieSpider(scrapy.Spider):
    name = 'doubanmovie'
    start_urls = ['https://movie.douban/top250']
    def parse(self, response):
        for item in response.css('.item'):
            movie = DoubanItem()
            #Staring = item.xpath('//*[@id="content"]/div/div[1]/ol/li[1]/div/div[2]/div[2]/p[1]/text()').extract_first()
            Staring =item.css('.bd p::text').extract_first()
            rank = item.css('.pic em::text').extract_first()
            title = item.css('.hd span.title::text').extract_first()
            star = item.css('.star span.rating_num::text').extract_first()
            quote = item.css('.quote span.inq::text').extract_first()
            url = item.css('.pic a::attr("href")').extract_first()
            image_url = item.css('.pic img::attr("src")').extract_first()
            movie['rank'] = rank
            movie['title'] = title
            movie['star'] = star
            movie['Staring'] = Staring
            movie['quote'] = quote
            movie['url'] = url
            movie['image_url'] = image_url
            yield movie
        # 获取下一页的url
        next_url = response.css('span.next a::attr("href")').extract_first()
        if next_url is not None:
            url = self.start_urls[0] + next_url
            yield scrapy.Request(url=url, callback=self.parse)

    Pipelines

    • 这里将数据存入MongoDB数据库

    class DoubanPipeline(object):
    def __init__(self) -> None:
        # 连接
        self.client = MongoClient(host='localhost', port=27017)
        # 如果设置有权限, 则需要先登录
        # db_auth = self.client.admin
        # db_auth.authenticate('root', 'root')
        # 需要保存到的collection
        self.col = self.client['douban_movie']
        self.top250 = self.col.top250
        # 先清除之前保存的数据
        # self.top250.delete_many({})
    def process_item(self, item, spider):
        res = dict(item)
        self.top250.insert_one(res)
        return item
    def open_spider(self, spider):
        pass
    def close_spider(self, spider):
        self.client.close()

    爬虫运行

    • 进入项目所在文件夹，在命令行输入如下指令

    scrapy crawl doubanmovie

    • 也可以选择下面的命令，同时输出json文件

    scrapy crawl doubanmovie -o top250.json -s FEED_EXPORT_ENCODING=UTF-8

    爬取成果

    • json文件 

    • MongoDB数据库 

    回复“电影”，获得排行榜信息与源代码

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