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爬虫--Scrapy

2016-05-12 22:00 176 查看
ScrapyScrapy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框架

Scrapy 使用了 Twisted异步网络库来处理网络通讯。



Scrapy组件
引擎(Scrapy)
用来处理整个系统的数据流处理, 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

引擎从调度器中取出一个链接(URL)用于接下来的抓取

引擎把URL封装成一个请求(Request)传给下载器

下载器把资源下载下来,并封装成应答包(Response)

爬虫解析Response

解析出实体(Item),则交给实体管道进行进一步的处理

解析出的是链接(URL),则把URL交给调度器等待抓取

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/

基本使用

1、创建项目

运行命令:

自动创建了目录:

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


2、编写爬虫

在spiders目录中新建 xiaohuar_spider.py 文件

xiaohuar_spider.py

3、运行

进入project_name目录,运行命令:

仅仅下载了初始url

4、递归的访问

以上的爬虫仅仅是爬去初始页,而我们爬虫是需要源源不断的执行下去,直到所有的网页被执行完毕

xiaohuar_spider.py
以上代码将符合规则的页面中的图片保存在指定目录,并且在HTML源码中找到所有的其他 a 标签的href属性,从而“递归”的执行下去,直到所有的页面都被访问过为止。以上代码之所以可以进行“递归”的访问相关URL,关键在于parse方法使用了 yield Request对象。

注:可以修改settings.py 中的配置文件,以此来指定“递归”的层数,如: DEPTH_LIMIT = 1


5、格式化处理

上述实例只是简单的图片处理,所以在parse方法中直接处理。如果对于想要获取更多的数据(获取页面的价格、商品名称、QQ等),则可以利用Scrapy的items将数据格式化,然后统一交由pipelines来处理。看下面的实例:

在items.py中创建类:

上述定义模板,以后对于从请求的源码中获取的数据同意按照此结构来获取,所以在spider中需要有一下操作:

spiders/jieyicai.py​

此处代码的关键在于:

将获取的数据封装在了Item对象中

yield Item对象 (一旦parse中执行yield Item对象,则自动将该对象交个pipelines的类来处理)

piplines.py​

上述中的pipelines中有多个类,到底Scapy会自动执行那个?哈哈哈哈,当然需要先配置了,不然Scapy就蒙逼了。。。

在settings.py中做如下配置:

更多请参见Scrapy文档:http://scrapy-chs.readthedocs.io/zh_CN/latest/index.html

选择器规则demo

更多选择器规则:http://scrapy-chs.readthedocs.io/zh_CN/latest/topics/selectors.html

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