python网络爬虫系列教程——Scrapy框架应用全解

全栈工程师开发手册 （作者：栾鹏）

python教程全解

安装

在cmd中输入

Scrapy的安装依赖wheel、twiste、lxml包。所以先通过pip install wheel安装wheel库，通过pip install lxml安装lxml库，不过twiste包必须通过离线whl文件安装。

进入http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/，在网页中搜索twisted找到其对应的whl包并下载

Twisted‑17.9.0‑cp36‑cp36m‑win_amd64.whl

离线包的安装请参考：

http://blog.csdn.net/luanpeng825485697/article/details/77816740

成功安装了上面的依赖包，就可以通过pip在线安装Scrapy了

pip install Scrapy

等待一会，大功告成！

验证安装：cmd中输入Scrapy，显示如下图，表示安装成功。现在Scrapy已经出到了1.4版



另外你需要在cmd中输入以下命令，分别安装pywin32、pyOPENSSL、lxml包。

pip install pywin32
pip install pyOPENSSL
pip install lxml

scrapy处理流程

Scrapy Engine(Scrapy核心) 负责数据流在各个组件之间的流动。Spiders(爬虫)发出Requests请求，经由Scrapy Engine(Scrapy核心) 交给Scheduler(调度器)，Downloader(下载器)Scheduler(调度器) 获得Requests请求，然后根据Requests请求，从网络下载数据。Downloader(下载器)的Responses响应再传递给Spiders进行分析。根据需求提取出Items，交给Item Pipeline进行下载。Spiders和Item Pipeline是需要用户根据响应的需求进行编写的。除此之外，还有两个中间件，Downloaders Mddlewares和Spider Middlewares，这两个中间件为用户提供方面，通过插入自定义代码扩展Scrapy的功能，例如去重等。因为中间件属于高级应用，本次教程不涉及，因此不做过多讲解。



github托管：https://github.com/626626cdllp/crawler/tree/master/myscrapy

scrapy项目demo

要理解上面的流程，spiders文件夹下定义的爬虫，请求网址，获取响应，解析数据，赋值想要的数据给items中定义的类实体。最后会自动调用pipelines下的类获取items中的数据，进一步做处理。

今天我们来实现获取我的csdn中的全部文章的名称、阅读书目、链接

我的首页http://blog.csdn.net/luanpeng825485697

1、创建项目

创建项目，在cmd中先cd到你的项目路径，然后使用scrapy创建一个项目。这里将项目放在D:\scrapydemo文件夹下

所以在cmd中执行

D:
cd /scrapydemo
scrapy startproject projectname

scrapy startproject是固定命令，后面的projectname是自己想起的工程名字。

该命令将会创建包含下列内容的projectname目录：

projectname/
scrapy.cfg
projectname/
__init__.py
items.py
middlewares.py
pipelines.py
settings.py
spiders/
__init__.py
...

这些文件分别是：

scrapy.cfg: 项目的配置文件；

projectname/: 该项目的python模块。之后将在此加入Spider代码；

projectname/items.py: 项目中的item文件，定义需要的实体类

projectname/middlewares .py：项目中的中间件，不用关心

projectname/pipelines.py: 项目中的pipelines文件；用来写爬虫之后的处理文件

projectname/settings.py: 项目的设置文件，定义参数

projectname/spiders/: 放置spider代码的目录。定义爬虫要放在这个文件夹下。

2、定义我们需要的实体类items.py

在这里我们定义我们需要的文章名称、链接、阅读数目

# -*- coding: utf-8 -*-

# 定义我们要爬取信息的标准格式，这个类被爬虫引用，爬虫解析数据后赋值给该类实例，并将类实例提交给pipelines，再进行进一步处理。

import scrapy

class myentity(scrapy.Item):
name = scrapy.Field()
link = scrapy.Field()
readnum = scrapy.Field()

3、创建一个爬虫

我们使用这个爬虫获取博客下的文章名称、链接地址、阅读数量。

在projectname/spiders/文件夹下新建一个crawl_spider.py，我们在这里实现请求、响应、解析的过程。

xpath语法参考http://blog.csdn.net/luanpeng825485697/article/details/78410691

# -*- coding: utf-8 -*-
# 在这里实现请求、响应、解析的过程

import re
import scrapy
import urllib
from scrapy import Selector
from projectname.items import myentity

class MySpider(scrapy.Spider):
name = 'myspider'       #爬虫名称，需要这个名称才能启动爬虫
def __init__(self):
self.allowed_domains = ['blog.csdn.net']
self.start_urls = ['http://blog.csdn.net/luanpeng825485697/article/list/']

#从start_requests发送请求
def start_requests(self):
yield scrapy.Request(url = self.start_urls[0]+"1", meta = {'data':1},callback = self.parse1)  #请求网址，设置响应函数，同时向响应函数传递参数

#解析response,获得文章名称、连接、阅读数目，还可以进行二次请求。
def parse1(self, response):
index = response.meta['data']  #接收请求函数发来的参数
if index>100:  #这里只爬取前100页
return
hxs = Selector(response)
#文章链接地址
links = hxs.xpath("//span[@class='link_title']/a[1]/@href").extract()  #xpath路径表达式获取文章连接地址
#文章名
names = hxs.xpath("//span[@class='link_title']/a[1]/text()").extract()  #xpath路径表达式获取文章名
#文章阅读数量
reads = hxs.xpath("//span[@class='link_view']/text()").extract()  #xpath路径表达式获取文章阅读数量

#将爬取的数据赋值给items
for i in range(1,len(links)):
item = myentity()
item['link'] = urllib.parse.urljoin('http://blog.csdn.net/',links[i])  #获取绝对域名
item['name'] = names[i]
item['readnum'] = reads[i]
# 返回item，交给item pipeline处理
yield item

#迭代下一页
yield scrapy.Request(url=self.start_urls[0]+str(index+1), meta={'data': index+1}, callback=self.parse1)

4、设置pipeline处理文件

pipeline主要是负责根据item数据进行下一步处理，比如下载图片，保存文件，

这里只是把item中的文章名称、链接、阅读书目进行保存文件。

# -*- coding: utf-8 -*-
#pipelines.py主要根据item保存的信息，进行进一步多线程操作

from projectname import settings
from scrapy import Request
import requests
import os

class MyPipeline(object):
allpaper=[]
def process_item(self, item, spider):
paper={}
paper['name']=item['name']
paper['link'] = item['link']
paper['read'] = item['readnum']
self.allpaper.append(paper)

file_object = open('data.txt', 'a')
file_object.write(str(paper)+"\r\n")
file_object.close()
return item

5、完善settings配置文件

settings.py中的内容大部分都是自动生成的，我们不需要做太多改动，在这里只是使用字典的形式定义自己的pipelines中的处理类

SPIDER_MODULES = ['projectname.spiders']  #自动生成的内容;
NEWSPIDER_MODULE = 'projectname.spiders'  #自动生成的内容;

# Obey robots.txt rules  #它的作用是，告诉搜索引擎爬虫，本网站哪些目录下的网页不希望你进行爬取收录
ROBOTSTXT_OBEY = False  #自动生成的内容,是否遵守robots.txt规则，这里选择不遵守；

ITEM_PIPELINES = {   #定义item的pipeline；
'projectname.pipelines.MyPipeline': 1,  #此处的1表示优先级，因为本项目只用到这一个pipeline，所以随意取0-1000中的一个数值即可
}

DOWNLOAD_DELAY = 0.25   # 下载延时，这里使用250ms延时。

COOKIES_ENABLED = False  #Cookie使能，这里禁止Cookie;

支持我们需要编写的东西都完成了

下图是文件目录结构



6、运行scrapy项目

首先在cmd中cd到自己的项目文件夹下，即scrapy.cfg所在的目录中，这里cd到D:\scrapydemo\projectname文件夹下，然后使用下面的代码运行自己的爬虫。myspider就是在crawl_spider.py文件中的name变量

scrapy crawl myspider