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爬虫之Scrapy框架

news 来源：原创 2024/4/28 7:47:21

安装

pip install scrapy
在命令行输入scrapy，出现提示说明安装成功

创建项目

scrapy startproject my_scrapy
会生成一个项目名文件夹，包含一些文件

其中对于开发Scrapy爬虫来说，需要关心的内容如下。
（1）spiders文件夹：存放爬虫文件的文件夹。
（2）items.py：定义需要抓取的数据。
（3）pipelines.py：负责数据抓取以后的处理工作。pipelines.py文件用于对数据做初步的处理，包括但不限于初步清洗数据、存储数据等。
（4）settings.py：爬虫的各种配置信息。

创建爬虫文件

scrapy genspider example baidu.com
example为爬虫文件名可以随便定义
最后一个参数为要爬取的网址
会在spiders文件夹下生成一个文件example.py
example.py文件初始内容

import scrapy


class ExampleSpider(scrapy.Spider):
    name = 'example'
    allowed_domains = ['baidu.com']
    start_urls = ['http://baidu.com/']

    def parse(self, response):
        pass

这里没有输出内容
把pass改为print(response.body.decode())
运行爬虫，可以看到输出结果，注意这里的操作，都是在命令行进行的，不能直接用python运行爬虫文件。
parse 表示请求 start_urls 中的地址，获取响应之后的回调函数，直接通过参数 response 的 .text 属性进行网页源码的输出。

运行爬虫

scrapy crawl example

要想在python直接运行爬虫，可以新建main文件，放置项目根目录。

from scrapy import cmdline
cmdline.execute("scrapy crawl example".split())

scrapy中使用xpath

需要使用extract()提取内容，如果不提取，XPath获得的结果是保存在一个SelectorList中

import scrapy


class ExampleSpider(scrapy.Spider):
    name = 'example'
    allowed_domains = ['baidu.com']
    start_urls = ['http://baidu.com/']

    def parse(self, response):
        # print(response.body.decode())
        title=response.xpath('//title/text()').extract()
        search_button_text=response.xpath('//input[@id="su"]/@value').extract()
        print(title)
        print(search_button_text)

这个SelectorList非常有意思，它本身很像一个列表。可以直接使用下标读取里面的每一个元素，也可以像列表一样使用for循环展开，然后对每一个元素使用.extract()方法。同时，又可以先执行SelectorList的.extract()方法，得到的结果是一个列表，接下来既可以用下标来获取每一个元素，也可以使用for循环展开
当不需要从抓取到的信息中提取文本的时候，就不需要调用extract()方法。
在这里插入图片描述

实例

使用xpath方法，打印出url和文章标题

class ExampleSpider(scrapy.Spider):
    name = 'example'
    allowed_domains = ['imspm.com']
    start_urls = ['http://imspm.com/']

    def parse(self, response):
        # item=MyScrapyItem()
        item_list=response.xpath("//div[@class='item-div']")
        for each in item_list:
            url=each.xpath("a/@href").extract()
            title=each.xpath("a/h2[@class='title']/text()").extract()
            print("文章地址:{0},文章标题{1}".format(url,title))

输出结果
在这里插入图片描述
这里需要注意，采用抓大放小的方法，循环each时，元素xpath不能再用相对路径，直接写标签即可。
如下图这种写法，是错误的，会直接根据相对路径得到结果，最后就是输出了10遍想要的结果。

Item中定义抓取的数据

要想把结果保存起来，需要先定义要抓取的数据
在item.py中写入如下代码，这个类就是要存储的数据的结果。
一个Scrapy工程可以有多个爬虫；再看items.py文件，可以发现，在一个items.py里面可以对不同的爬虫定义不同的抓取内容Item。

import scrapy


class MyScrapyItem(scrapy.Item):
    # define the fields for your item here like:
    # name = scrapy.Field()
    title=scrapy.Field()#文章标题
    url=scrapy.Field()#文章地址

修改爬虫文件

    def parse(self, response):
        item=MyScrapyItem()
        item_list=response.xpath("//div[@class='item-div']")
        for each in item_list:
            url=each.xpath("a/@href").extract()
            title=each.xpath("a/h2[@class='title']/text()").extract()
            # print("文章地址:{0},文章作者{1}".format(url,title))
            item['title']=title if title else 'N/A'#对item进行赋值
            item['url']=url if url else 'N/A'
            yield item

输出，可以看到，将结果保存到了字典中。
在这里插入图片描述
这就爬取到了第一页内容，要想继续爬取。
可以下面这种方法。

yield scrapy.Request(url=next, callback=self.parse)

如果想要保存运行结果，运行下面的命令即可。

scrapy crawl 文件名 -o json文件名，可将结果保存为json文件。
如scrapy crawl example -o example.json
生成的文件还支持 csv 、 xml、marchal、pickle

管道

在pipelines填写如下代码

class MyScrapyPipeline:
    def process_item(self, item, spider):  # 移除标题中的空格
        if item["title"]:
            item["title"] = item["title"].strip()#移出标题左右空格
            return item