基于Python的Scrapy静态网页爬取

• 1.创建工程
• 2.我们的第一个爬虫
• 3.如何运行我们的爬虫
• 4.幕后发生了什么
• 5.start_requests方法的捷径
• 6.提取数据
• 7.XPath简介
• 8.提取引用和作者
• 9.从我们的爬虫中提取数据
• 10.存储爬取的数据

假设你的电脑上已经安装了Scrapy。
这篇教程将会带你学习以下任务：

我们进入正题吧 ~

1.创建工程

在你开始爬取网页数据之前，你需要新建一个Scrapy工程。输入一个你希望存储你的代码的目录并运行。

这样会建立一个tutorial目录，包含以下内容：

tutorial/ scrapy.cfg #部署配置文件 tutorial/ #工程的Python模块，你将从这里导入你的代码 __init__.py items.py #工程项目定义文件 pipelines.py #工程传输线文件 settings.py #工程设置文件 spiders/ #之后存放你的爬虫的目录 __init__.py

2.我们的第一个爬虫

爬虫（Spiders）是你定义的类，Scrapy使用爬虫从一个网站（或者一组网站）爬取数据。爬虫必须有scrapy.Spider子类，并且定义要制定的初始需求，另外还要能跟踪页面内的链接，解析下载的页面内容到提取的数据中。

下面是我们的第一个爬虫的代码。使用你的Python可视开发环境（PyCharm、Spyder等等）把下面这段代码在前面建立的工程目录tutorial/spiders下保存为quotes_spider.py：

import scrapy class QuotesSpider(scrapy.Spider): name = "quotes" def start_request(self) urls = [ 'http://quotes.toscrape.com/page/1/', 'http://quotes.toscrape.com/page/2/' ] for url in urls: yield scrapy.Request(url=url,callback=self.sparse) def parse(self,response): page = response.url.split("/")[-2] filename = 'quotes-%s.html'%page with open(filename,'wb') as f; f.write(response.body) self.log('save file %s' % filename)

你可以看到，我们的爬虫构造了一个子类scrapy.Spider，定义了一些归属关系和函数。
name：用于辨别这个爬虫。name在工程内必须是独一无二的，也就是说，你不能给不同的爬虫设置相同的name。
start_requesst()：必须返回Requests的迭代值（你可以返回一个请求表或者编写一个生成器函数），爬虫将从Requests开始爬取数据。后续的请求将会从这些初始请求中产生。
parse：这是一个被调用的函数，用来处理为每一个请求下载的相应的响应。
parse函数通常解析响应，把爬取的数据当做字典来提取，并且找到新的可追踪的URL，还从这些URL中产生新的请求。

3.如何运行我们的爬虫

要让我们的爬虫工作起来，切换到工程的顶层目录并运行： scrapy crawl quotes

这个命令将会运行我们刚刚添加的名为quotes的爬虫，并会向域名quotes.toscrape.com发送一些请求。
你将得到类似于下面这样的输出：

… (omitted for brevity) 2016-12-16 21:24:05 [scrapy.core.engine] INFO: Spider opened 2016-12-16 21:24:05 [scrapy.extensions.logstats] INFO: Crawled 0 pages (at 0 pages/min), scraped 0 items (at 0 items/min) 2016-12-16 21:24:05 [scrapy.extensions.telnet] DEBUG: Telnet console listening on 127.0.0.1:6023 2016-12-16 21:24:05 [scrapy.core.engine] DEBUG: Crawled (404) <GET http://quotes.toscrape.com/robots.txt> (referer: None) 2016-12-16 21:24:05 [scrapy.core.engine] DEBUG: Crawled (200) <GET http://quotes.toscrape.com/page/1/> (referer: None) 2016-12-16 21:24:05 [scrapy.core.engine] DEBUG: Crawled (200) <GET http://quotes.toscrape.com/page/2/> (referer: None) 2016-12-16 21:24:05 [quotes] DEBUG: Saved file quotes-1.html 2016-12-16 21:24:05 [quotes] DEBUG: Saved file quotes-2.html 2016-12-16 21:24:05 [scrapy.core.engine] INFO: Closing spider (finished)

实际大概是这样，截图中爬取网页的操作细节可以实际去看：

现在，你可以到tutorial顶层目录中查看。你会发现新增了两个文件：quotes-1.html 和 quotes-2.html

4.幕后发生了什么

Scrapy通过Spider爬虫的start_request方法安排scrapy.Request对象。一旦接收到其中一个的响应，Scrapy就把Response对象实例化，并且调用与请求有关的callback方法（本例子中就是parse方法）。

5.start_requests方法的捷径

你可以不使用start_requests()函数从URL产生scrapy.Request对象，start_requests方法的捷径就是定义一个有一系列URL的start_urls的类。这个表将会被start_request()函数默认调用来产生你的爬虫的初始请求： import scrapy class QuotesSpider(scrapy.Spider) name = "quotes" start_urls = [ 'http://quotes.toscrape.com/page/1/', 'http://quotes.toscrape.com/page/2/' ] def parse(self,response) page = response.url.split("/")[-2] filename = 'quotes-%s.html'%page with open(filename,'wb') as f: f.write(response.body)

parse()函数将会被调用来处理那些URL的每一个请求，尽管我们并没有明确地告诉Scrapy这样去做。这是因为，parse()函数是Scrapy的默认回调函数。

6.提取数据

学习怎样提取数据的最好的方式就是使用Scrapy shell。运行下面的程序： scrapy shell 'http://quotes.toscrape.com/page/1'

NOTE：注意，在Windows上要是用双引号把URL地址括起来。
你将会看到类似下面的结果：

由于是境外网站，TCP传输被阻断，实际无法提取数据，大家想试验可以将URL改成国内网站，注意网站需要是静态技术搭建的。
使用shell，你可以尝试使用CSS（Selectors Level 4）选择对应的数据内容。

运行response.css(‘title’)的结果是一个列表样式的对象SlectorList，这个列表代表了一系列的Selector对象环绕着XML和HTML元素，允许你进行精细选择或者提取数据。
要想把上面的titile中的文本提取出来，你可以运行如下：

由于我们并未从境外网站提取到数据，所以输出out那里没有内容显示。

7.xPath简介

8.提取引用和作者

9.从我们的爬虫中提取数据

10.存储爬取的数据

未完待续，敬请期待 ^ _ ^