Python基础5 爬虫入门——了解爬虫Scrapy-python爬虫基础

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Python基础5 爬虫入门——了解爬虫Scrapy

  • ​​一、爬虫概念​​
  • ​​二、Scrapy​​
  • ​​1. 安装​​
  • ​​2. 说明​​
  • ​​3. 爬取流程​​
  • ​​4. 数据流​​
  • ​​三、Scrapy项目基本流程​​
  • ​​1. 创建项目​​
  • ​​2. 定义要抓取的数据(Item)​​
  • ​​3. 使用项目命令genspider创建爬虫Spider​​
  • ​​(1) 爬​​
  • ​​(2) 取​​
  • ​​4. 编写提取item数据的Spider​​
  • ​​5. 进行爬取​​
  • ​​6. 通过选择器提取数据​​
  • ​​7. 保存数据​​

一、爬虫概念

一个在网上到处或定向抓取数据的程序。它会把页面的URL加载到抓取队列中,然后进入到新页面后再递归进行操作。

二、Scrapy

Scrapy是一个为了抓取网站数据,提取结构性数据而编写的应用框架。可以应用在包括数据挖掘,信息处理或存储历史数据等一系列的程序中。

构架图:
Python基础5

1. 安装

环境:ubuntu,

sudo apt-get install python2.7 python2.7-dev
sudo apt-get install build-essential;
#sudo apt-get install python-dev;
sudo apt-get install libxml2-dev;
sudo apt-get install libxslt1-dev;
sudo apt-get install python-setuptools;
sudo apt-get install python-pip
pip install Scrapy

环境:windows

https://pypi.python.org/pypi/pip#downloads
python setup.py install

把python/scripts加到环境变量。

环境: mac

sudo -H pip install Scrapy

2. 说明

  • 引擎(Scrapy Engine),用来处理整个系统的数据流处理,触发事务。
  • 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。
  • 下载器(Downloader),用于下载网页内容,并将网页内容返回给蜘蛛。
  • 蜘蛛(Spiders),蜘蛛是主要干活的,用它来制订特定域名或网页的解析规则。编写用于分析response并提取item(即获取到的item)或额外跟进的URL的类。 每个spider负责处理一个特定(或一些)网站。
  • 项目管道(Item Pipeline),负责处理有蜘蛛从网页中抽取的项目,他的主要任务是清晰、验证和存储数据。当页面被蜘蛛解析后,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钩子框架,主要是处理Scrapy引擎与下载器之间的请求及响应。
  • 蜘蛛中间件(Spider Middlewares),介于Scrapy引擎和蜘蛛之间的钩子框架,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 Middlewares),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。

3. 爬取流程

图中绿色是数据走向。首先从初始URL开始,Scheduler会将其交给Downloader进行下载,
下载之后Spider分析结果:

  • 需要进一步抓取的链接,如下一页
  • 需要保存的数据,送到项目管道,对数据进行后期处理(详细分析、过滤、存储等)
    在数据流动的通道里还可以安装各种中间件,进行必要的处理。

4. 数据流

  • 引擎打开一个网站(open a domain),找到处理该网站的Spider并向该spider请求第一个要爬取的URL(s)。
  • 引擎从Spider中获取到第一个要爬取的URL并在调度器(Scheduler)以Request调度。
  • 引擎向调度器请求下一个要爬取的URL。
  • 调度器返回下一个要爬取的URL给引擎,引擎将URL通过下载中间件(请求(request)方向)转发给下载器(Downloader)。
  • 一旦页面下载完毕,下载器生成一个该页面的Response,并将其通过下载中间件(返回(response)方向)发送给引擎。
  • 引擎从下载器中接收到Response并通过Spider中间件(输入方向)发送给Spider处理。
  • Spider处理Response并返回爬取到的Item及(跟进的)新的Request给引擎。
  • 引擎将(Spider返回的)爬取到的Item给Item Pipeline,将(Spider返回的)Request给调度器。
  • 三、Scrapy项目基本流程

    1. 创建项目

    scrapy startproject tutorial

    Python基础5
    文件说明:

    • scrapy.cfg:项目的配置文件
    • tutorial/:项目的Python模块,将会从这里引用代码
    • tutorial/items.py:项目的items文件
    • tutorial/pipelines.py:项目的pipelines文件
    • tutorial/settings.py:项目的设置文件
    • tutorial/spiders/:存储爬虫的目录

    2. 定义要抓取的数据(Item)

    修改tutorial目录下的items.py

    from scrapy.item import Item,Field
    class TutorialItem(Item):

    pass
    class DmozItem(Item):
    title = Field()
    link = Field()
    desc = Field()

    3. 使用项目命令genspider创建爬虫Spider

    制作爬虫,分为两步:先爬再取。

    (1) 爬

    Spider是用户自己编写的类,用来从一个域(或域组)中抓取信息。
    Spider定义了用于下载的URL列表、跟踪链接的方案、解析网页内容的方式,以此来提取items。

    使用scrapy.spider.BaseSpider创建一个子类,并确定三个强制的属性:

    • name:爬虫的名字,必须是唯一的,在不同的爬虫中定义不同的名字
    • start_urls:爬取的URL列表,爬虫从这里开始。
    • parse():解析的方法,调用的时候传入从每一个URL传回的Response对象作为唯一参数,负责解析并匹配抓取的数据(解析为item),跟踪更多的URL

    到tutorial/spiders下新建一个爬虫文件:dmoz_spider.py

    from scrapy.spider import Spider

    class DmozSpider(Spider):
    name = “dmoz”
    allowed_domains = [“test.com.cn”] #搜索的域名范围
    start_urls = [
    “http://test.com.cn/a/b/771.html”
    ]

    def parse(self, response): # 将链接的最后两个地址取出作为文件名进行存储
    filename = response.url.split(“/”)[-2]
    open(filename, ‘wb’).write(response.body)

    运行测试:

    scrapy crawl dmoz

    运行结果:
    Python基础5

    Scrapy为爬虫的 start_urls属性中的每个URL创建了一个 scrapy.http.Request 对象 ,并将爬虫的parse 方法指定为回调函数。

    然后,这些 Request被调度并执行,之后通过parse()方法返回scrapy.http.Response对象,并反馈给爬虫。

    (2) 取

    在Scrapy里,使用XPath selectors 基于XPath。
    XPath示例

    • /html/head/title: 选择HTML文档元素下面的 标签。
    • /html/head/title/text(): 选择前面提到的 元素下面的文本内容
    • //td: 选择所有 元素
    • //div[@class=“mine”]: 选择所有包含 class=“mine” 属性的div 标签元素

    表达式

    描述

    nodename

    选取此节点的所有子节点。

    /

    从根节点选取。

    //

    从匹配选择的当前节点选择文档中的节点,而不考虑它们的位置。

    .

    选取当前节点。


    选取当前节点的父节点。

    @

    选取属性。

    W3C XPath教程:http://www.w3school.com.cn/xpath/

    Scrapy提供了XPathSelector类:HtmlXPathSelector(HTML数据解析)和XmlXPathSelector(XML数据解析)。
    Selectors的基础方法:

    • xpath():返回一系列的selectors,每一个select表示一个xpath参数表达式选择的节点
    • css():返回一系列的selectors,每一个select表示一个css参数表达式选择的节点
    • extract():返回一个unicode字符串,为选中的数据
    • re():返回一串一个unicode字符串,为使用正则表达式抓取出来的内容

    测试:

    scrapy shell http://test.com.cn/a/b/771.html

    这时可以用response.body看到本地response变量body的值。
    Python基础5

    示例:

    >>> response.xpath(‘//title’)
    [<Selector xpath=’//title’ data=u'<title>\u3010\u56fe\u3011\u6c49\u5170\u8fbe \u914d\u7f6e_\u6c49\u5170\u8fbe \u53c2\u6570_\u4e30\u7530_\u6c7d\u8f66\u4e4b\u5bb6</title>’>]


    >>> response.xpath(‘//title’).extract()
    [u'<title>\u3010\u56fe\u3011\u6c49\u5170\u8fbe \u914d\u7f6e_\u6c49\u5170\u8fbe \u53c2\u6570_\u4e30\u7530_\u6c7d\u8f66\u4e4b\u5bb6</title>’]


    >>> response.xpath(‘//title/text()’)
    [<Selector xpath=’//title/text()’ data=u’\u3010\u56fe\u3011\u6c49\u5170\u8fbe \u914d\u7f6e_\u6c49\u5170\u8fbe \u53c2\u6570_\u4e30\u7530_\u6c7d\u8f66\u4e4b\u5bb6′>]


    >>> response.xpath(‘//title/text()’).extract()
    [u’\u3010\u56fe\u3011\u6c49\u5170\u8fbe \u914d\u7f6e_\u6c49\u5170\u8fbe \u53c2\u6570_\u4e30\u7530_\u6c7d\u8f66\u4e4b\u5bb6′]

    原来的sel已经使用response替换。

    4. 编写提取item数据的Spider

    from scrapy.spider import Spider
    from scrapy.selector import Selector
    from tutorial.items import DmozItem

    class DmozSpider(Spider):
    name = “dmoz”
    allowed_domains = [“test.com.cn”]
    start_urls = [
    “http://test.com.cn/a/b/771.html”
    ]

    def parse(self,response):
    sel = Selector(response)
    sites = sel.xpath(‘//title’)
    items = []
    for site in sites:
    item = DmozItem()
    item[‘title’] = site.xpath(‘text()’).extract()

    print item[‘title’]
    items.append(item)
    return items

    def parse(self, response):
    sel = Selector(response)
    sites = sel.xpath(‘//title’)
    for site in sites:
    title = site.xpath(‘a/text()’).extract()
    link = site.xpath(‘a/@href’).extract()
    desc = site.xpath(‘text()’).extract()
    print title

    5. 进行爬取

    scrapy crawl dmoz

    6. 通过选择器提取数据

    示例

    sites = sel.xpath(‘//ul[@class=”directory-url”]/li’)

    7. 保存数据

    scrapy crawl dmoz -o items.json -t json

    -o 文件名
    -t 导出类型

    本文来源:
    ​​​ http://www.jianshu.com/p/a8aad3bf4dc4​​

    参考资料:
    ​​​ http://scrapy-chs.readthedocs.org/zh_CN/latest/topics/architecture.html​​​

    http://scrapy-chs.readthedocs.org/zh_CN/latest/intro/tutorial.html
    http://www.zhihu.com/question/20899988

    问题处理:
    ImprtError: No module named win32api
    Python基础5

    需要到https://sourceforge.net/projects/pywin32/files/pywin32/
    下载对应版本安装。
    安装的时候可能会出现:
    python2.7 is required for this package select installation to use

    则执行下面的python

    #
    # script to register Python 2.0 or later for use with win32all
    # and other extensions that require Python registry settings
    #
    # written by Joakim Loew for Secret Labs AB / PythonWare
    #
    # source:
    # http://www.pythonware.com/products/works/articles/regpy20.htm
    #
    # modified by Valentine Gogichashvili as described in http://www.mail-archive.com/distutils-sig@python.org/msg10512.html

    import sys

    from _winreg import *

    # tweak as necessary
    version = sys.version[:3]
    installpath = sys.prefix

    regpath = “SOFTWARE\\Python\\Pythoncore\\%s\\” % (version)
    installkey = “InstallPath”
    pythonkey = “PythonPath”
    pythonpath = “%s;%s\\Lib\\;%s\\DLLs\\” % (
    installpath, installpath, installpath
    )

    def RegisterPy():
    try:
    reg = OpenKey(HKEY_CURRENT_USER, regpath)
    except EnvironmentError as e:
    try:
    reg = CreateKey(HKEY_CURRENT_USER, regpath)
    SetValue(reg, installkey, REG_SZ, installpath)
    SetValue(reg, pythonkey, REG_SZ, pythonpath)
    CloseKey(reg)
    except:
    print “*** Unable to register!”
    return
    print “— Python”, version, “is now registered!”
    return
    if (QueryValue(reg, installkey) == installpath and
    QueryValue(reg, pythonkey) == pythonpath):
    CloseKey(reg)
    print “=== Python”, version, “is already registered!”
    return
    CloseKey(reg)
    print “*** Unable to register!”
    print “*** You probably have another Python installation!”

    if __name__ == “__main__”:
    RegisterPy()


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