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Scrapy网络爬虫简介

Scrapy 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,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。

1. Scrapy 架构

Scrapy 的整体架构由 Scrapy 引擎(ScrapyEngine)、调度器(Scheduler)、下载器(Downloader)、爬虫(Spiders)和数据项管道(itemPipeline)5 个组件组成。图 1 展示了各个组件的交互关系和系统中的数据流。
Scrapy架构
图 1  Scrapy 架构
Scrapy 的架构由以下 5 个组件和两个中间件构成。
组件/中间件 作用
Scrapy 引擎(ScrapyEngine) 是整个系统的核心,负责控制数据在整个组件中的流动,并在相应动作发生时触发事件。
调度器(Scheduler) 管理 Request 请求的出入栈,去除重复的请求。调度器从 Scrapy 引擎接收请求,并将请求加入请求队列,以便在后期需要的时候提交给 Scrapy 引擎。
下载器(Downloader) 负责获取页面数据,并通过 Scrapy 引擎提供给网络爬虫。
网络爬虫(Spiders) 是 Scrapy 用户编写的用于分析结果并提取数据项或跟进的 URL 的类。每个爬虫负责处理一个(或者一组)特定网站。
数据项管道(ItemPipeline) 负责处理被爬虫提取出来的数据项。典型的处理有清理、验证及持久化。
下载器中间件 是引擎和下载器之间的特定接口,处理下载器传递给引擎的结果。其通过插入自定义代码来扩展下载器的功能。
爬虫中间件 是引擎和爬虫之间的特定接口,用来处理爬虫的输入,并输出数据项。其通过插入自定义代码来扩展爬虫的功能。

Scrapy 中的数据流由 Scrapy 引擎控制,整体的流程如下。

1)Scrapy 引擎打开一个网站,找到处理该网站的爬虫,并询问爬虫第一次要爬取的 URL。

2)Scrapy 引擎从爬虫中获取第一次要爬取的 URL,并以 Request 方式发送给调度器。

3)Scrapy 引擎向调度器请求下一个要爬取的 URL。

4)调度器返回下一个要爬取的 URL 给 Scrapy 引擎,Scrapy 引擎将 URL 通过下载器中间件转发给下载器。

5)下载器下载给定的网页,下载完毕后,生成一个该页面的结果,并将其通过下载器中间件发送给 Scrapy 引擎。

6)Scrapy 引擎从下载器中接收到下载结果,并通过爬虫中间件发送给爬虫进行处理。

7)爬虫对结果进行处理,并返回爬取到的数据项及需要跟进的新的 URL 给 Scrapy 引擎。

8)Scrapy 引擎将爬取到的数据项发送给数据项管道,将爬虫生成的新的请求发送给调度器。

9)从步骤(2)开始重复,直到调度器中没有更多的请求,Scrapy 引擎关闭该网站。

2. Scrapy 应用案例

如果需要从某个网站中获取信息,但该网站未提供 API 或能通过程序获取信息的机制,Scrapy 就可以用来完成这个任务。

本节通过一个具体应用来讲解使用 Scrapy 抓取数据的方法。本应用要获取在当当网站销售的有关“Python 核心编程”和“Python 基础教程”的所有书籍的 URL、名字、描述及价格等信息。

1)创建项目

在开始爬取之前,必须创建一个新的 Scrapy 项目。进入打算存储代码的目录中,运行下列命令。

scrapy startproject tutorial

该命令将会创建包含下列内容的 tutorial 目录。

tutorial/
    scrapy.cfg
    tutorial/
        —init_.py
        items.py
        pipelines.py
        settings.py
        spiders/
            _init_.py
            ...

这些文件分别如下。
名称 说明
scrapy.cfg 项目的配置文件
tutorial/ 项目的 Python 模块,之后将在此加入代码
tutorial/items.py 项目中的 item 文件
tutorial/pipelines.py 项目中的 pipelines 文件
tutorial/settings.py 项目的设置文件
tutorial/spiders/ 放置 Spider 代码的目录

2)定义 Item

在 Scrapy 中,Item 是保存爬取到的数据的容器,其使用方法和 Python 字典类似,并且提供了额外保护机制来避免拼写错误导致的未定义字段错误。

一般来说,Item 可以用 scrapy.item.Item 类来创建,并且用 scrapy.item.Field 对象来定义属性。

如果想要从网页抓取的每一本书的内容为书名(Title)、链接(Link)、简介(Description)和价格(Price),则根据要抓取的内容,可构建 Item 的模型。

修改 tutorial 目录下的 items.py 文件,在原来的类后面添加新的类。因为要抓当当网站的内容,所以我们可以将其命名为 DangItem,并定义相应的字段。编辑 tutorial 目录中的 items.py 文件。

import scrapy

class DangItem(scrapy.Item):
    title = scrapy.Field()
    link. = scrapy.Field()
    dese = scrapy.Field()
    price = scrapy.Filed()

3)编写 Spider

Spider 是用户编写的用于从单个(或一组)网站爬取数据的类。它包含了一个用于下载的初始 URL,负责跟进网页中的链接的方法,负责分析页面中的内容的方法,以及负责提取生成的 Item 的方法。

创建的 Spider 必须继承 scrapy.Spider 类,并且需要定义以下 3 个属性。
  • name:Spider 的名字,必须是唯一的,不可以为不同的 Spider 设定相同的名字。
  • start_urls:包含了 Spider 在启动时进行爬取的 URL 列表。第一个被获取到的页面是其中之一,后续的 URL 则从初始的 URL 获取到的数据中提取。
  • parse():是一个用来解析下载返回数据的方法。被调用时,每个初始 URL 完成下载后生成的 Response 对象将会作为唯一的参数传递给该方法。该方法将负责解析返回的数据(Response),提取数据生成 Item,以及生成需要进一步处理的 URL 的 Request 对象。

以下是我们编写的 Spider 代码,保存在 tutorial/spiders 目录下的 dang_spider.py 文件中。
import scrapy

class DangSpider(scrapy.Spider):
    name = "dangdang"
    allowed_domains=["dangdang.com”]
    start_urls=[
        http://search.dangdang.com/?key=python核心编程&act=click,
        http://search.dangdang.com/?key=python基础教程&act=click]

        def parse(self,response):
            filename=response.url.split("/")[-2]
            with open(filename,'wb')as f:
                f.write(response.body)
4)爬取

进入项目的根目录,执行下列命令启动 Spider。

scrapy crawl dmoz

该命令将会启动用于爬取 dangdang.com 的 Spider,系统将会产生类似的输出。

2017-01-23 18:13:07-0400 [scrapy] INFO: Scrapy started (bot: tutorial)
2017-01-23 18:13:07-0400 [scrapy] INFO: Optional features available: ...
2017-01-23 18:13:07-0400 [scrapy] INFO: Overridden settings: {}
2017-01-23 18:13:07-0400 [scrapy] INFO: Enabled extensions: ...
2017-01-23 18:13:07-0400 [scrapy] INFO: Enabled downloader middlewares: ...
2017-01-23 18:13:07-0400 [scrapy] INFO: Enabled spider middlewares: ...
2017-01-23 18:13:07-0400 [scrapy] INFO: Enabled item.pipelines: ...
2017-01-23 18:13:07-0400 [dangdang] INFO: Spider opened
2017-01-23 18:13:08-0400: [dangdang] DEBUG:  Crawled (200)<GET http://search.
langdang.com/?key=python 核心编程&act=click> (referer: None)
2017-01-23  18:13:08-0400 [dangdang] DEBUG: Crawled (200)<GET http://search.
dangdang.com/?key=python 基础教程&act=click> (referer: None)
2017-01-23 18:13:09-0400 [dangdang] INFO: Closing spider (finished)

查看包含“dangdang”的输出,可以看到,输出的 log 中包含定义在 start_urls 中的初始 URL,并且与 Spider 中是一一对应的。在 log 中可以看到其没有指向其他页面(referer:None)。

除此之外,根据parse方法,有两个包含URL所对应的内容的文件被创建了,即 Python 核心编程和 Python 基础教程。

在执行上面的 shell 命令时,scrapy 会创建一个 scrapy.http.Request 对象,将 start_url 传递给 它,抓取完毕后,回调 parse 函数。

5)提取 Item

在抓取任务中,一般不会只抓取网页,而是要将抓取的结果直接变成结构化数据。根据前面定义的 Item 数据模型,我们就可以修改 Parser,并用 Scmpy 内置的 XPath 解析 HTML 文档。

通过观察当当网页源码,我们发现有关书籍的信息都是包含在第二个<ul>元素中的,并且相关的书籍被用列表方式展现出来。所以,我们可以用下述代码选择该网页中书籍列表里所有<Vli>元素,每一个元素对应一本书。选择<li>元素的函数是 response.xpath("//ul/li")。
from scrapy.spider import bpiaer
from scrapy.selector import Selector
from tutorial.items import DangItem
class DangSpider(Spider)
    name = "dangdang"
    allowed_domains = ["dangdang.com"]
    start_urls =[
    http: //search.dangdang.com/?key=python 核心编程&act=click,
    http: //search.dangdang.com/?key=python 基础教程&act=click ]

def parse(self, response):

sel = Selector(response)
sites = sel.xpath('//ul/li)
items =[]
for site in sites:

item = DangItem()
item['title'] = site.xpath ('a/text()').extract() item['link'] = site.xpath ('a/@href').extract() item['desc'] = site.xpath ('text()').extract()
item['rice'] = site.xpath('text()') .extract() items.append(item)
return items
增加 json 选项把结果保存为 JSON 格式,执行下列命令启动 Scrapy。

scrapy crawl dangdang -o items.json

该命名将采用 JSON 格式对爬取的数据进行序列化,并生成 items.json 文件。

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