小猪的Python学习之旅 —— 4.Scrapy爬虫框架初体验

Python

引言：

经过前面两节的学习，我们学会了使用urllib去模拟请求，使用
Beautiful Soup和正则表达式来处理网页以获取我们需要的数据。
对于经常重复用到的代码，我们都会单独抽取成自己的模块，
比如代理池模块：自动爬代理，校验代理ip是否可用，存取ip，
又或者文件下载等，手撕爬虫代码是挺爽的蛤！不过今天并不用
手撕爬虫，而是学习一个很出名的爬虫框架——Scrapy(西瓜皮)。

1.官方文档与简介

官方文档：https://docs.scrapy.org/en/latest/

简介：

Scrapy，谐音西瓜皮，Python开发的一个快速、高层次的屏幕抓取和
web抓取框架，用于抓取web站点并从页面中提取结构化的数据。
Scrapy用途广泛，可以用于数据挖掘、监测和自动化测试。

Scrapy吸引人的地方在于它是一个框架，任何人都可以根据需求
方便的修改。它也提供了多种类型爬虫的基类，如BaseSpider、
sitemap爬虫等，最新版本又提供了web2.0爬虫的支持。

2.Scrapy安装

• Window：

网上的安装教程都很繁琐，偶然间发现一种傻瓜式的，直接安装：Anaconda
选择对应的windows版本，然后傻瓜式下一步就可以了，安装完成后，
点击开始找到并打开：

键入下述命令进行安装

conda install scrapy

安装完成后，后面想执行Scrapy相关命令都可以在这里执行：

• Ubuntu：

系统与Python版本：Ubuntu 14.04      Python 3.4

sudo pip3 install Scrapy

中途出现一个错误：fatal error: 'Python.h' file not found
需要另外安装python-dev，该库中包含Python的头文件与静态库包，
要根据自己的Python版本进行安装：

sudo apt-get install python3.4-dev

• Mac：

系统与Python版本：OS 10.13.2      Python 3.6

pip install Scrapy

3.Scrapy框架的大概了解

Scrapy的架构图

各个模块的介绍：

• Scrapy Engine(Scrapy引擎)
  核心，负责控制数据流在系统中所有的组件中流动，
  并在相应的动作发生时触发事件。

• Scheduler(调度器)
  从引擎接受 request 并让其入队，以便之后引擎请求
  它们时提供给引擎。

• Downloader(下载器)
  获取页面数据并提供给引擎，而后提供给Spider。

• Spiders(蜘蛛...)
  编写用于分析由下载器返回的response，并提取出item
  和额外跟进的URL的类。

• Item Pipeline(项目管道)
  负责处理处理被Spider提取出来的item。常见的处理有：
  清理、验证和持久化。

• Download Middlewares(下载器中间件)
  引擎与下载器间的特定钩子，处理下载器传递给引擎的Response。

• Spider Middlewares(Spider中间件)
  引擎与Spider间的特定钩子，处理Spider输入(下载器的Response)和
  输出(发送给items给Item Pipeline，以及发送Request给调度器)

执行流程

• Step 1：引擎打开一个网站，找到处理该网站的Spider并向该Spider
  请求第一个要爬取的URL；
• Step 2：引擎从Spider中获取到第一个要爬取的URL，并在Scheduler
  以Request调度；
• Step 3：引擎向Scheduler请求下一个要爬取的URL；
• Step 4：Scheduler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Downloader；
• Step 5：一旦页面下载完成，Downloader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；
• Step 6：引擎从Downloader中接收Response并通过Spider中间件
  (输出方向)发送给Spider处理；
• Step 7：Spider处理Response并返回爬取到的Item及(跟进的新
  的Request)给引擎；
• Step 8：引擎将(Spider返回的)爬取到的Item给Item Pipeline，
  将(Spider返回的)Request给Scheduler；
• Step 9：继续重复从Step2开始，直到Scheduler里没有更多的Request，
  然后引擎关闭该网站。

4.新建并了解Scrapy项目结构

执行下述命令可以生成一个Scrapy项目

scrapy startproject 项目名

新建的项目结构如下：

ScrapyStudy/
    scrapy.cfg            # 项目的配置文件
    ScrapyStudy/          # 该项目的python模块，代码都加在里面
        __init__.py
        items.py          # 项目中的item文件
        pipelines.py      # 项目中pipelines文件
        settings.py       # 项目的设置文件
        spiders/          # 方式spider代码的目录
            __init__.py

5.Scrapy使用初体验

1.编写Spider类爬取到网页

自定义Spider时，需 继承scrapy.Spider类，且必须有以下三个成员：

• name：用于区分不同的Spider，名字要唯一！！！
• parse(response)：Spider的一个回调函数，当Downloader返回Response时会被调用，
  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
  给该函数。该函数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。
• start_requests()：Spider刚启动时，生成需要爬去的链接，写这个
  就不用写start_urls了。

使用示例：

命令行键入：scrapy crawl pic_spider 执行PicSpider，执行完成后可以
看到，Spider已经把这两个网站给扒下来了，厉害了：

2.取出网页中想要的信息

Scrapy中使用一种基于XPath和CSSDE表达式机制：Scrapy Selectors
来提取出网页中我们所需的数据。

Selector是一个选择，有四个基本方法：

• xpath()：传入xpath表达式，返回该表达式对应的所有节点的selector list列表；
• css()：传入CSS表达式，返回该表达式对应的所有及诶点的selector list列表；
• extract()：序列化该节点为unicode字符串并返回list；
• re()：根据传入的正则表达式对数据进行提取，返回unicode字符串list列表；

这里顺道学下XPath的基本语法：(更多可见：http://www.w3school.com.cn/xpath/)

首先XPath中的路径分为绝对路径与相对路径：
绝对路径：用/，表示从根节点开始选取；
相对路径：用//，表示选择任意位置的节点，而不考虑他们的位置；
另外可以使用*通配符来表示未知的元素；除此之外还有两个选取节点的：
.：选取当前节点；..：当前节点的父节点；

接着就是选择分支进行定位了，比如存在多个元素，想唯一定位，
可以使用[]中括号来选择分支，下标是从1开始算的哦！
比如可以有下面这些玩法：

• /tr/td[1]：取第一个td
• /tr/td[last()]：取最后一个td
• /tr/td[last()-1]：取倒数第二个td
• /tr/td[position()<3]：取第一个和第二个td
• /tr/td[@class]：选取拥有class属性的td
• /tr/td[@class='xxx']：选取拥有class属性为xxx的td
• /tr/td[count>10]：选取 price 元素的值大于10的td

然后是选择属性，其实就是上面的这个@
可以使用多个属性定位，可以这样写：/tr/td[@class='xxx'][@value='yyy']
或者/tr/td[@class='xxx' and @value='yyy']

再接着是常用函数：除了上面的last()，position()，外还有：
contains(string1,string2)：如果前后匹配返回True，不匹配返回False；
text()：获取元素的文本内容
start-with()：从起始位置匹配字符串
更多的自己去翻文档吧～

最后是轴，当上面的操作都不能定位时，这个时候可以考虑根据元素
的父辈节点或者兄弟节点来定位了，这个时候就会用到Xpath轴，
利用轴可定位某个相对于当前节点的节点集，语法：轴名称::标签名
规则列表如下：

大概规则了解到这里，接下来就用Xpath来获取我们想要的东西～

在开始解析之前我们还要写一个Item，就是拿来装我们爬取筛选
过后数据的容器，使用方法和Python中的字典类似，并且提供了
额外的保护机制来避免因拼写错误导致的未定义字段错误。
打开项目中的items.py文件进行编辑，比如我这里只需要两个
字段，图片的标题以及链接：

编写完后着手来修改我们的PicSpider类，选用的网址是：
http://www.win4000.com/meitu.html

F12看下网页结构，圈住的就是我们的入手点和想要获取的数据了：

从tab_box开始一层层定位到我们想要的地方，不难写出下面的代码：

3.存储数据

得到我们的结果啦，最简单的存储数据的方式就是使用Feed exports，
支持四种导出格式：JSON，JSON lines，XML和CSV
使用也很简单，只是在平时执行scrapy脚本的后面加点东西：

scrapy crawl spider名字 -o 导出文件名 -t 导出格式

比如我这里导出xml：

输出结果：

4.下载图片

图片URL都有了，接下来肯定是把图片都download到本地啦～
这里就可以直接使用Scrapy中内置的ImagePipeline啦！

我们另外实现ImagePipeline，做下url校验，已经图片生成规则，
把图片下载到我们想下载的地方，编辑下pipelines.py，新增：

然后settings.py，找到ITEM_PIPELINES把注释去掉，启用pinelines，
把我们自定义的PicPipeLine加上，还有顺道设置下下载图片的存放位置：

接着命令行运行我们的spider

scrapy crawl pic_spider

图片都哗哗哗地下载到本地了：

嘻嘻，略爽，比起之前那种手写的方式～

6.小结

本节对Python里很出名的爬虫框架Scrapy进行了初步的学习
后面还会更深入地去了解Scrapy，这里先放一放。下一节我们
学习的是通过自动化测试框架Selenium来爬取使用JS动态生成
数据的场景，敬请期待~

参考文献：

• Scrapy 1.4 documentation
• scrapy框架的基本使用
• Python 3实战Scrapy爬取妹子图

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