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Scrapy是一个功能强大的Python爬虫框架#xff0c;它被广泛用于抓取和处理互联网上的数据。本文将介绍Scrapy框架的架构概览、工作流程、安装步骤以及一个示例爬虫的详细说明#xff0c;旨在帮助初学者了解如何使用Scrapy来构建和运行自己的网络爬虫。 爬虫框架Scrapy学…前言
Scrapy是一个功能强大的Python爬虫框架它被广泛用于抓取和处理互联网上的数据。本文将介绍Scrapy框架的架构概览、工作流程、安装步骤以及一个示例爬虫的详细说明旨在帮助初学者了解如何使用Scrapy来构建和运行自己的网络爬虫。 爬虫框架Scrapy学习笔记-1 文章目录 前言Scrapy架构概览Scrapy工作流程更形象的Scrapy工作流程角色对应工作流程 Scrapy安装Scrapy的工作流程 实例创建xyx/xyx/spiders/xiaoyx.pyyield和returnxyx/xyx/pipelines.pyPipeline详解运行 总结 Scrapy架构概览
Scrapy由以下主要组件构成:
引擎(Engine):负责控制数据流在各个组件之间的流动,触发事务。调度器(Scheduler):接收引擎发过来的Request请求,去重后入队列,并在合适时机返回请求给引擎。下载器(Downloader):负责获取Scrapy引擎发送的Request请求对应的响应,并返回Response给引擎。爬虫(Spider):解析响应内容,提取Item字段数据或生成额外的Request请求。项目管道(Pipeline):处理爬虫提取出的Item,进行后续处理,例如数据清洗、存储等。下载器中间件(Downloader Middlewares):可以自定义扩展下载器的功能和行为。爬虫中间件(Spider Middlewares):可以自定义扩展爬虫的功能和行为。 Scrapy工作流程
Engine打开一个网站(启动请求)并将其交给Scheduler入队Scheduler处理后出队,通过Downloader Middlewares发送给Downloader执行Downloader获取网页数据,并通过Downloader Middlewares返回ResponseResponse经过Spider Middlewares发送给SpiderSpider解析Response,提取Item和生成RequestItem经过Spider Middlewares,发送给Item Pipeline处理Request经过Spider Middlewares,发送给Scheduler入队Scheduler发送新的Request给Downloader,重复2-7步
更形象的Scrapy工作流程
Scrapy就是一个采集工厂,组件对应如下:
角色对应
Engine - 主管Scheduler - 仓库管理员Downloader - 采购员Spider - 加工组装工人Item Pipeline - 质检部门和成品仓库Downloader Middlewares - 采购助手Spider Middlewares - 流水线管理工程师
工作流程
主管指示仓库管理员提供原材料 —— Engine打开网站,交给Scheduler仓库管理员按顺序取出原材料清单 —— Scheduler处理后出队将原材料清单给采购员采购 —— 通过Downloader Middlewares发送给Downloader采购员出去采购,并由助手进行预处理 —— Downloader获取数据,通过Downloader Middlewares返回Response将采购回来的原材料给工人加工组装 —— Response经Spider Middlewares发送给Spider工程师检查工作流程的合规性,并优化 —— Spider解析Response,提取Item和生成Request产品送到质检和成品仓库 —— Item经Spider Middlewares发送给Item Pipeline工人反馈还需要原材料清单 —— Request经Spider Middlewares发送给Scheduler重复2-8步,直到订单完成 —— Scheduler发送Request给Downloader,进入下一个循环
Scrapy安装
建议单独开新环境使用Virtualenv环境或Conda环境 半自动化使用.bat手动打包迁移python项目 python3.9 scrapy 2.5.1 - scrapy-redis0.7.2
注意, 由于scrapy的升级. 导致scrapy-redis无法正常使用.所以这里我们选择2.5.1这个版本作为学习. 后期可以根据scrapy-redis的升级而跟着升级 安装完成后. 请调整OpenSSL的版本. 总之, 最终你的控制台输入scrapy version和crapy version --verbose 能显示版本号. 就算成功了
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple scrapy2.5.1
pip install pyopenssl22.0.0
pip install cryptography36.0.2
scrapy version
scrapy version --verbose Scrapy的工作流程
需要创建项目 scrapy startproject 项目名进入到项目目录 cd 项目名生成spider scrapy genspider 爬虫的名字 网站的域名调整spider 给出start_urls 以及如何解析数据. parse
例如你可以运行
scrapy startproject demo
cd demo
scrapy genspider example example.com你会得到
demo/demo/spiders/example.py
# 导入scrapy框架
import scrapy# 定义爬虫类 ExampleSpider,继承自scrapy.Spider
class ExampleSpider(scrapy.Spider):# 定义爬虫名称name example # 允许爬取的域名列表allowed_domains [example.com]# 起始URL列表start_urls [http://example.com/]# 解析响应内容的回调函数def parse(self, response):pass# 简单打印一下响应内容# print(response.text)# 可以在这里使用提取器提取数据# 使用yield关键字yield Request生成其他请求
调整settings配置文件 干掉日志的信息(想留下有用的内容) 只需要调整日志记录级别. LOG_LEVEL “WARNING”
demo/demo/settings.py# Scrapy项目的设置
#
# 为了简单起见这个文件只包含了被认为重要或常用的设置。您可以在文档中找到更多设置:
#
# https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/settings.html
# https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/downloader-middleware.html
# https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/spider-middleware.htmlBOT_NAME demo # 机器人名称SPIDER_MODULES [demo.spiders] # 爬虫模块位置
NEWSPIDER_MODULE demo.spiders # 新建爬虫的模块位置# 通过在User-Agent中标识自己和自己的网站来负责任地爬取
# USER_AGENT demo (http://www.yourdomain.com)# 遵守robots.txt规则
ROBOTSTXT_OBEY True# 配置Scrapy执行的最大并发请求数量默认值: 16(Scrapy默认是携程人物)
# CONCURRENT_REQUESTS 32# 为相同网站的请求配置延迟默认值: 0建议打开调大
# 请参阅 https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/settings.html#download-delay
# 还请参阅自动限速设置和文档
# DOWNLOAD_DELAY 3# 下载延迟设置只会考虑以下之一
# CONCURRENT_REQUESTS_PER_DOMAIN 16
# CONCURRENT_REQUESTS_PER_IP 16# 禁用Cookies默认启用
# COOKIES_ENABLED False# 禁用Telnet控制台默认启用
# TELNETCONSOLE_ENABLED False# 覆盖默认的请求头:
# DEFAULT_REQUEST_HEADERS {
# Accept: text/html,application/xhtmlxml,application/xml;q0.9,*/*;q0.8,
# Accept-Language: en,
# }# 启用或禁用爬虫中间件
# 请参阅 https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/spider-middleware.html
# SPIDER_MIDDLEWARES {
# demo.middlewares.DemoSpiderMiddleware: 543,
# }# 启用或禁用下载器中间件
# 请参阅 https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/downloader-middleware.html
# DOWNLOADER_MIDDLEWARES {
# demo.middlewares.DemoDownloaderMiddleware: 543,
# }# 启用或禁用扩展
# 请参阅 https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/extensions.html
# EXTENSIONS {
# scrapy.extensions.telnet.TelnetConsole: None,
# }# 配置Item管道
# 请参阅 https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html
# ITEM_PIPELINES {
# demo.pipelines.DemoPipeline: 300,
# }# 启用并配置自动限速扩展默认禁用
# 请参阅 https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/autothrottle.html# 初始下载延迟
# AUTOTHROTTLE_START_DELAY 5# 在高延迟情况下设置的最大下载延迟
# AUTOTHROTTLE_MAX_DELAY 60# Scrapy应该并行发送到每个远程服务器的平均请求数
# AUTOTHROTTLE_TARGET_CONCURRENCY 1.0# 启用显示每个接收到的响应的限速统计信息:
# AUTOTHROTTLE_DEBUG False# 启用并配置HTTP缓存默认禁用
# 请参阅 https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/downloader-middleware.html#httpcache-middleware-settings
# HTTPCACHE_ENABLED True
# HTTPCACHE_EXPIRATION_SECS 0
# HTTPCACHE_DIR httpcache
# HTTPCACHE_IGNORE_HTTP_CODES []
# HTTPCACHE_STORAGE scrapy.extensions.httpcache.FilesystemCacheStorage
运行scrapy程序 scrapy crawl 爬虫的名字
实例
创建
scrapy startproject xyx
cd xyx
scrapy genspider xiaoyx 4399.comxyx/xyx/spiders/xiaoyx.py
import scrapyclass XiaoyxSpider(scrapy.Spider):name xiaoyx # 爬虫的名称allowed_domains [4399.com] # 允许爬取的域名start_urls [http://www.4399.com/flash/] # 初始爬取的URL地址def parse(self, response):# 使用 XPath 提取数据li_list response.xpath(//ul[classn-game cf]/li) # 选择包含游戏信息的 li 元素列表for li in li_list:name li.xpath(./a/b/text()).extract_first() # 提取游戏名称fenlei li.xpath(./em/a/text()).extract_first() # 提取分类信息shijian li.xpath(./em/text()).extract_first() # 提取时间信息# 使用 yield 返回提取的数据yield {name: name, # 游戏名称fenlei: fenlei, # 分类信息shijian: shijian # 时间信息}这段代码是一个使用 Scrapy 框架编写的网络爬虫用于从 ‘http://www.4399.com/flash/’ 网站上提取游戏信息。以下是代码的详细解释 import scrapy导入 Scrapy 框架的模块。 class XiaoyxSpider(scrapy.Spider)定义了一个名为 ‘xiaoyx’ 的 Scrapy 爬虫类。 name xiaoyx指定了爬虫的名称。 allowed_domains [4399.com]设置允许爬取的域名确保只爬取指定域名下的页面。 start_urls [http://www.4399.com/flash/]指定初始爬取的 URL 地址爬虫将从这个地址开始运行。 def parse(self, response):定义了处理响应的方法Scrapy 会自动调用这个方法来处理从初始 URL 获取的响应。 li_list response.xpath(//ul[classn-game cf]/li)使用 XPath 选择器选取包含游戏信息的 li 元素列表。 在循环中使用 XPath 从每个 li 元素中提取游戏名称、分类信息和时间信息。 yield 语句将提取的数据以字典形式返回每个字典代表一个游戏信息。
这个爬虫的主要功能是从指定网页上提取游戏信息并将这些信息以字典的形式输出。这只是爬虫项目的一部分通常你还需要配置其他设置和数据处理管道来保存或进一步处理爬取到的数据。
yield和return
Scrapy引擎内部是一个不停在执行next()的循环。Scrapy的引擎是一个事件驱动的异步框架其核心工作方式可以概括为事件循环。这个事件循环就是一个不断迭代的过程它负责以下工作 调度请求Scheduling Requests引擎从爬虫的起始URL开始生成初始的请求并将它们放入请求队列中。 请求下载Downloading Requests下载器Downloader从请求队列中获取请求并通过下载器中间件Downloader Middleware发送HTTP请求然后等待响应。 处理响应Handling Responses一旦下载器获取到响应引擎会将响应发送给爬虫中间件Spider Middleware和爬虫回调函数Spider Callback。这是爬虫代码实际处理和解析页面内容的地方。 生成新请求Generating New Requests在爬虫回调函数中可以生成新的请求并将它们放入请求队列中以便后续处理。 重复上述过程引擎会不断循环执行上述步骤直到请求队列中没有更多的请求或者达到了预定的爬取深度或其他终止条件。
这种事件循环的方式使得Scrapy能够高效地爬取数据并在异步操作下执行多个请求。通过生成器的方式Scrapy能够实现非阻塞的爬取即当一个请求等待响应时引擎可以继续处理其他请求而不必等待当前请求完成。
这个事件循环和异步操作是Scrapy的关键特性它有助于高效地处理大量的HTTP请求并提高爬虫的性能。同时Scrapy还提供了许多配置选项和中间件使得用户可以灵活地控制和定制爬取过程。
在这个Scrapy爬虫中使用yield而不是return的原因是因为Scrapy框架是异步的。当使用yield时它允许你以生成器的方式产生数据并将其返回给Scrapy引擎然后Scrapy引擎可以将数据逐个处理并传递给后续的管道pipelines进行处理、保存或者其他操作。这种异步方式对于爬取大量数据或需要耗费较长时间的请求非常有用因为它不会阻塞爬虫的执行而是在数据准备好时才进行处理。
相比之下如果使用return它将会立即返回数据并结束parse方法的执行。这可能导致爬虫不够高效因为它会等待数据处理完成后才能继续执行下一个请求。这样可能会导致爬虫的性能下降尤其在需要爬取大量页面或需要等待一些异步操作完成时。
总之使用yield允许你以异步的方式处理数据从而提高了爬虫的效率和性能。使用return则会阻塞爬虫可能导致效率低下。因此在Scrapy爬虫中通常建议使用yield来生成和返回数据。
xyx/xyx/pipelines.py
注意若使用管道settings.py中的ITEM_PIPELINES 需要打开
# Configure item pipelines
# See https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html
ITEM_PIPELINES {xyx.pipelines.XyxPipeline: 300,
}这是一个 Scrapy 数据处理管道pipeline的代码示例用于处理从爬虫中提取的数据并将其保存到一个名为 “data.csv” 的 CSV 文件中。以下是代码的详细解释
# Define your item pipelines here
#
# Dont forget to add your pipeline to the ITEM_PIPELINES setting
# See: https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html# useful for handling different item types with a single interface
from itemadapter import ItemAdapterclass XyxPipeline:def process_item(self, item, spider):print(我是管道,我看到的东西是, item)with open(data.csv, modea, encodingutf-8) as f:f.write(f{item[name]},{item[fenlei]}{item[shijian]}\n)return item这个代码是一个自定义的Scrapy管道主要功能是将爬虫提取的数据保存到名为 “data.csv” 的CSV文件中并在控制台打印出数据。
解释如下 class XyxPipeline:定义了一个名为 XyxPipeline 的管道类。 process_item(self, item, spider):这个方法是Scrapy管道必须实现的方法它会被自动调用来处理从爬虫中传递过来的数据。在这个例子中它接受两个参数item 表示从爬虫传递过来的数据项spider 表示正在执行的爬虫实例。 print(我是管道,我看到的东西是, item)这行代码会在处理数据时在控制台打印出数据项用于调试和查看数据。 with open(data.csv, modea, encodingutf-8) as f:这是一个文件操作它会打开一个名为 “data.csv” 的CSV文件用于将数据写入。modea 表示以追加模式打开文件确保不会覆盖之前的数据。 f.write(f{item[name]},{item[fenlei]}{item[shijian]}\n)这行代码将提取的数据按照CSV格式写入文件。 return item最后process_item 方法返回 item表示数据处理完成。
要使用这个管道你需要在Scrapy的设置中将它添加到 ITEM_PIPELINES 列表中并配置合适的优先级。这样当爬虫提取数据时数据将被传递给该管道进行处理和保存。
Pipeline详解
在Scrapy的Pipeline中数据项item是从爬虫传递到Pipeline的而Pipeline的process_item方法接收两个参数item和spider。下面重点说明这些参数的含义 itemitem 参数是一个包含了从爬虫中提取的数据的Python字典或类似对象。这个数据项包括了爬取到的各种字段和数据。在Pipeline的process_item方法中你可以访问和处理这些字段对数据进行清洗、验证、转换或存储等操作。 例如 def process_item(self, item, spider):name item[name] # 访问数据项的字段# 对数据进行处理# ...return item # 可选返回处理后的数据项spiderspider 参数代表当前正在执行的爬虫实例。虽然在大多数情况下Pipeline中的数据处理不需要使用spider参数但它可以提供关于当前爬虫状态和配置的信息以便更加灵活地处理数据。
总结Pipeline的process_item方法接收爬虫提取的数据项item作为参数对这些数据进行处理后可选择性地返回处理后的数据项。返回的数据项将传递给下一个Pipeline如果有多个Pipeline或者用于最终的存储和输出。Pipeline的作用是在爬虫和存储之间进行数据处理和转换。
运行
干掉日志的信息(想留下有用的内容) 只需要调整日志记录级别. LOG_LEVEL “WARNING”
scrapy crawl xiaoyx
你也可以创建xyx/runner.py
# -*- coding utf-8 -*-# Time : 2023/9/16 22:55
# Author : FriK_log_ff 374591069
# File : runner.py
# Software: PyCharm
# Function: 请输入项目功能from scrapy.cmdline import executeif __name__ __main__:execute(scrapy crawl xiaoyx.split())这段代码的作用是调用Scrapy命令行工具来运行名为 “xiaoyx” 的Scrapy爬虫。在执行之前请确保你已经正确配置了Scrapy项目并且已经定义了名为 “xiaoyx” 的爬虫。
要运行此脚本可以在命令行中执行它确保你的工作目录位于包含Scrapy项目的根目录并且已经安装了Scrapy。一旦执行它将启动爬虫并开始抓取网页上的数据。
总结
Scrapy是一个强大的网络爬虫框架适用于各种抓取数据的场景。通过理解其架构和工作流程你可以更好地利用Scrapy来构建自己的爬虫项目。在本文中我们介绍了Scrapy的基本概念提供了安装步骤和示例爬虫代码希望能够帮助你入门Scrapy并在实际项目中应用这个强大的工具来获取所需的数据。在使用Scrapy时记得遵循网站的规则和道德准则以确保合法和道德的数据采集行为。 特别声明 此教程为纯技术分享本教程的目的决不是为那些怀有不良动机的人提供及技术支持也不承担因为技术被滥用所产生的连带责任本教程的目的记录分享学习技术的过程
