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文章目录

    • scrapy简介
    • 初尝scrapy
      • 安装scrapy
      • 第一个scrapy项目
        • 创建项目
        • 修改爬虫
        • 运行爬虫
        • 提取网页数据
        • 可以把结果存储在json文件
    • 后续

scrapy简介

按scrapy官网的介绍来说，scrapy是一种快速的高级web crawling和web scraping，用于对网站进行爬取并从其页面提取结构化数据的框架，也就是爬虫。它可以用于数据挖掘、数据监控和自动化测试。

初尝scrapy

安装scrapy

在有python环境下，可以直接使用pip安装。

pip install scrapy

安装完成后，直接在命令中输入scrapy验证是否安装成功，运行之后结果如下：

Scrapy 2.4.1 - no active project

Usage:
  scrapy <command> [options] [args]

Available commands:
  bench         Run quick benchmark test
  commands      
  fetch         Fetch a URL using the Scrapy downloader
  genspider     Generate new spider using pre-defined templates
  runspider     Run a self-contained spider (without creating a project)
  settings      Get settings values
  shell         Interactive scraping console
  startproject  Create new project
  version       Print Scrapy version
  view          Open URL in browser, as seen by Scrapy

  [ more ]      More commands available when run from project directory

Use "scrapy <command> -h" to see more info about a command

默认情况下，会直接弹出可运行的命令。

第一个scrapy项目

创建项目

创建一个scrapy项目，在命令行中输入以下命令下，则会在当前目录下生成scr_first项目，这是一个python项目，可以使用IDE打开。

scrapy startproject hello_scrapy

创建好项目后，然后进入到hello_scrapy目录下，看下当前的目录结构：

├── hello_scrapy
│   ├── __init__.py
│   ├── items.py
│   ├── middlewares.py
│   ├── pipelines.py
│   ├── settings.py
│   └── spiders
│       └── __init__.py
└── scrapy.cfg

2 directories, 7 files

创建好项目后，接着我们创建一个db_book爬虫

scrapy genspider -t basic db_book douban

以上命令的意思就是说使用basic模版创建一个名为db_book，域名为douban的爬虫。

创建成功后，有如下提示：

Created spider 'db_book' using template 'basic' in module:
  hello_scrapy.spiders.db_book

现在我们再来看看当前的目录结构：

├── hello_scrapy
│   ├── __init__.py
│   ├── __pycache__
│   │   ├── __init__.cpython-37.pyc
│   │   └── settings.cpython-37.pyc
│   ├── items.py
│   ├── middlewares.py
│   ├── pipelines.py
│   ├── settings.py
│   └── spiders
│       ├── __init__.py
│       ├── __pycache__
│       │   └── __init__.cpython-37.pyc
│       └── db_book.py
└── scrapy.cfg

4 directories, 11 files

通过创建爬虫db_book前后对比，可以发现新增了几个文件，其中核心的文件在./spiders/db_book.py，这个是使用命令工具生成的名为db_book的爬虫。

修改爬虫

新建好项目和爬虫后，我们打开项目中的db_book爬虫，定义其具体的操作，该文件在hello_scrapy/spiders/db_book.py，打开db_book.py文件，默认情况下会定义了一个Book类，类里面默认重写parse方法，这个方法就是爬虫实际的解析操作方法。

import scrapy


class DbBookSpider(scrapy.Spider):
    name = 'db_book'
    allowed_domains = ['douban']
    start_urls = ['http://douban/']

    def parse(self, response):
        pass

这里需要注意下start_urls字段，这个字段的意思就是爬虫开始的入口地址，我们这里爬取豆瓣读书编程类目看下，所以这里进行调整。调整后代码如下：

import scrapy


class DbBookSpider(scrapy.Spider):
    name = 'db_book'
    allowed_domains = ['douban']
    start_urls = ['https://book.douban/tag/%E7%BC%96%E7%A8%8B']

    def parse(self, response):
        pass

在这里，我们为了快速验证爬虫的操作，我们直接保存爬取到的数据，在这里，可以直接修改parse方法，修改如下：

    def parse(self, response):
        file_name = 'douban_python'
        with open(file_name,'wb') as f:
            f.write(response.body)
运行爬虫

现在已经修改好了爬虫，那我们怎么运行它？

在命令行下，我们进入到项目根目录，在这里是：

/Users/michaelkoo/work/env/csdn/code/hello_scrapy

这里是刚刚我们新建的爬虫根目录，在根目录下，我们使用如下命令运行爬虫：

scrapy crawl db_book

运行之后，我们会看到类似下面的字眼：

2021-02-20 10:28:23 [scrapy.utils.log] INFO: Scrapy 2.4.1 started (bot: hello_scrapy)
2021-02-20 10:28:23 [scrapy.utils.log] INFO: Versions: lxml 4.6.2.0, libxml2 2.9.10, cssselect 1.1.0, parsel 1.6.0, w3lib 1.22.0, Twisted 20.3.0, Python 3.7.3 (default, Dec 13 2019, 19:58:14) - [Clang 11.0.0 (clang-1100.0.33.17)], pyOpenSSL 20.0.1 (OpenSSL 1.1.1i  8 Dec 2020), cryptography 3.3.1, Platform Darwin-19.6.0-x86_64-i386-64bit
2021-02-20 10:28:23 [scrapy.utils.log] DEBUG: Using reactor: twisted.internet.selectreactor.SelectReactor
2021-02-20 10:28:23 [scrapy.crawler] INFO: Overridden settings:
{'BOT_NAME': 'hello_scrapy',
 'NEWSPIDER_MODULE': 'hello_scrapy.spiders',
 'ROBOTSTXT_OBEY': True,
 'SPIDER_MODULES': ['hello_scrapy.spiders']}
 
 ...
 ...
 ...
 2021-02-20 10:28:25 [scrapy.statscollectors] INFO: Dumping Scrapy stats:
{'downloader/exception_count': 1,
 'downloader/exception_type_count/scrapy.exceptions.IgnoreRequest': 1,
 'downloader/request_bytes': 227,
 'downloader/request_count': 1,
 'downloader/request_method_count/GET': 1,
 'downloader/response_bytes': 536,
 'downloader/response_count': 1,
 'downloader/response_status_count/200': 1,
 'elapsed_time_seconds': 1.490386,
 'finish_reason': 'finished',
 'finish_time': datetime.datetime(2021, 2, 20, 2, 28, 25, 451064),
 'log_count/DEBUG': 2,
 'log_count/INFO': 10,
 'memusage/max': 50585600,
 'memusage/startup': 50585600,
 'response_received_count': 1,
 'robotstxt/forbidden': 1,
 'robotstxt/request_count': 1,
 'robotstxt/response_count': 1,
 'robotstxt/response_status_count/200': 1,
 'scheduler/dequeued': 1,
 'scheduler/dequeued/memory': 1,
 'scheduler/enqueued': 1,
 'scheduler/enqueued/memory': 1,
 'start_time': datetime.datetime(2021, 2, 20, 2, 28, 23, 960678)}
2021-02-20 10:28:25 [scrapy.core.engine] INFO: Spider closed (finished)

注意，如果出现以下类似字眼，则需要修改下配置，

2021-02-20 15:31:31 [scrapy.extensions.telnet] INFO: Telnet console listening on 127.0.0.1:6023
2021-02-20 15:31:31 [scrapy.core.engine] DEBUG: Crawled (403) <GET https://book.douban/robots.txt> (referer: None)
2021-02-20 15:31:31 [scrapy.core.engine] DEBUG: Crawled (403) <GET https://book.douban/tag/%E7%BC%96%E7%A8%8B> (referer: None)
2021-02-20 15:31:31 [scrapy.spidermiddlewares.httperror] INFO: Ignoring response <403 https://book.douban/tag/%E7%BC%96%E7%A8%8B>: HTTP status code is not handled or not allowed

打开setting.py文件，取消USER_AGENT的注释，并修改其内容，修改类似如下：

USER_AGENT = 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_14_7) AppleWebKit/601.1 (KHTML, like Gecko) Version/13.1.3 Safari/601.1'

然后再次运行，即可看到以下类似字眼：

2021-02-20 15:33:22 [scrapy.core.engine] DEBUG: Crawled (200) <GET https://book.douban/robots.txt> (referer: None)
2021-02-20 15:33:23 [scrapy.core.engine] DEBUG: Crawled (200) <GET https://book.douban/tag/%E7%BC%96%E7%A8%8B> (referer: None)
2021-02-20 15:33:23 [scrapy.core.engine] INFO: Closing spider (finished)

代表已经抓取成功。

再看对应目录下，已经保存了对应的内容。

michaelkoo@MacBook hello_scrapy % ls
douban_python.html	hello_scrapy		scrapy.cfg

目前为止，已经抓取到对应网页的内容了。

提取网页数据

在前面，我们只是简单保存数据，并没有实际的进行数据提取，那么我们现在来看看如何提取数据。

  • scrapy中，本身提供了一个类似调试模式的窗口，比如，使用shell工具，在命令行中，使用以下命令即可进入调试模式：
scrapy shell https://book.douban/tag/%E7%BC%96%E7%A8%8B

成功进入之后，会有对应的提示：

2021-02-20 15:39:13 [scrapy.core.engine] DEBUG: Crawled (200) <GET https://book.douban/tag/%E7%BC%96%E7%A8%8B> (referer: None)
[s] Available Scrapy objects:
[s]   scrapy     scrapy module (contains scrapy.Request, scrapy.Selector, etc)
[s]   crawler    <scrapy.crawler.Crawler object at 0x108cb6128>
[s]   item       {}
[s]   request    <GET https://book.douban/tag/%E7%BC%96%E7%A8%8B>
[s]   response   <200 https://book.douban/tag/%E7%BC%96%E7%A8%8B>
[s]   settings   <scrapy.settings.Settings object at 0x108ca9d68>
[s]   spider     <DbBookSpider 'db_book' at 0x108e95860>
[s] Useful shortcuts:
[s]   fetch(url[, redirect=True]) Fetch URL and update local objects (by default, redirects are followed)
[s]   fetch(req)                  Fetch a scrapy.Request and update local objects 
[s]   shelp()           Shell help (print this help)
[s]   view(response)    View response in a browser

这个时候，我们就可以单步调试，逐步提取我们需要的内容。

  • 分析网页数据结构，获取所有节点
    通过分析网页结构可以知道，每本书的节点都是在li标签下，并且有subject-item的class，因此我们目前就可以获取到所有节点。调试如下：
items = response.css('li.subject-item')
items[0] # 查看第一个数据内容
  • 获取节点中的子节点
    通过分析subject-item中的数据可知，每个item下面有个div，包含了书本的内容，其他div的class内容是info，依次，我们可以调试如下：
info = items[0].css('div.info')
title = info.css('a::text').get() # 主标题
sub_title = info.css('span::text').get() # 副标题
pub = info.css('div.pub::text').get() # 出版信息
rating = info.css('span.rating_nums::text').get()
pl = info.css('span.pl::text').get() # 评价
desp = info.css('p::text').get() # 描述

以上调试中，“::text”是表示获取内容的意思。

图片获取如下：

pic_div = item.css('div.pic')
pic = pic_div.css('img::attr(src)').get()

以上调试中的”::attr(src)“，表示获取属性src的内容。

  • 现在我们来看看如何获取下一页的内容
    从网页数据结构中，我们可以知道，下一页(后页)的内容在于class内容为next的span节点中，其父节点为class内容为paginator的div下面，调试如下：
paginator = response.css('div.paginator')
next = paginator.css('span.next').css('a::attr(href)').get()
  • 编写爬虫实现
import scrapy
from scrapy.http.response.html import HtmlResponse


class DbBookSpider(scrapy.Spider):
    name = 'db_book'
    allowed_domains = ['douban']
    start_urls = ['https://book.douban/tag/%E7%BC%96%E7%A8%8B']

    def parse(self, response: HtmlResponse):
        for item in response.css('li.subject-item'):
            info = item.css('div.info')
            title = info.css('a::text').get()  # 主标题
            sub_title = info.css('span::text').get()  # 副标题
            pub = info.css('div.pub::text').get()  # 出版信息
            rating = info.css('span.rating_nums::text').get()
            pl = info.css('span.pl::text').get()  # 评价
            description = info.css('p::text').get()  # 描述

            pic_div = item.css('div.pic')
            pic = pic_div.css('img::attr(src)').get()
            yield {
                'title': title,
                'sub_title': sub_title,
                'pub': pub,
                'rating': rating,
                'pl': pl,
                'description': description,
                'pic': pic
            }

        paginator = response.css('div.paginator')
        next_page = paginator.css('span.next').css('a::attr(href)').get()
        if next_page is not None:
            yield response.follow(next_page, callback=self.parse)
可以把结果存储在json文件

如果需要把提取结果保存在json文件中，则可以在命令行中输入以下命令：

scrapy crawl db_book -O db_book.json

以下是抓取结果的统计：

2021-02-20 17:29:19 [scrapy.statscollectors] INFO: Dumping Scrapy stats:
{'downloader/request_bytes': 22533,
 'downloader/request_count': 52,
 'downloader/request_method_count/GET': 52,
 'downloader/response_bytes': 671738,
 'downloader/response_count': 52,
 'downloader/response_status_count/200': 52,
 'elapsed_time_seconds': 52.904263,
 'finish_reason': 'finished',
 'finish_time': datetime.datetime(2021, 2, 20, 9, 29, 19, 530091),
 'item_scraped_count': 1000,
 'log_count/DEBUG': 1052,
 'log_count/INFO': 11,
 'memusage/max': 50323456,
 'memusage/startup': 50323456,
 'request_depth_max': 50,
 'response_received_count': 52,
 'robotstxt/request_count': 1,
 'robotstxt/response_count': 1,
 'robotstxt/response_status_count/200': 1,
 'scheduler/dequeued': 51,
 'scheduler/dequeued/memory': 51,
 'scheduler/enqueued': 51,
 'scheduler/enqueued/memory': 51,
 'start_time': datetime.datetime(2021, 2, 20, 9, 28, 26, 625828)}

另外，我们看看db_book.json文件的数据

[
{"title": "\n\n    Python\u7f16\u7a0b\n\n\n    \n      ", "sub_title": " : \u4ece\u5165\u95e8\u5230\u5b9e\u8df5 ", "pub": "\n        \n  \n  [\u7f8e] \u57c3\u91cc\u514b\u00b7\u9a6c\u745f\u65af / \u8881\u56fd\u5fe0 / \u4eba\u6c11\u90ae\u7535\u51fa\u7248\u793e / 2016-7-1 / 89.00\u5143\n\n      ", "rating": "9.1", "pl": "\n        (3559\u4eba\u8bc4\u4ef7)\n    ", "description": "\u672c\u4e66\u662f\u4e00\u672c\u9488\u5bf9\u6240\u6709\u5c42\u6b21\u7684Python \u8bfb\u8005\u800c\u4f5c\u7684Python \u5165\u95e8\u4e66\u3002\u5168\u4e66\u5206\u4e24\u90e8\u5206\uff1a\u7b2c\u4e00\u90e8\u5206\u4ecb\u7ecd\u7528Python \u7f16\u7a0b\u6240\u5fc5\u987b\u4e86\u89e3\u7684\u57fa\u672c\u6982\u5ff5\uff0c\u5305\u62ecmatplot... ", "pic": "https://img9.doubanio/view/subject/s/public/s28891775.jpg"},

由于数据太多，我们在这里只是截取了其中一部分来看看格式化好的数据：

[{
		"title": "\n\n    Python编程\n\n\n    \n      ",
		"sub_title": " : 从入门到实践 ",
		"pub": "\n        \n  \n  [美] 埃里克·马瑟斯 / 袁国忠 / 人民邮电出版社 / 2016-7-1 / 89.00元\n\n      ",
		"rating": "9.1",
		"pl": "\n        (3559人评价)\n    ",
		"description": "本书是一本针对所有层次的Python 读者而作的Python 入门书。全书分两部分：第一部分介绍用Python 编程所必须了解的基本概念，包括matplot... ",
		"pic": "https://img9.doubanio/view/subject/s/public/s28891775.jpg"
	},
	{
		"title": "\n\n    编码\n\n\n    \n      ",
		"sub_title": " : 隐匿在计算机软硬件背后的语言 ",
		"pub": "\n        \n  \n  [美] Charles Petzold / 左飞、薛佟佟 / 电子工业出版社 / 2010 / 55.00元\n\n      ",
		"rating": "9.3",
		"pl": "\n        (3659人评价)\n    ",
		"description": "本书讲述的是计算机工作原理。作者用丰富的想象和清晰的笔墨将看似繁杂的理论阐述得通俗易懂，你丝毫不会感到枯燥和生硬。更重要的是，你会因此而获得对计算机工作原理... ",
		"pic": "https://img2.doubanio/view/subject/s/public/s27331702.jpg"
	}
]

看起来不是很完善，但好在基本的数据全部都有了。

后续

从以上结果可以看出，到这一步，基本是实现了从抓取、分析到存储到全部步骤，从上面的实例中，我们完全可以了解了scrapy的功能。至于其他更高级的功能，咱们可以根据后续文章看看。

本文标签： 豆瓣 python scrapy

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