Scrapy,教分架Python开发的分钟一个快速,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爬y爬数据。Scrapy用途广泛,虫框可以用于数据挖掘、取心监测和 自动化测试 。目中 Scrapy吸引人的教分架地方在于它是一个框架,任何人都可以根据需求方便的分钟修改。它也提供了多种类型爬虫的爬y爬基类,如BaseSpider、虫框sitemap爬虫等,取心最新版本又提供了web2.0爬虫的目中支持。 Scratch,教分架是分钟抓取的意思,这个Python的爬y爬爬虫框架叫Scrapy,大概也是这个意思吧,就叫它:小刮刮吧。 Scrapy 使用了 Twisted异步网络库来处理网络通讯。整体架构大致如下: Scrapy主要包括了以下组件: 用来处理整个系统的数据流处理, 触发事务(框架核心) 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. 可以想像成一个URL(抓取网页的高防服务器网址或者说是链接)的优先队列, 由它来决定下一个要抓取的网址是什么, 同时去除重复的网址 用于下载网页内容, 并将网页内容返回给蜘蛛(Scrapy下载器是建立在twisted这个高效的异步模型上的) 爬虫是主要干活的, 用于从特定的网页中提取自己需要的信息, 即所谓的实体(Item)。用户也可以从中提取出链接,让Scrapy继续抓取下一个页面 负责处理爬虫从网页中抽取的实体,主要的功能是持久化实体、验证实体的有效性、清除不需要的信息。当页面被爬虫解析后,将被发送到项目管道,并经过几个特定的次序处理数据。 位于Scrapy引擎和下载器之间的框架,主要是处理Scrapy引擎与下载器之间的请求及响应。 介于Scrapy引擎和爬虫之间的云服务器框架,主要工作是处理蜘蛛的响应输入和请求输出。 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。 Scrapy运行流程大概如下: 安装 因为python3并不能完全支持Scrapy,因此为了完美运行Scrapy,我们使用python2.7来编写和运行Scrapy。 注:windows平台需要依赖pywin32,请根据自己系统32/64位选择下载安装,https://sourceforge.net/projects/pywin32/ 其它可能依赖的安装包:lxml-3.6.4-cp27-cp27m-win_amd64.whl,VCForPython27.msi百度下载即可 基本使用 1、创建项目 运行命令: 2.自动创建目录的结果: 文件说明: 注意:一般创建爬虫文件时,以网站域名命名 3、编写爬虫 在spiders目录中新建 xiaohuar_spider.py 文件 示例代码: 备注: 3. 编写函数parse,这里需要注意的是,该函数名不能改变,因为Scrapy源码中默认callback函数的函数名就是parse; 4. 定义需要爬取的url,放在列表中,因为可以爬取多个url,Scrapy源码是一个For循环,从上到下爬取这些url,使用生成器迭代将url发送给下载器下载url的html。源码截图: 4、运行 进入p1目录,运行命令 格式:scrapy crawl+爬虫名 –nolog即不显示日志 5、scrapy查询语法: 当我们爬取大量的网页,如果自己写正则匹配,会很麻烦,也很浪费时间,令人欣慰的是,scrapy内部支持更简单的查询语法,帮助我们去html中查询我们需要的标签和标签内容以及标签属性。下面逐一进行介绍: 示例代码: 注:urllib.urlretrieve(ab_src, file_path) ,接收文件路径和需要保存的路径,会自动去文件路径下载并保存到我们指定的本地路径。 6、递归爬取网页 上述代码仅仅实现了一个url的爬取,如果该url的爬取的内容中包含了其他url,而我们也想对其进行爬取,那么如何实现递归爬取网页呢? 示例代码: 即通过yield生成器向每一个url发送request请求,并执行返回函数parse,从而递归获取校花图片和校花姓名学校等信息。 注:可以修改settings.py 中的配置文件,以此来指定“递归”的层数,如: DEPTH_LIMIT = 1 7、scrapy查询语法中的正则: 语法规则:Selector(response=response查询对象).xpath(‘//li[re:test(@class, “item-d*”)]//@href’).extract(),即根据re正则匹配,test即匹配,属性名是class,匹配的正则表达式是”item-d*”,然后获取该标签的href属性。 选择器规则Demo 获取响应cookie 更多选择器规则:http://www.baby98.cn/ 8、格式化处理 上述实例只是简单的图片处理,所以在parse方法中直接处理。如果对于想要获取更多的数据(获取页面的价格、商品名称、QQ等),则可以利用Scrapy的items将数据格式化,然后统一交由pipelines来处理。即不同功能用不同文件实现。 items:即用户需要爬取哪些数据,是用来格式化数据,并告诉pipelines哪些数据需要保存。 示例items.py文件: 即:需要爬取所有url中的公司名,title,qq,基本信息info,更多信息more。 上述定义模板,以后对于从请求的源码中获取的数据同样按照此结构来获取,所以在spider中需要有一下操作: 上述代码中:对url进行md5加密的目的是避免url过长,也方便保存在缓存或数据库中。 此处代码的关键在于: 上述代码中多个类的目的是,可以同时保存在文件和数据库中,保存的优先级可以在配置文件settings中定义。 总结:本文对python爬虫框架Scrapy做了详细分析和实例讲解