【python爬虫】14.Scrapy框架讲解

文章目录

  • 前言
  • Scrapy是什么
    • Scrapy的结构
    • Scrapy的工作原理
  • Scrapy的用法
    • 明确目标与分析过程
    • 代码实现——创建项目
    • 代码实现——编辑爬虫
    • 代码实现——定义数据
    • 代码实操——设置
    • 代码实操——运行
  • 复习

前言

前两关,我们学习了能提升爬虫速度的进阶知识——协程,并且通过项目实操,将协程运用于抓取薄荷网的食物数据。

可能你在体验开发一个爬虫项目的完整流程时,会有这样的感觉:原来要完成一个完整的爬虫程序需要做这么多琐碎的工作。

比如,要导入不同功能的模块,还要编写各种爬取流程的代码。而且根据不同的项目,每次要编写的代码也不同。

不知道你会不会有这样的想法:能不能有一个现成的爬虫模板,让我们拿来就能套用,就像PPT模板一样。我们不需要管爬虫的全部流程,只要负责填充好爬虫的核心逻辑代码就好。要是有的话,我们编写代码一定会很方便省事。

其实,在Python中还真的存在这样的爬虫模板,只不过它的名字是叫框架。

一个爬虫框架里包含了能实现爬虫整个流程的各种模块,就像PPT模板一开始就帮你设置好了主题颜色和排版方式一样。

这一关,我们要学习的就是一个功能强大的爬虫框架——Scrapy。

Scrapy是什么

以前我们写爬虫,要导入和操作不同的模块,比如requests模块、gevent库、csv模块等。而在Scrapy里,你不需要这么做,因为很多爬虫需要涉及的功能,比如麻烦的异步,在Scrapy框架都自动实现了。

我们之前编写爬虫的方式,相当于在一个个地在拼零件,拼成一辆能跑的车。而Scrapy框架则是已经造好的、现成的车,我们只要踩下它的油门,它就能跑起来。这样便节省了我们开发项目的时间。

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下面,我们来了解Scrapy的基础知识,包括Scrapy的结构及其工作原理。

Scrapy的结构

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上面的这张图是Scrapy的整个结构。你可以把整个Scrapy框架看成是一家爬虫公司。最中心位置的Scrapy Engine(引擎)就是这家爬虫公司的大boss,负责统筹公司的4大部门,每个部门都只听从它的命令,并只向它汇报工作。

我会以爬虫流程的顺序来依次跟你介绍Scrapy爬虫公司的4大部门。

Scheduler(调度器)部门主要负责处理引擎发送过来的requests对象(即网页请求的相关信息集合,包括params,data,cookies,request headers…等),会把请求的url以有序的方式排列成队,并等待引擎来提取(功能上类似于gevent库的queue模块)。

Downloader(下载器)部门则是负责处理引擎发送过来的requests,进行网页爬取,并将返回的response(爬取到的内容)交给引擎。它对应的是爬虫流程【获取数据】这一步。

Spiders(爬虫)部门是公司的核心业务部门,主要任务是创建requests对象和接受引擎发送过来的response(Downloader部门爬取到的内容),从中解析并提取出有用的数据。它对应的是爬虫流程【解析数据】和【提取数据】这两步。

Item Pipeline(数据管道)部门则是公司的数据部门,只负责存储和处理Spiders部门提取到的有用数据。这个对应的是爬虫流程【存储数据】这一步。

Downloader Middlewares(下载中间件)的工作相当于下载器部门的秘书,比如会提前对引擎大boss发送的诸多requests做出处理。

Spider Middlewares(爬虫中间件)的工作则相当于爬虫部门的秘书,比如会提前接收并处理引擎大boss发送来的response,过滤掉一些重复无用的东西。

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Scrapy的工作原理

你会发现,在Scrapy爬虫公司里,每个部门都各司其职,形成了很高效的运行流程。

这套运行流程的逻辑很简单,就是:引擎大boss说的话就是最高需求。

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上图展现出的也是Scrapy框架的工作原理——引擎是中心,其他组成部分由引擎调度。

在Scrapy里,整个爬虫程序的流程都不需要我们去操心,且Scrapy中的程序全部都是异步模式,所有的请求或返回的响应都由引擎自动分配去处理。

哪怕有某个请求出现异常,程序也会做异常处理,跳过报错的请求,继续往下运行程序。

在一定程度上,Scrapy可以说是非常让人省心的一套爬虫框架。

Scrapy的用法

现在,你已经初步了解Scrapy的结构以及工作原理。接下来,为了让你熟悉Scrapy的用法,我们使用它来完成一个小项目——爬取豆瓣Top250图书。

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明确目标与分析过程

依旧是遵循写代码的三个步骤:明确目标、分析过程、代码实现来完成项目。我会在代码实现的步骤重点讲解Scrapy的用法。

首先,要明确目标。请你务必打开以下豆瓣Top250图书的链接。

https://book.douban.com/top250

豆瓣Top250图书一共有10页,每页有25本书籍。我们的目标是:先只爬取前三页书籍的信息,也就是爬取前75本书籍的信息(包含书名、出版信息和书籍评分)。

接着,我们来分析网页。既然我们要爬取书籍信息,我们就得先判断这些信息被存在了哪里。

判断的方法你应该了然于胸。赶紧右击打开“检查”工具,点开Network,刷新页面,然后点击第0个请求top250,看Response.

我们能在里面翻找到书名、出版信息,说明我们想要的书籍信息就藏在这个网址的HTML里。

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确定书籍信息有存在这个网址的HTML后,我们就来具体观察一下这个网站。

你点击翻到豆瓣Top250图书的第2页。

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你会观察到,网址发生了变化,后面多了?start=25。我们猜想,后面的数字是代表一页的25本书籍。

你可以翻到第3页,验证一下我们的猜想是不是正确的。

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事实证明,我们猜对了。每翻一页,网址后面的数字都会增加25,说明这个start的参数就是代表每页的25本书籍。

这么一观察,我们要爬取的网址的构造规律就出来了。只要改变?start=后面的数字(翻一页加25),我们就能得到每一页的网址。

找到了网址的构造规律,我们可以重点来分析HTML的结构,看看等下怎么才能提取出我们想要的书籍信息。

仍旧是右击打开“检查”工具,点击Elements,再点击光标,把鼠标依次移到书名、出版信息、评分处,就能在HTML里找到这些书籍信息。如下图,《追风筝的人》的书籍信息就全部放在<table width="100%">标签里。

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很快,你就会发现,其实每一页的25本书籍信息都分别藏在了一个<table width="100%">标签里。不过这个标签没有class属性,也没有id属性,不方便我们提取信息。

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我们得再找一个既方便我们提取,又能包含所有书籍信息的标签。

<table width="100%">标签下的<tr class="item">元素刚好都能满足我们的要求,既有class属性,又包含了书籍的信息。

我们只要取出<tr class="item">元素下<a>元素的title属性的值、<p class="pl">元素、<span class="rating_nums">元素,就能得到书名、出版信息和评分的数据。

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页面分析完毕,接着进入代码实现的步骤。

代码实现——创建项目

从这里开始,我会带你使用Scrapy编写我们的项目爬虫。其中会涉及到很多Scrapy的用法,请你一定要认真地看!

如果你想在自己本地的电脑使用Scrapy,需要提前安装好它。(安装方法:Windows:在终端输入命令:pip install scrapy;mac:在终端输入命令:pip3 install scrapy,按下enter键)

首先,要在本地电脑打开终端(windows:Win+R,输入cmd;mac:command+空格,搜索“终端”),然后跳转到你想要保存项目的目录下。

假设你想跳转到E盘里名为Python文件夹中的Pythoncode子文件夹。你需要再命令行输入e:,就会跳转到e盘,再输入cd Python,就能跳转到Python文件夹。接着输入cd Pythoncode,就能跳转到Python文件夹里的Pythoncode子文件夹。

然后,再输入一行能帮我们创建Scrapy项目的命令:scrapy startproject douban,douban就是Scrapy项目的名字。按下enter键,一个Scrapy项目就创建成功了。

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整个scrapy项目的结构,如下图所示:

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Scrapy项目里每个文件都有特定的功能,比如settings.py 是scrapy里的各种设置。items.py是用来定义数据的,pipelines.py是用来处理数据的,它们对应的就是Scrapy的结构中的Item Pipeline(数据管道)。

现在或许你还看不懂它们,没关系,事情将会一点点变清晰。我们来讲解它们。

代码实现——编辑爬虫

如前所述,spiders是放置爬虫的目录。我们可以在spiders这个文件夹里创建爬虫文件。我们来把这个文件,命名为top250。后面的大部分代码都需要在这个top250.py文件里编写。

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先在top250.py文件里导入我们需要的模块。

import scrapy
import bs4

导入BeautifulSoup用于解析和提取数据,这个应该不需要我多做解释。在第2关、第3关的时候你就已经对它非常熟稔。

导入scrapy是待会我们要用创建类的方式写这个爬虫,我们所创建的类将直接继承scrapy中的scrapy.Spider类。这样,有许多好用属性和方法,就能够直接使用。

接着我们开始编写爬虫的核心代码。

在Scrapy中,每个爬虫的代码结构基本都如下所示:

class DoubanSpider(scrapy.Spider):name = 'douban'allowed_domains = ['book.douban.com']start_urls = ['https://book.douban.com/top250?start=0']def parse(self, response):print(response.text)

第1行代码:定义一个爬虫类DoubanSpider。就像我刚刚讲过的那样,DoubanSpider类继承自scrapy.Spider类。

第2行代码:name是定义爬虫的名字,这个名字是爬虫的唯一标识。name = 'douban’意思是定义爬虫的名字为douban。等会我们启动爬虫的时候,要用到这个名字。

第3行代码:allowed_domains是定义允许爬虫爬取的网址域名(不需要加https://)。如果网址的域名不在这个列表里,就会被过滤掉。

为什么会有这个设置呢?当你在爬取大量数据时,经常是从一个URL开始爬取,然后关联爬取更多的网页。比如,假设我们今天的爬虫目标不是爬书籍信息,而是要爬豆瓣图书top250的书评。我们会先爬取书单,再找到每本书的URL,再进入每本书的详情页面去抓取评论。

allowed_domains就限制了,我们这种关联爬取的URL,一定在book.douban.com这个域名之下,不会跳转到某个奇怪的广告页面。

第4行代码:start_urls是定义起始网址,就是爬虫从哪个网址开始抓取。在此,allowed_domains的设定对start_urls里的网址不会有影响。

第6行代码:parse是Scrapy里默认处理response的一个方法,中文是解析。

你或许会好奇,这里是不是少了一句类似requests.get()这样的代码?的确是,在这里,我们并不需要写这一句。scrapy框架会为我们代劳做这件事,写好你的请求,接下来你就可以直接写对响应如何做处理,我会在后面为你做示例。

了解完爬虫代码的基础结构,我们继续来完善爬取豆瓣Top图书的代码。

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豆瓣Top250图书一共有10页,每一页的网址我们都知道。我们可以选择把10页网址都塞进start_urls的列表里。

但是这样的方式并不美观,而且如果要爬取的是上百个网址,全部塞进start_urls的列表里的话,代码就会非常长。

其实,我们可以利用豆瓣Top250图书的网址规律,用for循环构造出每个网址,再把网址添加进start_urls的列表里。这样代码会美观得多。

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完善后的代码如下:

class DoubanSpider(scrapy.Spider):name = 'douban'allowed_domains = ['book.douban.com']start_urls = []for x in range(3):url = 'https://book.douban.com/top250?start=' + str(x * 25)start_urls.append(url)

我们只先爬取豆瓣Top250前3页的书籍信息。

接下来,只要再借助parse方法处理response,借助BeautifulSoup来取出我们想要的书籍信息的数据,代码即可完成。

我们前面在分析项目过程的时候,已经知道书籍信息都藏在了哪些元素里,现在可以利用find_all和find方法提取出来。比如,书名是元素下元素的title属性的值;出版信息在

元素里;评分在元素里。

按照过去的知识,我们可能会把代码写成这个模样:

import scrapy
import bs4
from ..items import DoubanItemclass DoubanSpider(scrapy.Spider):
#定义一个爬虫类DoubanSpider。name = 'douban'#定义爬虫的名字为douban。allowed_domains = ['book.douban.com']#定义爬虫爬取网址的域名。start_urls = []#定义起始网址。for x in range(3):url = 'https://book.douban.com/top250?start=' + str(x * 25)start_urls.append(url)#把豆瓣Top250图书的前3页网址添加进start_urls。def parse(self, response):#parse是默认处理response的方法。bs = bs4.BeautifulSoup(response.text,'html.parser')#用BeautifulSoup解析response。datas = bs.find_all('tr',class_="item")#用find_all提取<tr class="item">元素,这个元素里含有书籍信息。for data in  datas:#遍历datas。title = data.find_all('a')[1]['title']#提取出书名。publish = data.find('p',class_='pl').text#提取出出版信息。score = data.find('span',class_='rating_nums').text#提取出评分。print([title,publish,score])#打印上述信息。

按照过去,我们会把书名、出版信息、评分,分别赋值,然后统一做处理——或是打印,或是存储。但在scrapy这里,事情却有所不同。

spiders(如top250.py)只干spiders应该做的事。对数据的后续处理,另有人负责。

代码实现——定义数据

在scrapy中,我们会专门定义一个用于记录数据的类。

当我们每一次,要记录数据的时候,比如前面在每一个最小循环里,都要记录“书名”,“出版信息”,“评分”。我们会实例化一个对象,利用这个对象来记录数据。

每一次,当数据完成记录,它会离开spiders,来到Scrapy Engine(引擎),引擎将它送入Item Pipeline(数据管道)处理。

定义这个类的py文件,正是items.py。

我们已经知道,我们要爬取的数据是书名、出版信息和评分,我们来看看如何在items.py里定义这些数据。代码如下:

import scrapy
#导入scrapy
class DoubanItem(scrapy.Item):
#定义一个类DoubanItem,它继承自scrapy.Itemtitle = scrapy.Field()#定义书名的数据属性publish = scrapy.Field()#定义出版信息的数据属性score = scrapy.Field()#定义评分的数据属性

第1行代码,我们导入了scrapy。目的是,我们等会所创建的类将直接继承scrapy中的scrapy.Item类。这样,有许多好用属性和方法,就能够直接使用。比如到后面,引擎能将item类的对象发给Item Pipeline(数据管道)处理。

第3行代码:我们定义了一个DoubanItem类。它继承自scrapy.Item类。

第5、7、9行代码:我们定义了书名、出版信息和评分三种数据。scrapy.Field()这行代码实现的是,让数据能以类似字典的形式记录。你可能不太明白这句话的含义,没关系。我带你来体验一下,你就能感受到是怎样一回事:

import scrapy
#导入scrapy
class DoubanItem(scrapy.Item):
#定义一个类DoubanItem,它继承自scrapy.Itemtitle = scrapy.Field()#定义书名的数据属性publish = scrapy.Field()#定义出版信息的数据属性score = scrapy.Field()#定义评分的数据属性book = DoubanItem()
# 实例化一个DoubanItem对象
book['title'] = '海边的卡夫卡'
book['publish'] = '[日] 村上春树 / 林少华 / 上海译文出版社 / 2003'
book['score'] = '8.1'
print(book)
print(type(book))

运行结果:

{'publish': '[日] 村上春树 / 林少华 / 上海译文出版社 / 2003','score': '8.1','title': '海边的卡夫卡'}
<class '__main__.DoubanItem'>

你会看到打印出来的结果的确和字典非常相像,但它却并不是dict,它的数据类型是我们定义的DoubanItem,属于“自定义的Python字典”。我们可以利用类似上述代码的样式,去重新写top250.py。如下所示:

import scrapy
import bs4
from ..items import DoubanItem
# 需要引用DoubanItem,它在items里面。因为是items在top250.py的上一级目录,所以要用..items,这是一个固定用法。class DoubanSpider(scrapy.Spider):
#定义一个爬虫类DoubanSpider。name = 'douban'#定义爬虫的名字为douban。allowed_domains = ['book.douban.com']#定义爬虫爬取网址的域名。start_urls = []#定义起始网址。for x in range(3):url = 'https://book.douban.com/top250?start=' + str(x * 25)start_urls.append(url)#把豆瓣Top250图书的前3页网址添加进start_urls。def parse(self, response):#parse是默认处理response的方法。bs = bs4.BeautifulSoup(response.text,'html.parser')#用BeautifulSoup解析response。datas = bs.find_all('tr',class_="item")#用find_all提取<tr class="item">元素,这个元素里含有书籍信息。for data in  datas:#遍历data。item = DoubanItem()#实例化DoubanItem这个类。item['title'] = data.find_all('a')[1]['title']#提取出书名,并把这个数据放回DoubanItem类的title属性里。item['publish'] = data.find('p',class_='pl').text#提取出出版信息,并把这个数据放回DoubanItem类的publish里。item['score'] = data.find('span',class_='rating_nums').text#提取出评分,并把这个数据放回DoubanItem类的score属性里。print(item['title'])#打印书名。yield item#yield item是把获得的item传递给引擎。

在3行,我们需要引用DoubanItem,它在items里面。因为是items在top250.py的上一级目录,所以要用…items,这是一个固定用法。

当我们每一次,要记录数据的时候,比如前面在每一个最小循环里,都要记录“书名”,“出版信息”,“评分”。我们会实例化一个item对象,利用这个对象来记录数据。

每一次,当数据完成记录,它会离开spiders,来到Scrapy Engine(引擎),引擎将它送入Item Pipeline(数据管道)处理。这里,要用到yield语句。

yield语句你可能还不太了解,这里你可以简单理解为:它有点类似return,不过它和return不同的点在于,它不会结束函数,且能多次返回信息。

在这里插入图片描述
如果用可视化的方式来呈现程序运行的过程,就如同上图所示:爬虫(Spiders)会把豆瓣的10个网址封装成requests对象,引擎会从爬虫(Spiders)里提取出requests对象,再交给调度器(Scheduler),让调度器把这些requests对象排序处理。

然后引擎再把经过调度器处理的requests对象发给下载器(Downloader),下载器会立马按照引擎的命令爬取,并把response返回给引擎。

紧接着引擎就会把response发回给爬虫(Spiders),这时爬虫会启动默认的处理response的parse方法,解析和提取出书籍信息的数据,使用item做记录,返回给引擎。引擎将它送入Item Pipeline(数据管道)处理。

代码实操——设置

到这里,我们就用代码编写好了一个爬虫。不过,实际运行的话,可能还是会报错。

原因在于Scrapy里的默认设置没被修改。比如我们需要修改请求头。点击settings.py文件,你能在里面找到如下的默认设置代码:

# Crawl responsibly by identifying yourself (and your website) on the user-agent
#USER_AGENT = 'douban (+http://www.yourdomain.com)'# Obey robots.txt rules
ROBOTSTXT_OBEY = True

请你把USER _AGENT的注释取消(删除#),然后替换掉user-agent的内容,就是修改了请求头。

又因为Scrapy是遵守robots协议的,如果是robots协议禁止爬取的内容,Scrapy也会默认不去爬取,所以我们还得修改Scrapy中的默认设置。

把ROBOTSTXT_OBEY=True改成ROBOTSTXT_OBEY=False,就是把遵守robots协议换成无需遵从robots协议,这样Scrapy就能不受限制地运行。

修改后的代码应该如下所示:

# Crawl responsibly by identifying yourself (and your website) on the user-agent
USER_AGENT = 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/71.0.3578.98 Safari/537.36'# Obey robots.txt rules
ROBOTSTXT_OBEY = False

现在,我们已经编写好了spider,也修改好了setting。万事俱备,只欠东风——运行Scrapy。

代码实操——运行

想要运行Scrapy有两种方法,一种是在本地电脑的终端跳转到scrapy项目的文件夹(跳转方法:cd+文件夹的路径名),然后输入命令行:scrapy crawl douban(douban 就是我们爬虫的名字)。

在这里插入图片描述
另一种运行方式需要我们在最外层的大文件夹里新建一个main.py文件(与scrapy.cfg同级)。

在这里插入图片描述

我们只需要在这个main.py文件里,输入以下代码,点击运行,Scrapy的程序就会启动。

from scrapy import cmdline
#导入cmdline模块,可以实现控制终端命令行。
cmdline.execute(['scrapy','crawl','douban'])
#用execute()方法,输入运行scrapy的命令。

第1行代码:在Scrapy中有一个可以控制终端命令的模块cmdline。导入了这个模块,我们就能操控终端。

第3行代码:在cmdline模块中,有一个execute方法能执行终端的命令行,不过这个方法需要传入列表的参数。我们想输入运行Scrapy的代码scrapy crawl douban,就需要写成[‘scrapy’,‘crawl’,‘douban’]这样。

至此,Scrapy的用法我们学完啦。

值得一提的是,在本关卡中为了教学方便理解,先写了爬虫,再定义数据。但是,在实际项目实战中,常常顺序却是相反的——先定义数据,再写爬虫。所以,流程图应如下:

在这里插入图片描述
细心的你可能会发现,这一关的内容没有涉及到存储数据的步骤。

是的,存储数据需要修改pipelines.py文件。这一关的内容已经很充实,所以这个知识点我们留到下一关再讲。

复习

最后,是这一关的重点知识的复习。

Scrapy的结构——

在这里插入图片描述
Scrapy的工作原理——

在这里插入图片描述
Scrapy的用法——

在这里插入图片描述
下一关,我们准备用Scrapy来实操一个大项目——爬取人气企业的招聘信息。

下关见啦~

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