Scrapy从入门到放弃1--开发流程

scrapy框架的入门使用方法,是作者学习黑马python时的记录

1 安装scrapy

Linux命令:

sudo apt-get install scrapy

  

 

  
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Windows：

pip install scrapy

  

 

  
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解决下载缓慢问题参考：
Python第三方库提速安装

2 scrapy项目开发流程

1. 创建项目:
   

   scrapy startproject mySpider

  

 

  
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2. 生成一个爬虫:
   

scrapy genspider itcast itcast.cn

  

 

  
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3. 提取数据:
   
   根据网站结构在spider中实现数据采集相关内容
4. 保存数据:
   
   使用pipeline进行数据后续处理和保存

3. 创建项目

通过命令将scrapy项目的的文件生成出来，后续步骤都是在项目文件中进行相关操作，下面以抓取传智师资库来学习scrapy的入门使用：http://www.itcast.cn/channel/teacher.shtml

创建scrapy项目的命令：

scrapy startproject <项目名字>

  

 

  
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示例：

scrapy startproject myspider

  

 

  
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4. 创建爬虫

通过命令创建出爬虫文件，爬虫文件为主要的代码作业文件，通常一个网站的爬取动作都会在爬虫文件中进行编写。

命令：
在项目路径下执行:

scrapy genspider <爬虫名字> <允许爬取的域名>

  

 

  
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爬虫名字: 作为爬虫运行时的参数

允许爬取的域名: 为对于爬虫设置的爬取范围，设置之后用于过滤要爬取的url，如果爬取的url与允许的域不通则被过滤掉。

示例：

 cd myspider scrapy genspider itcast itcast.cn

  

 

  
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5. 完善爬虫

在上一步生成出来的爬虫文件中编写指定网站的数据采集操作，实现数据提取

5.1 在/myspider/myspider/spiders/itcast.py中修改内容如下:

import scrapy

class ItcastSpider(scrapy.Spider):  # 继承scrapy.spider
	# 爬虫名字  name = 'itcast' # 允许爬取的范围 allowed_domains = ['itcast.cn'] # 开始爬取的url地址 start_urls = ['http://www.itcast.cn/channel/teacher.shtml'] # 数据提取的方法，接受下载中间件传过来的response def parse(self, response): # scrapy的response对象可以直接进行xpath names = response.xpath('//div[@class="tea_con"]//li/div/h3/text()') print(names) # 获取具体数据文本的方式如下 # 分组 li_list = response.xpath('//div[@class="tea_con"]//li') for li in li_list: # 创建一个数据字典 item = {} # 利用scrapy封装好的xpath选择器定位元素，并通过extract()或extract_first()来获取结果 item['name'] = li.xpath('.//h3/text()').extract_first() # 老师的名字 item['level'] = li.xpath('.//h4/text()').extract_first() # 老师的级别 item['text'] = li.xpath('.//p/text()').extract_first() # 老师的介绍 print(item)

  

 

  
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注意：

• scrapy.Spider爬虫类中必须有名为parse的解析
• 如果网站结构层次比较复杂，也可以自定义其他解析函数
• 在解析函数中提取的url地址如果要发送请求，则必须属于allowed_domains范围内，但是start_urls中的url地址不受这个限制，我们会在后续的课程中学习如何在解析函数中构造发送请求
• 启动爬虫的时候注意启动的位置，是在项目路径下启动
• parse()函数中使用yield返回数据，注意：解析函数中的yield能够传递的对象只能是：BaseItem, Request, dict, None

5.2 定位元素以及提取数据、属性值的方法

解析并获取scrapy爬虫中的数据: 利用xpath规则字符串进行定位和提取

1. response.xpath方法的返回结果是一个类似list的类型，其中包含的是selector对象，操作和列表一样，但是有一些额外的方法
2. 额外方法extract()：返回一个包含有字符串的列表
3. 额外方法extract_first()：返回列表中的第一个字符串，列表为空没有返回None

5.3 response响应对象的常用属性

• response.url：当前响应的url地址
• response.request.url：当前响应对应的请求的url地址
• response.headers：响应头
• response.requests.headers：当前响应的请求头
• response.body：响应体，也就是html代码，byte类型
• response.status：响应状态码

6 保存数据

利用管道pipeline来处理(保存)数据

6.1 在pipelines.py文件中定义对数据的操作

1. 定义一个管道类
   
2. 重写管道类的process_item方法
3. process_item方法处理完item之后必须返回给引擎

import json

class ItcastPipeline(): # 爬虫文件中提取数据的方法每yield一次item，就会运行一次 # 该方法为固定名称函数 def process_item(self, item, spider): print(item) return item

  

 

  
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6.2 在settings.py配置启用管道

ITEM_PIPELINES = { 'myspider.pipelines.ItcastPipeline': 400
}

  

 

  
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配置项中键为使用的管道类，管道类使用.进行分割，第一个为项目目录，第二个为文件，第三个为定义的管道类。

配置项中值为管道的使用顺序，设置的数值约小越优先执行，该值一般设置为1000以内。

7. 运行scrapy

命令：在项目目录下执行scrapy crawl <爬虫名字>

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文章来源: blog.csdn.net，作者：北山啦，版权归原作者所有，如需转载，请联系作者。

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