scrapy框架

1. scrapy框架简介

2.scrapy框架

1. 整体架构

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

2. Scrapy主要包括了以下组件：

Scrapy Engine(引擎)：

负责Spider、ItemPipeline、Downloader、Scheduler中间的通讯，信号、数据传递等。

用来处理整个系统的数据流处理,触发事务(加载核心)。

Scheduler(调度器)：

它负责接受引擎发送过来的Request请求，并按照一定的方式进行整理排列，入队，当引擎需要时，交还给引擎。

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,可以想象成一个url(抓取网页的网址或者说是链接)的优先队列,由它来绝对下一个要抓取的网址是什么,同时去除重复的网址

Downloader（下载器）: 

负责下载Scrapy Engine(引擎)发送的所有Requests请求，并将其获取到的Responses交还给Scrapy Engine(引擎)，由引擎交给Spider来处理。

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)

Spider（爬虫）：

它负责处理所有Responses,从中分析提取数据，获取Item字段需要的数据，并将需要跟进的URL提交给引擎，再次进入Scheduler(调度器)。

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链接,让Scrapy继续抓取下一个页面

Item Pipeline(管道)：

它负责处理Spider中获取到的Item，并进行进行后期处理（详细分析、过滤、存储等）的地方。

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。

Downloader Middlewares（下载中间件）：

一个可以自定义扩展下载功能的组件。

Spider Middlewares（Spider中间件）：

一个可以自定扩展和操作引擎和Spider中间通信的功能组件。

3. Scrapy运行流程大概如下：

1. 引擎从调度器中取出一个链接(URL)用于接下来的抓取
2. 引擎把URL封装成一个请求(Request)传给下载器
3. 下载器把资源下载下来，并封装成应答包(Response)
4. 爬虫解析Response
5. 解析出实体（Item）,则交给实体管道进行进一步的处理
6. 解析出的是链接（URL）,则把URL交给调度器等待抓取

3. scrapy框架集成的功能

1. 高性能的数据解析操作（xpath）
2. 高性能的数据下载
3. 高性能的持久化存储
4. 中间件
5. 全栈数据爬取操作
6. 分布式：redis
7. 请求传参的机制（深度爬取）
8. scarpy中合理的应用selenium

4. 环境安装

1. linux和max上的安装

pip3 install scrapy

2. window上的安装

# 1.安装wheel
1.pip3 install wheel

# 2.下载twisted
http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#twisted
    
# 3.安装twisted
进入下载目录,执行pip3 install Twisted?17.1.0?cp35?cp35m?win_amd64.whl

# 4.安装pywin32
pip3 install pywin32

# 5.安装scrapy
pip3 install scrapy

5.创建工程

# 在pyCharm的终端执行

# 切换到当前目录下
cd scrapy_practice

# 创建一个项目
scrapy startproject proname 

# 切换到当前项目文件目录下
cd proname  

# 创建爬虫文件 
scrapy genspider spidername www.xxx.com  

# 执行命令爬虫的文件
scrapy crawl spidername    
 
   
# settings配置文件
1.默认是遵从robots协议的,ROBOTSTXT_OBEY = True改为False,就不遵从robots协议
2.UA伪装
3.LOG_LEVEL = "ERROR" # 修改日志的输出等级,让日志值输出错误信息

爬虫文件的初始

import scrapy


class FirstSpider(scrapy.Spider):
    # 爬虫文件的名称;爬虫源文件的唯一标识
    name = "first"
    # 允许的域名:就是对起始的url列表进行限制（通常情况下都会注释）
    allowed_domains = [‘www.xxx.com‘]  # 起始的url列表：列表中的列表元素会被scrapy自动的进行请求发送,可以存放多个 
    start_urls = [‘http://www.xxx.com/‘,‘http://www.xxx2.com/‘]# 解析数据
    def parse(self, response):
        print(response)

6. scrapy的数据解析

extract():列表是有多个列表元素
extract_first():列表元素只有单个

import scrapy

class FirstSpider(scrapy.Spider):
    # 爬虫文件的名称：爬虫源文件的唯一标识
    name = ‘first‘
    # 允许的域名：
    allowed_domains = [‘www.baidu.com‘]
    
    #起始的url列表：列表中的列表元素会被scrapy自动的进行请求发送
    start_urls = [‘https://dig.chouti.com/‘]
    
    #解析数据
    def parse(self, response):
      
        div_list = response.xpath(‘/html/body/main/div/div/div[1]/div/div[2]/div[1]‘)
        for div in div_list:
            # 注意：xpath返回的列表中的列表元素是Selector对象，我们要解析获取的字符串的数据是存储在该对象中必须经过一个extract()的操作才可以将改对象中存储的字符串的数据获取
            # content = div.xpath(‘./div/div/div[1]/a/text()‘)[0].extract()
            content = div.xpath(‘./div/div/div[1]/a/text()‘).extract_first()
            # xpath返回的列表中的列表元素有多个（Selector对象），想要将每一个列表元素对应的Selector中的字符串取出改如何操作？response.xpath(‘/div//text()‘).extract()
            print(content) # <Selector xxx=‘dsdsd‘ data="短发hi的说法绝对是">

7.serapy的持久化存储

1.基于终端指令

只可以将parse方法的返回值存储到磁盘文件中

# 返回值的数据统一写入当前file.csv文件中，如果文件不存在就会新建文件
scrapy crawl first -o file.csv    

# 对文件的后缀有限制,支持的文件后缀有:(‘json‘, ‘jsonlines‘, ‘jl‘, ‘csv‘, ‘xml‘, ‘marshal‘, ‘pickle‘)

import scrapy

class HuyaSpider(scrapy.Spider):
    name = ‘huya‘
    # allowed_domains = [‘www.xxx.com‘]
    start_urls = [‘https://www.huya.com/g/xingxiu/‘]

    def parse(self, response):
        print(response)
        li_list = response.xpath(‘//*[@id="js-live-list"]/li‘)
        dic_list = []
        for li in li_list:
            title = li.xpath(‘./a[2]/text()‘).extract_first()
            authod = li.xpath(‘./span/span[1]/i/text()‘).extract_first()
            hot = li.xpath(‘./span/span[2]/i[2]/text()‘).extract_first()
            dic = {
                "title": title,
                "authod": authod,
                "hot": hot,
            }
            dic_list.append(dic)
        return dic_list
# 在终端命令输出 D:\practice\crawler_practice\scrapy框架的应用\huyaproject>scrapy crawl huya -o huya.csv

2.基于管道:pipelines.py

编码流程：

1. 数据解析
2. 在item的类中定义相关的属性
3. 将解析的数据存储封装到item类型的对象中 .item["属性"]
4. 将item对象提交给管道
5. 遭管道类中的process_item方法负责接收item对选，然后对item进行任意形式的持久化存储
6. 在配置文件中开启管道

细节补充：

• 管道文件中的一个管道了表示将数据存储到某一种形式的平台
• 如果管道文件中定义了多个管道类，爬虫类提交的item会给优先级最高的管道类。（数字越小，优先级越高）
• process_item方法的实现中的return item的操作表示将item传递给下一个即将被执行的管道类。

# huya.py
import scrapy
from huyaPro.items import HuyaproItem

class HuyaSpider(scrapy.Spider):
    name = ‘huya‘
    # allowed_domains = [‘www.xxx.com‘]
    start_urls = [‘https://www.huya.com/g/xingxiu‘]
   
    def parse(self, response):
        li_list = response.xpath(‘//*[@id="js-live-list"]/li‘)
        for li in li_list:
            title = li.xpath(‘./a[2]/text()‘).extract_first()
            author = li.xpath(‘./span/span[1]/i/text()‘).extract_first()
            hot = li.xpath(‘./span/span[2]/i[2]/text()‘).extract_first()

            # 实例化item类型的对象
            item = HuyaproItem()
            item[‘title‘] = title
            item[‘author‘] = author
            item[‘hot‘] = hot

            yield item # 提交给管道
            
# items.py
import scrapy
class HuyaproItem(scrapy.Item):
    # define the fields for your item here like:
    title = scrapy.Field()  # Field是一个万能的数据类型（可以任意类型的数据）
    author = scrapy.Field()
    hot = scrapy.Field()
    
# pipeline.py   
import pymysql
from redis import Redis

# 写入文件中
class HuyaprojectPipeline(object):
    fp = None
    
    def open_spider(self,spider):
        print("只会在爬虫开始的时候执行一次")
        self.fp = open("huyazhibo.txt","w",encoding="utf-8")
        
    def process_item(self, item, spider): # item就是接收到爬虫类提交过来的item对象
        self.fp.write(item[‘title‘]+‘:‘+item[‘author‘]+‘:‘+item[‘hot‘]+‘\n‘)
        print(item["item"],"写入成功")
        return item
    
    def close_spider(self,spider):
        print("只会在爬虫结束的时候的调用一次")
        self.fp.close()
     


# 写入mysql数据库中
class mysqlPipeLine(object):
    conn = None
    cursor = None
    def open_spider(self,spider):
        self.conn = pymysql.Connect(
            host=‘127.0.0.1‘,
            port=3306,
            user=‘root‘,
            password=‘123‘,
            db=‘Spider‘,
            charset=‘utf8‘)
    def process_item(self,item,spider):
        sql = ‘insert into huya values("%s","%s","%s")‘%(item[‘title‘],item[‘author‘],item[‘hot‘])
        self.cursor = self.conn.cursor()
        try:
            self.cursor.execute(sql)
            self.conn.commit()
        except Exception as e:
            print(e)
            self.conn.rollback()
        return item
    def close_spider(self,spider):
        self.cursor.close()
        self.conn .close()

# 写radis数据库中
class RedisPipeLine(object):
    conn = None
    def open_spider(self,spider):
        self.conn = Redis(host=‘127.0.0.1‘,port=6379)
    def process_item(self,item,spider):
        self.conn.lpush(‘huyaList‘,item)
        return item

待续