学习Python，为何不掌握Scrapy框架呢？

本文共计2914个文字，预计阅读时间需要12分钟。

摘要：本文简要介绍了如何编写Scrapy爬虫。首先，简要介绍Scrapy的基本概念和功能，然后分享如何使用Scrapy爬取自华为云社区《学Python，怎么能不学习Scrapy呢？》这篇博客的内容。作者：梦想橡皮擦。

正文：Scrapy是一个强大的Python爬虫框架，用于快速构建网站爬虫。它具有以下特点：

1.高效：Scrapy使用异步I/O，可以同时处理多个请求，提高爬取速度。

2.易用：Scrapy提供丰富的API和组件，简化爬虫开发过程。

3.功能丰富：支持多种数据提取方式，如XPath、CSS选择器等。

以下是如何使用Scrapy编写爬虫的简单示例：

1. 创建Scrapy项目：

pythonimport scrapy

class MySpider(scrapy.Spider): name='my_spider' start_urls=['http://example.com']

def parse(self, response): # 提取数据 for item in response.css('div.item'): yield { 'title': item.css('h2.title::text').get(), 'description': item.css('p.description::text').get(), }

2. 运行Scrapy爬虫：pythonfrom scrapy.crawler import CrawlerProcess

process=CrawlerProcess()process.crawl(MySpider)process.start()

接下来，分享如何使用Scrapy爬取自华为云社区《学Python，怎么能不学习Scrapy呢？》这篇博客的内容。

1. 首先，分析博客页面结构，确定需要提取的数据。

2.然后，编写Scrapy爬虫，使用XPath或CSS选择器提取所需数据。

3.最后，运行Scrapy爬虫，获取博客内容。

作者：梦想橡皮擦。

在正式编写爬虫案例之前，先对`s`进行简要介绍。

`s`是Scrapy框架中的一个内置类，用于表示爬取到的数据。在`parse`方法中，可以使用`s`获取响应对象、选择器等。

例如：

pythondef parse(self, response): title=response.css('h1.title::text').get() content=response.css('div.content::text').get() yield { 'title': title, 'content': content, }

摘要：本文讲述如何编写scrapy爬虫。

本文分享自华为云社区《​​学python，怎么能不学习scrapy呢，这篇博客带你学会它​​》，作者： 梦想橡皮擦 。

在正式编写爬虫案例前，先对 scrapy 进行一下系统的学习。

scrapy 安装与简单运行

使用命令 pip install scrapy 进行安装，成功之后，还需要随手收藏几个网址，以便于后续学习使用。

• scrapy 官网：scrapy.org；
• scrapy 文档：doc.scrapy.org/en/latest/intro/tutorial.html；
• scrapy 更新日志：docs.scrapy.org/en/latest/news.html。

安装完毕之后，在控制台直接输入 scrapy，出现如下命令表示安装成功。

> scrapy
Scrapy 2.5.0 - no active project
Usage:
scrapy <command> [options] [args]
Available commands:

上述截图是 scrapy 的内置命令列表，标准的格式的 scrapy <command> <options> <args>，通过 scrapy <command> -h 可以查看指定命令的帮助手册。

scrapy 中提供两种类型的命令，一种是全局的，一种的项目中的，后者需要进入到 scrapy 目录才可运行。

这些命令无需一开始就完全记住，随时可查，有几个比较常用，例如：

**scrpy startproject <项目名> **

该命令先依据项目名创建一个文件夹，然后再文件夹下创建于个 scrpy 项目，这一步是后续所有代码的起点。

> scrapy startproject my_scrapy
> New Scrapy project 'my_scrapy', using template directory 'e:\pythonproject\venv\lib\site-packages\scrapy\templates\project', created in: # 一个新的 scrapy 项目被创建了，使用的模板是 XXX，创建的位置是 XXX
E:\pythonProject\滚雪球学Python第4轮\my_scrapy
You can start your first spider with: # 开启你的第一个爬虫程序
cd my_scrapy # 进入文件夹
scrapy genspider example example.com # 使用项目命令创建爬虫文件

上述内容增加了一些注释，可以比对着进行学习，默认生成的文件在 python 运行时目录，如果想修改项目目录，请使用如下格式命令：

scrapy startproject myproject [project_dir]

例如

scrapy startproject myproject d:/d1

命令依据模板创建出来的项目结构如下所示，其中红色下划线的是项目目录，而绿色下划线才是 scrapy 项目，如果想要运行项目命令，则必须先进入红色下划线 my_scrapy 文件夹，在项目目录中才能控制项目。

下面生成一个爬虫文件

使用命令 scrapy genspider [-t template] <name> <domain> 生成爬虫文件，该方式是一种快捷操作，也可以完全手动创建。创建的爬虫文件会出现在 当前目录或者项目文件夹中的 spiders 文件夹中，name 是爬虫名字，domain 用在爬虫文件中的 alowed_domains 和 start_urls 数据中，[-t template] 表示可以选择生成文件模板。

查看所有模板使用如下命令，默认模板是 basic。

> scrapy genspider -l
basic
crawl
csvfeed
xmlfeed

创建第一个 scrapy 爬虫文件，测试命令如下：

>scrapy genspider pm imspm.com
Created spider 'pm' using template 'basic' in module:
my_project.spiders.pm

此时在 spiders 文件夹中，出现 pm.py 文件，该文件内容如下所示：

import scrapy
class PmSpider(scrapy.Spider):
name = 'pm'
allowed_domains = ['imspm.com']
start_urls = ['imspm.com/']
def parse(self, response):
pass

测试 scrapy 爬虫运行

使用命令 scrapy crawl <spider>，spider 是上文生成的爬虫文件名，出现如下内容，表示爬虫正确加载。

>scrapy crawl pm
2021-10-02 21:34:34 [scrapy.utils.log] INFO: Scrapy 2.5.0 started (bot: my_project)
[...]

scrapy 基本应用

scrapy 工作流程非常简单：

采集第一页网页源码；

解析第一页源码，并获取下一页链接；

请求下一页网页源码；

解析源码，并获取下一页源码；

[…]

过程当中，提取到目标数据之后，就进行保存。

接下来为大家演示 scrapy 一个完整的案例应用，作为 爬虫 120 例 scrapy 部分的第一例。

> scrapy startproject my_project 爬虫
> cd 爬虫
> scrapy genspider pm imspm.com

获得项目结构如下：

上图中一些文件的简单说明。

• scrapy.cfg：配置文件路径与部署配置；
• items.py：目标数据的结构；
• middlewares.py：中间件文件；
• pipelines.py：管道文件；
• settings.py：配置信息。

使用 scrapy crawl pm 运行爬虫之后，所有输出内容与说明如下所示：

上述代码请求次数为 7 次，原因是在 pm.py 文件中默认没有添加 www，如果增加该内容之后，请求次数变为 4。

现在的 pm.py 文件代码如下所示：

import scrapy
class PmSpider(scrapy.Spider):
name = 'pm'
allowed_domains = ['www.imspm.com']
start_urls = ['www.imspm.com/']
def parse(self, response):
print(response.text)

其中的 parse 表示请求 start_urls 中的地址，获取响应之后的回调函数，直接通过参数 response 的 .text 属性进行网页源码的输出。

获取到源码之后，要对源码进行解析与存储

在存储之前，需要手动定义一个数据结构，该内容在 items.py 文件实现，对代码中的类名进行了修改，MyProjectItem → ArticleItem。

import scrapy
class ArticleItem(scrapy.Item):
# define the fields for your item here like:
# name = scrapy.Field()
title = scrapy.Field() # 文章标题
url = scrapy.Field() # 文章地址
author = scrapy.Field() # 作者

修改 pm.py 文件中的 parse 函数，增加网页解析相关操作，该操作类似 pyquery 知识点，直接观察代码即可掌握。

def parse(self, response):
# print(response.text)
list_item = response.css('.list-item-default')
# print(list_item)
for item in list_item:
title = item.css('.title::text').extract_first() # 直接获取文本
url = item.css('.a_block::attr(href)').extract_first() # 获取属性值
author = item.css('.author::text').extract_first() # 直接获取文本
print(title, url, author)

其中 response.css 方法返回的是一个选择器列表，可以迭代该列表，然后对其中的对象调用 css 方法。

• item.css('.title::text')，获取标签内文本；
• item.css('.a_block::attr(href)')，获取标签属性值；
• extract_first()：解析列表第一项；
• extract()：获取列表。

在 pm.py 中导入 items.py 中的 ArticleItem 类，然后按照下述代码进行修改：

def parse(self, response):
# print(response.text)
list_item = response.css('.list-item-default')
# print(list_item)
for i in list_item:
item = ArticleItem()
title = i.css('.title::text').extract_first() # 直接获取文本
url = i.css('.a_block::attr(href)').extract_first() # 获取属性值
author = i.css('.author::text').extract_first() # 直接获取文本
# print(title, url, author)
# 对 item 进行赋值
item['title'] = title
item['url'] = url
item['author'] = author
yield item

此时在运行 scrapy 爬虫，就会出现如下提示信息。

此时完成了一个单页爬虫

接下来对 parse 函数再次改造，使其在解析完第 1 页之后，可以解析第 2 页数据。

def parse(self, response):
# print(response.text)
list_item = response.css('.list-item-default')
# print(list_item)
for i in list_item:
item = ArticleItem()
title = i.css('.title::text').extract_first() # 直接获取文本
url = i.css('.a_block::attr(href)').extract_first() # 获取属性值
author = i.css('.author::text').extract_first() # 直接获取文本
# print(title, url, author)
# 对 item 进行赋值
item['title'] = title
item['url'] = url
item['author'] = author
yield item
next = response.css('.nav a:nth-last-child(2)::attr(href)').extract_first() # 获取下一页链接
# print(next)
# 再次生成一个请求
yield scrapy.Request(url=next, callback=self.parse)

上述代码中，变量 next 表示下一页地址，通过 response.css 函数获取链接，其中的 css 选择器请重点学习。
yield scrapy.Request(url=next, callback=self.parse) 表示再次创建一个请求，并且该请求的回调函数是 parse 本身，代码运行效果如下所示。

如果想要保存运行结果，运行下面的命令即可。

scrapy crawl pm -o pm.json

如果想要将每条数据存储为单独一行，使用如下命令即可 scrapy crawl pm -o pm.jl 。

生成的文件还支持 csv 、 xml、marchal、pickle ，可自行尝试。

下面将数据管道利用起来

打开 pipelines.py 文件，修改类名 MyProjectPipeline → TitlePipeline，然后编入如下代码：

class TitlePipeline:
def process_item(self, item, spider): # 移除标题中的空格
if item["title"]:
item["title"] = item["title"].strip()
return item
else:
return DropItem("异常数据")

该代码用于移除标题中的左右空格。

编写完毕，需要在 settings.py 文件中开启 ITEM_PIPELINES 配置。

ITEM_PIPELINES = {
'my_project.pipelines.TitlePipeline': 300,
}

300 是 PIPELINES 运行的优先级顺序，根据需要修改即可。再次运行爬虫代码，会发现标题的左右空格已经被移除。

到此 scrapy 的一个基本爬虫已经编写完毕。

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