Lanson编程技术分享

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Python:Scrapy的安装和入门案例

Scrapy的安装介绍

Scrapy框架官方网址:http://doc.scrapy.org/en/latest

Scrapy中文维护站点:http://scrapy-chs.readthedocs.io/zh_CN/latest/index.html

Windows 安装方式

  • Python 2 / 3
  • 升级pip版本:pip install --upgrade pip
  • 通过pip 安装 Scrapy 框架pip install Scrapy

Ubuntu 需要9.10或以上版本安装方式

  • Python 2 / 3
  • 安装非Python的依赖 sudo apt-get install python-dev python-pip libxml2-dev libxslt1-dev zlib1g-dev libffi-dev libssl-dev
  • 通过pip 安装 Scrapy 框架 sudo pip install scrapy

安装后,只要在命令终端输入 scrapy,提示类似以下结果,代表已经安装成功

 

具体Scrapy安装流程参考:http://doc.scrapy.org/en/latest/intro/install.html#intro-install-platform-notes 里面有各个平台的安装方法

入门案例

学习目标

  • 创建一个Scrapy项目
  • 定义提取的结构化数据(Item)
  • 编写爬取网站的 Spider 并提取出结构化数据(Item)
  • 编写 Item Pipelines 来存储提取到的Item(即结构化数据)

一. 新建项目(scrapy startproject)

  • 在开始爬取之前,必须创建一个新的Scrapy项目。进入自定义的项目目录中,运行下列命令:
scrapy startproject mySpider
  • 其中, mySpider 为项目名称,可以看到将会创建一个 mySpider 文件夹,目录结构大致如下:

 

下面来简单介绍一下各个主要文件的作用:

scrapy.cfg :项目的配置文件

mySpider/ :项目的Python模块,将会从这里引用代码

mySpider/items.py :项目的目标文件

mySpider/pipelines.py :项目的管道文件

mySpider/settings.py :项目的设置文件

mySpider/spiders/ :存储爬虫代码目录

二、明确目标(mySpider/items.py)

我们打算抓取:http://www.itcast.cn/channel/teacher.shtml 网站里的所有讲师的姓名、职称和个人信息。

  1. 打开mySpider目录下的items.py

  2. Item 定义结构化数据字段,用来保存爬取到的数据,有点像Python中的dict,但是提供了一些额外的保护减少错误。

  3. 可以通过创建一个 scrapy.Item 类, 并且定义类型为 scrapy.Field的类属性来定义一个Item(可以理解成类似于ORM的映射关系)。

  4. 接下来,创建一个ItcastItem 类,和构建item模型(model)。

import scrapy

class ItcastItem(scrapy.Item):
    name = scrapy.Field()
    level = scrapy.Field()
    info = scrapy.Field()

三、制作爬虫 (spiders/itcastSpider.py)

爬虫功能要分两步:

1. 爬数据

  • 在当前目录下输入命令,将在mySpider/spider目录下创建一个名为itcast的爬虫,并指定爬取域的范围:
scrapy genspider itcast "itcast.cn"
  • 打开 mySpider/spider目录里的 itcast.py,默认增加了下列代码:
import scrapy

class ItcastSpider(scrapy.Spider):
    name = "itcast"
    allowed_domains = ["itcast.cn"]
    start_urls = (
        'http://www.itcast.cn/',
    )

    def parse(self, response):
        pass

其实也可以由我们自行创建itcast.py并编写上面的代码,只不过使用命令可以免去编写固定代码的麻烦

要建立一个Spider, 你必须用scrapy.Spider类创建一个子类,并确定了三个强制的属性 和 一个方法。

  • name = "" :这个爬虫的识别名称,必须是唯一的,在不同的爬虫必须定义不同的名字。

  • allow_domains = [] 是搜索的域名范围,也就是爬虫的约束区域,规定爬虫只爬取这个域名下的网页,不存在的URL会被忽略。

  • start_urls = () :爬取的URL元祖/列表。爬虫从这里开始抓取数据,所以,第一次下载的数据将会从这些urls开始。其他子URL将会从这些起始URL中继承性生成。

  • parse(self, response) :解析的方法,每个初始URL完成下载后将被调用,调用的时候传入从每一个URL传回的Response对象来作为唯一参数,主要作用如下:

    1. 负责解析返回的网页数据(response.body),提取结构化数据(生成item)
    2. 生成需要下一页的URL请求。

将start_urls的值修改为需要爬取的第一个url

start_urls = ("http://www.itcast.cn/channel/teacher.shtml",)

修改parse()方法

def parse(self, response):
    filename = "teacher.html"
    open(filename, 'w').write(response.body)

然后运行一下看看,在mySpider目录下执行:

scrapy crawl itcast

是的,就是 itcast,看上面代码,它是 ItcastSpider 类的 name 属性,也就是使用 scrapy genspider命令的唯一爬虫名。

运行之后,如果打印的日志出现 [scrapy] INFO: Spider closed (finished),代表执行完成。 之后当前文件夹中就出现了一个 teacher.html 文件,里面就是我们刚刚要爬取的网页的全部源代码信息。

# 注意,Python2.x默认编码环境是ASCII,当和取回的数据编码格式不一致时,可能会造成乱码;
# 我们可以指定保存内容的编码格式,一般情况下,我们可以在代码最上方添加:

    import sys
    reload(sys)
    sys.setdefaultencoding("utf-8")

# 这三行代码是Python2.x里解决中文编码的万能钥匙,经过这么多年的吐槽后Python3学乖了,默认编码是Unicode了...(祝大家早日拥抱Python3)

2. 取数据

  • 爬取整个网页完毕,接下来的就是的取过程了,首先观察页面源码:

 

<div class="li_txt">
    <h3>  xxx  </h3>
    <h4> xxxxx </h4>
    <p> xxxxxxxx </p>

是不是一目了然?直接上XPath开始提取数据吧。

  • 我们之前在mySpider/items.py 里定义了一个ItcastItem类。 这里引入进来
  from mySpider.items import ItcastItem
  • 然后将我们得到的数据封装到一个 ItcastItem 对象中,可以保存每个老师的属性:
from mySpider.items import ItcastItem

def parse(self, response):
    #open("teacher.html","wb").write(response.body).close()

    # 存放老师信息的集合
    items = []

    for each in response.xpath("//div[@class='li_txt']"):
        # 将我们得到的数据封装到一个 `ItcastItem` 对象
        item = ItcastItem()
        #extract()方法返回的都是unicode字符串
        name = each.xpath("h3/text()").extract()
        title = each.xpath("h4/text()").extract()
        info = each.xpath("p/text()").extract()

        #xpath返回的是包含一个元素的列表
        item['name'] = name[0]
        item['title'] = title[0]
        item['info'] = info[0]

        items.append(item)

    # 直接返回最后数据
    return items
  • 我们暂时先不处理管道,后面会详细介绍。

保存数据

scrapy保存信息的最简单的方法主要有四种,-o 输出指定格式的文件,,命令如下:

# json格式,默认为Unicode编码
scrapy crawl itcast -o teachers.json

# json lines格式,默认为Unicode编码
scrapy crawl itcast -o teachers.jsonl

# csv 逗号表达式,可用Excel打开
scrapy crawl itcast -o teachers.csv

# xml格式
scrapy crawl itcast -o teachers.xml

思考

如果将代码改成下面形式,结果完全一样。

请思考 yield 在这里的作用:

from mySpider.items import ItcastItem

def parse(self, response):
    #open("teacher.html","wb").write(response.body).close()

    # 存放老师信息的集合
    #items = []

    for each in response.xpath("//div[@class='li_txt']"):
        # 将我们得到的数据封装到一个 `ItcastItem` 对象
        item = ItcastItem()
        #extract()方法返回的都是unicode字符串
        name = each.xpath("h3/text()").extract()
        title = each.xpath("h4/text()").extract()
        info = each.xpath("p/text()").extract()

        #xpath返回的是包含一个元素的列表
        item['name'] = name[0]
        item['title'] = title[0]
        item['info'] = info[0]

        #items.append(item)

        #将获取的数据交给pipelines
        yield item

    # 返回数据,不经过pipeline
    #return items

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