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  • Python基础之Scrapy简介

Scrapy作为爬虫的进阶内容,可以实现多线程爬取目标内容,简化代码逻辑,提高开发效率,深受爬虫开发者的喜爱,本文主要以爬取某股票网站为例,简述如何通过Scrapy实现爬虫,仅供学习分享使用,如有不足之处,还请指正。

什么是Scrapy?

Scrapy是用python实现的一个为了爬取网站数据,提取结构性数据而编写的应用框架。使用Twisted高效异步网络框架来处理网络通信。Scrapy架构:

 

关于Scrapy架构各项说明,如下所示:

  • ScrapyEngine:引擎。负责控制数据流在系统中所有组件中流动,并在相应动作发生时触发事件。 此组件相当于爬虫的“大脑”,是 整个爬虫的调度中心。 
  • Schedule:调度器。接收从引擎发过来的requests,并将他们入队。初始爬取url和后续在页面里爬到的待爬取url放入调度器中,等待被爬取。调度器会自动去掉重复的url。
  • Downloader:下载器。负责获取页面数据,并提供给引擎,而后提供给spider。
  • Spider:爬虫。用户编些用于分析response并提取item和额外跟进的url。将额外跟进的url提交给ScrapyEngine,加入到Schedule中。将每个spider负责处理一个特定(或 一些)网站。 
  • ItemPipeline:负责处理被spider提取出来的item。当页面被爬虫解析所需的数据存入Item后,将被发送到Pipeline,并经过设置好次序
  • DownloaderMiddlewares:下载中间件。是在引擎和下载器之间的特定钩子(specific hook),处理它们之间的请求(request)和响应(response)。提供了一个简单的机制,通过插入自定义代码来扩展Scrapy功能。通过设置DownloaderMiddlewares来实现爬虫自动更换user-agent,IP等。
  • SpiderMiddlewares:Spider中间件。是在引擎和Spider之间的特定钩子(specific hook),处理spider的输入(response)和输出(items或requests)。提供了同样简单机制,通过插入自定义代码来扩展Scrapy功能。

Scrapy数据流:

  1. ScrapyEngine打开一个网站,找到处理该网站的Spider,并向该Spider请求第一个(批)要爬取的url(s);
  2. ScrapyEngine向调度器请求第一个要爬取的url,并加入到Schedule作为请求以备调度;
  3. ScrapyEngine向调度器请求下一个要爬取的url;
  4. Schedule返回下一个要爬取的url给ScrapyEngine,ScrapyEngine通过DownloaderMiddlewares将url转发给Downloader;
  5. 页面下载完毕,Downloader生成一个页面的Response,通过DownloaderMiddlewares发送给ScrapyEngine;
  6. ScrapyEngine从Downloader中接收到Response,通过SpiderMiddlewares发送给Spider处理;
  7. Spider处理Response并返回提取到的Item以及新的Request给ScrapyEngine;
  8. ScrapyEngine将Spider返回的Item交给ItemPipeline,将Spider返回的Request交给Schedule进行从第二步开始的重复操作,直到调度器中没有待处理的Request,ScrapyEngine关闭。

Scrapy安装

在命令行模式下,通过pip install scrapy命令进行安装Scrapy,如下所示:

当出现以下提示信息时,表示安装成功

 

Scrapy创建项目

在命令行模式下,切换到项目存放目录,通过scrapy startproject stockstar 创建爬虫项目,如下所示:

根据提示,通过提供的模板,创建爬虫【命令格式:scrapy genspider 爬虫名称 域名】,如下所示:

注意:爬虫名称,不能跟项目名称一致,否则会报错,如下所示:

通过Pycharm打开新创建的scrapy项目,如下所示:

爬取目标

本例主要爬取某证券网站行情中心股票ID与名称信息,如下所示:

Scrapy爬虫开发

通过命令行创建项目后,基本Scrapy爬虫框架已经形成,剩下的就是业务代码填充。

item项定义

定义需要爬取的字段信息,如下所示:

复制代码
1 class StockstarItem(scrapy.Item):
2     """
3     定义需要爬取的字段名称
4     """
5     # define the fields for your item here like:
6     # name = scrapy.Field()
7     stock_type = scrapy.Field()  # 股票类型
8     stock_id = scrapy.Field()  # 股票ID
9     stock_name = scrapy.Field()  # 股票名称
复制代码

定制爬虫逻辑

Scrapy的爬虫结构是固定的,定义一个类,继承自scrapy.Spider,类中定义属性【爬虫名称,域名,起始url】,重写父类方法【parse】,根据需要爬取的页面逻辑不同,在parse中定制不同的爬虫代码,如下所示:

复制代码
 1 class StockSpider(scrapy.Spider):
 2     name = 'stock'
 3     allowed_domains = ['quote.stockstar.com']  # 域名
 4     start_urls = ['http://quote.stockstar.com/stock/stock_index.htm']  # 启动的url
 5 
 6     def parse(self, response):
 7         """
 8         解析函数
 9         :param response:
10         :return:
11         """
12         item = StockstarItem()
13         styles = ['沪A', '沪B', '深A', '深B']
14         index = 0
15         for style in styles:
16             print('********************本次抓取' + style[index] + '股票********************')
17             ids = response.xpath(
18                 '//div[@class="w"]/div[@class="main clearfix"]/div[@class="seo_area"]/div['
19                 '@class="seo_keywordsCon"]/ul[@id="index_data_' + str(index) + '"]/li/span/a/text()').getall()
20             names = response.xpath(
21                 '//div[@class="w"]/div[@class="main clearfix"]/div[@class="seo_area"]/div['
22                 '@class="seo_keywordsCon"]/ul[@id="index_data_' + str(index) + '"]/li/a/text()').getall()
23             # print('ids = '+str(ids))
24             # print('names = ' + str(names))
25             for i in range(len(ids)):
26                 item['stock_type'] = style
27                 item['stock_id'] = str(ids[i])
28                 item['stock_name'] = str(names[i])
29                 yield item
复制代码

数据处理

在Pipeline中,对抓取的数据进行处理,本例为简便,在控制进行输出,如下所示:

1 class StockstarPipeline:
2     def process_item(self, item, spider):
3         print('股票类型>>>>'+item['stock_type']+'股票代码>>>>'+item['stock_id']+'股票名称>>>>'+item['stock_name'])
4         return item

注意:在对item进行赋值时,只能通过item['key']=value的方式进行赋值,不可以通过item.key=value的方式赋值。

Scrapy配置

通过settings.py文件进行配置,包括请求头,管道,robots协议等内容,如下所示:

 View Code

Scrapy运行

因scrapy是各个独立的页面,只能通过终端命令行的方式运行,格式为:scrapy crawl 爬虫名称,如下所示:

1 scrapy crawl stock

如下图所示:

 

备注

本例内容相对简单,仅为说明Scrapy的常见用法,爬取的内容都是第一次请求能够获取到源码的内容,即所见即所得。

遗留两个小问题:

  1. 对于爬取的内容需要翻页才能完成,即多次请求,如何处理?
  2. 对于爬取的内容是异步传输,页面请求只是获取一个框架,内容是异步填充,即常见的ajax方式,如何处理?

以上两个问题,待后续遇到时,再进一步分析。一首陶渊明的归田园居,与君共享。

归园田居(其一)

【作者】陶渊明 【朝代】魏晋
 

少无适俗韵,性本爱丘山。误落尘网中,一去三十年。

羁鸟恋旧林,池鱼思故渊。开荒南际,守拙归园田。

方宅十余亩,草屋八九间。榆柳荫后檐,桃李罗堂前。

暧暧远人村,依依墟里烟。狗吠深巷中,鸡鸣桑树颠。

户庭无尘杂,虚室有余闲。久在樊笼里,复得返自然。


作者:Alan.hsiang
出处:http://www.cnblogs.com/hsiang/



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