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  • Python基础之Scrapy进阶

在上一篇文章Python基础之Scrapy简介中,简述了Scrapy的基本原理,安装步骤,创建项目以及如何通过Scrapy进行简单的爬虫,同时遗留了两个问题,即分页爬取,和异步内容爬取。本文以一个简单的爬取某股票网站为例,简述Scrapy在分页和接口数据爬取的相关应用,仅供学习分享使用,如有不足之处,还请指正。

Scrapy架构图

关于Scrapy架构图,如下所示: 绿线是数据流向

 

 关于Scrapy架构各项说明,如下所示:

  • Scrapy Engine(引擎): 负责 Spider、ItemPipeline、Downloader、Scheduler 中间的通讯, 信号、数据传递等。
  • 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。
  • 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,
  • 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),
  • 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。
  • Downloader Middlewares(下载中间件):你可以当作是一个可以自定义扩展下载功能 的组件。
  • Spider Middlewares(Spider 中间件):你可以理解为是一个可以自定扩展和操作引擎和 Spider 中间通信的功能组件(比如进入 Spider 的 Responses;和从 Spider 出去的 Requests)

目标分析

本次爬取的是某财富网站的沪深A股,共232页,如下所示:

在Chrome浏览器,通过开发者工具(F12),进行分析,发现我们需要爬取的内容,均在id为table_wraper_table中,如下所示:

 通过以上分析,似乎已经胜利在望,但通过查询源代码,发现网址请求到的页面中,table是空的,并没有我们想要的股票数据内容,如下所示:

 通过以上步骤的排查,说明所见即所得,有时也不一定通用。既然页面不是一次请求获取的,那么就可能是通过ajax的方式异步获取的,需要进一步排查Network,即网络请求信息。继续排查跟踪网络请求信息,发现股票信息是通过以下接口获取的,返回的是json格式的字符串,我们获取对应内容后,只需要解析json即可获取相应的数据,如下所示:

 通过分析接口请求的url,发现对应的页码和每页请求条数,即可以变化的量,对于多页,则轮询并替换即可,如下所示:

创建爬虫

在之前stockstar项目的基础上,再次创建一个爬虫,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。

定义爬取内容

定义需要爬取哪些字段内容,如下所示:

复制代码
 1 # Define here the models for your scraped items
 2 #
 3 # See documentation in:
 4 # https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/items.html
 5 
 6 import scrapy
 7 
 8 
 9 class StockstarItem(scrapy.Item):
10     """
11     定义需要爬取的字段名称
12     """
13     # define the fields for your item here like:
14     # name = scrapy.Field()
15     stock_type = scrapy.Field()  # 股票类型
16     stock_id = scrapy.Field()  # 股票ID
17     stock_name = scrapy.Field()  # 股票名称
18     stock_price = scrapy.Field()  # 股票价格
19     stock_chg = scrapy.Field()  #  涨跌幅
复制代码

定制业务逻辑

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 EastmoneySpider(scrapy.Spider):
 2     name = 'eastmoney'
 3     allowed_domains = ['eastmoney.com/']
 4     start_urls = [
 5         'http://**.****.********.com/api/qt/clist/get?cb=jQuery112405581218321729968_1630076590847&pn=1&pz=20&po=1&np=1&fields=f1,f2,f3,f4,f5,f6,f7,f8,f9,f10,f12,f13,f14,f136,f115,f152&_=1630076590848']
 6     index = 1
 7 
 8     def parse(self, response):
 9         item = StockstarItem()
10         text = response.text
11         text = text[text.find('(') + 1:]  # 去掉小括号前面的
12         text = text[0:-2]  # 去掉小括号后面的
13         # print(text)  #  此处用于打印处理好的原始字符
14         obj = json.loads(text)
15         print('********************本次抓取第' + str(self.index) + '页股票********************')
16         data = obj['data']
17         total = data['total']
18         diffs = data['diff']
19         total_page = total / 20
20         if total % 20 > 0:
21             total_page += 1  # 如果求模大于0,则也码加1
22         for diff in diffs:
23             item['stock_type'] = '沪深A股'
24             item['stock_id'] = str(diff['f12'])
25             item['stock_name'] = str(diff['f14'])
26             item['stock_price'] = str(diff['f2'])
27             item['stock_chg'] = str(diff['f3']) + '%'
28             yield item
29         # 当第一页解析完,进行下一页解析
30         self.index += 1
31         print('总页码:' + str(total_page))
32         if self.index <= total_page:
33             next_page = 'http://**.****.******.com/api/qt/clist/get?cb=jQuery112405581218321729968_1630076590847&pn=' + str(
34                 self.index) + '&pz=20&po=1&np=1&ut=bd1d9ddb04089700cf9c27f6f7426281&fields=f1,f2,f3,f4,f5,f6,f7,f8,f9,f10,f12,f13,f11,f62,f128,f136,f115,f152&_=1630076590848'
35             yield scrapy.Request(next_page, callback=self.parse,dont_filter=True)
36         else:
37             print('当前是最后一页')
复制代码

注意:为了不泄露目标网站,爬取地址做了模糊处理

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:

复制代码
 1 class StockstarPipeline:
 2     def process_item(self, item, spider):
 3         str_item = '股票类型:'+item['stock_type']+'    股票代码:'+item['stock_id']+'    股票名称:'+item['stock_name']+'    股票价格:'+item['stock_price']+'    股票涨跌幅:'+item['stock_chg']
 4         print(str_item)  # 打印
 5         self.save_data(str_item)  # 保存
 6         return item
 7 
 8     def save_data(self,str_item):
 9         """
10         保存数据
11         :param str_item: 保存的内容文件
12         :return:
13         """
14         with open('stocks.txt', 'a', encoding='utf-8') as f:
15             f.write(str_item+'\n')
复制代码

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 eastmoney

结果展示

本文爬取的内容,存储在文本文件中,可以用于后续的进一步分析,如下所示:

 

 备注

以上就是Scrapy爬取异步内容,及多页爬取的简单介绍,希望能够抛转引玉,共同学习。

夏日南亭怀辛大

【作者】孟浩然 【朝代】唐
 
山光忽西落,池月渐东上。
散发乘夕凉,开轩卧闲敞。
荷风送香气,竹露滴清响。
欲取鸣琴弹,恨无知音赏。
感此怀故人,中宵劳梦想。


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



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