scrapy學習筆記

發表於2016-10-12

scrapy是python最有名的爬蟲框架之一，可以很方便的進行web抓取，並且提供了很強的定製型，這裡記錄簡單學習的過程和在實際應用中會遇到的一些常見問題

一、安裝

在安裝scrapy之前有一些依賴需要安裝，否則可能會安裝失敗，scrapy的選擇器依賴於lxml，還有Twisted網路引擎，下面是ubuntu下安裝的過程

1. linux下安裝

# 1. 安裝xml依賴庫
$ sudo apt-get install libxml2 libxml2-dev
$ sudo apt-get install libxslt1-dev
$ sudo apt-get install python-libxml2

# 2. 安裝lxml
$ sudo pip install lxml

# 3. 安裝Twisted（版本可以換成最新的），用pip也可以，如果失敗的話下載原始碼安裝，如下
$ wget https://pypi.python.org/packages/6b/23/8dbe86fc83215015e221fbd861a545c6ec5c9e9cd7514af114d1f64084ab/Twisted-16.4.1.tar.bz2#md5=c6d09bdd681f538369659111f079c29d
$ tar xjf Twisted-16.4.1.tar.bz2
$ cd Twisted-16.4.1
$ sudo python setup.py install

# 3. 安裝scrapy
$ sudo pip install scrapy

# 1. 安裝xml依賴庫

$ sudo apt-get install libxml2 libxml2-dev

$ sudo apt-get install libxslt1-dev

$ sudo apt-get install python-libxml2

# 2. 安裝lxml

$ sudo pip install lxml

# 3. 安裝Twisted（版本可以換成最新的），用pip也可以，如果失敗的話下載原始碼安裝，如下

$ wget https://pypi.python.org/packages/6b/23/8dbe86fc83215015e221fbd861a545c6ec5c9e9cd7514af114d1f64084ab/Twisted-16.4.1.tar.bz2#md5=c6d09bdd681f538369659111f079c29d

$ tar xjf Twisted-16.4.1.tar.bz2

$ cd Twisted-16.4.1

$ sudo python setup.py install

# 3. 安裝scrapy

$ sudo pip install scrapy

http://lxml.de/installation.html

2. Mac下安裝

# 安裝xml依賴庫
$ xcode-select —install

# 其實相關依賴pip會自動幫我們裝上
$ pip install scrapy

# 安裝xml依賴庫

$ xcode-select —install

# 其實相關依賴pip會自動幫我們裝上

$ pip install scrapy

mac下安裝有時候會失敗，建議使用virtualenv安裝在獨立的環境下，可以減少一些問題，因為mac系統自帶python，例如一些依賴庫依賴的一些新的版本，而升級新版本會把舊版本解除安裝掉，解除安裝可能會有許可權的問題

二、基本使用

1. 初始化scrapy專案

我們可以使用命令列初始化一個專案

$ scrapy startproject tutorial

1	$ scrapy startproject tutorial

這裡可以檢視scrapy更多其他的命令

初始化完成後，我們得到下面目錄結構

scrapy.cfg:         專案的配置檔案
tutorial/:          該專案的python模組, 在這裡新增程式碼
    items.py:       專案中的item檔案
    pipelines.py:   專案中的pipelines檔案.
    settings.py:    專案全域性設定檔案.
    spiders/        爬蟲模組目錄

scrapy.cfg: 專案的配置檔案

tutorial/: 該專案的python模組, 在這裡新增程式碼

items.py: 專案中的item檔案

pipelines.py: 專案中的pipelines檔案.

settings.py: 專案全域性設定檔案.

spiders/ 爬蟲模組目錄

我們先看一下scrapy的處理流程
scrapy學習筆記

scrapy由下面幾個部分組成

spiders：爬蟲模組，負責配置需要爬取的資料和爬取規則，以及解析結構化資料
items：定義我們需要的結構化資料，使用相當於dict
pipelines：管道模組，處理spider模組分析好的結構化資料，如儲存入庫等
middlewares：中介軟體，相當於鉤子，可以對爬取前後做預處理，如修改請求header，url過濾等

我們先來看一個例子，在spiders目錄下新建一個模組DmozSpider.py

import scrapy

class DmozSpider(scrapy.Spider):
    # 必須定義
    name = "dmoz"
    # 初始urls
    start_urls = [
        "http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Books/",
        "http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Resources/"
    ]

    # 預設response處理函式
    def parse(self, response):
        # 把結果寫到檔案中
        filename = response.url.split("/")[-2]
        with open(filename, 'wb') as f:
            f.write(response.body)

import scrapy

class DmozSpider(scrapy.Spider):

# 必須定義

name = "dmoz"

# 初始urls

start_urls = [

"http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Books/",

"http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Resources/"

]

# 預設response處理函式

def parse(self, response):

# 把結果寫到檔案中

filename = response.url.split("/")[-2]

with open(filename, 'wb') as f:

f.write(response.body)

開啟終端進入根目錄，執行下面命令

$ scrapy crawl dmoz

1	$ scrapy crawl dmoz

爬蟲開始爬取start_urls定義的url，並輸出到檔案中，最後輸出爬去報告，會輸出爬取得統計結果

2016-09-13 10:36:43 [scrapy] INFO: Spider opened
2016-09-13 10:36:43 [scrapy] INFO: Crawled 0 pages (at 0 pages/min), scraped 0 items (at 0 items/min)
2016-09-13 10:36:43 [scrapy] DEBUG: Telnet console listening on 127.0.0.1:6023
2016-09-13 10:36:44 [scrapy] DEBUG: Crawled (200) <GET http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Resources/> (referer: None)
2016-09-13 10:36:45 [scrapy] DEBUG: Crawled (200) <GET http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Books/> (referer: None)
2016-09-13 10:36:45 [scrapy] INFO: Closing spider (finished)
2016-09-13 10:36:45 [scrapy] INFO: Dumping Scrapy stats:
{'downloader/request_bytes': 548,
 'downloader/request_count': 2,
 'downloader/request_method_count/GET': 2,
 'downloader/response_bytes': 16179,
 'downloader/response_count': 2,
 'downloader/response_status_count/200': 2,
 'finish_reason': 'finished',
 'finish_time': datetime.datetime(2016, 9, 13, 2, 36, 45, 585113),
 'log_count/DEBUG': 3,
 'log_count/INFO': 7,
 'response_received_count': 2,
 'scheduler/dequeued': 2,
 'scheduler/dequeued/memory': 2,
 'scheduler/enqueued': 2,
 'scheduler/enqueued/memory': 2,
 'start_time': datetime.datetime(2016, 9, 13, 2, 36, 43, 935790)}
2016-09-13 10:36:45 [scrapy] INFO: Spider closed (finished)

2016-09-13 10:36:43 [scrapy] INFO: Spider opened

2016-09-13 10:36:43 [scrapy] INFO: Crawled 0 pages (at 0 pages/min), scraped 0 items (at 0 items/min)

2016-09-13 10:36:43 [scrapy] DEBUG: Telnet console listening on 127.0.0.1:6023

2016-09-13 10:36:44 [scrapy] DEBUG: Crawled (200) <GET http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Resources/> (referer: None)

2016-09-13 10:36:45 [scrapy] DEBUG: Crawled (200) <GET http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Books/> (referer: None)

2016-09-13 10:36:45 [scrapy] INFO: Closing spider (finished)

2016-09-13 10:36:45 [scrapy] INFO: Dumping Scrapy stats:

{'downloader/request_bytes': 548,

'downloader/request_count': 2,

'downloader/request_method_count/GET': 2,

'downloader/response_bytes': 16179,

'downloader/response_count': 2,

'downloader/response_status_count/200': 2,

'finish_reason': 'finished',

'finish_time': datetime.datetime(2016, 9, 13, 2, 36, 45, 585113),

'log_count/DEBUG': 3,

'log_count/INFO': 7,

'response_received_count': 2,

'scheduler/dequeued': 2,

'scheduler/dequeued/memory': 2,

'scheduler/enqueued': 2,

'scheduler/enqueued/memory': 2,

'start_time': datetime.datetime(2016, 9, 13, 2, 36, 43, 935790)}

2016-09-13 10:36:45 [scrapy] INFO: Spider closed (finished)

這裡我們完成了簡單的爬取和儲存的操作，會在根目錄生成兩個檔案Resources和Books

2. 通過程式碼執行爬蟲

每次進入控制檯執行爬蟲還是比較麻煩的，而且不好除錯，我們可以通過CrawlerProcess通過程式碼執行爬蟲，新建一個模組run.py

from scrapy.crawler import CrawlerProcess
from scrapy.utils.project import get_project_settings

from spiders.DmozSpider import DmozSpider

# 獲取settings.py模組的設定
settings = get_project_settings()
process = CrawlerProcess(settings=settings)

# 可以新增多個spider
# process.crawl(Spider1)
# process.crawl(Spider2)
process.crawl(DmozSpider)

# 啟動爬蟲，會阻塞，直到爬取完成
process.start()

from scrapy.crawler import CrawlerProcess

from scrapy.utils.project import get_project_settings

from spiders.DmozSpider import DmozSpider

# 獲取settings.py模組的設定

settings = get_project_settings()

process = CrawlerProcess(settings=settings)

# 可以新增多個spider

# process.crawl(Spider1)

# process.crawl(Spider2)

process.crawl(DmozSpider)

# 啟動爬蟲，會阻塞，直到爬取完成

process.start()

參考：http://doc.scrapy.org/en/latest/topics/practices.html#run-scrapy-from-a-script

三、Scrapy類

如上面的DmozSpider類，爬蟲類繼承自scrapy.Spider，用於構造Request物件給Scheduler

1. 常用屬性與方法

屬性

name：爬蟲的名字，必須唯一（如果在控制檯使用的話，必須配置）
start_urls：爬蟲初始爬取的連結列表
parse：response結果處理函式
custom_settings：自定義配置，覆蓋settings.py中的預設配置

方法

start_requests：啟動爬蟲的時候呼叫，預設是呼叫make_requests_from_url方法爬取start_urls的連結，可以在這個方法裡面定製，如果重寫了該方法，start_urls預設將不會被使用，可以在這個方法裡面定製一些自定義的url，如登入，從資料庫讀取url等，本方法返回Request物件
make_requests_from_url：預設由start_requests呼叫，可以配置Request物件，返回Request物件
parse：response到達spider的時候預設呼叫，如果在Request物件配置了callback函式，則不會呼叫，parse方法可以迭代返回Item或Request物件，如果返回Request物件，則會進行增量爬取

2. Request與Response物件

每個請求都是一個Request物件，Request物件定義了請求的相關資訊（url, method, headers, body, cookie, priority）和回撥的相關資訊（meta, callback, dont_filter, errback），通常由spider迭代返回

其中meta相當於附加變數，可以在請求完成後通過response.meta訪問

請求完成後，會通過Response物件傳送給spider處理，常用屬性有（url, status, headers, body, request, meta, ）

詳細介紹參考官網

看下面這個例子

from scrapy import Spider
from scrapy import Request

class TestSpider(Spider):
    name = 'test'
    start_urls = [
        "http://www.qq.com/",
    ]

    def login_parse(self, response):
        ''' 如果登入成功,手動構造請求Request迭代返回 '''
        print response
        for i in range(0, 10):
            yield Request('http://www.example.com/list/1?page={0}'.format(i))

    def start_requests(self):
        ''' 覆蓋預設的方法(忽略start_urls),返回登入請求頁,制定處理函式為login_parse '''
        return Request('http://www.example.com/login', method="POST" body='username=bomo&pwd=123456', callback=self.login_parse)


    def parse(self, response):
        ''' 預設請求處理函式 '''
        print response

from scrapy import Spider

from scrapy import Request

class TestSpider(Spider):

name = 'test'

start_urls = [

"http://www.qq.com/",

]

def login_parse(self, response):

''' 如果登入成功,手動構造請求Request迭代返回 '''

print response

for i in range(0, 10):

yield Request('http://www.example.com/list/1?page={0}'.format(i))

def start_requests(self):

''' 覆蓋預設的方法(忽略start_urls),返回登入請求頁,制定處理函式為login_parse '''

return Request('http://www.example.com/login', method="POST" body='username=bomo&pwd=123456', callback=self.login_parse)

def parse(self, response):

''' 預設請求處理函式 '''

print response

四、Selector

上面我們只是爬取了網頁的html文字，對於爬蟲，我們需要明確我們需要爬取的結構化資料，需要對原文字進行解析，解析的方法通常有下面這些

普通文字操作
正規表示式：re
Dom樹操作：BeautifulSoup
XPath選擇器：lxml

scrapy預設支援選擇器的功能，自帶的選擇器構建與lxml之上，並對其進行了改進，使用起來更為簡潔明瞭

1. XPath選擇器

XPpath是標準的XML文件查詢語言，可以用於查詢XML文件中的節點和內容，關於XPath語法，可以參見這裡

先看一個例子，通過html或xml構造Selector物件，然後通過xpath查詢節點，並解析出節點的內容

from scrapy import Selector

html = '<html><body><span>good</span><span>buy</span></body></html>'
sel = Selector(text=html)
nodes = sel.xpath('//span')
for node in nodes:
    print node.extract()

from scrapy import Selector

html = '<html><body>goodbuy</body></html>'

sel = Selector(text=html)

nodes = sel.xpath('//span')

for node in nodes:

print node.extract()

Selector相當於節點，通過xpath去到子節點集合（SelectorList），可以繼續搜尋，通過extract方法可以取出節點的值，extract方法也可以作用於SelectorList，對於SelectorList可以通過extract_first取出第一個節點的值

通過text()取出節點的內容
通過@href去除節點屬性值（這裡是取出href屬性的值）
直接對節點取值，則是輸出節點的字串

2. CSS選擇器

除了XPath選擇器，scrapy還支援css選擇器

html = """
        <html>
            <body>
                <span>good</span>
                <span>buy</span>
                <ul>
                    <li class="video_part_lists">aa<li>
                    <li class="video_part_lists">bb<li>
                    <li class="audio_part_lists">cc<li>
                    <li class="video_part_lists">
                        <a href="/">主頁</a>
                    <li>
                </ul>
            </body>
        </html>
        """
sel = Selector(text=html)

# 選擇class為video_part_lists的li節點
lis = sel.css('li.video_part_lists')

for li in lis:
    # 選擇a節點的屬性
    print li.css('a::attr(href)').extract()

html = """

<html>

<body>

good

buy

<ul>

<li>

</ul>

</body>

</html>

"""

sel = Selector(text=html)

# 選擇class為video_part_lists的li節點

lis = sel.css('li.video_part_lists')

for li in lis:

# 選擇a節點的屬性

print li.css('a::attr(href)').extract()

關於css選擇器更多的規則，可以見w3c官網

https://www.w3.org/TR/selectors/

五、Item類

上面我們只是爬取了網頁的html文字，對於爬蟲，我們需要明確我們需要爬取的結構化資料，我們定義一個item儲存分類資訊，scrapy的item繼承自scrapy.Item

from scrapy import Item, Field

class DmozItem(Item):
    title = Field()
    link = Field()
    desc = Field()

from scrapy import Item, Field

class DmozItem(Item):

title = Field()

link = Field()

desc = Field()

scrapy.Item的用法與python中的字典用法基本一樣，只是做了一些安全限制，屬性定義使用Field，這裡只是進行了宣告，而不是真正的屬性，使用的時候通過鍵值對操作，不支援屬性訪問

what, 好坑爹，這意味著所有的屬性賦值都得用字串了，這裡有解釋（還是沒太明白）

why-is-scrapys-field-a-dict

修改DmozSpider的parse方法

class DmozSpider(scrapy.Spider):
    ...
    def parse(self, response):
        for sel in response.xpath('//ul/li'):
            dmoz_item = DmozItem()
            dmoz_item['title'] = sel.xpath('a/text()').extract()
            dmoz_item['link'] = sel.xpath('a/@href').extract()
            dmoz_item['desc'] = sel.xpath('text()').extract()
            print dmoz_item

class DmozSpider(scrapy.Spider):

...

def parse(self, response):

for sel in response.xpath('//ul/li'):

dmoz_item = DmozItem()

dmoz_item['title'] = sel.xpath('a/text()').extract()

dmoz_item['link'] = sel.xpath('a/@href').extract()

dmoz_item['desc'] = sel.xpath('text()').extract()

print dmoz_item

六、Pipeline

spider負責爬蟲的配置，item負責宣告結構化資料，而對於資料的處理，在scrapy中使用管道的方式進行處理，只要註冊過的管道都可以處理item資料（處理，過濾，儲存）

下面看看管道的宣告方式，這裡定義一個預處理管道PretreatmentPipeline.py，如果item的title為None，則設定為空字串

class PretreatmentPipeline(object):
    def process_item(self, item, spider):
        if item['title']:
            # 不讓title為空
            item['title'] = ''
        return item

class PretreatmentPipeline(object):

def process_item(self, item, spider):

if item['title']:

# 不讓title為空

item['title'] = ''

return item

再定義一個過濾重複資料的管道DuplicatesPipeline.py，當link重複，則丟棄

from scrapy.exceptions import DropItem

class DuplicatesPipeline(object):
    def __init__(self):
        self.links = set()

    def process_item(self, item, spider):
        if item['link'] in self.links:
            # 跑出DropItem表示丟掉資料
            raise DropItem("Duplicate item found: %s" % item)
        else:
            self.links.add(item['link'])
            return item

from scrapy.exceptions import DropItem

class DuplicatesPipeline(object):

def __init__(self):

self.links = set()

def process_item(self, item, spider):

if item['link'] in self.links:

# 跑出DropItem表示丟掉資料

raise DropItem("Duplicate item found: %s" % item)

else:

self.links.add(item['link'])

return item

最後可以定義一個儲存資料的管道，可以把資料儲存到資料庫中

from scrapy.exceptions import DropItem
from Database import Database

class DatabasePipeline(object):
    def __init__(self):
        self.db = Database

    def process_item(self, item, spider):
        if self.db.item_exists(item['id']):
            self.db.update_item(item)
        else:
            self.db.insert_item(item)

from scrapy.exceptions import DropItem

from Database import Database

class DatabasePipeline(object):

def __init__(self):

self.db = Database

def process_item(self, item, spider):

if self.db.item_exists(item['id']):

self.db.update_item(item)

else:

self.db.insert_item(item)

定義好管道之後我們需要配置到爬蟲上，我們在settings.py模組中配置，後面的數字表示管道的順序

ITEM_PIPELINES = {
    'pipelines.DuplicatesPipeline.DuplicatesPipeline': 1,
    'pipelines.PretreatmentPipeline.PretreatmentPipeline': 2,
}

ITEM_PIPELINES = {

'pipelines.DuplicatesPipeline.DuplicatesPipeline': 1,

'pipelines.PretreatmentPipeline.PretreatmentPipeline': 2,

}

我們也可以為spider配置單獨的pipeline

class TestSpider(Spider):
    # 自定義配置
    custom_settings = {
        # item處理管道
        'ITEM_PIPELINES': {
            'tutorial.pipelines.FangDetailPipeline.FangDetailPipeline': 1,
        },
    }
    ...

class TestSpider(Spider):

# 自定義配置

custom_settings = {

# item處理管道

'ITEM_PIPELINES': {

'tutorial.pipelines.FangDetailPipeline.FangDetailPipeline': 1,

}

...

除了process_item方法外，pipeline還有open_spider和spider_closed兩個方法，在爬蟲啟動和關閉的時候呼叫

七、Rule

爬蟲的通常需要在一個網頁裡面爬去其他的連結，然後一層一層往下爬，scrapy提供了LinkExtractor類用於對網頁連結的提取，使用LinkExtractor需要使用CrawlSpider爬蟲類中，CrawlSpider與Spider相比主要是多了rules，可以新增一些規則，先看下面這個例子，爬取鏈家網的連結

from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule
from scrapy.linkextractors import LinkExtractor

class LianjiaSpider(CrawlSpider):
    name = "lianjia"

    allowed_domains = ["lianjia.com"]

    start_urls = [
        "http://bj.lianjia.com/ershoufang/"
    ]

    rules = [
        # 匹配正規表示式,處理下一頁
        Rule(LinkExtractor(allow=(r'http://bj.lianjia.com/ershoufang/pg\s+$',)), callback='parse_item'),

        # 匹配正規表示式,結果加到url列表中,設定請求預處理函式
        # Rule(FangLinkExtractor(allow=('http://www.lianjia.com/client/', )), follow=True, process_request='add_cookie')
    ]

    def parse_item(self, response):
        # 這裡與之前的parse方法一樣，處理
        pass

from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule

from scrapy.linkextractors import LinkExtractor

class LianjiaSpider(CrawlSpider):

name = "lianjia"

allowed_domains = ["lianjia.com"]

start_urls = [

"http://bj.lianjia.com/ershoufang/"

]

rules = [

# 匹配正規表示式,處理下一頁

Rule(LinkExtractor(allow=(r'http://bj.lianjia.com/ershoufang/pg\s+$',)), callback='parse_item'),

# 匹配正規表示式,結果加到url列表中,設定請求預處理函式

# Rule(FangLinkExtractor(allow=('http://www.lianjia.com/client/', )), follow=True, process_request='add_cookie')

]

def parse_item(self, response):

# 這裡與之前的parse方法一樣，處理

pass

1. Rule物件

Role物件有下面引數

link_extractor：連結提取規則
callback：link_extractor提取的連結的請求結果的回撥
cb_kwargs：附加引數，可以在回撥函式中獲取到
follow：表示提取的連結請求完成後是否還要應用當前規則（boolean），如果為False則不會對提取出來的網頁進行進一步提取，預設為False
process_links：處理所有的連結的回撥，用於處理從response提取的links，通常用於過濾（引數為link列表）
process_request：連結請求預處理（新增header或cookie等）

2. LinkExtractor

LinkExtractor常用的引數有：

allow：提取滿足正規表示式的連結
deny：排除正規表示式匹配的連結（優先順序高於allow）
allow_domains：允許的域名（可以是str或list）
deny_domains：排除的域名（可以是str或list）
restrict_xpaths：提取滿足XPath選擇條件的連結（可以是str或list）
restrict_css：提取滿足css選擇條件的連結（可以是str或list）
tags：提取指定標籤下的連結，預設從a和area中提取（可以是str或list）
attrs：提取滿足擁有屬性的連結，預設為href（型別為list）
unique：連結是否去重（型別為boolean）
process_value：值處理函式（優先順序大於allow）

關於LinkExtractor的詳細引數介紹見官網

注意：如果使用rules規則，請不要覆蓋或重寫CrawlSpider的parse方法，否則規則會失效，可以使用parse_start_urls方法

八、Middleware

從最開始的流程圖可以看到，爬去一個資源連結的流程，首先我們配置spider相關的爬取資訊，在啟動爬取例項後，scrapy_engine從Spider取出Request（經過SpiderMiddleware），然後丟給Scheduler（經過SchedulerMiddleware），Scheduler接著把請求丟給Downloader（經過DownloadMiddlware），Downloader把請求結果丟還給Spider，然後Spider把分析好的結構化資料丟給Pipeline，Pipeline進行分析儲存或丟棄，這裡面有4個角色

scrapy有下面三種middlewares

SpiderMiddleware：通常用於配置爬蟲相關的屬性，引用連結設定，Url長度限制，成功狀態碼設定，爬取深度設定，爬去優先順序設定等
DownloadMiddlware：通常用於處理下載之前的預處理，如請求Header（Cookie,User-Agent），登入驗證處理，重定向處理，代理伺服器處理，超時處理，重試處理等
SchedulerMiddleware（已經廢棄）：為了簡化框架，排程器中介軟體已經被廢棄，使用另外兩個中介軟體已經夠用了

1. SpiderMiddleware

爬蟲中介軟體有下面幾個方法

process_spider_input：當response通過spider的時候被呼叫，返回None（繼續給其他中介軟體處理）或丟擲異常（不會給其他中介軟體處理，當成異常處理）
process_spider_output：當spider有item或Request輸出的時候調動
process_spider_exception：處理出現異常時呼叫
process_start_requests：spider當開始請求Request的時候呼叫

下面是scrapy自帶的一些中介軟體（在scrapy.spidermiddlewares名稱空間下）

UrlLengthMiddleware
RefererMiddleware
OffsiteMiddleware
HttpErrorMiddleware
DepthMiddleware

我們自己實現一個SpiderMiddleware

TODO

TODO

參考連結：http://doc.scrapy.org/en/latest/topics/spider-middleware.html

2. DownloaderMiddleware

下載中介軟體有下面幾個方法

process_request：請求通過下載器的時候呼叫
process_response：請求完成後呼叫
process_exception：請求發生異常時呼叫
from_crawler：從crawler構造的時候呼叫
from_settings：從settings構造的時候呼叫

更多詳細的引數解釋見這裡

在爬取網頁的時候，使用不同的User-Agent可以提高請求的隨機性，定義一個隨機設定User-Agent的中介軟體RandomUserAgentMiddleware

import random

class RandomUserAgentMiddleware(object):
    """Randomly rotate user agents based on a list of predefined ones"""

    def __init__(self, agents):
        self.agents = agents

    # 從crawler構造，USER_AGENTS定義在crawler的配置的設定中
    @classmethod
    def from_crawler(cls, crawler):
        return cls(crawler.settings.getlist('USER_AGENTS'))

    # 從settings構造，USER_AGENTS定義在settings.py中
    @classmethod
    def from_settings(cls, settings):
        return cls(settings.getlist('USER_AGENTS'))

    def process_request(self, request, spider):
        # 設定隨機的User-Agent
        request.headers.setdefault('User-Agent', random.choice(self.agents))

import random

class RandomUserAgentMiddleware(object):

"""Randomly rotate user agents based on a list of predefined ones"""

def __init__(self, agents):

self.agents = agents

# 從crawler構造，USER_AGENTS定義在crawler的配置的設定中

@classmethod

def from_crawler(cls, crawler):

return cls(crawler.settings.getlist('USER_AGENTS'))

# 從settings構造，USER_AGENTS定義在settings.py中

@classmethod

def from_settings(cls, settings):

return cls(settings.getlist('USER_AGENTS'))

def process_request(self, request, spider):

# 設定隨機的User-Agent

request.headers.setdefault('User-Agent', random.choice(self.agents))

在settings.py設定USER_AGENTS引數

USER_AGENTS = [
    "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 6.0; Windows NT 5.1; SV1; AcooBrowser; .NET CLR 1.1.4322; .NET CLR 2.0.50727)",
    "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0; Windows NT 6.0; Acoo Browser; SLCC1; .NET CLR 2.0.50727; Media Center PC 5.0; .NET CLR 3.0.04506)",
    "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0; AOL 9.5; AOLBuild 4337.35; Windows NT 5.1; .NET CLR 1.1.4322; .NET CLR 2.0.50727)",
    "Mozilla/5.0 (Windows; U; MSIE 9.0; Windows NT 9.0; en-US)",
    "Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 9.0; Windows NT 6.1; Win64; x64; Trident/5.0; .NET CLR 3.5.30729; .NET CLR 3.0.30729; .NET CLR 2.0.50727; Media Center PC 6.0)",
    "Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 8.0; Windows NT 6.0; Trident/4.0; WOW64; Trident/4.0; SLCC2; .NET CLR 2.0.50727; .NET CLR 3.5.30729; .NET CLR 3.0.30729; .NET CLR 1.0.3705; .NET CLR 1.1.4322)",
    "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0b; Windows NT 5.2; .NET CLR 1.1.4322; .NET CLR 2.0.50727; InfoPath.2; .NET CLR 3.0.04506.30)",
    "Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 5.1; zh-CN) AppleWebKit/523.15 (KHTML, like Gecko, Safari/419.3) Arora/0.3 (Change: 287 c9dfb30)",
    "Mozilla/5.0 (X11; U; Linux; en-US) AppleWebKit/527+ (KHTML, like Gecko, Safari/419.3) Arora/0.6",
    "Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 5.1; en-US; rv:1.8.1.2pre) Gecko/20070215 K-Ninja/2.1.1",
    "Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 5.1; zh-CN; rv:1.9) Gecko/20080705 Firefox/3.0 Kapiko/3.0",
    "Mozilla/5.0 (X11; Linux i686; U;) Gecko/20070322 Kazehakase/0.4.5",
    "Mozilla/5.0 (X11; U; Linux i686; en-US; rv:1.9.0.8) Gecko Fedora/1.9.0.8-1.fc10 Kazehakase/0.5.6",
    "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/535.11 (KHTML, like Gecko) Chrome/17.0.963.56 Safari/535.11",
    "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_7_3) AppleWebKit/535.20 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1036.7 Safari/535.20",
    "Opera/9.80 (Macintosh; Intel Mac OS X 10.6.8; U; fr) Presto/2.9.168 Version/11.52",
]

USER_AGENTS = [

"Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 6.0; Windows NT 5.1; SV1; AcooBrowser; .NET CLR 1.1.4322; .NET CLR 2.0.50727)",

"Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0; Windows NT 6.0; Acoo Browser; SLCC1; .NET CLR 2.0.50727; Media Center PC 5.0; .NET CLR 3.0.04506)",

"Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0; AOL 9.5; AOLBuild 4337.35; Windows NT 5.1; .NET CLR 1.1.4322; .NET CLR 2.0.50727)",

"Mozilla/5.0 (Windows; U; MSIE 9.0; Windows NT 9.0; en-US)",

"Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 9.0; Windows NT 6.1; Win64; x64; Trident/5.0; .NET CLR 3.5.30729; .NET CLR 3.0.30729; .NET CLR 2.0.50727; Media Center PC 6.0)",

"Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 8.0; Windows NT 6.0; Trident/4.0; WOW64; Trident/4.0; SLCC2; .NET CLR 2.0.50727; .NET CLR 3.5.30729; .NET CLR 3.0.30729; .NET CLR 1.0.3705; .NET CLR 1.1.4322)",

"Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0b; Windows NT 5.2; .NET CLR 1.1.4322; .NET CLR 2.0.50727; InfoPath.2; .NET CLR 3.0.04506.30)",

"Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 5.1; zh-CN) AppleWebKit/523.15 (KHTML, like Gecko, Safari/419.3) Arora/0.3 (Change: 287 c9dfb30)",

"Mozilla/5.0 (X11; U; Linux; en-US) AppleWebKit/527+ (KHTML, like Gecko, Safari/419.3) Arora/0.6",

"Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 5.1; en-US; rv:1.8.1.2pre) Gecko/20070215 K-Ninja/2.1.1",

"Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 5.1; zh-CN; rv:1.9) Gecko/20080705 Firefox/3.0 Kapiko/3.0",

"Mozilla/5.0 (X11; Linux i686; U;) Gecko/20070322 Kazehakase/0.4.5",

"Mozilla/5.0 (X11; U; Linux i686; en-US; rv:1.9.0.8) Gecko Fedora/1.9.0.8-1.fc10 Kazehakase/0.5.6",

"Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/535.11 (KHTML, like Gecko) Chrome/17.0.963.56 Safari/535.11",

"Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_7_3) AppleWebKit/535.20 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1036.7 Safari/535.20",

"Opera/9.80 (Macintosh; Intel Mac OS X 10.6.8; U; fr) Presto/2.9.168 Version/11.52",

]

配置爬蟲中介軟體的方式與pipeline類似，第二個參數列示優先順序

# 配置爬蟲中介軟體
SPIDER_MIDDLEWARES = {
    'myproject.middlewares.CustomSpiderMiddleware': 543,
    # 如果想禁用預設的中介軟體的話，可以設定其優先順序為None
    'scrapy.spidermiddlewares.offsite.OffsiteMiddleware': None,
}

# 配置下載中介軟體
DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {
    'myproject.middlewares.RandomUserAgentMiddleware': 543,
    'scrapy.contrib.downloadermiddleware.useragent.UserAgentMiddleware': None,
}

# 配置爬蟲中介軟體

SPIDER_MIDDLEWARES = {

'myproject.middlewares.CustomSpiderMiddleware': 543,

# 如果想禁用預設的中介軟體的話，可以設定其優先順序為None

'scrapy.spidermiddlewares.offsite.OffsiteMiddleware': None,

}

# 配置下載中介軟體

DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {

'myproject.middlewares.RandomUserAgentMiddleware': 543,

'scrapy.contrib.downloadermiddleware.useragent.UserAgentMiddleware': None,

}

九、快取

scrapy預設已經自帶了快取的功能，通常我們只需要配置即可，開啟settings.py

# 開啟快取
HTTPCACHE_ENABLED = True

# 設定快取過期時間（單位：秒）
#HTTPCACHE_EXPIRATION_SECS = 0

# 快取路徑(預設為：.scrapy/httpcache)
HTTPCACHE_DIR = 'httpcache'

# 忽略的狀態碼
HTTPCACHE_IGNORE_HTTP_CODES = []

# 快取模式(檔案快取)
HTTPCACHE_STORAGE = 'scrapy.extensions.httpcache.FilesystemCacheStorage'

# 開啟快取

HTTPCACHE_ENABLED = True

# 設定快取過期時間（單位：秒）

#HTTPCACHE_EXPIRATION_SECS = 0

# 快取路徑(預設為：.scrapy/httpcache)

HTTPCACHE_DIR = 'httpcache'

# 忽略的狀態碼

HTTPCACHE_IGNORE_HTTP_CODES = []

# 快取模式(檔案快取)

HTTPCACHE_STORAGE = 'scrapy.extensions.httpcache.FilesystemCacheStorage'

更多引數參見這裡

十、多執行緒

scrapy網路請求是基於Twisted，而Twisted預設支援多執行緒，而且scrapy預設也是通過多執行緒請求的，並且支援多核CPU的併發，通常只需要配置一些引數即可

# 預設Item併發數：100
CONCURRENT_ITEMS = 100

# 預設Request併發數：16
CONCURRENT_REQUESTS = 16

# 預設每個域名的併發數：8
CONCURRENT_REQUESTS_PER_DOMAIN = 8

# 每個IP的最大併發數：0表示忽略
CONCURRENT_REQUESTS_PER_IP = 0

# 預設Item併發數：100

CONCURRENT_ITEMS = 100

# 預設Request併發數：16

CONCURRENT_REQUESTS = 16

# 預設每個域名的併發數：8

CONCURRENT_REQUESTS_PER_DOMAIN = 8

# 每個IP的最大併發數：0表示忽略

CONCURRENT_REQUESTS_PER_IP = 0

更多引數參見這裡

十一、常見問題

1. 專案名稱問題

在使用的時候遇到過一個問題，在初始化scrapy startproject tutorial的時候，如果使用了一些特殊的名字，如：test, fang等單詞的話，通過get_project_settings方法獲取配置的時候會出錯，改成tutorial或一些複雜的名字的時候不會

ImportError: No module named tutorial.settings

1	ImportError: No module named tutorial.settings

這是一個bug，在github上有提到：https://github.com/scrapy/scrapy/issues/428，但貌似沒有完全修復，修改一下名字就好了（當然scrapy.cfg和settings.py裡面也需要修改）

2. 為每個pipeline配置spider

上面我們是在settings.py裡面配置pipeline，這裡的配置的pipeline會作用於所有的spider，我們可以為每一個spider配置不同的pipeline，設定Spider的custom_settings物件

class LianjiaSpider(CrawlSpider):
    ...
    # 自定義配置
    custom_settings = {
        'ITEM_PIPELINES': {
            'tutorial.pipelines.TestPipeline.TestPipeline': 1,
        }
    }

class LianjiaSpider(CrawlSpider):

...

# 自定義配置

custom_settings = {

'ITEM_PIPELINES': {

'tutorial.pipelines.TestPipeline.TestPipeline': 1,

}

3. 獲取提取連結的節點資訊

通過LinkExtractor提取的scrapy.Link預設不帶節點資訊，有時候我們需要節點的其他attribute屬性，scrapy.Link有個text屬性儲存從節點提取的text值，我們可以通過修改lxmlhtml._collect_string_content變數為etree.tostring，這樣可以在提取節點值就變味渲染節點scrapy.Link.text，然後根據scrapy.Link.text屬性拿到節點的html，最後提取出我們需要的值

from lxml import etree
import scrapy.linkextractors.lxmlhtml
scrapy.linkextractors.lxmlhtml._collect_string_content = etree.tostring

from lxml import etree

import scrapy.linkextractors.lxmlhtml

scrapy.linkextractors.lxmlhtml._collect_string_content = etree.tostring

4. 從資料庫中讀取urls

有時候我們已經把urls下載到資料庫了，而不是在start_urls裡配置，這時候可以過載spider的start_requests方法

def start_requests(self):
    for u in self.db.session.query(User.link):
        yield Request(u.link)

def start_requests(self):

for u in self.db.session.query(User.link):

yield Request(u.link)

我們還可以在Request新增後設資料，然後在response中訪問

def start_requests(self):
    for u in self.db.session.query(User):
        yield Request(u.link, meta={'name': u.name})

def parse(self, response):
    print response.url, response.meta['name']

def start_requests(self):

for u in self.db.session.query(User):

yield Request(u.link, meta={'name': u.name})

def parse(self, response):

print response.url, response.meta['name']

5. 如何進行迴圈爬取

有時候我們需要爬取的一些經常更新的頁面，例如：間隔時間為2s，爬去一個列表前10頁的資料，從第一頁開始爬，爬完成後重新回到第一頁

目前的思路是，通過parse方法迭代返回Request進行增量爬取，由於scrapy預設由快取機制，需要修改

6. 關於去重

scrapy預設有自己的去重機制，預設使用scrapy.dupefilters.RFPDupeFilter類進行去重，主要邏輯如下

if include_headers:
    include_headers = tuple(to_bytes(h.lower())
                             for h in sorted(include_headers))
cache = _fingerprint_cache.setdefault(request, {})
if include_headers not in cache:
    fp = hashlib.sha1()
    fp.update(to_bytes(request.method))
    fp.update(to_bytes(canonicalize_url(request.url)))
    fp.update(request.body or b'')
    if include_headers:
        for hdr in include_headers:
            if hdr in request.headers:
                fp.update(hdr)
                for v in request.headers.getlist(hdr):
                    fp.update(v)
    cache[include_headers] = fp.hexdigest()
return cache[include_headers]

if include_headers:

include_headers = tuple(to_bytes(h.lower())

for h in sorted(include_headers))

cache = _fingerprint_cache.setdefault(request, {})

if include_headers not in cache:

fp = hashlib.sha1()

fp.update(to_bytes(request.method))

fp.update(to_bytes(canonicalize_url(request.url)))

fp.update(request.body or b'')

if include_headers:

for hdr in include_headers:

if hdr in request.headers:

fp.update(hdr)

for v in request.headers.getlist(hdr):

fp.update(v)

cache[include_headers] = fp.hexdigest()

return cache[include_headers]

預設的去重指紋是sha1(method + url + body + header)，這種方式並不能過濾很多，例如有一些請求會加上時間戳的，基本每次都會不同，這時候我們需要自定義過濾規則

from scrapy.dupefilter import RFPDupeFilter

class CustomURLFilter(RFPDupeFilter):
    """ 只根據url去重"""

    def __init__(self, path=None):
        self.urls_seen = set()
        RFPDupeFilter.__init__(self, path)

    def request_seen(self, request):
        if request.url in self.urls_seen:
            return True
        else:
            self.urls_seen.add(request.url)

from scrapy.dupefilter import RFPDupeFilter

class CustomURLFilter(RFPDupeFilter):

""" 只根據url去重"""

def __init__(self, path=None):

self.urls_seen = set()

RFPDupeFilter.__init__(self, path)

def request_seen(self, request):

if request.url in self.urls_seen:

return True

else:

self.urls_seen.add(request.url)

配置setting

DUPEFILTER_CLASS = 'tutorial.custom_filters.CustomURLFilter'

1	DUPEFILTER_CLASS = 'tutorial.custom_filters.CustomURLFilter'

7. 如何在Pipeline中處理不同的Item

scrapy所有的迭代出來的的Item都會經過所有的Pipeline，如果需要處理不同的Item，只能通過isinstance()方法進行型別判斷，然後分別進行處理，暫時沒有更好的方案

8. url按順序執行

我們可以通過Request的priority控制url的請求的執行順序，但由於網路請求的不確定性，不能保證返回也是按照順序進行的，如果需要進行逐個url請求的話，吧url列表放在meta物件裡面，在response的時候迭代返回下一個Request物件到排程器，達到順序執行的目的，暫時沒有更好的方案

十二、總結

scrapy雖然是最有名的python爬蟲框架，但是還是有很多不足，例如，item不能單獨配置給制定的pipeline，每一個爬取的所有item都會走遍所有的管道，需要在管道里面去判斷不同型別的item，如果在pipelines和items比較多的專案，將會讓專案變得非常臃腫

如有問題歡迎到我的部落格留言

十三、參考連結

Scrapy 框架 (學習筆記-1)
2019-08-17
框架筆記
Python scrapy爬蟲學習筆記01
2017-11-01
Python爬蟲筆記
python Scrapy 從零開始學習筆記（二）
2020-07-27
Python筆記
python Scrapy 從零開始學習筆記（一）
2020-07-23
Python筆記
爬蟲學習筆記3（Scrapy安裝及基本使用）
2018-01-16
爬蟲筆記
Python學習筆記——爬蟲之Scrapy專案實戰
2018-09-03
Python筆記爬蟲
python爬蟲學習筆記 4.2 （Scrapy入門案例（建立專案））
2020-04-30
Python爬蟲筆記
numpy的學習筆記\pandas學習筆記
2018-03-18
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2009-10-14
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2019-03-21
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2019-03-22
Github筆記
jest 學習筆記
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2019-05-30
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Echarts學習筆記
2019-06-02
Echarts筆記
js學習筆記
2019-05-09
JS筆記
shell學習筆記
2019-02-01
筆記
Dubbo 學習筆記
2022-04-17
筆記
SVN 學習筆記
2022-04-30
筆記

scrapy學習筆記

一、安裝

1. linux下安裝

2. Mac下安裝

二、基本使用

1. 初始化scrapy專案

2. 通過程式碼執行爬蟲

三、Scrapy類

1. 常用屬性與方法

2. Request與Response物件

四、Selector

1. XPath選擇器

2. CSS選擇器

五、Item類

六、Pipeline

七、Rule

1. Rule物件

2. LinkExtractor

八、Middleware

1. SpiderMiddleware

2. DownloaderMiddleware

九、快取

十、多執行緒

十一、常見問題

1. 專案名稱問題

2. 為每個pipeline配置spider

3. 獲取提取連結的節點資訊

4. 從資料庫中讀取urls

5. 如何進行迴圈爬取

6. 關於去重

7. 如何在Pipeline中處理不同的Item

8. url按順序執行

十二、總結

十三、參考連結

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