爬蟲框架-scrapy的使用

eliwang發表於2021-04-28

Scrapy

Scrapy是純python實現的一個為了爬取網站資料、提取結構性資料而編寫的應用框架。
Scrapy使用了Twisted非同步網路框架來處理網路通訊，可以加快我們的下載速度，並且包含了各種中介軟體介面，可以靈活的完成各種需求

1、安裝

sudo pip3 install scrapy

2、認識scrapy框架

2.1 scrapy架構圖

Scrapy Engine(引擎): 負責Spider、ItemPipeline、Downloader、Scheduler中間的通訊，訊號、資料傳遞等。
Scheduler(排程器): 它負責接受引擎傳送過來的Request請求，並按照一定的方式進行整理排列，入佇列，當引擎需要時，交還給引擎。
Downloader（下載器）：負責下載Scrapy Engine(引擎)傳送的所有Requests請求，並將其獲取到的Responses交還給Scrapy Engine(引擎)，由引擎交給Spider來處理
Spider（爬蟲）：它負責處理所有Responses,從中分析提取資料，獲取Item欄位需要的資料，並將需要跟進的URL提交給引擎，再次進入Scheduler(排程器)
Item Pipeline(管道)：它負責處理Spider中獲取到的Item，並進行進行後期處理（詳細分析、過濾、儲存等）的地方.
Downloader Middlewares（下載中介軟體）：你可以當作是一個可以自定義擴充套件下載功能的元件
Spider Middlewares（Spider中介軟體）：可以理解為是一個可以自定擴充套件和操作引擎和Spider中間通訊的功能元件（比如進入Spider的Responses和從Spider出去的Requests）
2.2 Scrapy執行的大體流程：

1.引擎從spider拿到第一個需要處理的URL，並將request請求交給排程器。

2.排程器拿到request請求後，按照一定的方式進行整理排列，入佇列，並將處理好的request請求返回給引擎。

3.引擎通知下載器，按照下載中介軟體的設定去下載這個request請求。

4.下載器下載request請求，並將獲取到的response按照下載中介軟體進行處理，然後後交還給引擎，由引擎交給spider來處理。對於下載失敗的request，引擎會通知排程器進行記錄，待會重新下載。

5.spider拿到response，並呼叫回撥函式（預設呼叫parse函式）去進行處理，並將提取到的Item資料和需要跟進的URL交給引擎。

6.引擎將item資料交給管道進行處理，將需要跟進的URL交給排程器，然後開始迴圈，直到排程器中不存在任何request，整個程式才會終止。

2.3 製作scrapy爬蟲步驟：

1.建立專案：通過（scrapy startproject 專案名）來建立一個專案

2.明確目標：編寫items.py檔案，定義提取的Item

3.製作爬蟲：編寫spiders/xx.py檔案，爬取網站並提取Item

4.儲存內容：編寫pipelines.py檔案，設計管道來儲存提取到的Item(即資料)

3、入門教程

3.1 建立專案

在開始爬蟲之前，第一步需要建立一個專案。先進入打算儲存程式碼的目錄，執行以下命令：
```
scrapy startproject myProject
```

其中myProject為專案名，執行上述命令後，在當前目錄下會建立一個myProject目錄，該目錄包含以下內容：

.
├── myProject
│   ├── __init__.py
│   ├── items.py
│   ├── middlewares.py
│   ├── pipelines.py
│   ├── settings.py
│   └── spiders
│       └── __init__.py
└── scrapy.cfg

scrapy.cfg：專案的配置檔案

myProject/items.py：專案中的目標檔案

myProject/middlewares.py：專案中的中介軟體檔案

myProject/pipelines.py：專案中的管道檔案

myProject/settings.py：專案中的設定檔案

myProject/spiders：放置spider程式碼的目錄

3.2 明確目標（定義Item）

我們打算抓取網站http://www.itcast.cn/channel/teacher.shtml#ajavaee裡所有老師的姓名、職稱、入職時間和個人簡介：
- 首先開啟myProject/items.py檔案
- Item是儲存爬取到的資料的容器，其使用方法和python字典類似
- 建立一個scrapy.Item 類，並且定義型別為 scrapy.Field的類屬性來定義一個Item（類似於ORM的對映關係）
- 建立一個MyprojectItem 類，和構建item模型（model）
```
import scrapy

class MyprojectItem(scrapy.Item):
    name = scrapy.Field()
    title = scrapy.Field()
    hiredate = scrapy.Field()
    profile = scrapy.Field()
```

3.3 製作爬蟲

在專案根目錄下輸入以下命令，可以在myProject/spiders目錄下建立一個名為itcast的爬蟲(itcast.py)，並且指定爬蟲作用域的範圍itcast.cn：
```
scrapy genspider itcast itcast.cn　
```

開啟itcast.py，預設添上了以下內容：

import scrapy

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

    def parse(self, response):
        pass

要建立一個Spider，你必須用scrapy.Spider類建立一個子類，並確定了3個強制的屬性和1個方法。
- name：這個爬蟲的識別名稱，必須是唯一的
- allow_domains：爬蟲的約束區域，規定爬蟲只爬取這個域名下的網頁，不存在的URL會被忽略。
- start_urls：爬取的URL列表。因此，第一個被獲取到的頁面將是其中之一。後續的URL則從初始URL返回的資料中提取。
- parse(self, response)：Request物件預設的回撥解析方法。每個初始URL完成下載後將被呼叫，呼叫的時候傳入從每一個URL傳回的Response物件來作為唯一引數，該方法負責解析返回的資料(response.body)，提取資料(生成item)以及生成需要進一步處理的URL的Request物件

修改start_urls為第一個需要爬取的URL：

start_urls = ['http://www.itcast.cn/channel/teacher.shtml#ajavaee']

修改parse方法提取Item：

def parse(self, response):
    for teacher in response.xpath("//ul[@class='clears']/li/div[@class='main_mask']"):
        #將提取到到的資料封裝到一個MyprojectItem物件中
        item = MyprojectItem()
        #利用xpath返回該表示式所對應的所有節點的selector list列表
        #呼叫extract方法序列化每個節點為Unicode字串並返回list
        name = teacher.xpath('h2/text()').extract()[0]
        title = teacher.xpath('h2/span/text()').extract()[0]
        hiredate = teacher.xpath('h3/text()').extract()[0].split('：')[-1]
        profile = teacher.xpath('p/text()').extract()[0]
        item['name'] = name
        item['title'] = title
        item['hiredate'] = hiredate
        item['profile'] = profile
        # 使用yield將獲取的資料交給pipelines，如果使用return,則資料不會經過pipelines
        yield item

3.4 儲存內容
- Feed輸出
  - 如果僅僅想要儲存item，可以不需要實現任何的pipeline，而是使用自帶的Feed輸出(Feed export)。主要有以下4種方式，通過-o指定輸出檔案格式：
```
# json格式，預設為Unicode編碼
scrapy crawl itcast -o itcast.json
# json lines格式，預設為Unicode編碼
scrapy crawl itcast -o itcast.jsonl
#csv 逗號表示式，可用Excel開啟
scrapy crawl itcast -o itcast.csv
# xml格式
scrapy crawl itcast -o itcast.xml
```
    執行這些命令後，將會對爬取的資料進行序列化，並生成檔案。
- 編寫Item Pipeline（通用）：
- item寫入json檔案：
```
import json
from itemadapter import ItemAdapter

class MyprojectPipeline:
    def open_spider(self,spider):
        '''可選實現，開啟spider時呼叫該方法'''
        self.f = open('itcast.json','w')

    def process_item(self, item, spider):
        '''必須實現，被拋棄的item將不會被後續的pipeline元件所處理'''
        self.f.write(json.dumps(dict(item),ensure_ascii=False)+'\n')
        return item

    def close_spider(self,spider):
        '''可選實現，關閉spider時呼叫該方法'''
        self.f.close()
```
- 啟用Item Pipeline元件
```
ITEM_PIPELINES = {
   'myProject.pipelines.MyprojectPipeline': 300,
}
```
  在settings.py檔案裡新增以上配置（可以取消原有的註釋），後面的數字確定了item通過pipeline的順序，通常定義在0-1000範圍內，數值越低，元件的優先順序越高
- 啟動爬蟲
```
scrapy crawl itcast
```
  檢視當前目錄下是否生成了itcast.json檔案

4、Scrapy Shell

Scrapy終端是一個互動終端，我們可以在未啟動spider的情況下嘗試及除錯程式碼，也可以用來測試XPath或CSS表示式，檢視他們的工作方式，方便我們爬取的網頁中提取的資料。

啟動scrapy shell

scrapy shell <url>

命令列啟動，url是要爬取的網頁的地址

常見可用物件response

response.status：狀態碼
response.url：當前頁面url
response.body：響應體（bytes型別）
response.text：響應文字（str型別）
response.json()：如果響應體的是json，則直接轉換成python的dict型別
response.headers：響應頭
response.selector：返回Selector物件，之後就可以呼叫xpath和css等方法，也可以簡寫成response.xpath()和response.css()

selector選擇器
- Selector有四個基本的方法，最常用的還是xpath:
  - xpath(): 傳入xpath表示式，返回該表示式所對應的所有節點的selector list列表
  - extract(): 序列化該節點為Unicode字串並返回list
  - css(): 傳入CSS表示式，返回該表示式所對應的所有節點的selector list列表，語法同 BeautifulSoup4
  - re(): 根據傳入的正規表示式對資料進行提取，返回Unicode字串list列表

5、Spider

Spider類定義瞭如何爬取某個(或某些)網站。包括了爬取的動作(例如:是否跟進連結)以及如何從網頁的內容中提取結構化資料(爬取item)。

scrapy.Spider是最基本的類，所有編寫的爬蟲必須繼承這個類。
```
import scrapy

class XxSpider(scrapy.Spider):
    pass
```
主要用到的函式及呼叫順序為：
- __init__()：初始化爬蟲名字和start_urls列表
- start__requests(self)：呼叫make_requests_from_url()生成Requests物件交給Scrapy下載並返回response
- parse(self,response)：解析response，並返回Item或Requests（需指定回撥函式）。Item傳給Item pipline持久化，而Requests交由Scrapy下載，並由指定的回撥函式處理（預設parse())，一直進行迴圈，直到處理完所有的資料為止。
其他方法
- log(self, message, level=log.DEBUG)
  - message：字串型別，寫入的log資訊
  - level：log等級，有CRITICAL、 ERROR、WARNING、INFO、DEBUG這5種，預設等級為DEBUG

6、CrwalSpider

快速建立CrawlSpider模板：

scrapy genspider -t crawl 爬蟲名 爬蟲域

scrapy.spiders.CrwalSpider是編寫的爬蟲所必須繼承的類
```
from scrapy.spiders import CrawlSpider

class XxSpider(CrawlSpider):
     pass
```
CrawlSpider類繼承於Spider類，它定義了一些規則(rule)來提供跟進link的方便的機制，從爬取的網頁中獲取link並繼續爬取的工作更適合。
LinkExtractor
- ```
class scrapy.spiders.LinkExtractor
```
- 每個LinkExtractor物件有唯一的公共方法是 extract_links()，它接收一個Response物件，並返回一個 scrapy.link.Link 物件。根據不同的response呼叫多次來提取連結
- 主要引數：
  - allow：滿足括號中“正規表示式”的值會被提取，如果為空，則全部匹配。
  - deny：與這個正規表示式(或正規表示式列表)匹配的URL一定不提取。
  - allow_domains：會被提取的連結的domains。
  - deny_domains：一定不會被提取連結的domains。
  - restrict_xpaths：使用xpath表示式，和allow共同作用過濾連結。
rules
- ```
class scrapy.spiders.Rule
```
- 在rules中包含一個或多個Rule物件，每個Rule對爬取網站的動作定義了特定操作。如果多個rule匹配了相同的連結，第一個會被使用。
- Rule物件主要引數：
  - link_extractor：是一個Link Extractor物件，用於定義需要提取的連結
  - callback：從link_extractor中每獲取到連結時，該回撥函式接受一個response作為其第一個引數。注意：字串型別，避免使用'parse'
  - follow：布林型別，指定了根據該規則從response提取的連結是否需要跟進。如果callback為None，follow 預設設定為True ，否則預設為False。
  - process_links：指定函式，從link_extractor中獲取到連結列表時將會呼叫該函式，主要用來過濾。
  - process_requests：指定函式，該規則提取到每個request時都會呼叫該函式，用來過濾request。

CrawSpider爬蟲示例

以陽光熱線問政平臺http://wz.sun0769.com/political/index/politicsNewest?id=1為例，爬取投訴帖子的編號、帖子的標題，帖子的處理狀態和帖子裡的內容。

import scrapy
from scrapy.linkextractors import LinkExtractor
from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule
from myProject.items import MyprojectItem

class SunSpider(CrawlSpider):
    name = 'sun'
    allowed_domains = ['wz.sun0769.com']
    start_urls = ['http://wz.sun0769.com/political/index/politicsNewest?id=1&page=1']

    rules = (
        Rule(LinkExtractor(allow=r'id=\d+&page=\d+')),#每一頁的匹配規則，callback為None，預設跟進
        Rule(LinkExtractor(allow=r'politics/index\?id=\d+'), callback='parse_item'),#每個帖子的匹配規則，設定了callback，預設不跟進
    )

    def parse_item(self, response):
        item = MyprojectItem()
        title = response.xpath('//div[@class="mr-three"]/p[@class="focus-details"]/text()').extract()[0] #帖子標題
        status = response.xpath('//div[@class="focus-date clear focus-date-list"]/span[3]/text()').extract()[0].split()[1] #處理狀態
        number = response.xpath('//div[@class="focus-date clear focus-date-list"]/span[4]/text()').extract()[0].split('：')[-1] #帖子編號
        content = response.xpath('//div[@class="details-box"]/pre/text()').extract()[0] #帖子內容
        item['title'] = title
        item['status'] = status
        item['number'] = number
        item['content'] = content

        yield item

7、logging功能

Scrapy提供了log功能，通過在setting.py中進行設定，可以被用來配置logging

設定
- LOG_ENABLED：預設: True，啟用logging
- LOG_ENCODING：預設: 'utf-8'，logging使用的編碼
- LOG_FILE：預設:：None，在當前目錄裡建立logging輸出檔案的檔名
- LOG_LEVEL：預設：'DEBUG'，有'CRITICAL'（嚴重錯誤）、'ERROR'（一般錯誤）、'WARNING'（警告資訊）、'INFO'（一般資訊）、'DEBUG'（除錯資訊）這5種等級
- LOG_STDOUT：預設: False 如果為 True，程式所有的標準輸出(及錯誤)將會被重定向到log中。

示例：

#在settings.py中任意位置添上以下兩句，終端上會清爽很多
LOG_FILE = "xxx.log"
LOG_LEVEL = "INFO"

8、Request物件

GET請求
- 可以使用yield scrapy.Request（url，callback）方法來傳送請求
- Request物件初始化方法傳入引數如下：
```
class Request(object_ref):

    def __init__(self, url, callback=None, method='GET', headers=None, body=None,
                 cookies=None, meta=None, encoding='utf-8', priority=0,
                 dont_filter=False, errback=None, flags=None, cb_kwargs=None):
        pass
```
- 主要引數：
  - url：需要請求並進行下一步處理的url
  - callback：指定該請求返回的Response，由哪個函式來處理
  - method：預設'GET'，一般不需要指定，可以是‘POST’,'PUT'等
  - headrs：請求時包含的標頭檔案，一般不需要
  - meta：比較常用，在不同的request之間傳遞資料用的，dict型別
  - encoding：使用預設的‘utf-8’就行
  - dont_filter：表明該請求不由排程器過濾，可以傳送重複請求，預設為False
  - errback：指定錯誤處理函式
POST請求
- 可以使用scrapy.FormRequest(url, formdata, callback)方法進行傳送
- 如果希望程式執行一開始就傳送POST請求，可以重寫Spider類的start_requests(self)方法，並且不再呼叫start_urls裡的url。
- 如果想要預填充或重寫像使用者名稱、使用者密碼這些表單欄位，可以使用 scrapy.FormRequest.from_response(response, formdata, callback) 方法實現。

9、Downloader Middlewares(下載中介軟體)

下載中介軟體是處於引擎(crawler.engine)和下載器(crawler.engine.download())之間的一層元件，可以有多個下載中介軟體被載入執行。
- 當引擎傳遞請求給下載器的過程中，下載中介軟體可以對請求進行處理（例如增加http header資訊，增加proxy資訊等）；
- 在下載器完成http請求，傳遞響應給引擎的過程中，下載中介軟體可以對響應進行處理（例如進行gzip的解壓等）
要啟用下載器中介軟體元件，將其加入到settings.py中的DOWNLOADER_MIDDLEWARES 設定中。該設定是一個字典(dict)，鍵為中介軟體類的路徑，值為其中介軟體的順序(order)。例如：
```
DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {
   'myProject.middlewares.MyprojectDownloaderMiddleware': 543,
}
```

中介軟體元件是一個定義了以下一個或多個方法的Python類：

process_request(self, request, spider):當每個request通過下載中介軟體時，該方法被呼叫。

process_response(self, request, response, spider):當下載器完成http請求，傳遞響應給引擎的時候呼叫

示例：（使用隨機User-Agent和代理IP）

middlewares.py檔案

import random
import json
import redis

from scrapy import signals
from itemadapter import is_item, ItemAdapter
from myProject.settings import USER_AGENTS

class MyprojectDownloaderMiddleware:
    def __init__(self):
        self.r = redis.StrictRedis(host='localhost') #建立redis連線客戶端，用於取裡面儲存的動態獲取的代理ip

    def process_request(self, request, spider):
        user_agent = random.choice(USER_AGENTS) #取隨機user-Agent
        proxy_list = json.loads(self.r.get('proxy_list').decode())
        proxy = random.choice(proxy_list) #取隨機ip
        request.headers.setdefault("User-Agent",user_agent) #設定user-agent
        request.meta['proxy'] ='http://'+proxy['ip']+':'+str(proxy['port']) #使用代理ip

修改settings.py檔案配置

#禁用cookies
COOKIES_ENABLED = False

#設定下載延遲
DOWNLOAD_DELAY = 3

#新增自己寫的下載中介軟體類
DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {
   'myProject.middlewares.MyprojectDownloaderMiddleware': 543,
}

#新增USER-AGENTS
USER_AGENTS = [
    "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"
    ]

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3、入門教程

3.1 建立專案

3.2 明確目標（定義Item）

3.3 製作爬蟲

3.4 儲存內容

Feed輸出

編寫Item Pipeline（通用）：

item寫入json檔案：

啟用Item Pipeline元件

啟動爬蟲

4、Scrapy Shell

啟動scrapy shell

常見可用物件response

selector選擇器

5、Spider

6、CrwalSpider

快速建立CrawlSpider模板：

LinkExtractor

rules

CrawSpider爬蟲示例

7、logging功能

設定

示例：

8、Request物件

GET請求

POST請求

9、Downloader Middlewares(下載中介軟體)

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