1. scrapy简介

scrapy是基于事件驱动的Twisted框架下用纯python写的爬虫框架。很早之前就开始用scrapy来爬取网络上的图片和文本信息，一直没有把细节记录下来。这段时间，因为工作需要又重拾scrapy爬虫，本文和大家分享下，包你一用就会， 欢迎交流。

1.1 scrapy框架

scrapy框架包括5个主要的组件和2个中间件Hook。

• ENGIINE：整个框架的控制中心， 控制整个爬虫的流程。根据不同的条件添加不同的事件(就是用的Twisted)
• SCHEDULER：事件调度器
• DOWNLOADER：接收爬虫请求，从网上下载数据
• SPIDERS：发起爬虫请求，并解析DOWNLOADER返回的网页内容，同时和数据持久化进行交互,需要开发者编写
• ITEM PIPELINES：接收SPIDERS解析的结构化的字段，进行持久化等操作，需要开发者编写
• MIDDLEWARES：ENGIINE和SPIDERS, ENGIINE和DOWNLOADER之间一些额外的操作，hook的方式提供给开发者

从上可知，我们只要实现SPIDERS(要爬什么网站，怎么解析)和ITEM PIPELINES(如何处理解析后的内容)就可以了。其他的都是有框架帮你完成了。(图片来自网络，如果侵权联系必删)

1.2 scrapy数据流

我们再详细看下组件之间的数据流，会更清楚框架的内部运作。(图片来自网络，如果侵权联系必删)

1. SPIDERS发爬虫请求给ENGIINE， 告诉它任务来了

2. ENGIINE将请求添加到SCHEDULER调度队列里, 说任务就交给你了，给我安排好

3. SCHEDULER看看手里的爬取请求很多，挑一个给ENGIINE， 说大哥帮忙转发给下载DOWNLOADER

4. ENGIINE：好的， DOWNLOADER你的任务来了

5. DOWNLOADER：开始下载了，下载好了，任务结果 交给ENGIINE

6. ENGIINE将结果给SPIDERS， 你的一个请求下载好了，快去解析吧

7. SPIDERS：好的，解析产生了结果字段。又给SPIDERS转发给ITEM PIPELINES

8. ITEM PIPELINES: 接收到字段内容，保存起来。

第1步到第8步，一个请求终于完成了。是不是觉得很多余？ENGIINE夹在中间当传话筒，能不能直接跳过？可以考虑跳过了会怎么样。

这里分析一下

• SCHEDULER的作用：任务调度， 控制任务的并发，防止机器处理不过来
• ENGIINE：就是基于Twisted框架, 当事件来(比如转发请求)的时候，通过回调的方式来执行对应的事件。我觉得ENGIINE让所有操作变的统一，都是按照事件的方式来组织其他组件， 其他组件以低耦合的方式运作；对于一种框架来说，无疑是必备的。

2. 基础：XPath

写爬虫最重要的是解析网页的内容，这个部分就介绍下通过XPath来解析网页，提取内容。

2.1 HTML节点和属性

(图片来自网络，如果侵权联系必删)

2.2 解析语法

• a / b：‘/’在 xpath里表示层级关系，左边的 a是父节点，右边的 b是子节点
• a // b：表示a下所有b，直接或者间接的
• [@]：选择具有某个属性的节点
  • //div[@classs], //a[@x]：选择具有 class属性的 div节点、选择具有 x属性的 a节点
  • //div[@]：选择具有 class属性的值为 container的 div节点
• //a[contains(@id, "abc")]：选择 id属性里有 abc的 a标签

一个例子

response.xpath('//div[@]/ul//li//a//img/@data-original').get_all() # 获取所有class属性(css)为taglist的div， 下一个层ul下的所有li下所有a下所有img标签下data-original属性 # data-original这里放的是图片的url地址

更多详见

http://zvon.org/comp/r/tut-XPath_1.html#Pages~List_of_XPaths

3. 安装部署

Scrapy 是用纯python编写的，它依赖于几个关键的python包(以及其他包)：

• lxml 一个高效的XML和HTML解析器
• parsel ，一个写在lxml上面的html/xml数据提取库,
• w3lib ，用于处理URL和网页编码的多用途帮助程序
• twisted 异步网络框架
• cryptography 和 pyOpenSSL ，处理各种网络级安全需求

# 安装 pip install scrapy

4. 创建爬虫项目

scrapy startproject sexy # 创建一个后的项目目录 # sexy # │  scrapy.cfg # │ # └─sexy #     │  items.py #     │  middlewares.py #     │  pipelines.py #     │  settings.py #     │  __init__.py #     │ #     ├─spiders #     │  │  __init__.py #     │  │ #     │  └─__pycache__ #     └─__pycache__ # 执行 需要到scrapy.cfg同级别的目录执行 scrapy crawl sexy

从上可知，我们要写的是spiders里的具体的spider类和items.py和pipelines.py(对应的ITEM PIPELINES)

5. 开始scrapy爬虫

5.1 简单而强大的spider

这里实现的功能是从图片网站中下载图片，保存在本地， url做了脱敏。需要注意的点在注释要标明

• 类要继承 scrapy.Spider
• 取一个唯一的name
• 爬取的网站url加到start_urls列表里
• 重写parse利用xpath解析reponse的内容

可以看到parse实现的时候没有转发给ITEM PIPELINES，直接处理了。这样简单的可以这么处理，如果业务很复杂，建议交给ITEM PIPELINES。后面会给例子

# 目录结果为：spiders/sexy_spider.py import scrapy import os import requests import time def download_from_url(url):     response = requests.get(url, stream=True)     if response.status_code == requests.codes.ok:         return response.content     else:         print('%s-%s' % (url, response.status_code))         return None class SexySpider(scrapy.Spider):    # 如果有多个spider， name要唯一     name = 'sexy'     allowed_domains = ['uumdfdfnt.94demo.com']     allowed_urls = ['http://uumdfdfnt.94demo.com/']     # 需要爬取的网站url加到start_urls list里     start_urls = ['http://uumdfdfnt.94demo.com/tag/dingziku/index.html']     save_path = '/home/sexy/dingziku'     def parse(self, response):         # 解析网站，获取图片列表         img_list = response.xpath('//div[@]/ul//li//a//img/@data-original').getall()         time.sleep(1)         # 处理图片， 具体业务操作， 可交给items， 见5.2 items例子         for img_url in img_list:             file_name = img_url.split('/')[-1]             content = download_from_url(img_url)             if content is not None:                 with open(os.path.join(self.save_path, file_name), 'wb') as fw:                     fw.write(content)         # 自动下一页(见5.3 自动下一页)         next_page = response.xpath('//div[@]/ul/a[text()="下一页"]/@href').get()         if next_page is not None:             next_page = response.urljoin(next_page)             yield scrapy.Request(next_page, callback=self.parse)

5.2 items和pipline例子

这里说明下两个的作用

• items：提供一个字段存储， spider会将数据存在这里
• pipline：会从items取数据，进行业务操作，比如5.1中的保存图片；又比如存储到数据库中等

我们来改写下上面的例子

• items.py其实就是定义字段scrapy.Field()

import scrapy class SexyItem(scrapy.Item):     # define the fields for your item here like:     # name = scrapy.Field()     img_url = scrapy.Field()

• spiders/sexy_spider.py

import scrapy import os # 导入item from ..items import SexyItem class SexySpider(scrapy.Spider):    # 如果有多个spider， name要唯一     name = 'sexy'     allowed_domains = ['uumdfdfnt.94demo.com']     allowed_urls = ['http://uumdfdfnt.94demo.com/']     # 需要爬取的网站url加到start_urls list里     start_urls = ['http://uumdfdfnt.94demo.com/tag/dingziku/index.html']     save_path = '/home/sexy/dingziku'     def parse(self, response):         # 解析网站，获取图片列表         img_list = response.xpath('//div[@]/ul//li//a//img/@data-original').getall()         time.sleep(1)         # 处理图片， 具体业务操作， 可交给yield items         for img_url in img_list:             items = SexyItem()             items['img_url'] = img_url             yield items

• pipelines.py

import os import requests def download_from_url(url):     response = requests.get(url, stream=True)     if response.status_code == requests.codes.ok:         return response.content     else:         print('%s-%s' % (url, response.status_code))         return None class SexyPipeline(object):     def __init__(self):         self.save_path = '/tmp'     def process_item(self, item, spider):         if spider.name == 'sexy':             # 取出item里内容             img_url = item['img_url']                          # 业务处理             file_name = img_url.split('/')[-1]             content = download_from_url(img_url)             if content is not None:                 with open(os.path.join(self.save_path, file_name), 'wb') as fw:                     fw.write(content)         return item

• 重要的配置要开启在settings.py中开启piplines类，数值表示优先级

ITEM_PIPELINES = {
        'sexy.pipelines.SexyPipeline': 300, }

5.3 自动下一页

有时候我们不仅要爬取请求页面中的内容，还要递归式的爬取里面的超链接url，特别是下一页这种，解析内容和当前页面相同的情况下。一种笨方法是手动加到start_urls里。大家都是聪明人来试试这个。

• 先在页面解析下下一页的url
• scrapy.Request(next_page, callback=self.parse) 发起一个请求，并调用parse来解析，当然你可以用其他的解析

完美了，完整例子见5.1

next_page = response.xpath('//div[@]/ul/a[text()="下一页"]/@href').get() if next_page is not None:    next_page = response.urljoin(next_page)    yield scrapy.Request(next_page, callback=self.parse)

5.4 中间件

• 下载中间件 中间件的作用是提供一些常用的钩子Hook来增加额外的操作。中间件的操作是在middlewares.py。可以看到主要是处理请求process_request，响应process_response和异常process_exception三个钩子函数。
• 处理请求process_request: 传给DOWNLOADER之前做的操作
• 响应process_response：DOWNLOADER给ENGIINE响应之前的操作

这里举一个添加模拟浏览器请求的方式，防止爬虫被封锁。重写process_request

from scrapy.contrib.downloadermiddleware.useragent import UserAgentMiddleware import random agents = ['Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 9.0; Windows NT 6.1; Trident/5.0;',               'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10.6; rv,2.0.1) Gecko/20100101 Firefox/4.0.1',               'Opera/9.80 (Macintosh; Intel Mac OS X 10.6.8; U; en) Presto/2.8.131 Version/11.11',               'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_7_0) AppleWebKit/535.11 (KHTML, like Gecko) Chrome/17.0.963.56 Safari/535.11',               'Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0; Windows NT 5.1; 360SE)'] class RandomUserAgent(UserAgentMiddleware):     def process_request(self, request, spider):         ua = random.choice(agents)         request.headers.setdefault('User-agent',ua,)

统一要在settings.py中开启下载中间件，数值表示优先级

DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {
         'sexy.middlewares.customUserAgent.RandomUserAgent': 20, }

5.5 可用配置settings.py

除了上面提供的pipline配置开启和中间件配置外，下面介绍几个常用的配置

• 爬虫机器人规则：ROBOTSTXT_OBEY = False， 如果要爬取的网站有设置robots.txt，最好设置为False
• CONCURRENT_REQUESTS：并发请求
• DOWNLOAD_DELAY：下载延迟，可以适当配置，避免把网站也爬挂了。

所有的配置详见 https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/settings.html

6. 总结

相信从上面的介绍，你已经可以动手写一个你自己的爬虫了。我也完成了做笔记的任务了。scrapy还提供更加详细的细节，可参见https://docs.scrapy.org/en/latest/。

最后总结如下：

• scrapy是基于事件驱动Twisted框架的爬虫框架。ENGIINE是核心，负责串起其他组件
• 开发只要编写spider和item pipline和中间件， download和schedule交给框架
• scrapy crawl 你的爬虫name，name要唯一
• 爬取的url放在start_urls， spider会自动Request的，parse来解析
• pipline和中间件要记得在settings中开启
• 关注下settings的常用配置，需要时看下文档

作者简介：wedo实验君, 数据分析师；热爱生活，热爱写作

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