1.安装和文档
- 安装:通过pip install scrapy即可安装。
- Scrapy官方文档:http://doc.scrapy.org/en/latest
- Scrapy中文文档:http://scrapy-chs.readthedocs.io/zh_CN/latest/index.html
- 注意事项:
在ubuntu上安装scrapy之前,需要先安装以下依赖:
sudo apt-get install python3-dev build-essential python3-pip libxml2-dev libxslt1-dev zlib1g-dev libffi-dev libssl-dev,然后再通过pip install scrapy安装。
如果在windows系统下,提示这个错误ModuleNotFoundError: No module named 'win32api',那么使用以下命令可以解决:pip install pypiwin32。
2.快速入门
2.1 创建项目
要使用Scrapy框架创建项目,需要通过命令来创建。
首先进入到你想把这个项目存放的目录。
然后使用以下命令创建:scrapy startproject [项目名称]
2.2 目录结构介绍
# 创建一个项目步骤
# 2.1.1 在D盘创建一个文件夹`spiders_code`
# 2.1.2 打开cmd终端,cd到刚才创建的文件夹`spiders_code`
# 2.1.3 执行命令`D:\spiders_code> scrapy startproject qsbk`创建项目
以下介绍下主要文件的作用:
- items.py:用来存放爬虫爬取下来数据的模型。
- middlewares.py:用来存放各种中间件的文件。
- pipelines.py:用来将items的模型存储到本地磁盘中。
- settings.py:本爬虫的一些配置信息(比如请求头、多久发送一次请求、ip代理池等)。
- scrapy.cfg:项目的配置文件。
- spiders包:以后所有的爬虫,都是存放到这个里面
3.使用Scrapy框架爬取糗事百科段子
3.1 使用命令创建一个爬虫
D:\spiders_code\qsbk>scrapy genspider qsbk_spider "qiushibaike.com"
创建了一个名字叫做qsbk的爬虫,并且能爬取的网页只会限制在qiushibaike.com这个域名下。
创建爬虫后,再看下目录结构变化
3.2爬虫代码解析
import scrapy
class QsbkSpider(scrapy.Spider):
name = 'qsbk'
allowed_domains = ['qiushibaike.com']
start_urls = ['http://qiushibaike.com/']
def parse(self, response):
pass
其实这些代码我们完全可以自己手动去写,而不用命令。
只不过是不用命令,自己写这些代码比较麻烦。
要创建一个Spider,那么必须自定义一个类,继承自scrapy.Spider,然后在这个类中定义三个属性和一个方法。
- name:这个爬虫的名字,名字必须是唯一的。
- allow_domains:允许的域名。
爬虫只会爬取这个域名下的网页,其他不是这个域名下的网页会被自动忽略。
- start_urls:爬虫从这个变量中的url开始。
- parse:引擎会把下载器下载回来的数据扔给爬虫解析,爬虫再把数据传给这个parse方法。
这个是个固定的写法。
这个方法的作用有两个,第一个是提取想要的数据。
第二个是生成下一个请求的url。
3.3 修改settings.py代码
在做一个爬虫之前,一定要记得修改setttings.py中的设置。
两个地方是强烈建议设置的。
- ROBOTSTXT_OBEY设置为False。
默认是True。
即遵守机器协议,那么在爬虫的时候,scrapy首先去找robots.txt文件,如果没有找到。
则直接停止爬取。
- DEFAULT_REQUEST_HEADERS添加User-Agent。
这个也是告诉服务器,我这个请求是一个正常的请求,不是一个爬虫。
3.4 完成的爬虫代码
# 3.4.1 爬虫部分代码
import scrapy
from abcspider.items import QsbkItem
class QsbkSpider(scrapy.Spider):
name = 'qsbk'
allowed_domains = ['qiushibaike.com']
start_urls = ['https://www.qiushibaike.com/text/']
def parse(self, response):
outerbox = response.xpath("//div[@id='content-left']/div")
items = []
for box in outerbox:
author = box.xpath(".//div[contains(@class,'author')]//h2/text()").extract_first().strip()
content = box.xpath(".//div[@class='content']/span/text()").extract_first().strip()
item = QsbkItem()
item["author"] = author
item["content"] = content
items.append(item)
return items
# 3.4.2 items.py部分代码
import scrapy
class QsbkItem(scrapy.Item):
author = scrapy.Field()
content = scrapy.Field()
# 3.4.3 pipeline部分代码
import json
class AbcspiderPipeline(object):
def __init__(self):
self.items = []
def process_item(self, item, spider):
self.items.append(dict(item))
print("="*40)
return item
def close_spider(self,spider):
with open('qsbk.json','w',encoding='utf-8') as fp:
json.dump(self.items,fp,ensure_ascii=False)
3.5 运行scrapy项目
运行scrapy项目。
需要在终端,进入项目所在的路径,然后scrapy crawl [爬虫名字]即可运行指定的爬虫。
如果不想每次都在命令行中运行,那么可以把这个命令写在一个文件中。
以后就在pycharm中执行运行这个文件就可以了。
比如现在新创建一个文件叫做start.py,然后在这个文件中填入以下代码:
from scrapy import cmdline
cmdline.execute("scrapy crawl qsbk_spider".split())
欢迎分享,转载请注明来源:内存溢出
评论列表(0条)