Python:Scrapy的安装和入门案例（scrapy入门教程）

Python:Scrapy的安装和入门案例（scrapy入门教程）

Scrapy的安装介绍

Scrapy框架官方网址：​​安装方式

Python 2 / 3升级pip版本：​​pip install --upgrade pip​​通过pip 安装 Scrapy 框架​​pip install Scrapy​​

Ubuntu 需要9.10或以上版本安装方式

Python 2 / 3安装非Python的依赖​​sudo apt-get install python-dev python-pip libxml2-dev libxslt1-dev zlib1g-dev libffi-dev libssl-dev​​通过pip 安装 Scrapy 框架​​sudo pip install scrapy​​

安装后，只要在命令终端输入 scrapy，提示类似以下结果，代表已经安装成功

具体Scrapy安装流程参考：​​Spider 并提取出结构化数据(Item)编写 Item Pipelines 来存储提取到的Item(即结构化数据)

一. 新建项目(scrapy startproject)

在开始爬取之前，必须创建一个新的Scrapy项目。进入自定义的项目目录中，运行下列命令：

scrapy startproject mySpider

其中， mySpider 为项目名称，可以看到将会创建一个 mySpider 文件夹，目录结构大致如下：

下面来简单介绍一下各个主要文件的作用：

scrapy.cfg ：项目的配置文件mySpider/ ：项目的Python模块，将会从这里引用代码mySpider/items.py ：项目的目标文件mySpider/pipelines.py ：项目的管道文件mySpider/settings.py ：项目的设置文件mySpider/spiders/ ：存储爬虫代码目录

二、明确目标(mySpider/items.py)

我们打算抓取：​​定义结构化数据字段，用来保存爬取到的数据，有点像Python中的dict，但是提供了一些额外的保护减少错误。可以通过创建一个 scrapy.Item 类， 并且定义类型为 scrapy.Field的类属性来定义一个Item（可以理解成类似于ORM的映射关系）。接下来，创建一个ItcastItem 类，和构建item模型（model）。

import scrapyclass ItcastItem(scrapy.Item): name = scrapy.Field() level = scrapy.Field() info = scrapy.Field()

三、制作爬虫 （spiders/itcastSpider.py）

爬虫功能要分两步：

1. 爬数据

在当前目录下输入命令，将在​​mySpider/spider​​​目录下创建一个名为​​itcast​​的爬虫，并指定爬取域的范围：

scrapy genspider itcast "itcast.cn"

打开 mySpider/spider目录里的 itcast.py，默认增加了下列代码:

import scrapyclass ItcastSpider(scrapy.Spider): name = "itcast" allowed_domains = ["itcast.cn"] start_urls = ( ' ) def parse(self, response): pass

其实也可以由我们自行创建itcast.py并编写上面的代码，只不过使用命令可以免去编写固定代码的麻烦

要建立一个Spider， 你必须用scrapy.Spider类创建一个子类，并确定了三个强制的属性 和 一个方法。

​​name = ""​​ ：这个爬虫的识别名称，必须是唯一的，在不同的爬虫必须定义不同的名字。​​allow_domains = []​​ 是搜索的域名范围，也就是爬虫的约束区域，规定爬虫只爬取这个域名下的网页，不存在的URL会被忽略。​​start_urls = ()​​ ：爬取的URL元祖/列表。爬虫从这里开始抓取数据，所以，第一次下载的数据将会从这些urls开始。其他子URL将会从这些起始URL中继承性生成。​​parse(self, response)​​ ：解析的方法，每个初始URL完成下载后将被调用，调用的时候传入从每一个URL传回的Response对象来作为唯一参数，主要作用如下：

负责解析返回的网页数据(response.body)，提取结构化数据(生成item)生成需要下一页的URL请求。

将start_urls的值修改为需要爬取的第一个url

start_urls = ("parse(self, response): filename = "teacher.html" open(filename, 'w').write(response.body)

然后运行一下看看，在mySpider目录下执行：

scrapy crawl itcast

是的，就是 itcast，看上面代码，它是 ItcastSpider 类的 name 属性，也就是使用 ​​scrapy genspider​​命令的唯一爬虫名。

运行之后，如果打印的日志出现 ​​[scrapy] INFO: Spider closed (finished)​​，代表执行完成。 之后当前文件夹中就出现了一个 teacher.html 文件，里面就是我们刚刚要爬取的网页的全部源代码信息。

# 注意，Python2.x默认编码环境是ASCII，当和取回的数据编码格式不一致时，可能会造成乱码；# 我们可以指定保存内容的编码格式，一般情况下，我们可以在代码最上方添加： import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding("utf-8")# 这三行代码是Python2.x里解决中文编码的万能钥匙，经过这么多年的吐槽后Python3学乖了，默认编码是Unicode了...(祝大家早日拥抱Python3)

2. 取数据

爬取整个网页完毕，接下来的就是的取过程了，首先观察页面源码：

xxx

xxxxx

xxxxxxxx

是不是一目了然？直接上XPath开始提取数据吧。

我们之前在mySpider/items.py 里定义了一个ItcastItem类。 这里引入进来

from mySpider.items import ItcastItem

然后将我们得到的数据封装到一个​​ItcastItem​​ 对象中，可以保存每个老师的属性：

from mySpider.items import ItcastItemdef parse(self, response): #open("teacher.html","wb").write(response.body).close() # 存放老师信息的集合 items = [] for each in response.xpath("//div[@class='li_txt']"): # 将我们得到的数据封装到一个 `ItcastItem` 对象 item = ItcastItem() #extract()方法返回的都是unicode字符串 name = each.xpath("h3/text()").extract() title = each.xpath("h4/text()").extract() info = each.xpath("p/text()").extract() #xpath返回的是包含一个元素的列表 item['name'] = name[0] item['title'] = title[0] item['info'] = info[0] items.append(item) # 直接返回最后数据 return items

我们暂时先不处理管道，后面会详细介绍。

保存数据

scrapy保存信息的最简单的方法主要有四种，-o 输出指定格式的文件，，命令如下：

# json格式，默认为Unicode编码scrapy crawl itcast -o teachers.json# json lines格式，默认为Unicode编码scrapy crawl itcast -o teachers.jsonl# csv 逗号表达式，可用Excel打开scrapy crawl itcast -o teachers.csv# xml格式scrapy crawl itcast -o teachers.xml

思考

如果将代码改成下面形式，结果完全一样。

请思考 yield 在这里的作用：

from mySpider.items import ItcastItemdef parse(self, response): #open("teacher.html","wb").write(response.body).close() # 存放老师信息的集合 #items = [] for each in response.xpath("//div[@class='li_txt']"): # 将我们得到的数据封装到一个 `ItcastItem` 对象 item = ItcastItem() #extract()方法返回的都是unicode字符串 name = each.xpath("h3/text()").extract() title = each.xpath("h4/text()").extract() info = each.xpath("p/text()").extract() #xpath返回的是包含一个元素的列表 item['name'] = name[0] item['title'] = title[0] item['info'] = info[0] #items.append(item) #将获取的数据交给pipelines yield item # 返回数据，不经过pipeline #return items

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