【Python爬虫】<万物可爬>Scrayp框架

简介: 【1月更文挑战第22天】【Python爬虫】<万物可爬>Scrayp框架

 目录

Scrapy概述:

安装Scrapy:

创建一个Scrapy爬虫项目:

1.使用scrapy创建一个工程:

2.创建爬虫文件:

Scrapy项目结构:

response的属性和方法:

Scrapy架构组成:

Scrapy Shell:

安装:

应用:


Scrapy概述:

       Scrapy是一个为了爬取网站数据,提取结构性数据而编写的应用框架。可以应用在包括数据挖掘,信息处理或存储历史数据等一系列的程序中。

安装Scrapy:

pip install scrapy

image.gif

pip install -I cryptography

image.gif

创建一个Scrapy爬虫项目:

1.使用scrapy创建一个工程:

scrapy startproject scrapy项目名称

image.gif

image.gif编辑

注意:项目的名称不允许使用数字开头,也不能包含中文!

2.创建爬虫文件:

注意:要在spiders文件夹中去创建爬虫文件!

cd 项目名称\项目名称\spiders

image.gif

 修改君子协定:

image.gif编辑

image.gif编辑

创建爬虫文件:

scrapy genspider 爬虫文件的名字 要爬取的网页

image.gif

import scrapy
class BaiduSpider(scrapy.Spider):
    # 爬虫的名字 用于运行爬虫的时候 url使用指:
    name = 'baidu'
    # 允许访问的域名:
    allowed_domains = ['https://www.baidu.com']
    # 起始的url地址 指的是第一次要访问的域名
    # start_urls是在allowed_domains的前面添加一个http://,在allowed_domains后面添加一个/
    start_urls = ['https://www.baidu.com/']
    # 是执行了start_urls之后,执行的方法,方法中的response 就是返回的那个对象
    # 相当于 response = urllib.request.urlopen()
    #       response = request.get()
    def parse(self, response):
        print('------------------\n'
              '------------------\n'
              '------Hello-------\n'
              '------World-------\n'
              '------------------\n'
              '------------------\n')
        pass

image.gif

执行爬虫文件:

scrapy crawl 爬虫文件文件名

image.gif

image.gif编辑

Scrapy项目结构:

image.gif编辑

response的属性和方法:

image.gif编辑

response.text 获取的是响应的字符串
response.body 获取的是二进制数据
response.xpath 可以直接是xpath方法来解析response中的内容

response.extract()

提取selector对象的data属性值
response.extract_first() 提取selector列表的第一个数据

Scrapy架构组成:

    • 引擎:自动运行,无需关注,会自动组织所有的请求对象,分发给下载器。
    • 下载器:从引擎处获取请求对象后,请求数据。
    • Spiders:Spider类定义了如何爬取某个(某些)网站,包括爬取的动作(例如:是否跟进连接)以及如何从网页的内容中提取结构化数据(爬取item)。Sprider就是定义爬取的动作及分析某个网页(或者有些网页)的地方。
    • 调度器:有自己的调度规则,无需关注。
    • 管道(Item pipeIine):最终处理数据的管道,会预留接口进行数据处理。当Item正在Spider中被收集之后,它将会被传递到Item Pipline,一些组件会按照一定的顺序执行对Item的处理。每个Item PipLine组件是实现了简单方法的Python类,他们接收到Item并通过它执行一些行为,同时也决定此Item是否继续通过pipiline或者是丢弃不再进行处理。

    以下是item pipline的一些典型应用:

      • 清理HTML数据
      • 验证爬取的数据(检查item包含某些字段)
      • 查重(并丢弃)
      • 将爬取的结果保存到数据库中

      image.gif编辑


      Scrapy Shell:

             Scrapy终端,是一个交互终端,可以在未启动Spider的情况下尝试及调试爬虫代码。其本意是用来测试和提取数据的代码,不过可以被作为正常的Python终端,在上面测试任何的Python代码。

             该终端用来测试XPath或CSS表达式,查看他们的工作方式及从网页中提取数据。在编写您的Spider时,该终端提供了交互性测试您的表达式代码的功能,免去了每次修改后运行Spider的麻烦。

             一旦熟悉Scrapy终端后,就能发现其在开发和调试Spider时发挥的巨大作用。

      安装:

      pip install ipython

      image.gif

             如果安装了IPython,Scrapy终端将会使用IPython(代替标准Python终端),IPython终端与其他相比较更为强大,提供智能化的自动补全,高亮输出,及其他特性。

      应用:

      直接在CMD中启动后,会自动打开IPython终端:

      scrapy shell URL地址(爬取指定目标地址)

      image.gif

      image.gif编辑

      image.gif编辑

      启动IPthon终端:

      image.gif编辑

      scrapy shell www.daidu.com
      scrapy shell https://www.baidu.com
      scrapy shell "https://www.baidu.com"
      scrapy shell "www.baidu.com"


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