简介

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。我们只需要少量代码，就能够快速的抓取。
Scrapy使用了Twisted[‘twisted’]异步网络框架，可以加快我们的下载速度。

Scrapy的工作流程

模块	功能	实现方式
Scrapy Engine（引擎）	总指挥：负责数据和信号的在不同模块间传递	scrapy框架实现
Scheduler （调度器）	一个队列，存放引擎发过来的request请求	scrapy框架实现
Downloader （下载器）	下载引擎发送来的requests请求，并返回引擎	scrapy框架实现
Spider （爬虫）	处理引擎发来的response，提取数据，提取url，并交给引擎	需要手写
Item Pipeline （管道）	处理引擎传过来的数据，比如存储	需要手写
Downloader Middlewares （下载器中间件）	可以自定义的下载扩展中间件，比如设置代理	一般不用手写
Spider Middlewares （爬虫中间件）	可以自定义request请求和进行response过滤	一般不用手写

Scrapy创建项目

# 安装scrapy
pip install Scrapy
# 创建项目
scrapy startproject projectname
# 创建爬虫
scrapy genspider spidername spider域名
# 提取数据，完善spider。
# 保存数据，pipeline中保存数据。
# 启动爬虫
scrapy crawl spidername

Scrapy项目目录结构

Scrapy编写爬虫

爬虫文件

创建爬虫之后，会在项目中spiders目录下生成爬虫名的py文件。我们要对这个文件进行完善。编写数据爬取方式。
itcast.py

import scrapy


class ItcastSpider(scrapy.Spider):
    name = 'itcast'   # 定义的爬虫名
    allowed_domains = ['itcast.cn']  # 允许爬取的域名范围
    start_urls = ['//www.itcast.cn/channel/teacher.shtml']  # 开始爬取的url

    def parse(self, response):
    	# 数据解析方法。方法名不能修改。
        li_list = response.xpath("//div[@class='tea_con']//li")
        for li in li_list:
            item = {}
            item["name"] = li.xpath(".//h3/text()").extract_first()  
            item["title"] = li.xpath(".//h4/text()").extract()[0]
            # extract_first()  == extract()[0]
            yield item

从考虑这其中提现空格符串： extract() 返回一个包含有字符串数据的列表。extract_first() 返回列表的第一个字符串。同extract()[0] 注意力： spider中的parse方法名不能修改。需要爬去的URL地址必须要属于allow_domain下的链接。start_urls 首次爬取的时候，可以不满足此条件。response.xpath()返回的是一个包含selector对象的列表。scrapy中的response没有content属性，使用body替代。response.body是二进制信息，使用时需要decode()转码。 spider的数据库传至pipline利用yield。让全部整个方程成为某个转换器，才能减少内存条占据。

爬虫构造请求

有很多之后，抓取都要从手机网页中分离出来出 URL，并抓取该URL中的主要内容。这之后就都要结构需求。

class ItcastSpider(scrapy.Spider):
    name = 'itcast'   # 定义的爬虫名
    allowed_domains = ['itcast.cn']  # 允许爬取的域名范围
    start_urls = ['//www.itcast.cn/channel/teacher.shtml']  # 开始爬取的url

    def parse(self, response):
    	next_url = response.xpath("").extract_first()  # 获取到二级URL
    	# 构造请求
    	yield scrapy.Request(next_url, callback=self.parse2)
    	# 解析函数间传递数据。parse 传递数据到parse2
    	# item = {}
    	# .. 省略item中数据的获取过程。
    	# yield scrapy.Request(next_url, callback=self.parse2, meta={"item"=item})
    	
	def parse2(self, response):
		# 对二级URL所做处理
		pass
    	

scrapy.Request 能构建一个requests，同时制定提取数据的callback函数。
scrapy.Request(url [, callback, method, headers, body, cookies, meta, dont_filter=False])

meta: 实现在不同的解析函数中传递数据，meta默认会携带部分信息，比如下载延迟，请求深度等。

class ItcastSpider(scrapy.Spider):
    name = 'itcast'   # 定义的爬虫名
    allowed_domains = ['itcast.cn']  # 允许爬取的域名范围
    start_urls = ['//www.itcast.cn/channel/teacher.shtml']  # 开始爬取的url

    def parse(self, response):
    	next_url = response.xpath("").extract_first()  # 获取到二级URL
    	# 构造请求
    	# 解析函数间传递数据。parse 传递数据到parse2
    	item = {}
    	.. 省略item中数据的获取过程。
    	yield scrapy.Request(next_url, callback=self.parse2, meta={"item"=item})
    	
	def parse2(self, response):
		# 对二级URL所做处理
		item = response.meta["item"]
		pass

dont_filter: 让scrapy的去重不会过滤当前url，scrapy默认有url去重的功能，对需要重复请求的url有重要用途。

pipeline

class MyspiderPipeline:
	def open_spider(self, spider):
		pass
		
    def process_item(self, item, spider):
    	# 在这个方法中编写数据存储的方法。
        return item
	
	def close_spider(self, spider):
		pass

完工pipeline编号后，需在settings中设定重置pipeline

ITEM_PIPELINES = {
   'myspider.pipelines.MyspiderPipeline': 300,
   # 'myspider.pipelines.MyspiderPipeline' pipeline的位置
   # 300 权重。当有多个pipeline时，通过权重大小，决定执行顺序。
}

从settings中的pipeline布置就能够可以看出，pipeline就能够有多种。常见为了能让的两个作用： 可能会有多个spider，不同的pipeline处理不同的item内容。一个spider的内容可能要做不同的操作，比如存入不同的数据库。 特别注意： pipeline的权重越小，优先级越高。pipeline中process_item方法名不能修改。

open_spider方法，不是默认生成的。这个方法从名字可以看出，是在开始爬虫之前调用的方法（既此方法运行在爬虫文件之前。）这个方法在整个爬虫过程中，只会执行一次。通过此方法，可以对spider对象预先添加属性信息，还可以进行连接数据库实例化，打开本地文件等操作。
closer_spider方法，在爬虫关闭的时候执行，仅执行一次。可以进行数据库关闭连接，关闭本地文件等结束操作。

items

为要提取的数据构建数据模型。
items.py

import scrapy
class MyspiderItem(scrapy.Item):
    name = scrapy.Field()
    .. 省略更多

在爬虫文件中，如果使用了items，则只能构建模型中定义的字段。如果模型中没有，会报错。
如果爬虫文件中成功使用了items获取数据，在pipeline.py文件中，item则为对应模型，可以通过下面方法进行判断。

from myspider.items import MyspiderItem
class MyspiderPipeline:
    def process_item(self, item, spider):
    	if isinstance(item, MyspiderItem):
    		..
    		# 通过dict(item) 可以强转为dict字典类型。
        return item

Log

在settings中，能设为在移动终端读取系统日志的Log游戏等级。在设为这一个指标，能全面禁止scrapy的载入和程序运行数据信息在移动终的读取。

LOG_LEVEL = "WARNING"

在也许 现身系统异常的位置，加log输出电压。如蜘蛛文件夹目录，pipelines.py文件夹目录。

import logging
logger = logging.getLogger(__name__)  # 这样处理之后，打印出的日志可以看到所在文件名

# 可能出现异常的地方
logger.warning("loginfo")

日志不在终端打印，保存本地的设置方法。
在settings中添加

LOG_LEVEL = "WARNING"
LOG_FILE = "./log.log"

settings

settings中的分配均有详细介绍的文档文件辅导，可自愿在采用时完成如何查看。

BOT_NAME = 'myspider'

SPIDER_MODULES = ['myspider.spiders']
NEWSPIDER_MODULE = 'myspider.spiders'

LOG_LEVEL = "WARNING"
LOG_FILE = "./log.log"
# 设置user_agent。
USER_AGENT = ''

# Obey robots.txt rules 这个参数决定了爬虫是否遵循robots协议。
ROBOTSTXT_OBEY = True

# 设置最大并发请求数 (default: 16)
CONCURRENT_REQUESTS = 32

# Configure a delay for requests for the same website (default: 0)
# See //docs.scrapy.org/en/latest/topics/settings.html#download-delay
# See also autothrottle settings and docs
#DOWNLOAD_DELAY = 3
# The download delay setting will honor only one of:
#CONCURRENT_REQUESTS_PER_DOMAIN = 16
#CONCURRENT_REQUESTS_PER_IP = 16

# 是否使用cookies，scrapy在请求二级url时，可以自动携带上级cookies (enabled by default)
#COOKIES_ENABLED = False

# Disable Telnet Console (enabled by default)
#TELNETCONSOLE_ENABLED = False

# 重写headers，注意user_agent,cookies 信息不能放入请求头，需要单独处理:
#DEFAULT_REQUEST_HEADERS = {
#   'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8',
#   'Accept-Language': 'en',
#}

# Enable or disable spider middlewares
# See //docs.scrapy.org/en/latest/topics/spider-middleware.html
#SPIDER_MIDDLEWARES = {
#    'myspider.middlewares.MyspiderSpiderMiddleware': 543,
#}

# Enable or disable downloader middlewares
# See //docs.scrapy.org/en/latest/topics/downloader-middleware.html
#DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {
#    'myspider.middlewares.MyspiderDownloaderMiddleware': 543,
#}

# Enable or disable extensions
# See //docs.scrapy.org/en/latest/topics/extensions.html
#EXTENSIONS = {
#    'scrapy.extensions.telnet.TelnetConsole': None,
#}

# Configure item pipelines
# See //docs.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html
ITEM_PIPELINES = {
   'myspider.pipelines.MyspiderPipeline': 300,
}

# Enable and configure the AutoThrottle extension (disabled by default)
# See //docs.scrapy.org/en/latest/topics/autothrottle.html
#AUTOTHROTTLE_ENABLED = True
# The initial download delay
#AUTOTHROTTLE_START_DELAY = 5
# The maximum download delay to be set in case of high latencies
#AUTOTHROTTLE_MAX_DELAY = 60
# The average number of requests Scrapy should be sending in parallel to
# each remote server
#AUTOTHROTTLE_TARGET_CONCURRENCY = 1.0
# Enable showing throttling stats for every response received:
#AUTOTHROTTLE_DEBUG = False

# Enable and configure HTTP caching (disabled by default)
# See //docs.scrapy.org/en/latest/topics/downloader-middleware.html#httpcache-middleware-settings
#HTTPCACHE_ENABLED = True
#HTTPCACHE_EXPIRATION_SECS = 0
#HTTPCACHE_DIR = 'httpcache'
#HTTPCACHE_IGNORE_HTTP_CODES = []
#HTTPCACHE_STORAGE = 'scrapy.extensions.httpcache.FilesystemCacheStorage'

Scrapy CrawlSpider 使用

通常情况下，在爬取页面中的URL时，我们是根据xpath一个个获取，然后构造。
使用CrawlSpider可以让这个过程变得简单，让scrapy框架根据我们设定的规则，自动获取所需的URL。

# 创建爬虫命令
scrapy genspider -t crawl spidername spider域名

出现的网络爬虫程序

import scrapy
from scrapy.linkextractors import LinkExtractor
from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule


class ChufaSpider(CrawlSpider):
    name = 'chufa'
    allowed_domains = ['cicr.gov.cn']
    start_urls = ['//cicr.gov.cn/']

    # 定义提取URL地址规则
    # Rule是一个对象，在rules中实例化
    # rules是一个元祖，可以实例化多个Rule
    rules = (
    	# allow URL的正则。不需要主域名，会自动补充。
    	# LinkExtractor 连接提取器，提取URL地址
    	# callback 提取出来的URL地址的response会交给callback处理，根据业务判断是否需要此参数。
    	# follow 当前URL地址的响应是否重新经过rules来提取URL地址
        Rule(LinkExtractor(allow=r'Items/'), callback='parse_item', follow=True),
    )

    def parse_item(self, response):
        item = {}
        #item['domain_id'] = response.xpath('//input[@id="sid"]/@value').get()
        #item['name'] = response.xpath('//div[@id="name"]').get()
        #item['description'] = response.xpath('//div[@id="description"]').get()
        return item

重视： CrawlSpider爬虫文件中，不能定义parse方法，parse有特殊功能。如果多个Rule都满足某一个URL，会从rules中选择第一个满足的进行操作。 LinkExtractor更好比较常见指标： deny：满足括号中正则的URL一定不提取，优先级高于allow。allow_domains：会被提取的连接的domains。deny_domains：一定不会被提取连接的domains。restrict_xpaths：使用xpath表达式过滤连接。 spider.Rule更好熟悉运作： process_links：指定某个函数。在获取到连接列表时将会调用该函数，主要用来过滤URL。process_request：指定某个函数。在该Rule提取到的每个requests时都会调用该函数，用来过滤requests。

Downloader Middlewares 下载中间件

当需要对请求和响应做自定义处理时，使用下载中间件。
Downloader Middlewares 默认的方法：

process_request(self, request, spider)
当每个request通过下载中间件时，该方法被调用。process_response(self, request,response,spider)
当下载器完成http请求，传递响应给引擎的时候调用。

class RandomUserAgentMiddleware:

    def process_request(self, request, spider):
    	# 提前在settings中定义USER_AGENTS_LIST列表。
        ua = random.choice(spider.settings.get("USER_AGENTS_LIST"))  
        request.headers["User-Agent"] = ua
        request.meta["proxy"] = "协议+ip+端口"  # 添加代理

    def process_response(self, request, response, spider):
        print(request.headers["User-Agent"])  # 查看每次使用的ua是否不同。
        return response

中间的件界定，，须要在settings中祖册，同pipeline。

Scrapy 模拟登陆

再不用的scrapy，用的requests做爬虫技术时，仿真模拟登入有这三种工艺： 直接携带cookies请求页面。可以放到header中，也可以在requests中给到cookies参数。找接口发送POST请求，存储cookies。selenium.找到对应的input标签，输入信息点击登陆。 食用scarpy虚拟修改密码，也是都的多种形式： 直接携带cookies。不能放到请求头中，必须给到cookie找接口发送POST请求，scrapy默认会自动存储cookies（在settings中可以设置）。selenium把登录后的cookies保存到本地，scrapy发送请求前读取本地cookies。

在开始使用scrapy模拟登陆之前，先要理解start_url的访问流程。首先，上面提到过，start_url在访问时，不会被allowed_domains规则所限制（这个限制是通过OffsiteMiddleware中间件实现的）。这是因为，我们在parse中构造的请求，是使用的scrapy.Request，而start_url的请求是使用的spider.start_requests 方法。通过源码可以看到具体实现内容。
理解了start_url的请求，就可以推测出，如果start_url是需要登录才能访问的，可以通过改写spider.start_requests 方法来实现登录后访问。

import scrapy


class ItcastSpider(scrapy.Spider):
    name = ''   # 定义的爬虫名
    allowed_domains = ['']  # 允许爬取的域名范围
    start_urls = ['']  # 开始爬取的url

	def start_requests(self):
		cookies = ""
		# cookies转化为字典
		cookies = {i.split("=")[0]:i.split("=")[1] for i in cookies.split("; ")}
		yield scrapy.Request(
			self.satrt_urls[0],
			callback=self.parse,
			cookies=cookies
		)

    def parse(self, response):
    	url = ''
    	# 默认情况下，scrapy在下次url请求时，可以自动携带cookies，不需要再次指定。
    	yield scrapy.Request(
			url,
			callback=self.parse_second
		)

	def parse_second(self, response):
    	pass

小技巧：可以在settings中设置 COOKIES_DEBUG=TRUE 参数，这样我们就可以在终端输出中看到cookie的传递，和cookie信息了。

Scrapy 模拟POST请求

实用scrapy.FormRequest方案。

class ItcastSpider(scrapy.Spider):
    name = ''   # 定义的爬虫名
    allowed_domains = ['']  # 允许爬取的域名范围
    start_urls = ['']  # 开始爬取的url
    def parse(self, response):
    	post_data = {}
		.. 省略构造post_data
		yield scrapy.FormRequest(
			"url",  # post请求路径
			formdata=post_data,
			callback=self.after_login
		)

	def after_login(self, response):
    	pass

后边此种工艺，需求不可避免找见POST提起位置。scrapy提拱了电脑自动获利Form表单控件上交位置路线的工艺。

class ItcastSpider(scrapy.Spider):
    name = ''   # 定义的爬虫名
    allowed_domains = ['']  # 允许爬取的域名范围
    start_urls = ['']  # 开始爬取的url
    def parse(self, response):
		yield scrapy.FormRequest.from_response(
			response,  # 自动的从response中寻找Form表单提交地址
			formdata={"login":"..","password":".."},  # 需要输入表单的input名和要输入的值。scrapy自动填充后提交。
			callback=self.after_login
		)

	def after_login(self, response):
    	pass

Scrapy shell

行在设备，对Scrapy能提供的性能指标通过运行和测验。以及测验xpath的最终、观察response蕴含的信息内容等方面。

scrapy shell <url>

Scrapy Redis

scrapy_redis在scrapy的基础上实现了更多，更强大的功能。具体体现在：request去重，爬虫持久化，轻松实现分布式爬虫。