一. Scrapy简介、架构、数据流和项目结构

二. Scrapy入门

1.1 Scrapy简介

Scrapy是:由Python语言开发的一个快速、高层次的屏幕抓取和web抓取框架，用于抓取web站点并从页面中提取结构化的数据。

Scrapy依赖包

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

1.2 Scrapy架构

• Engine。引擎，处理整个系统的数据流处理、触发事务，是整个框架的核心。

• Item。项目，它定义了爬取结果的数据结构，爬取的数据会被赋值成该Item对象。

• Scheduler。调度器，接受引擎发过来的请求并将其加入队列中，在引擎再次请求的时候将请求提供给引擎。

• Downloader。下载器，下载网页内容，并将网页内容返回给蜘蛛。

• Spiders。蜘蛛，其内定义了爬取的逻辑和网页的解析规则，它主要负责解析响应并生成提取结果和新的请求。

• Item Pipeline。项目管道，负责处理由蜘蛛从网页中抽取的项目，它的主要任务是清洗、验证和存储数据。

• Downloader Middlewares。下载器中间件，位于引擎和下载器之间的钩子框架，主要处理引擎与下载器之间的请求及响应。

• Spider Middlewares。蜘蛛中间件，位于引擎和蜘蛛之间的钩子框架，主要处理蜘蛛输入的响应和输出的结果及新的请求。

1.3 数据流

Scrapy中的数据流由引擎控制，数据流的过程如下。

• Engine首先打开一个网站，找到处理该网站的Spider，并向该Spider请求第一个要爬取的URL。

• Engine从Spider中获取到第一个要爬取的URL，并通过Scheduler以Request的形式调度。

• Engine向Scheduler请求下一个要爬取的URL。

• Scheduler返回下一个要爬取的URL给Engine，Engine将URL通过Downloader Middlewares转发给Downloader下载。

• 一旦页面下载完毕，Downloader生成该页面的Response，并将其通过Downloader Middlewares发送给Engine。

• Engine从下载器中接收到Response，并将其通过Spider Middlewares发送给Spider处理。

• Spider处理Response，并返回爬取到的Item及新的Request给Engine。

• Engine将Spider返回的Item给Item Pipeline，将新的Request给Scheduler。

• 重复第二步到最后一步，直到Scheduler中没有更多的Request，Engine关闭该网站，爬取结束。

通过多个组件的相互协作、不同组件完成工作的不同、组件对异步处理的支持，Scrapy最大限度地利用了网络带宽，大大提高了数据爬取和处理的效率。

1.4 项目结构

Scrapy框架和pyspider不同，它是通过命令行来创建项目的，代码的编写还是需要IDE。项目创建之后，项目文件结构如下所示：

 这里各个文件的功能描述如下。

• scrapy.cfg：它是Scrapy项目的配置文件，其内定义了项目的配置文件路径、部署相关信息等内容。

• items.py：它定义Item数据结构，所有的Item的定义都可以放这里。

• pipelines.py：它定义Item Pipeline的实现，所有的Item Pipeline的实现都可以放这里。

• settings.py：它定义项目的全局配置。

• middlewares.py：它定义Spider Middlewares和Downloader Middlewares的实现。

• spiders：其内包含一个个Spider的实现，每个Spider都有一个文件。

 note：在指定文件夹下打开cmd窗口，输入 tree/f 命令可以查看该文件夹结构

先安装以下两个库，注意这些库可能有版本更新，旧版本可能会报错，及时安装新版本，尤其是库。

Note: 推荐在anaconda prompt和anaconda powershell prompt窗口中执行如下命令，或者在cmd窗口的base环境中运行，cmd窗口中激活base环境命令如下:

否则如下创建scrapy项目的命令会报错，如下所示，提示默认conda环境未激活

2.1 创建项目

安装完成后就可以使用scrapy命令来创建项目，如下

如下述树状文件结构所示，创建的sousouspider项目文件夹下面包含scrapy.cfg文件和sougouspider子文件夹，子文件夹中包含items.py，middlewares.py，pipelines.py等文件以及spiders子孙文件夹。

2.2 创建Spider

Spider是自己定义的Class，Scrapy用它来从网页里抓取内容，并解析抓取的结果。不过这个Class必须继承Scrapy提供的Spider类scrapy.Spider，还要定义Spider的名称和起始请求，以及怎样处理爬取后的结果的方法。

也可以使用命令行创建一个Spider。比如要生成quotes这个Spider，可以执行如下命令：

 进入刚才创建的sougouspider文件夹，然后执行genspider命令。第一个参数是Spider的名称，第二个参数是网站域名。执行完毕之后，spiders文件夹中多了一个sgspider.py，它就是刚刚创建的Spider

 sgspider内容如下所示：

这里有三个属性——、和，还有一个方法。

• ，它是每个项目唯一的名字，用来区分不同的Spider。

• ，它是允许爬取的域名，如果初始或后续的请求链接不是这个域名下的，则请求链接会被过滤掉。

• ，它包含了Spider在启动时爬取的url列表，初始请求是由它来定义的。

• ，它是Spider的一个方法。默认情况下，被调用时里面的链接构成的请求完成下载执行后，返回的响应就会作为唯一的参数传递给这个函数。该方法负责解析返回的响应、提取数据或者进一步生成要处理的请求。

2.3 创建Item

Item是保存爬取数据的容器，它的使用方法和字典类似。不过，相比字典，Item多了额外的保护机制，可以避免拼写错误或者定义字段错误。

创建Item需要继承类，并且定义类型为的字段。观察目标网站，我们可以获取到到内容有url，page等。

scrapy默认创建的items.py内容如下

定义Item，此时将items.py修改如下：

 其中visit_url，page，rank和 title 是 sgspider中定义的变量

2.4 修改settings.py

创建sougouspider默认生成的settings.py的内容如下

修改后的settings.py

注意：pipelines.py和middlewares.py文件使用原默认内容。关于__init__.py ， 在Python工程里，当python检测到一个目录下存在__init__.py文件时，python就会把它当成一个模块(module)。__init__.py可以是一个空文件，也可以有非常丰富的内容。

2.5 修改默认生成的spider文件

修改后的sgspider.py

 为了应对网站的反爬虫，采用了更换动态ip和伪装header的措施，采用如下代码将更换动态ip和伪装header的模块导入到在上述spider文件中。（将模块命名为IP，将free_ip.py和get_cookies.py放入该IP文件夹中）

from IP.free_ip import get_random_proxy
from IP.get_cookies import get_new_cookies,get_new_headers

free_ip.py

注意：上述文件中使用了ip代理池，代理池的构建参考【学习笔记】WSL2、Docker以及docker-compose安装及环境配置_bu懂就问的博客-CSDN博客_wsl2和docker

 利用scrapy进行爬虫之前需要开启docker，并在代理池相应文件夹下（本案例中是ProxyPool-master文件夹）打开cmd命令行窗口，运行以下命令才能够在 http://127.0.0.1:5555/random 端口获取代理ip，上述free_ip.py才能够正常执行

docker-compose up

崔庆才代理池github地址如下，

get_cookies.py

注意：上述get_cookies.py函数是为了生成cookie信息，其中除了导入get_random_proxy()函数生成代理ip之外，还从fake_useragent库导入了UserAgent函数，user-agent可以由fake_useragent随机生成。cookie中的部分信息是基于代理ip访问搜狗视频获取的。

fake_useragent库的安装可以使用如下命令，

2.6 运行scrapy框架

本案例在运行之前需要

1. 开启docker软件

2. 在ProxyPool-master文件夹中执行 docker-compose up 获取动态代理ip

本案例中ProxyPool-master文件夹位于

3. 修改项目爬虫文件中的查询关键词。本案例中，爬虫文件位于

4. 之后可以在scrapy项目文件夹中执行下述命令

5. 运行完之后会将items.py中的变量以字典的形式保存为.json文件，其中中文信息尚未进行utf8转码，可以编写python脚本进一步进行数据清洗和转换。下面的脚本将其转换成markdown链接格式。执行以下命令

conver_json.py

参考资料和链接

【scrapy爬虫】最新sogou搜狗搜索 机智操作绕过反爬验证码（搜狗微信公众号文章同理）_彡千的博客-CSDN博客

GitHub - hellysmile/fake-useragent: up to date simple useragent faker with real world database

GitHub - Python3WebSpider/ProxyPool: An Efficient ProxyPool with Getter, Tester and Server

Scrapy框架的使用之Scrapy框架介绍

崔庆才. python3网络爬虫开发实战

    以上就是本篇文章【【学习笔记】爬虫框架Scrapy入门】的全部内容了，欢迎阅览 ！ 文章地址：http://lianchengexpo.xrbh.cn/news/13574.html 
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