Python 爬虫入门 1 了解爬虫Scrapy

一、爬虫概念

一个在网上到处或定向抓取数据的程序。它会把页面的URL加载到抓取队列中，然后进入到新页面后再递归进行操作。

二、Scrapy

Scrapy是一个为了抓取网站数据，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。

构架图：

1. 安装

环境：ubuntu,

sudo apt-get install python2.7 python2.7-devsudo apt-get install build-essential;#sudo apt-get install python-dev;sudo apt-get install libxml2-dev;sudo apt-get install libxslt1-dev;sudo apt-get install python-setuptools;sudo apt-get install python-pippip install Scrapy

环境：windows

https://pypi.python.org/pypi/pip#downloadspython setup.py install

把python/scripts加到环境变量。

环境： mac

sudo -H pip install Scrapy

2. 说明

• 引擎(Scrapy Engine)，用来处理整个系统的数据流处理，触发事务。
• 调度器(Scheduler)，用来接受引擎发过来的请求，压入队列中，并在引擎再次请求的时候返回。
• 下载器(Downloader)，用于下载网页内容，并将网页内容返回给蜘蛛。
• 蜘蛛(Spiders)，蜘蛛是主要干活的，用它来制订特定域名或网页的解析规则。编写用于分析response并提取item(即获取到的item)或额外跟进的URL的类。 每个spider负责处理一个特定(或一些)网站。
• 项目管道(Item Pipeline)，负责处理有蜘蛛从网页中抽取的项目，他的主要任务是清晰、验证和存储数据。当页面被蜘蛛解析后，将被发送到项目管道，并经过几个特定的次序处理数据。
• 下载器中间件(Downloader Middlewares)，位于Scrapy引擎和下载器之间的钩子框架，主要是处理Scrapy引擎与下载器之间的请求及响应。
• 蜘蛛中间件(Spider Middlewares)，介于Scrapy引擎和蜘蛛之间的钩子框架，主要工作是处理蜘蛛的响应输入和请求输出。
• 调度中间件(Scheduler Middlewares)，介于Scrapy引擎和调度之间的中间件，从Scrapy引擎发送到调度的请求和响应。

3. 爬取流程

图中绿色是数据走向。首先从初始URL开始，Scheduler会将其交给Downloader进行下载，
下载之后Spider分析结果：

• 需要进一步抓取的链接，如下一页
• 需要保存的数据，送到项目管道，对数据进行后期处理（详细分析、过滤、存储等）
  在数据流动的通道里还可以安装各种中间件，进行必要的处理。

4. 数据流

1. 引擎打开一个网站(open a domain)，找到处理该网站的Spider并向该spider请求第一个要爬取的URL(s)。
2. 引擎从Spider中获取到第一个要爬取的URL并在调度器(Scheduler)以Request调度。
3. 引擎向调度器请求下一个要爬取的URL。
4. 调度器返回下一个要爬取的URL给引擎，引擎将URL通过下载中间件(请求(request)方向)转发给下载器(Downloader)。
5. 一旦页面下载完毕，下载器生成一个该页面的Response，并将其通过下载中间件(返回(response)方向)发送给引擎。
6. 引擎从下载器中接收到Response并通过Spider中间件(输入方向)发送给Spider处理。
7. Spider处理Response并返回爬取到的Item及(跟进的)新的Request给引擎。
8. 引擎将(Spider返回的)爬取到的Item给Item Pipeline，将(Spider返回的)Request给调度器。

三、Scrapy项目基本流程

1. 创建项目

scrapy startproject tutorial

文件说明：

• scrapy.cfg：项目的配置文件
• tutorial/：项目的Python模块，将会从这里引用代码
• tutorial/items.py：项目的items文件
• tutorial/pipelines.py：项目的pipelines文件
• tutorial/settings.py：项目的设置文件
• tutorial/spiders/：存储爬虫的目录

2. 定义要抓取的数据（Item）

修改tutorial目录下的items.py

from scrapy.item import Item,Fieldclass TutorialItem(Item):   passclass DmozItem(Item):   title = Field()   link = Field()   desc = Field()

3. 使用项目命令genspider创建爬虫Spider

制作爬虫，分为两步：先爬再取。

i. 爬

Spider是用户自己编写的类，用来从一个域（或域组）中抓取信息。
Spider定义了用于下载的URL列表、跟踪链接的方案、解析网页内容的方式，以此来提取items。

使用scrapy.spider.BaseSpider创建一个子类，并确定三个强制的属性：

• name：爬虫的名字，必须是唯一的，在不同的爬虫中定义不同的名字
• start_urls：爬取的URL列表，爬虫从这里开始。
• parse()：解析的方法，调用的时候传入从每一个URL传回的Response对象作为唯一参数，负责解析并匹配抓取的数据（解析为item），跟踪更多的URL

到tutorial/spiders下新建一个爬虫文件：dmoz_spider.py

from scrapy.spider import Spider  class DmozSpider(Spider):      name = "dmoz"      allowed_domains = ["test.com.cn"]  #搜索的域名范围    start_urls = [          "http://test.com.cn/a/b/771.html"    ]      def parse(self, response):      # 将链接的最后两个地址取出作为文件名进行存储        filename = response.url.split("/")[-2]          open(filename, 'wb').write(response.body)  

运行测试：

scrapy crawl dmoz

运行结果：

Scrapy为爬虫的 start_urls属性中的每个URL创建了一个 scrapy.http.Request 对象 ，并将爬虫的parse 方法指定为回调函数。

然后，这些 Request被调度并执行，之后通过parse()方法返回scrapy.http.Response对象，并反馈给爬虫。

ii. 取

在Scrapy里，使用XPath selectors 基于XPath。
XPath示例

• /html/head/title: 选择HTML文档元素下面的 标签。
• /html/head/title/text(): 选择前面提到的 元素下面的文本内容
• //td: 选择所有 元素
• //div[@class=”mine”]: 选择所有包含 class=”mine” 属性的div 标签元素

表达式 描述 nodename 选取此节点的所有子节点。 / 从根节点选取。 // 从匹配选择的当前节点选择文档中的节点，而不考虑它们的位置。 . 选取当前节点。 .. 选取当前节点的父节点。 @ 选取属性。

W3C XPath教程：http://www.w3school.com.cn/xpath/

Scrapy提供了XPathSelector类：HtmlXPathSelector(HTML数据解析)和XmlXPathSelector(XML数据解析)。
Selectors的基础方法：

• xpath()：返回一系列的selectors，每一个select表示一个xpath参数表达式选择的节点
• css()：返回一系列的selectors，每一个select表示一个css参数表达式选择的节点
• extract()：返回一个unicode字符串，为选中的数据
• re()：返回一串一个unicode字符串，为使用正则表达式抓取出来的内容

测试:

scrapy shell http://test.com.cn/a/b/771.html

这时可以用response.body看到本地response变量body的值。

示例：

>>> response.xpath('//title')[<Selector xpath='//title' data=u'<title>\u3010\u56fe\u3011\u6c49\u5170\u8fbe \u914d\u7f6e_\u6c49\u5170\u8fbe \u53c2\u6570_\u4e30\u7530_\u6c7d\u8f66\u4e4b\u5bb6</title>'>]>>> response.xpath('//title').extract()[u'<title>\u3010\u56fe\u3011\u6c49\u5170\u8fbe \u914d\u7f6e_\u6c49\u5170\u8fbe \u53c2\u6570_\u4e30\u7530_\u6c7d\u8f66\u4e4b\u5bb6</title>']>>> response.xpath('//title/text()')[<Selector xpath='//title/text()' data=u'\u3010\u56fe\u3011\u6c49\u5170\u8fbe \u914d\u7f6e_\u6c49\u5170\u8fbe \u53c2\u6570_\u4e30\u7530_\u6c7d\u8f66\u4e4b\u5bb6'>]>>> response.xpath('//title/text()').extract()[u'\u3010\u56fe\u3011\u6c49\u5170\u8fbe \u914d\u7f6e_\u6c49\u5170\u8fbe \u53c2\u6570_\u4e30\u7530_\u6c7d\u8f66\u4e4b\u5bb6']

原来的sel已经使用response替换。

4. 编写提取item数据的Spider

from scrapy.spider import Spiderfrom scrapy.selector import Selector  from tutorial.items import DmozItem  class DmozSpider(Spider):    name = "dmoz"    allowed_domains = ["test.com.cn"]    start_urls = [        "http://test.com.cn/a/b/771.html"    ]    def parse(self,response):        sel = Selector(response)        sites = sel.xpath('//title')        items = []        for site in sites:            item = DmozItem()            item['title'] = site.xpath('text()').extract()            print item['title']            items.append(item)        return items    def parse(self, response):          sel = Selector(response)          sites = sel.xpath('//title')          for site in sites:              title = site.xpath('a/text()').extract()              link = site.xpath('a/@href').extract()              desc = site.xpath('text()').extract()              print title  

5. 进行爬取

scrapy crawl dmoz

6. 通过选择器提取数据

示例

 sites = sel.xpath('//ul[@class="directory-url"]/li')  

7. 保存数据

scrapy crawl dmoz -o items.json -t json  

-o 文件名
-t 导出类型

本文来源：
http://www.jianshu.com/p/a8aad3bf4dc4

参考资料：
http://scrapy-chs.readthedocs.org/zh_CN/latest/topics/architecture.html
http://scrapy-chs.readthedocs.org/zh_CN/latest/intro/tutorial.html
http://www.zhihu.com/question/20899988
http://www.cnblogs.com/wuxl360/p/5567631.html

问题处理：
ImprtError: No module named win32api

需要到https://sourceforge.net/projects/pywin32/files/pywin32/
下载对应版本安装。
安装的时候可能会出现：
python2.7 is required for this package select installation to use

则执行下面的python

## script to register Python 2.0 or later for use with win32all# and other extensions that require Python registry settings## written by Joakim Loew for Secret Labs AB / PythonWare## source:# http://www.pythonware.com/products/works/articles/regpy20.htm## modified by Valentine Gogichashvili as described in http://www.mail-archive.com/[e-mail]/msg10512.htmlimport sysfrom _winreg import *# tweak as necessaryversion = sys.version[:3]installpath = sys.prefixregpath = "SOFTWARE\\Python\\Pythoncore\\%s\\" % (version)installkey = "InstallPath"pythonkey = "PythonPath"pythonpath = "%s;%s\\Lib\\;%s\\DLLs\\" % (    installpath, installpath, installpath)def RegisterPy():    try:        reg = OpenKey(HKEY_CURRENT_USER, regpath)    except EnvironmentError as e:        try:            reg = CreateKey(HKEY_CURRENT_USER, regpath)            SetValue(reg, installkey, REG_SZ, installpath)            SetValue(reg, pythonkey, REG_SZ, pythonpath)            CloseKey(reg)        except:            print "*** Unable to register!"            return        print "--- Python", version, "is now registered!"        return    if (QueryValue(reg, installkey) == installpath and        QueryValue(reg, pythonkey) == pythonpath):        CloseKey(reg)        print "=== Python", version, "is already registered!"        return    CloseKey(reg)    print "*** Unable to register!"    print "*** You probably have another Python installation!"if __name__ == "__main__":    RegisterPy()

参考：
http://www.cnblogs.com/min0208/archive/2012/05/24/2515584.html