Scrapy爬取女神照片

独自空忆成欢 提交于 2020-04-06 05:56:19

使用Scrapy趴一趴美女图

 

Scrapy,Python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用途广泛,可以用于数据挖掘、监测和自动化测试
Scrapy吸引人的地方在于它是一个框架,任何人都可以根据需求方便的修改。它也提供了多种类型爬虫的基类,如BaseSpider、sitemap爬虫等,最新版本又提供了web2.0爬虫的支持。
Scratch,是抓取的意思,这个Python的爬虫框架叫Scrapy,大概也是这个意思吧,就叫它:小刮刮吧。
 
Scrapy 使用了 Twisted异步网络库来处理网络通讯。整体架构大致如下:

 

Scrapy主要包括了以下组件:

  • 引擎(Scrapy)
    用来处理整个系统的数据流处理, 触发事务(框架核心)
  • 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. 可以想像成一个URL(抓取网页的网址或者说是链接)的优先队列, 由它来决定下一个要抓取的网址是什么, 同时去除重复的网址
  • 下载器(Downloader)
    用于下载网页内容, 并将网页内容返回给蜘蛛(Scrapy下载器是建立在twisted这个高效的异步模型上的)
  • 爬虫(Spiders)
    爬虫是主要干活的, 用于从特定的网页中提取自己需要的信息, 即所谓的实体(Item)。用户也可以从中提取出链接,让Scrapy继续抓取下一个页面
  • 项目管道(Pipeline)
    负责处理爬虫从网页中抽取的实体,主要的功能是持久化实体、验证实体的有效性、清除不需要的信息。当页面被爬虫解析后,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框架,主要是处理Scrapy引擎与下载器之间的请求及响应。
  • 爬虫中间件(Spider Middlewares)
    介于Scrapy引擎和爬虫之间的框架,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 Middewares)
    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。

Scrapy运行流程大概如下:

  1. 引擎从调度器中取出一个链接(URL)用于接下来的抓取
  2. 引擎把URL封装成一个请求(Request)传给下载器
  3. 下载器把资源下载下来,并封装成应答包(Response)
  4. 爬虫解析Response
  5. 解析出实体(Item),则交给实体管道进行进一步的处理
  6. 解析出的是链接(URL),则把URL交给调度器等待抓取

一、安装

  因为python3并不能完全支持Scrapy,因此为了完美运行Scrapy,我们使用python2.7来编写和运行Scrapy。

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pip install Scrapy

  注:windows平台需要依赖pywin32,请根据自己系统32/64位选择下载安装,https://sourceforge.net/projects/pywin32/

    其它可能依赖的安装包:lxml-3.6.4-cp27-cp27m-win_amd64.whl,VCForPython27.msi百度下载即可

二、基本使用

1、创建项目

运行命令:

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scrapy startproject p1(your_project_name)

2.自动创建目录的结果:

文件说明:

  • scrapy.cfg  项目的配置信息,主要为Scrapy命令行工具提供一个基础的配置信息。(真正爬虫相关的配置信息在settings.py文件中)
  • items.py    设置数据存储模板,用于结构化数据,如:Django的Model
  • pipelines    数据处理行为,如:一般结构化的数据持久化
  • settings.py 配置文件,如:递归的层数、并发数,延迟下载等
  • spiders      爬虫目录,如:创建文件,编写爬虫规则

注意:一般创建爬虫文件时,以网站域名命名

3、编写爬虫

在spiders目录中新建 xiaohuar_spider.py 文件

示例代码:

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#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import scrapy
  
class XiaoHuarSpider(scrapy.spiders.Spider):
    name = "xiaohuar"
    allowed_domains = ["xiaohuar.com"]
    start_urls = [
        "http://www.xiaohuar.com/hua/",
    ]
  
    def parse(self, response):
        # print(response, type(response))
        # from scrapy.http.response.html import HtmlResponse
        # print(response.body_as_unicode())
  
        current_url = response.url #爬取时请求的url
        body = response.body  #返回的html
        unicode_body = response.body_as_unicode()#返回的html unicode编码

  备注:

  • 1.爬虫文件需要定义一个类,并继承scrapy.spiders.Spider
  • 2.必须定义name,即爬虫名,如果没有name,会报错。因为源码中是这样定义的:

  • 3.编写函数parse,这里需要注意的是,该函数名不能改变,因为Scrapy源码中默认callback函数的函数名就是parse;
  • 4.定义需要爬取的url,放在列表中,因为可以爬取多个url,Scrapy源码是一个For循环,从上到下爬取这些url,使用生成器迭代将url发送给下载器下载url的html。源码截图:

 

4、运行

进入p1目录,运行命令

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scrapy crawl xiaohau --nolog

  格式:scrapy crawl+爬虫名  --nolog即不显示日志

5.scrapy查询语法:

  当我们爬取大量的网页,如果自己写正则匹配,会很麻烦,也很浪费时间,令人欣慰的是,scrapy内部支持更简单的查询语法,帮助我们去html中查询我们需要的标签和标签内容以及标签属性。下面逐一进行介绍:

  • 查询子子孙孙中的某个标签(以div标签为例)://div
  • 查询儿子中的某个标签(以div标签为例):/div
  • 查询标签中带有某个class属性的标签://div[@class='c1']即子子孙孙中标签是div且class=‘c1’的标签
  • 查询标签中带有某个class=‘c1’并且自定义属性name=‘alex’的标签://div[@class='c1'][@name='alex']
  • 查询某个标签的文本内容://div/span/text() 即查询子子孙孙中div下面的span标签中的文本内容
  • 查询某个属性的值(例如查询a标签的href属性)://a/@href

示例代码:

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def parse(self, response):
       # 分析页面
       # 找到页面中符合规则的内容(校花图片),保存
       # 找到所有的a标签,再访问其他a标签,一层一层的搞下去
 
       hxs = HtmlXPathSelector(response)#创建查询对象
 
       # 如果url是 http://www.xiaohuar.com/list-1-\d+.html
       if re.match('http://www.xiaohuar.com/list-1-\d+.html', response.url): #如果url能够匹配到需要爬取的url,即本站url
           items = hxs.select('//div[@class="item_list infinite_scroll"]/div'#select中填写查询目标,按scrapy查询语法书写
           for in range(len(items)):
               src = hxs.select('//div[@class="item_list infinite_scroll"]/div[%d]//div[@class="img"]/a/img/@src' % i).extract()#查询所有img标签的src属性,即获取校花图片地址
               name = hxs.select('//div[@class="item_list infinite_scroll"]/div[%d]//div[@class="img"]/span/text()' % i).extract() #获取span的文本内容,即校花姓名
               school = hxs.select('//div[@class="item_list infinite_scroll"]/div[%d]//div[@class="img"]/div[@class="btns"]/a/text()' % i).extract() #校花学校
               if src:
                   ab_src = "http://www.xiaohuar.com" + src[0]#相对路径拼接
                   file_name = "%s_%s.jpg" % (school[0].encode('utf-8'), name[0].encode('utf-8')) #文件名,因为python27默认编码格式是unicode编码,因此我们需要编码成utf-8
                   file_path = os.path.join("/Users/wupeiqi/PycharmProjects/beauty/pic", file_name)
                   urllib.urlretrieve(ab_src, file_path)

 注:urllib.urlretrieve(ab_src, file_path) ,接收文件路径和需要保存的路径,会自动去文件路径下载并保存到我们指定的本地路径。

5.递归爬取网页

  上述代码仅仅实现了一个url的爬取,如果该url的爬取的内容中包含了其他url,而我们也想对其进行爬取,那么如何实现递归爬取网页呢?

 示例代码:

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# 获取所有的url,继续访问,并在其中寻找相同的url
       all_urls = hxs.select('//a/@href').extract()
       for url in all_urls:
           if url.startswith('http://www.xiaohuar.com/list-1-'):
               yield Request(url, callback=self.parse)

  即通过yield生成器向每一个url发送request请求,并执行返回函数parse,从而递归获取校花图片和校花姓名学校等信息。

注:可以修改settings.py 中的配置文件,以此来指定“递归”的层数,如: DEPTH_LIMIT = 1

6.scrapy查询语法中的正则:

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from scrapy.selector import Selector
from scrapy.http import HtmlResponse
html = """<!DOCTYPE html>
<html>
<head lang="en">
    <meta charset="UTF-8">
    <title></title>
</head>
<body>
    <li class="item-"><a href="link.html">first item</a></li>
    <li class="item-0"><a href="link1.html">first item</a></li>
    <li class="item-1"><a href="link2.html">second item</a></li>
</body>
</html>
"""
response = HtmlResponse(url='http://example.com', body=html,encoding='utf-8')
ret = Selector(response=response).xpath('//li[re:test(@class, "item-\d*")]//@href').extract()
print(ret)

  语法规则:Selector(response=response查询对象).xpath('//li[re:test(@class, "item-\d*")]//@href').extract(),即根据re正则匹配,test即匹配,属性名是class,匹配的正则表达式是"item-\d*",然后获取该标签的href属性。

 选择器规则Demo  获取响应cookie

更多选择器规则:http://scrapy-chs.readthedocs.io/zh_CN/latest/topics/selectors.html

7、格式化处理

  上述实例只是简单的图片处理,所以在parse方法中直接处理。如果对于想要获取更多的数据(获取页面的价格、商品名称、QQ等),则可以利用Scrapy的items将数据格式化,然后统一交由pipelines来处理。即不同功能用不同文件实现。

 items:即用户需要爬取哪些数据,是用来格式化数据,并告诉pipelines哪些数据需要保存。

示例items.py文件:

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# -*- coding: utf-8 -*-
  
# Define here the models for your scraped items
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# See documentation in:
# http://doc.scrapy.org/en/latest/topics/items.html
  
import scrapy
  
class JieYiCaiItem(scrapy.Item):
  
    company = scrapy.Field()
    title = scrapy.Field()
    qq = scrapy.Field()
    info = scrapy.Field()
    more = scrapy.Field()

 即:需要爬取所有url中的公司名,title,qq,基本信息info,更多信息more。

上述定义模板,以后对于从请求的源码中获取的数据同样按照此结构来获取,所以在spider中需要有一下操作:

 spider

上述代码中:对url进行md5加密的目的是避免url过长,也方便保存在缓存或数据库中。

此处代码的关键在于:

  • 将获取的数据封装在了Item对象中
  • yield Item对象 (一旦parse中执行yield Item对象,则自动将该对象交个pipelines的类来处理)
 pipelines

上述代码中多个类的目的是,可以同时保存在文件和数据库中,保存的优先级可以在配置文件settings中定义。

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ITEM_PIPELINES = {
    'beauty.pipelines.DBPipeline'300,
    'beauty.pipelines.JsonPipeline'100,
}
# 每行后面的整型值,确定了他们运行的顺序,item按数字从低到高的顺序,通过pipeline,通常将这些数字定义在0-1000范围内。
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