Python之Scrapy爬虫框架安装及简单使用详解

题记：早已听闻python爬虫框架的大名。近些天学习了下其中的Scrapy爬虫框架，将自己理解的跟大家分享。有表述不当之处，望大神们斧正。

一、初窥Scrapy

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。

其最初是为了页面抓取(更确切来说,网络抓取)所设计的， 也可以应用在获取API所返回的数据(例如Amazon Associates Web Services) 或者通用的网络爬虫。

本文档将通过介绍Scrapy背后的概念使您对其工作原理有所了解， 并确定Scrapy是否是您所需要的。

当您准备好开始您的项目后，您可以参考入门教程。

二、Scrapy安装介绍

Scrapy框架运行平台及相关辅助工具

1. Python2.7（Python最新版3.5，这里选择了2.7版本）
2. Python Package:pipandsetuptools. 现在pip依赖setuptools，如果未安装，则会自动安装setuptools。
3. lxml. 大多数Linux发行版自带了lxml。如果缺失，请查看http://lxml.de/installation.html
4. OpenSSL. 除了Windows(请查看平台安装指南)之外的系统都已经提供。

您可以使用pip来安装Scrapy(推荐使用pip来安装Python package).

pip install Scrapy

Windows下安装流程：

1、安装Python 2.7之后，您需要修改PATH环境变量，将Python的可执行程序及额外的脚本添加到系统路径中。将以下路径添加到PATH中:

C:\Python27\;C:\Python27\Scripts\;

除此之外，还可以用cmd命令来设置Path：

c:\python27\python.exe c:\python27\tools\scripts\win_add2path.py

安装配置完成之后，可以执行命令python --version查看安装的python版本。（如图所示）

2、从http://sourceforge.net/projects/pywin32/安装pywin32

请确认下载符合您系统的版本(win32或者amd64)

从https://pip.pypa.io/en/latest/installing.html安装pip

3、打开命令行窗口，确认pip被正确安装:

pip --version

4、到目前为止Python 2.7 及pip已经可以正确运行了。接下来安装Scrapy:

pip install Scrapy

至此windows下Scrapy安装已经结束。

三、Scrapy入门教程

1、在cmd中创建Scrapy项目工程。

scrapy startproject tutorial

H:\python\scrapyDemo>scrapy startproject tutorial
New Scrapy project 'tutorial', using template directory 'f:\\python27\\lib\\site-packages\\scrapy\\templates\\project', created in:
  H:\python\scrapyDemo\tutorial

You can start your first spider with:
  cd tutorial
  scrapy genspider example example.com

2、文件目录结构如下：

。

解析scrapy框架结构：

1. scrapy.cfg: 项目的配置文件。
2. tutorial/: 该项目的python模块。之后您将在此加入代码。
3. tutorial/items.py: 项目中的item文件。
4. tutorial/pipelines.py: 项目中的pipelines文件。
5. tutorial/settings.py: 项目的设置文件。
6. tutorial/spiders/: 放置spider代码的目录。

3、编写简单的爬虫

1、在item.py中配置需采集页面的字段实例。

# -*- coding: utf-8 -*-
# Define here the models for your scraped items
#
# See documentation in:
# http://doc.scrapy.org/en/latest/topics/items.html
import scrapy
from scrapy.item import Item, Field
class TutorialItem(Item):
  title = Field()
  author = Field()
  releasedate = Field()

2、在tutorial/spiders/spider.py中书写要采集的网站以及分别采集各字段。

# -*-coding:utf-8-*-
import sys
from scrapy.linkextractors.sgml import SgmlLinkExtractor
from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule
from tutorial.items import TutorialItem
reload(sys)
sys.setdefaultencoding("utf-8")
class ListSpider(CrawlSpider):
  # 爬虫名称
  name = "tutorial"
  # 设置下载延时
  download_delay = 1
  # 允许域名
  allowed_domains = ["news.cnblogs.com"]
  # 开始URL
  start_urls = [
    "https://news.cnblogs.com"
  ]
  # 爬取规则,不带callback表示向该类url递归爬取
  rules = (
    Rule(SgmlLinkExtractor(allow=(r'https://news.cnblogs.com/n/page/\d',))),
    Rule(SgmlLinkExtractor(allow=(r'https://news.cnblogs.com/n/\d+',)), callback='parse_content'),
  )

  # 解析内容函数
  def parse_content(self, response):
    item = TutorialItem()

    # 当前URL
    title = response.selector.xpath('//div[@id="news_title"]')[0].extract().decode('utf-8')
    item['title'] = title

    author = response.selector.xpath('//div[@id="news_info"]/span/a/text()')[0].extract().decode('utf-8')
    item['author'] = author

    releasedate = response.selector.xpath('//div[@id="news_info"]/span[@class="time"]/text()')[0].extract().decode(
      'utf-8')
    item['releasedate'] = releasedate

    yield item

3、在tutorial/pipelines.py管道中保存数据。

# -*- coding: utf-8 -*-
# Define your item pipelines here
#
# Don't forget to add your pipeline to the ITEM_PIPELINES setting
# See: http://doc.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html
import json
import codecs
class TutorialPipeline(object):
  def __init__(self):
    self.file = codecs.open('data.json', mode='wb', encoding='utf-8')#数据存储到data.json

  def process_item(self, item, spider):
    line = json.dumps(dict(item)) + "\n"
    self.file.write(line.decode("unicode_escape"))

    return item

4、tutorial/settings.py中配置执行环境。

# -*- coding: utf-8 -*-
BOT_NAME = 'tutorial'
SPIDER_MODULES = ['tutorial.spiders']
NEWSPIDER_MODULE = 'tutorial.spiders'

# 禁止cookies,防止被ban
COOKIES_ENABLED = False
COOKIES_ENABLES = False

# 设置Pipeline,此处实现数据写入文件
ITEM_PIPELINES = {
  'tutorial.pipelines.TutorialPipeline': 300
}

# 设置爬虫爬取的最大深度
DEPTH_LIMIT = 100

5、新建main文件执行爬虫代码。

from scrapy import cmdline
cmdline.execute("scrapy crawl tutorial".split())

最终，执行main.py后在data.json文件中获取到采集结果的json数据。

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持我们。