【python实现网络爬虫（5）】第一个Scrapy爬虫实例项目（Scrapy原理及Scrapy爬取名言名句网站信息）

Scrapy介绍

总共有五部分组成的：具体的流程可看图示

引擎、调度器、下载器、蜘蛛和项目管道

爬取流程

针对于每个URL，

Scheduler -> Downloader -> Spider ->

① 如果返回的是新的URL，就会返回Scheduler

② 如果是需要保存的数据，则会被放到item pipeline里面

Scrapy安装

在命令行窗口下执行下面语句

pip install scrapy -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

已经安装成功

Scrapy入门

创建项目

进入要储存代码的目录（命令行窗口下）

然后输入scrapy startproject tutorial

查看目录结构

在指定目录下（C:\Users\86177\tutorial）创建了一个文件夹，查看一下文件目录的结构，可以看到该文件夹下一共两个文件（一个是tutorial文件夹，一个是scrapy.cfg配置文件），该文件夹的具体文件如下

scrapy.cfg配置文件是将我们的项目发布到网上去时要进行的设置内容，一般情况下是使用不到的，我们大多情况下接触到的还是tutorial下的文件

spiders文件夹是刚刚命令行窗口下的第二个选项对应的文件存储路径，也就是在运行’scrapy genspider example examplam.com’时，会在spiders文件夹里面创建一个爬虫模板

–init–.py文件是一个声明文件，说明当前创建的这个文件夹是一个包（关于Python的包、库、模块，这里不进行介绍，可自行了解）

items.py文件是要存储要爬取的东西

middlewares.py文件是在下载完东西后需要通过的一个过程（中转站）

pipelines.py文件就是items下载完毕之后的通道

settings.py文件使用来写scrapy项目的配置

第一个Scrapy爬虫

​​名言网站​​，界面如下

步骤一、创建一个蜘蛛

在项目根目录运行如下代码

scrapy genspider quotes quotes.toscrape.com

回车确定后输出如下内容

这时候就会在spider文件夹里自动生成如下文件

其中name 就对应命令行窗口创建时候网站前面的那个单词的名称，start_urls里面就是要爬取的网站（网址），allowed_domains要求是在主域名下进行爬取信息

步骤二、对创建的文件进行操作

比如这里对前两页的信息进行爬取

import scrapy

class QuotesSpider(scrapy.Spider):
    name = 'quotes'
    allowed_domains = ['quotes.toscrape.com']
    start_urls = ['http://quotes.toscrape.com/page/1/',
                    'http://quotes.toscrape.com/page/2/']

    def parse(self, response):
        page = response.url.split("/")[-2]
        file_name = "quote-{}.html".format(page)
        with open(file_name, "wb") as f:
            f.write(response.body)
        self.log("Saved file {}".format(file_name))

步骤三、开始运行Scrapy

一定是要在根目录下面输入如下代码（在上面的示例中就是tutorials/）,否则系统就会报错

scrapy crawl quotes

试着运行一下，运行之前记得保存一下qutoes.py文件，也就是刚刚编辑代码的那个窗口文件（如果有错误一般会在中间进行提示，会有各种Error提醒），没有错误时就顺利完成创建

这时候本地就会多出来两个文件夹，里面就包含了我们要爬取网站的源代码（也就是在start_urls包含的网址），如下

其中的quote-1.html的开头源代码如下

步骤四、代码分析

列表倒数元素的获取方法

page = response.url.split("/")[-2]

列表中的负数表示倒数，比如下面的列子

s = 'hello world!'
print(s[-2])

–> 输出结果为：d

所以对于有规律的网站（网址）要提取里面的信息就很简单

s = 'http://quotes.toscrape.com/page/1/'
print(s.split('/')[-2])

–> 输出结果为：1

因此可以使用这种方式获取页码page

Python中的文件存储

with open(file_name, "wb") as f:
    f.write(response.body)

使用的方式就如下：

with open(文件名, "wb") as f:
    f.write(文件内容)

举个栗子：

with open('hello.txt', "w") as f:
    f.write('hello world!')

–> 输出结果为：

或者使用如下：注意和上面的区别

with open('hello.txt', "wb") as f:
    f.write('hello world!'.encode())

–> 输出结果为：和上方的输出是一样的

注意事项

不同的spider的name不能相同（容易理解，因为创建的时候会在spider文件夹里创建文件，一山不容二虎），里面的函数名称不能自己随意命名

步骤五、提取数据方法

打开cmd窗口，切换到下载文件的目录里面（这里推荐使用powershell，在目标文件所在目录空白位置同时按住shift和鼠标右键就可以打开，这样不用再切换路径了，​​powershell和cmd的区别​​），输入

scrapy shell 'http://quotes.toscrape.com/page/2/'

就会进入交互模式，如下

比如我们想获取网页里面的title，就可以使用CSS选择器，通过response.css(‘title’)，进行输出，如果要输出标签信息的话，后哦面还需要加上.extract()方法，返回的是一个列表

获取标签里面的内容，注意不是和原来一样将.text放在最后面，而是在中间了

Scrapy也支持xpath进行文本提取（关于xpath会在爬虫专项里面进行讲解），代码执行结果如下

步骤六、分析网页，明确目标

打来目标页面，进行检查，找到对应的标签信息

步骤七、实战解析

这时候已经确定标签对应目标信息的位置，接下来打开quotes.py文件，进行代码编写

首先 获取该页面的全部的正文内容（就是quote，里面的名言）

quotes = response.css(".quote")

–> 输出结果，可以看出一个页面是有10条数据，如下

其次 再获取每一个正文里面的文本内容、作者和对应的标签

for quote in quotes:
    title = quote.css('.text::text').extract()[0]
    author = quote.css('.author::text').extract()[0]
    tags = quote.css('.tag::text').extract()
    print('title:\n',title)
    print('author:\n',author)
    print('tags:\n',tags)

然后 保存文件，quotes.py文件里面最终的代码如下

import scrapy

class QuotesSpider(scrapy.Spider):
    name = 'quotes'
    allowed_domains = ['quotes.toscrape.com']
    start_urls = ['http://quotes.toscrape.com/page/1/',
                    'http://quotes.toscrape.com/page/2/']

    def parse(self, response):
        quotes = response.css(".quote")
        for quote in quotes:
            title = quote.css('.text::text').extract()[0]
            author = quote.css('.author::text').extract()[0]
            tags = quote.css('.tag::text').extract()
            print('title:\n',title)
            print('author:\n',author)
            print('tags:\n',tags)

最后 打开命令行窗口（powershell或者cmd），在根目录下也就时tutarial文件夹路径，运行scrapy项目，输入之前的命令代码，如下

scrapy crawl quotes

在命令行下面输入指令

–> 输出结果：（在全部输出内容的中间部分，和报错产生的位置是一样的）

最后的最后 把获取的数据存储到本地

import scrapy

class QuotesSpider(scrapy.Spider):
    name = 'quotes'
    allowed_domains = ['quotes.toscrape.com']
    start_urls = ['http://quotes.toscrape.com/page/1/',
                    'http://quotes.toscrape.com/page/2/']

    def parse(self, response):
        page = response.url.split("/")[-2]
        file_name = "quotes-{}.txt".format(page)
        with open(file_name,'w') as f:
            quotes = response.css(".quote")
            for quote in quotes:
                title = quote.css('.text::text').extract()[0]
                author = quote.css('.author::text').extract()[0]
                tags = quote.css('.tag::text').extract()
                print('title:\n',title)
                print('author:\n',author)
                print('tags:\n',tags)
                f.write('title:{}\n author:{}\n tags:{}\n'.format(title,author,tags))

保存一下，然后在命令行窗口下运行指令scrapy crawl quotes，最后在根目录下会生成两个.txt文件，如下

quote1.txt里面的内容就对应着网站第一页的内容，如下

至此，第一个Scrapy项目完结了

实践

【python实现网络爬虫（3）】中使用了requests和beautiful爬取了笑话大全网址，那么尝试一下用scrapy爬取一下笑话大全的网址试一下