python爬虫框架Scrapy基本应用学习教程
在正式编写爬虫案例前，先对 scrapy 进行一下系统的学习。
scrapy 安装与简单运行
使用命令 pip install scrapy 进行安装，成功之后，还需要随手收藏几个网址，以便于后续学习使用。
scrapy 官网：https://scrapy.org
scrapy 文档：https://doc.scrapy.org/en/latest/intro/tutorial.html
scrapy 更新日志：https://docs.scrapy.org/en/latest/news.html
安装完毕之后，在控制台直接输入 scrapy，出现如下命令表示安装成功。
> scrapy Scrapy 2.5.0 - no active project Usage: scrapy <command> [options] [args] Available commands:
上述截图是 scrapy 的内置命令列表，标准的格式的 scrapy <command> <options> <args>，通过 scrapy <command> -h 可以查看指定命令的帮助手册。
scrapy 中提供两种类型的命令，一种是全局的，一种的项目中的，后者需要进入到 scrapy 目录才可运行。
这些命令无需一开始就完全记住，随时可查，有几个比较常用，例如：
scrpy startproject <项目名>
该命令先依据 项目名 创建一个文件夹，然后再文件夹下创建于个 scrpy 项目，这一步是后续所有代码的起点。
> scrapy startproject my_scrapy
> New Scrapy project 'my_scrapy', using template directory 'e:\pythonproject\venv\lib\site-packages\scrapy\templates\project', created in: # 一个新的 scrapy 项目被创建了，使用的模板是 XXX，创建的位置是 XXX
E:\pythonProject\滚雪球学Python第4轮\my_scrapy
You can start your first spider with: # 开启你的第一个爬虫程序
cd my_scrapy # 进入文件夹
scrapy genspider example example.com # 使用项目命令创建爬虫文件
上述内容增加了一些注释，可以比对着进行学习，默认生成的文件在 python 运行时目录，如果想修改项目目录，请使用如下格式命令：
scrapy startproject myproject [project_dir]
例如
scrapy startproject myproject d:/d1
命令依据模板创建出来的项目结构如下所示，其中红色下划线的是项目目录，而绿色下划线才是 scrapy 项目，如果想要运行项目命令，则必须先进入红色下划线 my_scrapy 文件夹，在项目目录中才能控制项目。
下面生成一个爬虫文件
使用命令 scrapy genspider [-t template] <name> <domain> 生成爬虫文件，该方式是一种快捷操作，也可以完全手动创建。创建的爬虫文件会出现在 当前目录或者项目文件夹中的 spiders 文件夹中，name 是爬虫名字，domain 用在爬虫文件中的 alowed_domains 和 start_urls 数据中，[-t template] 表示可以选择生成文件模板。
查看所有模板使用如下命令，默认模板是 basic。
> scrapy genspider -l basic crawl csvfeed xmlfeed
创建第一个 scrapy 爬虫文件，测试命令如下：
>scrapy genspider pm imspm.com Created spider 'pm' using template 'basic' in module: my_project.spiders.pm
此时在 spiders 文件夹中，出现 pm.py 文件，该文件内容如下所示：
import scrapy
class PmSpider(scrapy.Spider):
name = 'pm'
allowed_domains = ['imspm.com']
start_urls = ['http://imspm.com/']
def parse(self, response):
pass
测试 scrapy 爬虫运行
使用命令 scrapy crawl <spider>，spider 是上文生成的爬虫文件名，出现如下内容，表示爬虫正确加载。
>scrapy crawl pm 2021-10-02 21:34:34 [scrapy.utils.log] INFO: Scrapy 2.5.0 started (bot: my_project) [...]
scrapy 基本应用
scrapy 工作流程非常简单：
采集第一页网页源码；解析第一页源码，并获取下一页链接；请求下一页网页源码；解析源码，并获取下一页源码；[…]过程当中，提取到目标数据之后，就进行保存。
接下来为大家演示 scrapy 一个完整的案例应用，作为 爬虫 120 例 scrapy 部分的第一例。
> scrapy startproject my_project 爬虫 > cd 爬虫 > scrapy genspider pm imspm.com
获得项目结构如下：
上图中一些文件的简单说明。
scrapy.cfg：配置文件路径与部署配置；
items.py：目标数据的结构；
middlewares.py：中间件文件；
pipelines.py：管道文件；
settings.py：配置信息。
使用 scrapy crawl pm 运行爬虫之后，所有输出内容与说明如下所示：
上述代码请求次数为 7 次，原因是在 pm.py 文件中默认没有添加 www，如果增加该内容之后，请求次数变为 4。
现在的 pm.py 文件代码如下所示：
import scrapy
class PmSpider(scrapy.Spider):
name = 'pm'
allowed_domains = ['www.imspm.com']
start_urls = ['http://www.imspm.com/']
def parse(self, response):
print(response.text)
其中的 parse 表示请求 start_urls 中的地址，获取响应之后的回调函数，直接通过参数 response 的 .text 属性进行网页源码的输出。
获取到源码之后，要对源码进行解析与存储
在存储之前，需要手动定义一个数据结构，该内容在 items.py 文件实现，对代码中的类名进行了修改，MyProjectItem → ArticleItem。
import scrapy
class ArticleItem(scrapy.Item):
# define the fields for your item here like:
# name = scrapy.Field()
title = scrapy.Field() # 文章标题
url = scrapy.Field() # 文章地址
author = scrapy.Field() # 作者
修改 pm.py 文件中的 parse 函数，增加网页解析相关操作，该操作类似 pyquery 知识点，直接观察代码即可掌握。
def parse(self, response):
# print(response.text)
list_item = response.css('.list-item-default')
# print(list_item)
for item in list_item:
title = item.css('.title::text').extract_first() # 直接获取文本
url = item.css('.a_block::attr(href)').extract_first() # 获取属性值
author = item.css('.author::text').extract_first() # 直接获取文本
print(title, url, author)
其中 response.css 方法返回的是一个选择器列表，可以迭代该列表，然后对其中的对象调用 css 方法。
item.css('.title::text')，获取标签内文本；
item.css('.a_block::attr(href)')，获取标签属性值；
extract_first()：解析列表第一项；extract()：获取列表。
在 pm.py 中导入 items.py 中的 ArticleItem 类，然后按照下述代码进行修改：
def parse(self, response):
# print(response.text)
list_item = response.css('.list-item-default')
# print(list_item)
for i in list_item:
item = ArticleItem()
title = i.css('.title::text').extract_first() # 直接获取文本
url = i.css('.a_block::attr(href)').extract_first() # 获取属性值
author = i.css('.author::text').extract_first() # 直接获取文本
# print(title, url, author)
# 对 item 进行赋值
item['title'] = title
item['url'] = url
item['author'] = author
yield item
此时在运行 scrapy 爬虫，就会出现如下提示信息。
此时完成了一个单页爬虫
接下来对 parse 函数再次改造，使其在解析完第 1 页之后，可以解析第 2 页数据。
def parse(self, response):
# print(response.text)
list_item = response.css('.list-item-default')
# print(list_item)
for i in list_item:
item = ArticleItem()
title = i.css('.title::text').extract_first() # 直接获取文本
url = i.css('.a_block::attr(href)').extract_first() # 获取属性值
author = i.css('.author::text').extract_first() # 直接获取文本
# print(title, url, author)
# 对 item 进行赋值
item['title'] = title
item['url'] = url
item['author'] = author
yield item
next = response.css('.nav a:nth-last-child(2)::attr(href)').extract_first() # 获取下一页链接
# print(next)
# 再次生成一个请求
yield scrapy.Request(url=next, callback=self.parse)
上述代码中，变量 next 表示下一页地址，通过 response.css 函数获取链接，其中的 css 选择器请重点学习。
yield scrapy.Request(url=next, callback=self.parse) 表示再次创建一个请求，并且该请求的回调函数是 parse 本身，代码运行效果如下所示。
如果想要保存运行结果，运行下面的命令即可。
scrapy crawl pm -o pm.json
如果想要将每条数据存储为单独一行，使用如下命令即可 scrapy crawl pm -o pm.jl 。
生成的文件还支持 csv 、 xml、marchal、pickle ，可自行尝试。
下面将数据管道利用起来
打开 pipelines.py 文件，修改类名 MyProjectPipeline → TitlePipeline，然后编入如下代码：
class TitlePipeline:
def process_item(self, item, spider): # 移除标题中的空格
if item["title"]:
item["title"] = item["title"].strip()
return item
else:
return DropItem("异常数据")
该代码用于移除标题中的左右空格。
编写完毕，需要在 settings.py 文件中开启 ITEM_PIPELINES 配置。
ITEM_PIPELINES = {
'my_project.pipelines.TitlePipeline': 300,
}
300 是 PIPELINES 运行的优先级顺序，根据需要修改即可。再次运行爬虫代码，会发现标题的左右空格已经被移除。
到此 scrapy 的一个基本爬虫已经编写完毕。
以上就是python爬虫框架Scrapy基本应用学习教程的详细内容，更多关于python爬虫框架Scrapy的资料请关注脚本之家其它相关文章！
相关文章
这篇文章主要介绍了python爬虫如何解决图片验证码，帮助大家更好的理解和使用python，感兴趣的朋友可以了解下2021-02-02
Python如何利用xlrd和xlwt模块操作Excel表格
这篇文章主要给大家介绍了关于Python如何利用xlrd和xlwt模块操作Excel表格的相关资料,其中xlrd模块实现对excel文件内容读取,xlwt模块实现对excel文件的写入,需要的朋友可以参考下2022-03-03
这篇文章主要介绍了如何在Django中使用聚合的实现示例，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧2020-03-03
这篇文章主要介绍了macbook安装chatglm2-6b的过程详解，本文给大家介绍的非常详细，对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值，需要的朋友可以参考下2023-07-07
这篇文章主要介绍了python 如何实现简单的吃豆人游戏，帮助大家更好的理解和学习使用python制作游戏，感兴趣的朋友可以了解下2021-04-04
NumPy（Numerical Python）是Python中用于处理数组和矩阵的重要库,它提供了丰富的功能,用于科学计算,本文主要介绍了如何使用NumPy提供的方法来改变数组的形状,感兴趣的可以了解下2023-11-11
pandas是用于数据挖掘的Python库，Pandas中常见的数据结构有Series和DateFrame两种方式，今天通过本文给大家讲解Python中的pandas库简介及其使用，感兴趣你跟随小编一起学习吧2022-11-11
Google Bard 是一种开源数据可视化和探索工具,可为 开发人员 提供支持,本文主要为大家介绍了Python调用Google Bard的方法,需要的可以参考下2023-08-08
这篇文章主要为大家详细介绍了Opencv实现抠图替换背景图，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下2019-05-05
下面小编就为大家分享一篇pandas数据清洗,排序,索引设置,数据选取方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧2018-05-05
最新评论