007 爬虫(Scrapy库的使用)
推荐网址:
http://scrapy-chs.readthedocs.io/zh_CN/0.24/topics/architecture.html
1.简介
python开发的一个快速,高层次的屏幕抓去和web抓取框架,用于抓取web站点并从网页中提取结构化的数据。
是一个框架,可以根据需要进行修改。
提供了多种类型爬虫的基类,如BaseSpider,sitemap爬虫等。
2.框架

3.Scrapy的运行流程
引擎从调度器中取出一个链接用于接下来的抓取
引擎把url封装成一个请求传给下载器
下载器把资源下载下来,并封装成应答包
爬虫解析response
解析出实体Item,则交给实体管道进行进一步的处理
解析出的是链接,则把url交给调度器等待抓取。
二:安装
1.第一步安装lxml
lxml是一个非常有用的python库,可以灵活高校的解析xml,与bs,requests相结合,是编写爬虫的标准姿势。

2.第二步安装zope.interface
python支持多继承,但是不支持接口,zope.interface是其三方的接口实现库,在twisted中有大量的使用

3.第三步安装twisted
twisted是python实现的基于事件驱动的网络引擎框架。
支持很多框架,包括UDP,TCP,TLS和其他应用层协议(http,smtp,nntm,irc,xmpp等)

4.第四步安装pyOpenSSL
生成网络安全需要的CA和证书

5.第五步pywin32
pywin32是一个python库,为python访问windows API的扩展,提供了齐全的windows常量,接口,线程以及com机制等
下载地址:
https://sourceforge.net/projects/pywin32/files/pywin32/

双击安装

6.安装Scrapy
scrapy不同简单的单线爬虫,采用scrapy框架写python会生成许多的文件,这一件类似java里的web框架,许多工作可以通过配置文件来生成。
pip install scrapy

三:生成项目
1.添加系统变量
使得scrapy.exe可以被访问到。

2.找到要生成项目的目录

3.从cmd中进入这个目录
4.在这里执行语句
scrapy startproject test2

5.如图

四:制作爬虫
1.完成爬虫的流程
新建项目
明确目标
制作爬虫
存储内容
2.新建项目的目录结构

3.解释文件的作用
scrapy.cfg:项目的配置文件
test2/:项目中的python模块,将会从这里引用代码
items.py:项目中items文件用来存放抓取内容容器的文件
pipelines.py:负责处理爬虫从网页中抽取的实体,持久化实体,验证实体的有效性,清除不需要的信息
settings.py:项目的设置文件
spiders:爬虫的目录
4.定义Item
是用来保存爬取到的数据的容器,
创建一个scrapy.Item类,并定义类型为scrapy.Field类属性来定义一个Item。
将爬取的内容与Field()定义的属性对应。
程序:
# -*- coding: utf-8 -*-
from scrapy import Item,Field class Test2Item(Item):
#电影名
title=Field()
#评分
start=Field()
#评分人数
critical=Field()
#短评
quote=Field()
5.编写Spiders
创建继承了scrapy.Spider的子类,并定义以下三个属性:
name:用于区别spider
start_urls:包含了spider在启动时进行爬取的url列表
parse():是spider的一个方法,每个初始url完成下载后生成的response对象将会作为唯一的参数传递给该函数,该方法负责解析返回的数据,提取数据以及需要进一步处理的url的request对象。
程序:
# -*- coding: utf-8 -*-
#下面三行解决的是编码问题。python3不会出现
import sys
reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf-8') from scrapy.spiders import CrawlSpider
from scrapy.http import Request
from scrapy.selector import Selector
from test2.items import Test2Item
import re #继承scrapy.spiders
class Doban(CrawlSpider):
name = "douban"
start_urls=['http://movie.douban.com/top250']
url='http://movie.douban.com/top250'
def parse(self, response):
item=Test2Item()
selector=Selector(response)
Movies=selector.xpath('//div[@class="info"]')
for eachMovie in Movies:
#获取各个字段
fullTitle=eachMovie.xpath('div[@class="hd"]/a/span[@class="title"][1]/text()').extract() start=eachMovie.xpath('div[@class="bd"]/div/span[@class="rating_num"]/text()').extract() criticalStr=eachMovie.xpath('div[@class="bd"]/div/span[4]/text()').extract()[0]
critical= filter(str.isdigit,str(criticalStr)) quote=eachMovie.xpath('div[@class="bd"]/p[@class="quote"]/span/text()').extract() if quote:
quote=quote[0]
else:
quote='' #赋值
item['title']=fullTitle
item['start']=start
item['critical']=critical
item['quote']=quote #提交
yield item
nextLink=selector.xpath('//span[@class="next"]/link/@href').extract()
if nextLink:
nextLink=nextLink[0]
print nextLink
yield Request(self.url+nextLink,callback=self.parse)
return
6.修改settings.py
USER_AGENT ='Mozilla/5.0 (Macintosh:Intel Mac OS X 10_8_3)' \
'AppleWebKit/536.5 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1084.54 Safari/536.5' FEED_URI=u'file:///D:/WorkSpace/python/test2/doban.csv'
FEED_FORMAT='CSV'
7.添加主函数运行
# -*- coding: utf-8 -*-
from scrapy import cmdline
cmdline.execute("scrapy crawl douban".split())
8.运行结果

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