网络爬虫第五章之Scrapy框架

第一节：Scrapy框架架构

Scrapy框架介绍

写一个爬虫，需要做很多的事情。比如：发送网络请求、数据解析、数据存储、反反爬虫机制（更换ip代理、设置请求头等）、异步请求等。这些工作如果每次都要自己从零开始写的话，比较浪费时间。因此Scrapy把一些基础的东西封装好了，在他上面写爬虫可以变的更加的高效（爬取效率和开发效率）。因此真正在公司里，一些上了量的爬虫，都是使用Scrapy框架来解决。

Scrapy架构图：

1. 流程图（1）：

   

Scrapy框架模块功能：

1. Scrapy Engine（引擎）：Scrapy框架的核心部分。负责在Spider和ItemPipeline、Downloader、Scheduler中间通信、传递数据等。
2. Spider（爬虫）：发送需要爬取的链接给引擎，最后引擎把其他模块请求回来的数据再发送给爬虫，爬虫就去解析想要的数据。这个部分是我们开发者自己写的，因为要爬取哪些链接，页面中的哪些数据是我们需要的，都是由程序员自己决定。
3. Scheduler（调度器）：负责接收引擎发送过来的请求，并按照一定的方式进行排列和整理，负责调度请求的顺序等。
4. Downloader（下载器）：负责接收引擎传过来的下载请求，然后去网络上下载对应的数据再交还给引擎。
5. Item Pipeline（管道）：负责将Spider（爬虫）传递过来的数据进行保存。具体保存在哪里，应该看开发者自己的需求。
6. Downloader Middlewares（下载中间件）：可以扩展下载器和引擎之间通信功能的中间件。
7. Spider Middlewares（Spider中间件）：可以扩展引擎和爬虫之间通信功能的中间件。

第二节：Scrapy快速入门

安装和文档：

1. 安装：通过pip install scrapy即可安装。
2. Scrapy官方文档：http://doc.scrapy.org/en/latest
3. Scrapy中文文档：http://scrapy-chs.readthedocs.io/zh_CN/latest/index.html

注意：

1. 在ubuntu上安装scrapy之前，需要先安装以下依赖：
   sudo apt-get install python3-dev build-essential python3-pip libxml2-dev libxslt1-dev zlib1g-dev libffi-dev libssl-dev，然后再通过pip install scrapy安装。
2. 如果在windows系统下，提示这个错误ModuleNotFoundError: No module named 'win32api'，那么使用以下命令可以解决：pip install pypiwin32。

快速入门：

创建项目：

要使用Scrapy框架创建项目，需要通过命令来创建。首先进入到你想把这个项目存放的目录。然后使用以下命令创建：

scrapy startproject [项目名称]

目录结构介绍：

以下介绍下主要文件的作用：

1. items.py：用来存放爬虫爬取下来数据的模型。
2. middlewares.py：用来存放各种中间件的文件。
3. pipelines.py：用来将items的模型存储到本地磁盘中。
4. settings.py：本爬虫的一些配置信息（比如请求头、多久发送一次请求、ip代理池等）。
5. scrapy.cfg：项目的配置文件。
6. spiders包：以后所有的爬虫，都是存放到这个里面。

使用Scrapy框架爬取糗事百科段子：

使用命令创建一个爬虫：

scrapy gensipder qsbk "qiushibaike.com"

创建了一个名字叫做qsbk的爬虫，并且能爬取的网页只会限制在qiushibaike.com这个域名下。

爬虫代码解析：

import scrapy

class QsbkSpider(scrapy.Spider):
    name = 'qsbk'
    allowed_domains = ['qiushibaike.com']
    start_urls = ['http://qiushibaike.com/']

    def parse(self, response):
        pass

其实这些代码我们完全可以自己手动去写，而不用命令。只不过是不用命令，自己写这些代码比较麻烦。
要创建一个Spider，那么必须自定义一个类，继承自scrapy.Spider，然后在这个类中定义三个属性和一个方法。

1. name：这个爬虫的名字，名字必须是唯一的。
2. allow_domains：允许的域名。爬虫只会爬取这个域名下的网页，其他不是这个域名下的网页会被自动忽略。
3. start_urls：爬虫从这个变量中的url开始。
4. parse：引擎会把下载器下载回来的数据扔给爬虫解析，爬虫再把数据传给这个parse方法。这个是个固定的写法。这个方法的作用有两个，第一个是提取想要的数据。第二个是生成下一个请求的url。

修改settings.py代码：

在做一个爬虫之前，一定要记得修改setttings.py中的设置。两个地方是强烈建议设置的。

1. ROBOTSTXT_OBEY设置为False。默认是True。即遵守机器协议，那么在爬虫的时候，scrapy首先去找robots.txt文件，如果没有找到。则直接停止爬取。
2. DEFAULT_REQUEST_HEADERS添加User-Agent。这个也是告诉服务器，我这个请求是一个正常的请求，不是一个爬虫。

完成的爬虫代码：

1. 爬虫部分代码：

   import scrapy
    from abcspider.items import QsbkItem
   
    class QsbkSpider(scrapy.Spider):
        name = 'qsbk'
        allowed_domains = ['qiushibaike.com']
        start_urls = ['https://www.qiushibaike.com/text/']
   
        def parse(self, response):
            outerbox = response.xpath("//div[@id='content-left']/div")
            items = []
            for box in outerbox:
                author = box.xpath(".//div[contains(@class,'author')]//h2/text()").extract_first().strip()
                content = box.xpath(".//div[@class='content']/span/text()").extract_first().strip()
                item = QsbkItem()
                item["author"] = author
                item["content"] = content
                items.append(item)
            return items

2. items.py部分代码：

    import scrapy
    class QsbkItem(scrapy.Item):
        author = scrapy.Field()
        content = scrapy.Field()

3. pipeline部分代码：

   import json
   
    class AbcspiderPipeline(object):
        def __init__(self):
   
            self.items = []
   
        def process_item(self, item, spider):
            self.items.append(dict(item))
            print("="*40)
            return item
   
        def close_spider(self,spider):
            with open('qsbk.json','w',encoding='utf-8') as fp:
                json.dump(self.items,fp,ensure_ascii=False)

运行scrapy项目：

运行scrapy项目。需要在终端，进入项目所在的路径，然后scrapy crawl [爬虫名字]即可运行指定的爬虫。如果不想每次都在命令行中运行，那么可以把这个命令写在一个文件中。以后就在pycharm中执行运行这个文件就可以了。比如现在新创建一个文件叫做start.py，然后在这个文件中填入以下代码：

from scrapy import cmdline

cmdline.execute("scrapy crawl qsbk".split())

第三节：CrawlSpider

在上一个糗事百科的爬虫案例中。我们是自己在解析完整个页面后获取下一页的url，然后重新发送一个请求。有时候我们想要这样做，只要满足某个条件的url，都给我进行爬取。那么这时候我们就可以通过CrawlSpider来帮我们完成了。CrawlSpider继承自Spider，只不过是在之前的基础之上增加了新的功能，可以定义爬取的url的规则，以后scrapy碰到满足条件的url都进行爬取，而不用手动的yield Request。

CrawlSpider爬虫：

创建CrawlSpider爬虫：

之前创建爬虫的方式是通过scrapy genspider [爬虫名字] [域名]的方式创建的。如果想要创建CrawlSpider爬虫，那么应该通过以下命令创建：

scrapy genspider -t crawl [爬虫名字] [域名]

LinkExtractors链接提取器：

使用LinkExtractors可以不用程序员自己提取想要的url，然后发送请求。这些工作都可以交给LinkExtractors，他会在所有爬的页面中找到满足规则的url，实现自动的爬取。以下对LinkExtractors类做一个简单的介绍：

class scrapy.linkextractors.LinkExtractor(
    allow = (),
    deny = (),
    allow_domains = (),
    deny_domains = (),
    deny_extensions = None,
    restrict_xpaths = (),
    tags = ('a','area'),
    attrs = ('href'),
    canonicalize = True,
    unique = True,
    process_value = None
)

主要参数讲解：

• allow：允许的url。所有满足这个正则表达式的url都会被提取。
• deny：禁止的url。所有满足这个正则表达式的url都不会被提取。
• allow_domains：允许的域名。只有在这个里面指定的域名的url才会被提取。
• deny_domains：禁止的域名。所有在这个里面指定的域名的url都不会被提取。
• restrict_xpaths：严格的xpath。和allow共同过滤链接。

Rule规则类：

定义爬虫的规则类。以下对这个类做一个简单的介绍：

class scrapy.spiders.Rule(
    link_extractor,
    callback = None,
    cb_kwargs = None,
    follow = None,
    process_links = None,
    process_request = None
)

主要参数讲解：

• link_extractor：一个LinkExtractor对象，用于定义爬取规则。
• callback：满足这个规则的url，应该要执行哪个回调函数。因为CrawlSpider使用了parse作为回调函数，因此不要覆盖parse作为回调函数自己的回调函数。
• follow：指定根据该规则从response中提取的链接是否需要跟进。
• process_links：从link_extractor中获取到链接后会传递给这个函数，用来过滤不需要爬取的链接。

第四节：Scrapy Shell

我们想要在爬虫中使用xpath、beautifulsoup、正则表达式、css选择器等来提取想要的数据。但是因为scrapy是一个比较重的框架。每次运行起来都要等待一段时间。因此要去验证我们写的提取规则是否正确，是一个比较麻烦的事情。因此Scrapy提供了一个shell，用来方便的测试规则。当然也不仅仅局限于这一个功能。

打开Scrapy Shell：

打开cmd终端，进入到Scrapy项目所在的目录，然后进入到scrapy框架所在的虚拟环境中，输入命令scrapy shell [链接]。就会进入到scrapy的shell环境中。在这个环境中，你可以跟在爬虫的parse方法中一样使用了。

 第五节：Request 和Response

第六节：下载文件和图片

 第七节：Downloader Middlewares(下载器中间件)：

from scrapy import signals
import random

class UserAgentDownloadMiddleware(object):
    USER_AGENTS = [
        'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/63.0.3239.132 Safari/537.36'
        'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10.6; rv,2.0.1) Gecko/20100101 Firefox/4.0.1'
　　　　　'Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0; Windows NT 5.1; 360SE)'
　　　　　'Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 6.1; en-us) AppleWebKit/534.50 (KHTML, like Gecko) Version/5.1 Safari/534.50'
    ]
    def process_request(self,request,spider):
        user_agent = random.choice(self.USER_AGENTS) # 随机选择一个请求头
        request.headers['User-Agent'] = user_agent

请求头获取网站：www.useragentstring.com 或者 http://www.jsons.cn/useragent/

ip代理池中间件

在以下代理商中购买代理：

1，芝麻代理：http://http.zhimadaili.com/

2，太阳代理：http://http.taiyangdaili.com/

3，快代理：http://http.kuaidaili.com/

4，讯代理：http://http.xdaili.com/

5，蚂蚁代理:http://http.mayidaili.com/

等购买代理。

使用ip代理池：

示例代码如下：

# 开放代理池设置
class IPProxyDownloadMiddleware(object):
    PROXIES = ["178.44.170.153:8080", "110.44.113.182:8080",
               "209.126.124.73:8888"]

    def process_request(self, request, spider):
        proxy = random.choice(self.PROXIES)
        request.meta['proxy'] = proxy

import base64

#独享代理池设置
class IPProxyDownloadMiddleware(object):

    def process_request(self, request, spider):
        proxy = '121.199.6.124:16816'
        user_password = "970138074:rxcd35fd"
        request.meta['proxy'] = proxy
        #bytes
        b64_user_password = base64.b64encode(user_password.encode('utf-8'))
        request.headers['Proxy-Authorization'] = 'basic ' + b64_user_password.decode('utf-8')