scrapy爬虫框架学习笔记

Scrapy入门

一.基础指令

使用命令提示符，cd到想要操作的目录

scrapy startproject name

在该目录下创建项目

scrapy genspider name domain

使用前需要先cd到下一级目录

domain参数不需要带http或者https的头，也不需要引号

scrapy crawl name

启动名字为name的爬虫

二.开始

在name.py中进行编辑

爬虫开启后会把html传到name.py中的parse方法，可以在parse中进行网页解析。
解析可以使用scrapy自带的方法，也可以脱离框架使用BeautifulSoup、XPath、CSS等。

日志信息的屏蔽

如果没有对日志信息屏蔽，会产生大量信息，影响调试。可以在settings.py中加入以下代码，将等级warning以下的日志信息全部屏蔽

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LOG_LEVEL = "WARNING"

三.将数据传输到pipe中

使用yield关键字
yield可以将数据逐个转入，可以使用的数据类型是Request,BaseItem,dict或者None。（不可以直接返回列表！！）

在此之前

使用pipe需要先在设置中开启pipeline，在setting.py中取消列代码的注释：

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ITEM_PIPELINES = {
   'firstscrapy.pipelines.FirstscrapyPipeline': 300,
}

字典中的键表示pipeline的名字，值表示这个pipeline的权重，数据会先结果权重小的pipeline再经过权重大的。

为什么要有多个pipeline

  • 一个项目可能有多个爬虫，爬取不同的网站产生不同的数据，所以需要多个pipeline对数据进行处理。
  • 当然也可以使用一个pipeline，通过对item加一个come_from的键来判断该是数据的来源

pipeline.process_item方法的第三个参数spider

spider参数即为创建的爬虫中的类，其有name属性（详见创建的myspider.py），可以通过name来判断数据的来源，从而对不同数据进行处理。

四.logging的使用

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import logging
logging.warning(item)

将item以warning的方式打印出来。与print不同的地方是，logging可以以更高的等级打印，而且可以将打印的内容保存到本地，方便后续的调试，为开发提供了方便。
这里使用warning是因为之前在settings.py中设置了打印的等级为warning，只有warning级别的日志才能被打印在命令提示符里。

指明输出日志的来源

组装Request对象

语法

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yield scrapy.Rquest(next_page_url, call_back=self.parse)

在settings中设置User-Agent：

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USER-AGENT = 'Mozilla/5.0'

完整的scrapy.Request()对象

scrapy.Request(url[,callback,method=‘GET’,headers,body,cookies,meta,dont_filter=False])

  • 注意事项
    • callback：制定传入的url参数交给哪个解析函数去处理
    • meta：实现在不同解析函数中传递数据，meta默认会携带部分信息，如下载延迟，请求深度等等。meta以字典形式定义，存取数据均与字典操作相同。
    • dont_filter：让scrapy不再对url去重，即一个url地址可能访问多次。
    • cookies只能储存在函数的参数中，将cookies用字符串形式放在headers中传入将不起作用。

直接使用上面的语句，输出的日志前面总是带有一个[root]标识，这表示了日志的来源，实际上，我们希望每一句日志都能体现出其来源，所以要使用下面的语句。

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logger = logging.getlogger(__name__)

该函数实例化一个logging，就可以使用下面的语句输出

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logger.warning(item)

就可以在输出的日志前面加上[项目.spiders.爬虫名]的提示信息

日志的保存

在settings.py中设置

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LOG_FILE = "./log.log"

第一个.号表示当前目录，储存后的文件为log.log。
修改设置后日志不会在命令提示符中输出。

选择器（html解析器）

scrapy拥有自己的一套数据提取机制，成为选择器（selector），因为它们通过特定的xpath或者css表达式来选择HTML文件中的某个部分。scrapy选择器构建于lxml库之上，这意味着它们在速度和解析准确性上非常相似，用法也和之前讲的lxml解析基本相似。当然也可以脱离这些体系，使用bs4库进行解析。

selector的用法

1.xpath()：

传入Xpath表达式，返回该表达式所对应的所有节点的selector list列表

2.css()

传入css表达式，返回该表达式所对应的所有节点的selector list列表

3.extract()

序列化该节点为Unicode字符串并返回list列表

re()

根据传入的正则表达式对数据进行提取，返回Unicode字符串列表，regex可以是一个已经编译的正则表达式，也可以是一个即将被编译的正则表达式字符串

更好地配对

方法的调用很简单，更多的时间是花在Xpath和css表达式的构造。scrapy提供了一种简便的方法来查看表达式是否正确、是否真的起作用。
另起一个命令行窗口，在其中输入

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scrapy shell "/爬取网站的网址"

记得要加双引号
然后输入response.xpath(“…”)或者response.css(“…”)就可以抽取出当前网站的标签（返回的是Unicode格式）。

通过POST请求登录

一、通过FormRequest类来发送请求（类似Request）

首先查看network中发送请求的请求头，获取请求头中的类似用户名、密码的键值对
特别要注意cookie、token等值，要在源代码中找到对应的值，在python的字典中填入。

二、更方便的方法

FormRequest类有一个from_request的方法，可以自动寻找网页中的表单。

参数：

  • response
  • formdata 字典
  • callback

#如果response中有两个表单怎么办？

可以查看该方法的源代码，通过给其传入xpath、css等参数来定位表单。

三、直接通过Request类来发送请求，不过要将其中的method参数改为POST

中间件

下载中间件

使用方法和pipeline类似，在文件中定义一个类，然后在setting中开启

默认方法

process_request(self,request,spider)
当每个request通过下载中间件时，该方法被调用，可以用来修改请求头等信息（请求时调用）。该方法只能返回None。
返回值：

  • 若返回None，Scrapy将继续处理该Request，执行其他的中间件的相应方法，直到合适的下载器处理函数被调用，该Request被执行
  • 若返回Response对象，Scrapy不会调用其他的方法，而直接返回该response。
  • 若返回Request对象，Scrapy将停止调用其他中间件的process_request，并重新调度返回的Request。

process_response(self,request,response,spider)
当下载器完成http请求，传递响应给引擎时调用（获得请求时调用）。该方法必须return request或者response。
返回值：

  • 当返回Response对象时，会将该response交给其他中间件的proce_response处理
  • 当返回Request对象是，则中间件链停止，返回的Request会被重新调度并下载。

process_request还可以用于添加代理

用法：

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request.meta["proxy"] = "http://124.115.126.76:808"
#代理的形式为：协议+ip地址+端口

定义Item

在文件items.py中编辑

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class FirstscrapyItem(scrapy.Item):
    # define the fields for your item here like:
    # name = scrapy.Field()
    pass

该类继承自scrapy.Item类，实际上，该类的操作方法和字典一样，不同之处在于，该类使用时需要在items.py中使用scrapy.Field()“声明”一个键值对，再在解析函数中实例化对象来使用。
这么做的好处

  • 目前已知的好处就是防止手抖将键的名字写错，因为当解析函数中键的名字写错时函数会引发异常。
  • 把数据交给pipeline时，可以用isinstance()来判断数据属于哪个Item，以便进行不同的处理

在mongdoDB中使用Item时的注意事项

由于mongdoDB只支持字典操作，所以要使用dict()函数将Item对象转化为字典类型再储存入数据库中

Scrapy中的CrawlSpider类

创建CrawlSpider爬虫

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scrapy genspider -t crawl name domain

创建后会发现新建爬虫的父类变成了CrawlSpider，并且出现了一个rules的元组，即为规则。
rules元组冲包含了Rule类，包含以下参数

  • LinkExtractor，即为链接提取器
    • allow 一个正则表达式
  • callback 提取出的url地址会交给callback处理
  • follow 当前url地址的响应是否重新经过rules来提取（开启后相当于一个递归，通常在翻页时使用）

当然，也可以不使用rules规则，而在parse_item中yield出一个Request类，并定义一个解析方法来对网页进行解析。

优缺点：

该类为程序员提供了一个创建爬虫的更简便的方式，可以用更少的代码量完成同样的操作，但缺点是无法在解析方法之间传递数据（没有meta参数用于传递）

LinkExtractor参数补充：

  • allow 满足正则表达式的url会被提取
  • deny 满足正则表达式的url都不会被提取（优先级高于allow）
  • allow_domains 会被提取的链接的domain
  • deny_domains 不会被提取的链接的domain
  • restrict_xpaths 使用xpath表达式，和allow共同作用过滤链接，该xpath满足的url地址都会被提取

spider.Rule常见参数

  • Link_extractor：
  • callback：
  • follow:
  • process_link:为一个函数对象，当从Link_extractor中过滤出一个url时会调用这个函数来处理url（一般用于过滤url）
  • process_request:一个函数对象，当提取到一个request时会调用该函数（一般用于过滤request）
前端
#前端 #爬虫
scrapy爬虫框架学习笔记
http://zhouhf.top/2022/01/23/scrapy爬虫框架学习笔记/
作者
周洪锋
发布于
2022年1月23日
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