手记

Scrapy教程：初学者快速入门指南

MYYA
2024-10-24 19:45:37浏览 59
概述

Scrapy教程介绍了如何安装和配置Scrapy框架，从创建第一个Scrapy项目到理解Scrapy的基本概念和数据提取技术。文章还涵盖了Scrapy的进阶功能，如中间件使用、并发设置和调试工具，帮助读者深入了解Scrapy的工作原理和使用方法。

Scrapy简介与安装

Scrapy是什么

Scrapy 是一个用于抓取网站数据、提取结构性信息并存储在本地文件系统或数据库中的强大、灵活的框架。它主要用于构建爬虫，即自动化的程序，这些程序可以访问互联网上的网页，提取网页上的信息，并按照一定的规则进行处理。

Scrapy 采用了一种异步的爬取模型，这意味着它可以同时处理多个请求，从而提高了爬取效率。它使用了 Twisted 异步框架来实现这种异步操作。

Scrapy 具有强大的数据提取功能。它可以通过 XPath、CSS 选择器等技术，从 HTML 或 XML 文档中提取所需的结构化数据。同时，Scrapy 也提供了丰富的中间件和扩展机制，使得开发者可以根据需求自定义爬虫的行为。

Scrapy的特点和优势

Scrapy 有许多特点和优势：

  • 异步执行：Scrapy 使用 Twisted 异步网络框架，可以在一个循环中处理多个请求。这意味着它可以快速地抓取大量数据，而不会因为网络延迟等问题影响性能。
  • 可扩展性：Scrapy 提供了高度可扩展的设计，支持不同的存储和提取策略。开发者可以轻松地添加新的中间件、扩展或管道，以适应不同的应用场景。
  • 强大且灵活：Scrapy 提供了许多强大的工具来构建和管理爬虫，如强大的 XPath 和 CSS 选择器支持，以及内置的请求处理和数据提取机制。
  • 易于维护和调试：Scrapy 提供了丰富的调试工具和日志记录能力，使得开发者可以轻松地调试和维护爬虫。
  • 社区支持和文档丰富：Scrapy 有一个活跃的社区和详细的文档，这使得开发者可以更容易地查找帮助和解决问题。

Scrapy的安装方法

Scrapy 可以通过 Python 的包管理工具 pip 安装。请确保您的计算机上已经安装了 Python 和 pip。

安装 Scrapy 请按照以下步骤操作：

pip install scrapy

安装完毕后，就可以开始使用 Scrapy 来创建爬虫了。

创建第一个Scrapy项目

项目结构介绍

Scrapy 项目的基本结构如下：

myproject/
    scrapy.cfg
    myproject/
        __init__.py
        items.py
        middlewares.py
        pipelines.py
        settings.py
        spiders/
            __init__.py
            example_spider.py
  • scrapy.cfg：这是 Scrapy 项目的配置文件，定义了项目的名称、启动命令等。
  • myproject：这是项目的主目录，包含所有 Scrapy 必要的组件和文件。
  • items.py：定义爬虫需要提取的数据结构。
  • middlewares.py：定义爬虫的中间件，用于处理请求和响应。
  • pipelines.py：定义数据处理管道，用于清洗和存储数据。
  • settings.py：Scrapy 项目的配置文件，包含了各种全局设置。
  • spiders：存放所有爬虫的目录。

items.py 示例

import scrapy

class BookItem(scrapy.Item):
    title = scrapy.Field()
    author = scrapy.Field()
    price = scrapy.Field()
    publish_date = scrapy.Field()

middlewares.py 示例

import scrapy

class MyProjectDownloaderMiddleware:
    def process_request(self, request, spider):
        # 自定义处理逻辑
        pass

pipelines.py 示例

import scrapy

class MyProjectPipeline:
    def process_item(self, item, spider):
        # 数据处理逻辑
        return item

settings.py 示例

BOT_NAME = 'myproject'
SPIDER_MODULES = ['myproject.spiders']
NEWSPIDER_MODULE = 'myproject.spiders'

创建新的Scrapy项目

要创建一个新的 Scrapy 项目，可以使用命令行工具。确保您已安装 Scrapy，然后在命令行中运行以下命令：

scrapy startproject myproject

这将创建一个名为 myproject 的新目录，其中包含 Scrapy 的基本结构。

example_spider.py 示例

import scrapy

class ExampleSpider(scrapy.Spider):
    name = 'example'
    start_urls = [
        'http://example.com',
    ]

    def parse(self, response):
        self.log(f'Visited {response.url}')

编写第一个Spider

接下来，我们编写一个简单的 Spider，从指定的网站抓取数据。

首先，在 myproject/spiders 目录下创建一个名为 example_spider.py 的文件。在该文件中，定义一个 Spider 类，如下所示：

import scrapy

class ExampleSpider(scrapy.Spider):
    name = 'example'
    start_urls = [
        'http://example.com',
    ]

    def parse(self, response):
        self.log(f'Visited {response.url}')

这个简单的 Spider 类定义了以下几个属性和方法：

  • name：Spider 的名称，用于区分不同的 Spider。
  • start_urls：Spider 起始抓取的 URL 列表。Spider 将从这些 URL 开始抓取数据。
  • parse：这是 Spider 的主处理方法，用于解析响应并提取数据。默认情况下，parse 方法会处理所有从 start_urls 开始的响应。

接下来，运行这个 Spider：

scrapy crawl example

这将会启动爬虫，从 http://example.com 开始抓取数据，并打印访问过的 URL。

Scrapy的基本概念

Items和Fields

在 Scrapy 中，Items 用于定义要抓取的数据结构。每个 Item 都是一个 Python 类，定义了要抓取的数据字段。这些字段通过 Field 对象定义，这些字段将被数据提取和处理。

例如，假设我们要抓取一个网站上的书籍信息，我们可以定义一个 BookItem 类来表示这些信息：

import scrapy

class BookItem(scrapy.Item):
    title = scrapy.Field()
    author = scrapy.Field()
    price = scrapy.Field()
    publish_date = scrapy.Field()

在上面的例子中，我们定义了一个 BookItem 类，它包含 title、author、price 和 publish_date 四个字段。

Spiders和Start_urls

Spider 是 Scrapy 中负责抓取数据的主要组件。每个 Spider 都应该定义一个 name 属性，并且至少有一个 start_urls 属性，用于指定初始抓取的 URL 列表。

例如：

import scrapy

class BookSpider(scrapy.Spider):
    name = 'book_spider'
    start_urls = [
        'http://books.toscrape.com/',
    ]

在这个例子中，BookSpider 是一个用于抓取书籍信息的 Spider。它的 name 属性被设置为 book_spider，并且 start_urls 列表包含一个 URL，该 URL 指向一个书籍列表页面。

Requests和Responses

Request 和 Response 是 Scrapy 中用于处理网络请求和响应的两个核心对象。

  • Request：Request 对象表示一个网络请求，它包含请求的 URL、HTTP 方法、回调函数等信息。Scrapy 会根据这些信息向指定的 URL 发出请求。
  • Response：Response 对象表示一个网络响应，它包含从请求 URL 返回的内容。每个 Response 对象都有一个 body 属性，该属性包含原始的 HTML 或 XML 内容。

例如，创建一个简单的请求：

import scrapy

class ExampleSpider(scrapy.Spider):
    name = 'example'
    start_urls = [
        'http://example.com',
    ]

    def start_requests(self):
        for url in self.start_urls:
            yield scrapy.Request(url=url, callback=self.parse)

    def parse(self, response):
        self.log(f'Visited {response.url}')

在上面的例子中，start_requests 方法生成了一个 Request 对象，并将其提交给 Scrapy。Request 对象的 callback 参数指定了当请求成功返回时调用的方法（即 parse 方法）。

Selectors和XPath

Selector 是 Scrapy 中用于提取 HTML 或 XML 文档中数据的工具。它提供了强大的 XPath 和 CSS 选择器支持，可以方便地提取结构化数据。

XPath 示例

XPath 是一种强大的查询语言，用于从 XML 和 HTML 文档中选择节点。例如，假设我们有一个简单的 HTML 文档，如下所示：

<html>
    <body>
        <div class="content">
            <h1>标题</h1>
            <p>段落1</p>
            <p>段落2</p>
        </div>
    </body>
</html>

我们可以使用 XPath 来提取其中的内容：

import scrapy

class ExampleSpider(scrapy.Spider):
    name = 'example'
    start_urls = [
        'http://example.com',
    ]

    def parse(self, response):
        title = response.xpath('//h1/text()').get()
        paragraphs = response.xpath('//p/text()').getall()
        print(f'Title: {title}')
        print(f'Paragraphs: {paragraphs}')

在上面的例子中，使用 response.xpath('//h1/text()').get() 提取了 <h1> 标签内的文本内容。response.xpath('//p/text()').getall() 提取了所有 <p> 标签内的文本内容。

CSS 示例

CSS 选择器是一种简洁而强大的方法来选择 HTML 文档中的元素。例如，继续使用上面的 HTML 文档：

import scrapy

class ExampleSpider(scrapy.Spider):
    name = 'example'
    start_urls = [
        'http://example.com',
    ]

    def parse(self, response):
        title = response.css('h1::text').get()
        paragraphs = response.css('p::text').getall()
        print(f'Title: {title}')
        print(f'Paragraphs: {paragraphs}')

在上面的例子中，使用 response.css('h1::text').get() 提取了 <h1> 标签内的文本内容。response.css('p::text').getall() 提取了所有 <p> 标签内的文本内容。

数据提取与处理

使用XPath提取数据

在 Scrapy 中，XPath 是一种强大的工具，用于从 HTML 或 XML 文档中提取数据。XPath 是一种查询语言，可以用来定位和选择文档中的节点。

例如，假设我们有一个简单的 HTML 文档，如下所示：

<html>
    <body>
        <div class="content">
            <h1>标题</h1>
            <p>段落1</p>
            <p>段落2</p>
        </div>
    </body>
</html>

我们可以使用 XPath 来提取其中的内容：

import scrapy

class ExampleSpider(scrapy.Spider):
    name = 'example'
    start_urls = [
        'http://example.com',
    ]

    def parse(self, response):
        title = response.xpath('//h1/text()').get()
        paragraphs = response.xpath('//p/text()').getall()
        print(f'Title: {title}')
        print(f'Paragraphs: {paragraphs}')

在上面的例子中，response.xpath('//h1/text()').get() 提取了 <h1> 标签内的文本内容。response.xpath('//p/text()').getall() 提取了所有 <p> 标签内的文本内容。

使用CSS选择器提取数据

CSS 选择器是一种简洁而强大的方法来选择 HTML 文档中的元素。CSS 选择器具有简洁的语法，可以快速定位到指定的节点。

假设我们有以下 HTML 文档：

<html>
    <body>
        <div class="content">
            <h1>标题</h1>
            <p>段落1</p>
            <p>段落2</p>
        </div>
    </body>
</html>

我们可以使用 CSS 选择器来提取其中的内容：

import scrapy

class ExampleSpider(scrapy.Spider):
    name = 'example'
    start_urls = [
        'http://example.com',
    ]

    def parse(self, response):
        title = response.css('h1::text').get()
        paragraphs = response.css('p::text').getall()
        print(f'Title: {title}')
        print(f'Paragraphs: {paragraphs}')

在上面的例子中，response.css('h1::text').get() 提取了 <h1> 标签内的文本内容。response.css('p::text').getall() 提取了所有 <p> 标签内的文本内容。

数据清洗与转换

在实际的应用中，从网页中抓取的数据往往需要进行清洗和转换，以满足特定的需求。Scrapy 提供了多种工具来实现数据的清洗和转换。

数据清洗

例如，假设我们抓取到的数据包含一些不需要的空格或换行符，可以通过 Python 的字符串方法进行清洗。

import scrapy

class ExampleSpider(scrapy.Spider):
    name = 'example'
    start_urls = [
        'http://example.com',
    ]

    def parse(self, response):
        title = response.css('h1::text').get().strip()
        paragraphs = [p.strip() for p in response.css('p::text').getall()]
        print(f'Title: {title}')
        print(f'Paragraphs: {paragraphs}')

在上面的例子中，使用 strip() 方法去除了标题和段落中的多余空格。

数据转换

有时，我们可能需要将抓取的数据转换为特定的格式。例如，将抓取到的价格从字符串转换为浮点数。

import scrapy

class BookSpider(scrapy.Spider):
    name = 'book_spider'
    start_urls = [
        'http://books.toscrape.com/',
    ]

    def parse(self, response):
        for book in response.css('article.product_pod'):
            title = book.css('h3 a::text').get()
            price = float(book.css('.price_color::text').re(r'\$(\d+\.\d+)')[0])
            yield {
                'title': title,
                'price': price,
            }

在上面的例子中，使用 re() 方法提取并转换了价格。

Scrapy进阶功能

中间件的使用

中间件是 Scrapy 中的一个重要概念，它允许开发者在请求和响应处理过程中插入自定义处理逻辑。中间件可以分为请求中间件和响应中间件，分别在请求发送前和响应接收后执行。

请求中间件

请求中间件在发送请求前执行。创建请求中间件需要继承 scrapy.core.downloader.middlewares.DownloaderMiddleware 类。

例如，一个简单的请求中间件，用于在请求中添加自定义的头信息：

import scrapy

class CustomHeadersMiddleware(scrapy.downloadermiddlewares.DownloaderMiddleware):
    def process_request(self, request, spider):
        request.headers['Custom-Header'] = 'Custom-Value'
        return request

在 settings.py 文件中启用该中间件：

DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {
    'myproject.middlewares.CustomHeadersMiddleware': 600,
}

响应中间件

响应中间件在接收响应后执行。创建响应中间件需要继承 scrapy.core.downloader.middlewares.DownloaderMiddleware 类。

例如，一个简单的响应中间件，用于在响应中添加自定义的日志信息：

import scrapy

class CustomLogMiddleware(scrapy.downloadermiddlewares.DownloaderMiddleware):
    def process_response(self, request, response, spider):
        spider.logger.info(f'Received response for {request.url}')
        return response

在 settings.py 文件中启用该中间件：

DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {
    'myproject.middlewares.CustomLogMiddleware': 700,
}

爬虫并发与延时设置

Scrapy 的一个强大特性是异步请求处理，这意味着它可以同时处理多个请求。为了控制爬虫的并发数量，可以在 settings.py 文件中设置 CONCURRENT_REQUESTS 参数：

CONCURRENT_REQUESTS = 10

这将允许同时处理最多 10 个请求。

此外，Scrapy 还允许为特定的 Spider 或域名设置不同的并发限制：

CONCURRENT_REQUESTS_PER_DOMAIN = 10
CONCURRENT_REQUESTS_PER_IP = 10

这些参数分别限制了每个域名和每个 IP 地址的最大并发请求数。

使用Scrapy Shell调试

Scrapy Shell 是一个强大的调试工具，可以帮助开发者在真实的 Spider 中进行调试。它提供了一个交互式的 Shell 环境，允许开发者直接与响应对象进行交互，以便更好地理解数据提取过程。

要启动 Scrapy Shell，可以在命令行中运行以下命令：

scrapy shell <url>

例如：

scrapy shell 'http://example.com'

进入 Scrapy Shell 后，可以使用 response 对象进行调试：

>>> response.css('h1::text').get()
'标题'
>>> response.xpath('//p/text()').getall()
['段落1', '段落2']

在上面的例子中，我们可以直接使用 XPath 和 CSS 选择器从响应中提取数据，并观察它们的结果。

Scrapy项目部署与维护

项目打包与发布

Scrapy 项目可以通过一些打包工具（如 setuptools）进行打包和发布，使得项目可以被部署到生产环境。以下是一个简单的打包和发布流程：

  1. 安装 setuptools：确保已经安装了 setuptools：

    pip install setuptools

  2. 创建 setup.py 文件：在项目根目录下创建一个 setup.py 文件，定义项目的元数据和依赖项：

    from setuptools import setup, find_packages

setup(
    name='myproject',
    version='0.1',
    packages=find_packages(),
    install_requires=[
        'Scrapy',
        # 其他依赖项
    ]
)

  3. 打包：使用 setuptools 打包项目：

    python setup.py sdist bdist_wheel

    这将生成一个源代码包和一个二进制包。

  4. 发布到 PyPI：使用 twine 发布项目到 PyPI：

    pip install twine
twine upload dist/*

setup.py 示例

from setuptools import setup, find_packages

setup(
    name='myproject',
    version='0.1',
    packages=find_packages(),
    install_requires=[
        'Scrapy',
        'Flask',  # 其他依赖项
    ]
)

Scrapy的日常维护与更新

Scrapy 项目的日常维护和更新包括以下几个方面：

  1. 版本管理：确保项目的版本号在每次更新时都正确更新。可以在 setup.py 文件中指定版本号。

  2. 依赖更新：定期检查项目的依赖项，并更新到最新版本。可以在 setup.py 文件的 install_requires 列表中更新依赖项。

  3. 代码审查：定期进行代码审查，确保代码的可读性和可维护性。可以使用代码审查工具如 flake8 或 pylint。

  4. 单元测试：编写单元测试以确保代码的正确性和稳定性。可以在 tests 目录下创建测试文件，并使用 pytest 或 unittest 运行测试。

例如，创建一个简单的单元测试文件 test_spider.py：

import unittest
from myproject.spiders.example_spider import ExampleSpider

class TestExampleSpider(unittest.TestCase):
    def test_example_spider(self):
        spider = ExampleSpider()
        response = spider.start_requests()[0]
        title = response.css('h1::text').get()
        self.assertIsNotNone(title)

运行单元测试：

pytest tests/

常见问题与解决方案

问题：Scrapy Spider 无法正确解析响应

解决方案：检查 Spider 中的 XPath 或 CSS 选择器是否正确。可以使用 Scrapy Shell 进行调试，验证选择器是否正确提取数据。

问题：Scrapy 无法连接到目标网站

解决方案：确保目标网站的 URL 正确，并且网站允许爬取。如果需要，可以设置代理或使用用户代理（User Agent）来增加访问成功率。

例如，设置代理：

DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {
    'scrapy.downloadermiddlewares.httpproxy.HttpProxyMiddleware': 110,
    'myproject.middlewares.ProxyMiddleware': 100,
}

问题：Scrapy 的并发设置不合理

解决方案：调整 CONCURRENT_REQUESTS、CONCURRENT_REQUESTS_PER_DOMAIN 和 CONCURRENT_REQUESTS_PER_IP 参数，找到适当的并发设置，以避免被目标网站封禁。

例如，限制每个域名的最大并发请求数：

CONCURRENT_REQUESTS_PER_DOMAIN = 5

问题：Scrapy 中间件不生效

解决方案：确保在 settings.py 文件中正确配置了中间件，并且中间件类实现了 process_request 或 process_response 方法。

例如，确保中间件类实现了 process_request 方法：

import scrapy

class CustomMiddleware(scrapy.downloadermiddlewares.DownloaderMiddleware):
    def process_request(self, request, spider):
        request.headers['Custom-Header'] = 'Custom-Value'
        return request
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