Scrapy框架簡單介紹

Scrapy框架是一個基于Twisted的異步處理框架，是純Python實現的爬蟲框架，是提取結構性數據而編寫的應用框架，其架構清晰，模塊之間的耦合程度低，可擴展性極強，我們只需要少量的代碼就能夠快速抓取數據。

其框架如下圖所示：

Scrapy Engine是整個框架的核心，而涉及到我們編寫代碼的模塊一般只有Item Pipeline模塊和Spiders模塊。

創建Scrapy項目

首先我們通過以下代碼來創建Scrapy項目，執行代碼如下圖所示：

Scrapy startproject Fiction

運行結果如下圖所示：

通過上圖可知，我們在C盤創建了一個新的Scrapy項目，項目名為Fiction，而且還提示我們可以通過以下命令創建第一個Spider爬蟲，命令如下所示：

cd Fiction          #進入目錄
scrapy genspider example example.com    #創建spider爬蟲

其中example是我們爬蟲名，example.com是爬蟲爬取的范圍，也就是網站的域名。

Fiction文件夾內容如下圖所示：

創建Spider爬蟲

在上面的步驟我們成功創建了一個Scrapy項目，而且知道如何創建Spider爬蟲，接下來我們創建名為fiction的Spider爬蟲，其域名為www.17k.com，代碼如下所示：

scrapy genspider fiction www.17k.com

運行后，spiders文件夾中多了我們剛才創建fiction.py，這個就是我們創建的Spider爬蟲。

如下圖所示：

看到這么多py文件是不是慌了，其實不用慌，一般情況我們主要在剛創建的spider爬蟲文件、items.py和pipelines.py進行編寫代碼，其中：

• fiction.py：主要編寫代碼定義爬取的邏輯，解析響應并生成提取結果和新的請求；
• items.py：主要先定義好爬取數據的字段，避免拼寫錯誤或者定義字段錯誤，當然我們可以不先定義好字段，而在fiction.py中直接定義；
• pipelines.py：主要是編寫數據清洗、驗證和存儲數據的代碼，當我們把數據存儲在csv、xml、pickle、marshal、json等文件時，就不需要在pipelines.py中編寫代碼了，只需要執行以下代碼即可：

scrapy crawl fiction 文件名.后綴

當數據需要保存在MongoDB數據庫時，則編寫以下代碼即可：

from pymongo import  MongoClient
client=MongoClient()
collection=client["Fiction"]["fiction"]
​class Test1Pipeline:
    def process_item(self, item, spider):
        collection.insert(item)
        return item

Spider爬蟲提取數據

在提取數據前，首先我們進入要爬取小說網站并打開開發者工具，如下圖所示：

我們通過上圖可以發現，dl class="Volume">存放著我們所有小說章節名，點擊該章節就可以跳轉到對應的章節頁面，所以可以使用Xpath來通過這個div作為我們的xpath爬取范圍，通過for循環來遍歷獲取每個章節的名和URL鏈接。

跳轉章節內容頁面后，打開開發者工具，如下圖所示：

通過上圖可以發現，小說內容存儲在div class="readAreaBox">里面，我們可以通過for循環來遍歷該dl中的div class="p">獲取到章節的全部內容，當然也是通過使用Xpath來獲取。

items.py代碼定義字段

細心的小伙伴就發現了，我們所需要提前的字段有章節名、章節URL鏈接和章節內容，其中章節名和章節內容是需要進行數據保存的，所以可以先在items.py文件中定義好字段名，具體代碼如下所示：

import scrapy
​class FictionItem(scrapy.Item):
    # define the fields for your item here like:
    name = scrapy.Field()
    text = scrapy.Field()

定義字段很簡單，字段名=scrapy.Field()即可。

對了，在items.py定義好字段有個最好的好處是當我們在獲取到數據的時候，使用不同的item來存放不同的數據，在把數據交給pipeline的時候，可以通過isinstance(item,FictionItem)來判斷數據屬于哪個item，進行不同的數據(item)處理。

定義好字段后，這是我們通過在pipeline.py文件中編寫代碼，對不同的item數據進行區分，具體代碼如下：

from Fiction.items import FictionItem
class FictionPipeline:
    def process_item(self, item, spider):
        if isinstance(item,FictionItem):
            print(item)

當然，在我們爬取的項目中，只需要一個class類，在上面的代碼只是為了展示如何判斷區分數據屬于哪個item。

fiction.py代碼提取數據

fiction.py文件也就是我們創建的spider爬蟲，打開fiction.py文件，其代碼內容如下所示：

import scrapy
class FictionSpider(scrapy.Spider):
    name = 'fiction'
    allowed_domains = ['www.17k.com']
    start_urls = ['http://www.17k.com/']
​    def parse(self, response):
        pass

其中：

• name是定義此爬蟲名稱的字符串，每個項目唯一的名字，用來區分不同的Spider，啟動爬蟲時使用scrapy crawl +該爬蟲名字；
• allowed_domains是允許爬取的域名，防止爬蟲爬到其他網站；
• start_urls是最開始爬取的url；
• parse()方法是負責解析返回響應、提取數據或進一步生成要處理的請求，注意：不能修改這個方法的名字。

大致了解該文件內容的各個部分后，我們開始提取首頁的章節名和章節URL鏈接，具體代碼如下所示：

import scrapy
from Fiction.items import FictionItem
​class FictionSpider(scrapy.Spider):
    name = 'fiction'
    allowed_domains = ['www.17k.com']
    start_urls = ['https://www.17k.com/list/2536069.html']
​    def parse(self, response):
        html = response.xpath('//dl[@class="Volume"]')
        books = html.xpath('./dd/a')
        for book in books:
            item =FictionItem()
            item['name'] = []
            name = book.xpath('./span/text()').extract()
            for i in name:
                item['name'].append(i.replace('\n', '').replace('\t', ''))
            href = book.xpath('./@href').extract_first()
             + href
            yield scrapy.Request(url=href, callback=self.parse_detail, meta={'item': item})

首先導入FictionItem，再我們把start_urls鏈接修改為待會要爬的URL鏈接，在parse()方法中，使用xpath獲取章節名和章節URL鏈接，通過for循環調用FictionItem()，再把章節名存放在item里面。

通過生成器yield 返回調用scrapy.Request()方法，其中：

• url=href：表示下一個爬取的URL鏈接；
• callback：表示指定parse_detail函數作為解析處理；
• meta：實現在不同的解析函數中傳遞數據。

在上一步中我們指定了parse_detail函數作為解析處理，接下來將編寫parse_detail函數來獲取章節內容，具體代碼如下所示：

    def parse_detail(self,response):
        string=""
        item=response.meta['item']
        content=response.xpath('//*[@id="readArea"]/div[1]/div[2]//p/text()').extract()
        for i in content:
            string=string+i+'\n'
        item['text']=string
        yield item

首先我們定義了一個空變量string，在通過response.meta[]來接收item數據，其參數為上一步中的meta={'item': item}的item，接下來獲取章節內容，最后將章節內容存儲在item['text']中，并通過生成器yield返回數據給引擎。

pipelines.py代碼保存數據

章節名和章節內容已經全部獲取下來了，接下來我們把獲取下來的數據保存為txt文件，具體代碼如下所示：

from Fiction.items import FictionItem
import time
class FictionPipeline:
    def open_spider(self, spider):
        print(time.time())
    def process_item(self, item, spider):
        if isinstance(item, FictionItem):
            title = item['name']
            content = item['text']
            with open(f'小說/{title[0]}.txt', 'w', encoding='utf-8')as f:
                f.write(content)
    def close_spider(self, spider):
        print(time.time())

首先我們導入FictionItem、time，在open_spider()和close_spider()方法編寫代碼調用time.time()來獲取爬取的開始時間和結束時間，再在process_item()方法中，把引擎返回的item['name']和item['text']分別存放在title和content中，并通過open打開txt文件，調用write()把章節內容寫入在txt文件中。

settings.py代碼啟動爬蟲

在啟動爬蟲前，我們先要在settings.py文件中啟動引擎，啟動方式很簡單，只要找到下圖中的代碼，并取消代碼的注釋即可：

有人可能問：那User-Agent在哪里設置？我們可以在settings.py文件中，設置User-Agent，具體代碼如下：

好了，所有代碼已經編寫完畢了，接下來將啟動爬蟲了，執行代碼如下：

scrapy crawl fiction

啟動爬蟲后，發現我們控制臺里面多了很多log日志數據的輸出，這時可以通過在settings.py添加以下代碼，就可以屏蔽這些log日志：

LOG_LEVEL="WARNING"

結果展示

好了，scrapy框架爬取小說就講到這里了，感覺大家的觀看！！！

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