Scrapy 入门学习 1 & 初识Scrapy

引子

最近工作上需要对Scrapy进行二次开发,为此我又好好的复习了一下Scrapy相关的知识,并整理了如下内容

快速了解Scrapy

Scrapy 是当下爬虫与数据领域耳熟能详的数据采集与提取的框架,广泛应用于数据采集、数据挖掘、信息处理等方向。

小试牛刀Scrapy示例

import scrapy
class QuotesSpider(scrapy.Spider):
    name = 'quotes'
    start_urls = [
        'http://quotes.toscrape.com/tag/humor/',
    ]

    def parse(self, response):
        for quote in response.css('div.quote'):
            yield {
                'text': quote.css('span.text::text').get(),
                'author': quote.xpath('span/small/text()').get(),
            }

        next_page = response.css('li.next a::attr("href")').get()
        if next_page is not None:
            yield response.follow(next_page, self.parse)

将上述代码存储于Py文件中,命名为类似于test_spider.py的文件,再使用runspider命令运行爬虫

scrapy runspider quotes_spider.py -o quotes.json

完成后,您将在quotes.json文件中包含JSON格式的引号列表,其中包含文本和作者,如下所示(为了更好的可读性,此处重新格式化):

[{
    "author": "Jane Austen",
    "text": "\u201cThe person, be it gentleman or lady, who has not pleasure in a good novel, must be intolerably stupid.\u201d"
},
{
    "author": "Groucho Marx",
    "text": "\u201cOutside of a dog, a book is man's best friend. Inside of a dog it's too dark to read.\u201d"
},
{
    "author": "Steve Martin",
    "text": "\u201cA day without sunshine is like, you know, night.\u201d"
},
...]

刚刚发生了什么?

当您运行该命令时,Scrapy在其中查找Spider定义并通过其爬虫引擎运行它。
scrapy runspider quotes_spider.py

通过向start_urls 属性中定义的URL发出请求(在这种情况下,只是start_urlsl中引号的URL )开始爬行,并调用默认回调方法parse,将响应对象作为参数传递。在parse回调中,我们使用CSS Selector循环遍历quote元素,使用提取的引用文本和作者生成Python dict,查找指向下一页的链接,并使用与parse回调相同的方法发送下一个请求 。

在这里,您会注意到Scrapy的一个主要优点:请求是 异步调度和处理的。这意味着Scrapy不需要等待请求完成和处理,它可以在此期间发送另一个请求或执行其他操作。这也意味着即使某些请求失败或在处理错误时发生错误,其他请求也可以继续运行。

虽然这使您能够进行非常快速的爬网(以容错的方式同时发送多个并发请求),但Scrapy还可以通过一些设置控制爬网的礼貌。您可以执行以下操作:在每个请求之间设置下载延迟,限制每个域或每个IP的并发请求数量,甚至使用自动限制扩展,以尝试自动解决这些问题。

还有什么?

您已经了解了如何使用Scrapy从网站中提取和存储项目,但这只是表面。Scrapy提供了许多强大的功能,可以轻松高效地进行抓取,例如:

  • 内置支持使用扩展的CSS选择器和XPath表达式从HTML / XML源中选择和提取数据,并使用正则表达式提取辅助方法。
  • 一个交互式shell控制台(支持IPython),用于尝试使用CSS和XPath表达式来抓取数据,在编写或调试爬虫时非常有用。
  • 内置支持以多种格式(JSON,CSV,XML)生成Feed导出并将其存储在多个后端(FTP,S3,本地文件系统)中
  • 强大的编码支持和自动检测,用于处理外部,非标准和损坏的编码声明。
  • 强大的可扩展性支持,允许您使用信号和定义良好的API(中间件,扩展管道)插入您自己的功能。
  • 广泛的内置扩展和中间件用于处理:
    • cookie和会话处理
    • HTTP功能,如压缩,身份验证,缓存
    • 用户代理欺骗
    • 的robots.txt
    • 爬行深度限制
    • 和更多
  • 一个Telnet控制台,用于连接到Scrapy进程内运行的Python控制台,以内省和调试您的爬虫
  • 还有其他好东西,比如可重复使用的爬虫,可以从Sitemaps和XML / CSV Feed中抓取网站,自动下载与抓取项目相关联的图像(或任何其他媒体)的媒体管道,缓存DNS解析器等等!
最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 204,189评论 6 478
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 85,577评论 2 381
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 150,857评论 0 337
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 54,703评论 1 276
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 63,705评论 5 366
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 48,620评论 1 281
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 37,995评论 3 396
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 36,656评论 0 258
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 40,898评论 1 298
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 35,639评论 2 321
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 37,720评论 1 330
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 33,395评论 4 319
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 38,982评论 3 307
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 29,953评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,195评论 1 260
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 44,907评论 2 349
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 42,472评论 2 342

推荐阅读更多精彩内容