Python Scrapy

什么是爬虫？

网络爬虫（英语：web crawler），也叫网络蜘蛛（spider），是一种用来自动浏览万维网的网络机器人。其目的一般为编纂网络索引。

Python 爬虫

在爬虫领域，Python几乎是霸主地位，将网络一切数据作为资源，通过自动化程序进行有针对性的数据采集以及处理。从事该领域应学习爬虫策略、高性能异步IO、分布式爬虫等，并针对Scrapy框架源码进行深入剖析，从而理解其原理并实现自定义爬虫框架。

Python 爬虫爬虫框架 Scrapy

Scrapy 是用 Python 编写实现的一个为了爬取网站数据、提取结构性数据而编写的应用框架。Scrapy 常应用在包括数据挖掘，信息处理或存储历史数据等一系列的程序中。

Python Scrapy 核心

Scrapy Engine(引擎): 负责Spider、ItemPipeline、Downloader、Scheduler中间的通讯，信号、数据传递等。

**Scheduler(调度器): **它负责接受引擎发送过来的Request请求，并按照一定的方式进行整理排列，入队，当引擎需要时，交还给引擎。

Downloader（下载器）：负责下载Scrapy Engine(引擎)发送的所有Requests请求，并将其获取到的Responses交还给Scrapy Engine(引擎)，由引擎交给Spider来处理，

Spider（爬虫）：它负责处理所有Responses,从中分析提取数据，获取Item字段需要的数据，并将需要跟进的URL提交给引擎，再次进入Scheduler(调度器).

Item Pipeline(管道)：它负责处理Spider中获取到的Item，并进行进行后期处理（详细分析、过滤、存储等）的地方。

Downloader Middlewares（下载中间件）：你可以当作是一个可以自定义扩展下载功能的组件。

Spider Middlewares（Spider中间件）：你可以理解为是一个可以自定扩展和操作引擎和Spider中间通信的功能组件（比如进入Spider的Responses;和从Spider出去的Requests）

Scrapy Demo

# 创建爬虫虚拟环境
$ conda create --name scrapy python=3.6

# 激活虚拟环境
$ activate scrapy

# 安装scrapy
$ conda install scrapy

# 使用 scrapy 提供的工具创建爬虫项目
$ scrapy startproject myScrapy

# 启动爬虫
$ scrapy crawl scrapyName

项目文件介绍

• scrapy.cfg: 项目的配置文件。

• mySpider/: 项目的Python模块，将会从这里引用代码。

• mySpider/items.py: 项目的目标文件。

• mySpider/pipelines.py: 项目的管道文件。

• mySpider/settings.py: 项目的设置文件。

• mySpider/spiders/: 存储爬虫代码目录。

爬取豆瓣 top250

• item.py

import scrapy

class DoubanItem(scrapy.Item):
    name = scrapy.Field()
    director = scrapy.Field()
    detail = scrapy.Field()
    star = scrapy.Field()
    synopsis = scrapy.Field()
    comment = scrapy.Field()

• spiders/DoubanSpider.py

# coding:utf-8

import scrapy
from scrapy import Request

from douban.items import DoubanItem


class DoubanSpider(scrapy.Spider):
    name = "douban"
    allowed_domains = ['douban.com']
    start_urls = ['https://movie.douban.com/top250']

    def parse(self, response):
        movie_list = response.xpath("//div[@class='article']/ol/li")
        if movie_list and len(movie_list) > 0:
            for movie in movie_list:
                item = DoubanItem()
                item['name'] = movie.xpath("./div/div[2]/div[1]/a/span[1]/text()").extract()[0]
                item['director'] = movie.xpath("normalize-space(./div/div[2]/div[2]/p/text())").extract_first()
                item['detail'] = movie.xpath("normalize-space(./div/div[2]/div[2]/p[1]/text())").extract()[0]
                item['star'] = movie.xpath("./div/div[2]/div[2]/div/span[2]/text()").extract()[0]
                item['synopsis'] = movie.xpath("normalize-space(./div/div[2]/div[2]/p[2]/span/text())").extract()[0]
                item['comment'] = movie.xpath("./div/div[2]/div[2]/div/span[4]/text()").extract()[0]
                yield item

        next_link = response.xpath("//span[@class='next']/a/@href").extract()
        if next_link:
            yield Request("https://movie.douban.com/top250" + next_link[0], callback=self.parse, dont_filter=True)

• pipelines.py

# -*- coding: utf-8 -*-

# Define your item pipelines here
#
# Don't forget to add your pipeline to the ITEM_PIPELINES setting
# See: https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html
from database_handler import DatabaseHandler


class DoubanPipeline(object):
    def __init__(self):
        self.db = DatabaseHandler(host="xxx", username="xxx", password="xxx", database="xxx")

    def close_spider(self, spider):
        self.db.close()

    # 将 Item 实例保存到文件
    def process_item(self, item, spider):
        sql = "insert into t_douban(name,director,detail,star,synopsis,comment) values('%s', '%s', '%s', '%s', '%s', '%s')" % (
            item['name'], item['director'], item['detail'], item['star'], item['synopsis'], item['comment'])
        self.db.insert(sql)
        return item

• DatabaseHandler.py

# coding:utf-8

import pymysql
from pymysql.err import *


class DatabaseHandler(object):
    def __init__(self, host, username, password, database, port=3306):
        """初始化数据库连接"""
        self.host = host
        self.username = username
        self.password = password
        self.port = port
        self.database = database
        self.db = pymysql.connect(self.host, self.username, self.password, self.database, self.port, charset='utf8')
        self.cursor = None

    def execute(self, sql):
        """执行SQL语句"""
        try:
            self.cursor = self.db.cursor()
            self.cursor.execute(sql)
            self.db.commit()
        except (MySQLError, ProgrammingError) as e:
            print(e)
            self.db.rollback()
        else:
            print("rowCount: %s rowNumber: %s" % (self.cursor.rowcount, self.cursor.rownumber))
        finally:
            self.cursor.close()

    def update(self, sql):
        """ 更新操作"""
        self.execute(sql)

    def insert(self, sql):
        """插入数据"""
        self.execute(sql)
        return self.cursor.lastrowid

    def insert_bath(self, sql, rows):
        """批量插入"""
        try:
            self.cursor.executemany(sql, rows)
            self.db.commit()
        except (MySQLError, ProgrammingError) as e:
            print(e)
            self.db.rollback()
        else:
            print("rowCount: %s rowNumber: %s" % (self.cursor.rowcount, self.cursor.rownumber))
        finally:
            self.cursor.close()

    def delete(self, sql):
        """删除数据"""
        self.execute(sql)

    def select(self, sql):
        """查询数据 返回 map 类型的数据"""
        self.cursor = self.db.cursor(cursor=pymysql.cursors.DictCursor)
        result = []
        try:
            self.cursor.execute(sql)
            data = self.cursor.fetchall()
            for row in data:
                result.append(row)
        except MySQLError as e:
            print(e)
        else:
            print(f"rowCount: {self.cursor.rowcount} rowNumber: {self.cursor.rownumber}")
            return result
        finally:
            self.cursor.close()

    def call_proc(self, name):
        """调用存储过程"""
        self.cursor.callproc(name)
        return self.cursor.fetchone()

    def close(self):
        """关闭连接"""
        self.db.close()


if __name__ == "__main__":
    pass

• 修改settings.py

USER_AGENT = 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/76.0.3809.132 Safari/537.36'


ITEM_PIPELINES = {
   'mySpider.pipelines.DoubanPipeline': 300,
}

run

scrapy crawl douban