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文章目录
  1. 写在前面
  2. 关于 Scrapy
    1. 是什么？
    2. 怎么做？
    3. 框架概述

Scrapy

2020.05.12 hahally Scrapy  热度 ℃

写在前面

在很久之前就已经学过了爬虫。那时还是懵懵懂懂的小白，学了一点基础，就买来一本书，然后就开干。代码倒是写了不少，但是没有什么拿的出手的。之后，便又匆匆忙忙的转战 web ，学起了 Django 。这一入坑，不知不觉差不多快一年了。最后发现自己知道的依旧凤毛麟角。没有基础的计算机网络知识，没有良好的代码编写规范……

意识到问题后，开始试着阅读官方文档，去看协议，看源码。这些天看了 http 协议，计算机网络基础，python 文档，以及 Scrapy 文档。不得不说，看完后虽然记住的不多，但是大致是怎么一回事，多多少少还是了解了。比如，当初的爬虫程序，为什么要设置 header 、cookie 、session 什么的。还有 request 和 response 的含义。

这些天看了一下 Scrapy 的 官方文档，对这个框架有了一些了解。正如文档中所提到的，scrapy 框架很大程度上借鉴了 Django ，这也是为什么现在的我重新来看待它时，比之前要轻松太多了。

关于 Scrapy

Scrapy is an application framework for crawling web sites and extracting structured data which can be used for a wide range of useful applications, like data mining, information processing or historical archival.

学习一个框架，得明白，它是什么？怎么做？更深入为什么要这样做？

是什么？

简而言之,就是一个支持分布式的，可扩展的，用于批量爬取网站并提取结构化数据的异步应用程序框架。值得一提的是，Scrapy 是用 Twisted 编写的，Twisted 是一种流行的 Python 事件驱动的网络框架。因此，它是使用非阻塞（又称为异步）代码并发实现的。

Scrapy 有着丰富的命令行工具，交互式控制台，内置支持以多种格式(json、xml、csv)等。

怎么做？

要使用 Scrapy ，我们不得不先安装它。文档为我们提供的良好的 安装指南 。

我们只需要这样做：

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pip install Scrapy

不过我们不得不知道下面文档中提到的：

Scrapy is written in pure Python and depends on a few key Python packages (among others)

Scrapy 需要一些依赖包：

  • lxml，高效的XML和HTML解析器
  • parsel，是在lxml之上编写的HTML / XML数据提取库
  • w3lib，用于处理URL和网页编码的多功能帮助器
  • twisted，异步网络框架
  • cryptography 和 pyOpenSSL ，以处理各种网络级安全需求

其中还有一些版本要求：

  • Twisted 14.0
  • lxml 3.4
  • pyOpenSSL 0.14

如果你没有这些依赖包，那你不得不考虑先安装依赖。在此建议使用清华源下载，这样可以避免不必要的 Time out 。如下：

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pip install [example_modul] -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

安装完成后，就可以开始按接下来的教程 学习了。

像这样创建一个项目：

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> scrapy startproject tutorial

编写自己的爬虫类：

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import scrapy

class QuotesSpider(scrapy.Spider):
    name = "quotes"
    def start_requests(self):
        urls = [
            'http://quotes.toscrape.com/page/1/',
            'http://quotes.toscrape.com/page/2/',
        ]
        for url in urls:
            yield scrapy.Request(url=url, callback=self.parse)
    def parse(self, response):
        page = response.url.split("/")[-2]
        filename = 'quotes-%s.html' % page
        with open(filename, 'wb') as f:
            f.write(response.body)
        self.log('Saved file %s' % filename)

运行项目：

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> scrapy crawl quotes

至此，一个基本可以运行的 Scrapy 项目就成型了。

框架概述

在依葫芦画瓢的完成一个 Scrapy 项目的编写后，要想明白为什么要这样编写我们的爬虫程序，就不得不了解这个框架的一些细节。

Scrapy的体系结构及组件如下图所示：

对照着 Scrapy 的项目结构：

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tutorial/
    scrapy.cfg            # deploy configuration file

    tutorial/             # project's Python module, you'll import your code from here
        __init__.py

        items.py          # project items definition file

        middlewares.py    # project middlewares file

        pipelines.py      # project pipelines file

        settings.py       # project settings file

        spiders/          # a directory where you'll later put your spiders
            __init__.py
            quotes_spider.py  # a spider written by yourself

学过 Django 就会发现，这个框架简直就是套着它的设计模式来的。全局设置的 settings.py 、项目的管道 pipelines.py 、强大可扩展的中间件 middlewares.py 、以及类似模型的 items.py 。从图中我们不难发现，spiders可以对 requests 和 response 进行处理。而中间件 middlewares还可以对 items 进行处理。 管道 pipelines 对输出的 items 进行最后的清洗。所以，在我们明白要对数据做怎样处理时，只需要在对应的地方按要求编写我们的代码来达到我们的目的即可。

一个例子：如果我们需要对最后清洗的数据保存到一个文件(如：json文件)中，那么你可能就要在管道 pipelines.py 中编写合适代码来实现。像这样子：

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import json

class JsonWriterPipeline(object):
	
    @classmethod
    def from_crawler(cls, crawler):
        
        return cls(crawler)
        
    def open_spider(self, spider):
        self.file = open('items.jl', 'w')

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

    def process_item(self, item, spider):
        line = json.dumps(dict(item)) + "\n"
        self.file.write(line)
        return item

  • process_item (self, item, spider)

    每个项目管道组件均调用此方法，返回一个 item 对象，返回 Twisted Deferred 或引发 DropItem 异常。

    如果要使用自己的管道，那么就不得不实现此方法。

除此之外，还可以实现下面几种方法：

  • open_spider(self, spider)

    This method is called when the spider is opened.

  • close_spider(self, spider)

    This method is called when the spider is closed.

  • from_crawler(cls, crawler)

    If present, this classmethod is called to create a pipeline instance from a Crawler. It must return a new instance of the pipeline. Crawler object provides access to all Scrapy core components like settings and signals; it is a way for pipeline to access them and hook its functionality into Scrapy.

    编写完自己的 Item Pipeline后，我们还需要在 settings.py 中激活才能使用。像这样：

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    ITEM_PIPELINES = {
        'myproject.pipelines.JsonWriterPipeline': 800,
    }

    需要注意的是，管道组件以字典的形式配置，并分配一整数值(0 ~ 1000)，项目将按升序方式依次执行。

补一篇关于 Scrapy 的笔记算是对很久之前的一个总结吧！

路漫漫其修远兮吾将上下而求索。

I know nothing but my ignorance.

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