Scrapy框架及组件描述

时间：2023-03-09 16:13:21
Scrapy框架及组件描述

Scrapy是用纯Python实现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，用途非常广泛。

框架的力量，用户只需要定制开发几个模块就可以轻松的实现一个爬虫，用来抓取网页内容以及各种图片，非常之方便。

Scrapy 使用了 Twisted异步网络框架来处理网络通讯，可以加快我们的下载速度，不用自己去实现异步框架，并且包含了各种中间件接口，可以灵活的完成各种需求。

一 Scrapy框架流程图

　　Scrapy框架及组件描述

(1) 组件描述

　　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）

(2) 数据流描述

  1. 引擎打开一个网站(open a domain)，找到处理该网站的Spider并向该spider请求第一个要爬取的URL(s)。
  2. 引擎从Spider中获取到第一个要爬取的URL并在调度器(Scheduler)以Request调度。
  3. 引擎向调度器请求下一个要爬取的URL。
  4. 调度器返回下一个要爬取的URL给引擎，引擎将URL通过下载中间件(请求(request)方向)转发给下载器(Downloader)。
  5. 一旦页面下载完毕，下载器生成一个该页面的Response，并将其通过下载中间件(返回(response)方向)发送给引擎。
  6. 引擎从下载器中接收到Response并通过Spider中间件(输入方向)发送给Spider处理。
  7. Spider处理Response并返回爬取到的Item及(跟进的)新的Request给引擎。
  8. 引擎将(Spider返回的)爬取到的Item给Item Pipeline，将(Spider返回的)Request给调度器。
  9. (从第二步)重复直到调度器中没有更多地request，引擎关闭该网站。

二 创建项目及相关组件说明

　　Scrapy库的安装、项目创建及简单使用参考之前的博客Python网络爬虫之scrapy(一)，下面主要对项目各组件进行说明

(1) 项目目录结构

　　D:\scrapy_project>scrapy genspider country example.webscraping.com

　　Scrapy框架及组件描述

　　item.py:类似Django中的models.py，用于声明数据类型，将来报错数据

　　middlewares.py:爬虫中间件，可以对请求和响应进行处理

　　pipelines.py：管道，作用是将每一个Item对象进行存储，MySql/MongoDB

　　settings.py：对爬虫项目进行配置

　　spiders：管理对各爬虫项目，具体的爬虫逻辑在各自的项目爬虫文件中

　　country.py：创建的爬虫项目

三 Scrapy重要类说明及部分源码分析

1. Response类

（1）查看Response类的属性

from scrapy.http import Response

for key,value in Response.__dict__.items():

            print("{0}:{1}".format(key,value))
__module__:scrapy.http.response

__init__:<function Response.__init__ at 0x00000257D64B1C80>

meta:<property object at 0x00000257D64B2458>

_get_url:<function Response._get_url at 0x00000257D64B40D0>

_set_url:<function Response._set_url at 0x00000257D64B4158>

url:<property object at 0x00000257D64B24A8>

_get_body:<function Response._get_body at 0x00000257D64B4268>

_set_body:<function Response._set_body at 0x00000257D64B42F0>

body:<property object at 0x00000257D64B2728>

__str__:<function Response.__str__ at 0x00000257D64B4400>

__repr__:<function Response.__str__ at 0x00000257D64B4400>

copy:<function Response.copy at 0x00000257D64B4488>

replace:<function Response.replace at 0x00000257D64B4510>

urljoin:<function Response.urljoin at 0x00000257D64B4598>

text:<property object at 0x00000257D64B2778>

css:<function Response.css at 0x00000257D64B46A8>

xpath:<function Response.xpath at 0x00000257D64B4730>

follow:<function Response.follow at 0x00000257D64B47B8>

__dict__:<attribute '__dict__' of 'Response' objects>

__weakref__:<attribute '__weakref__' of 'Response' objects>

__doc__:None

　　从上面我们会看到三个重要属性（url、body和text），再查看下Response类源码会发现如下代码

url = property(_get_url, obsolete_setter(_set_url, 'url'))

body = property(_get_body, obsolete_setter(_set_body, 'body'))

@property

    def text(self):

        """For subclasses of TextResponse, this will return the body

        as text (unicode object in Python  and str in Python )

        """

        raise AttributeError("Response content isn't text")

　　url、body、text这就是我们在爬虫分析中需要用到的三个重要属性，都可与通过Response对象获得

　　例子：　

import scrapy

from lxml import etree

class CountrySpider(scrapy.Spider):

    name = 'country'

    allowed_domains = ['example.webscraping.com']

    start_urls = ['http://example.webscraping.com/places/default/view/Afghanistan-1']

    #该函数名不能改变，因为scrapy源码中默认callback函数的函数名就是parse

    def parse(self, response):

        from bs4 import BeautifulSoup as bs

        print(response.url)

        soup = bs(response.body)

        names = [i.string for i in soup.select('td.w2p_fl')]

        values = [j.string for j in soup.select('td.w2p_fw')]

        dic = dict(zip(names, values))

        print(dic)

2. Spider类

（1）样的方法，线查看Spider类提供的属性

import scrapy

for key,val in scrapy.Spider.__dict__.items():

            print("{}:{}".format(key,val))
__module__:scrapy.spiders

__doc__:Base class for scrapy spiders. All spiders must inherit from this

    class.

name:None

custom_settings:None

__init__:<function Spider.__init__ at 0x000001E161FFFD90>

logger:<property object at 0x000001E161785D18>

log:<function Spider.log at 0x000001E161FFFEA0>

from_crawler:<classmethod object at 0x000001E16178B208>

set_crawler:<function Spider.set_crawler at 0x000001E161FF8048>

_set_crawler:<function Spider._set_crawler at 0x000001E161FF80D0>

start_requests:<function Spider.start_requests at 0x000001E161FF8158>

make_requests_from_url:<function Spider.make_requests_from_url at 0x000001E161FF81E0>

parse:<function Spider.parse at 0x000001E161FF8268>

update_settings:<classmethod object at 0x000001E16178B240>

handles_request:<classmethod object at 0x000001E16178B278>

close:<staticmethod object at 0x000001E161FF7E80>

__str__:<function Spider.__str__ at 0x000001E161FF8488>

__repr__:<function Spider.__str__ at 0x000001E161FF8488>

__dict__:<attribute '__dict__' of 'Spider' objects>

__weakref__:<attribute '__weakref__' of 'Spider' objects>

（2）接下来对其中几个重要的属性和方法进行说明：

start_requests()

　　该 方法会默认读取start_urls属性中定义的网址，为每一个网址生成一个Request请求对象，并返回可迭代对象

make_request_from_url(url)

　　该方法会被start_request()调用，该方法负责实现生成Request请求对象

close(reason)

　　关闭Spider时，该方法会被调用

log(message[,level,component])

　　使用该方法可以实现在Spider中添加log

（3）上面几个函数对应的源码

    def start_requests(self):

        cls = self.__class__

        if method_is_overridden(cls, Spider, 'make_requests_from_url'):

            warnings.warn(

                "Spider.make_requests_from_url method is deprecated; it "

                "won't be called in future Scrapy releases. Please "

                "override Spider.start_requests method instead (see %s.%s)." % (

                    cls.__module__, cls.__name__

                ),

            )

            for url in self.start_urls:

                yield self.make_requests_from_url(url)

        else:

            for url in self.start_urls:

                yield Request(url, dont_filter=True)

    def make_requests_from_url(self, url):

        """ This method is deprecated. """

        return Request(url, dont_filter=True)

    def log(self, message, level=logging.DEBUG, **kw):

        """Log the given message at the given log level

        This helper wraps a log call to the logger within the spider, but you

        can use it directly (e.g. Spider.logger.info('msg')) or use any other

        Python logger too.

        """

        self.logger.log(level, message, **kw)

（4）例子：重写start_request()方法

import scrapy

from lxml import etree

class CountrySpider(scrapy.Spider):

    name = 'country'

    allowed_domains = ['example.webscraping.com']

    start_urls = ['http://example.webscraping.com/places/default/view/Afghanistan-1',

                "http://example.webscraping.com/places/default/view/Aland-Islands-2"]

    #重写start_request()方法

    def start_requests(self):

        for url in self.start_urls:

            yield self.make_requests_from_url(url)

    #该函数名不能改变，因为scrapy源码中默认callback函数的函数名就是parse

    def parse(self, response):

        from bs4 import BeautifulSoup as bs

        print(response.url)

        soup = bs(response.body)

        names = [i.string for i in soup.select('td.w2p_fl')]

        values = [j.string for j in soup.select('td.w2p_fw')]

        dic = dict(zip(names, values))

        print(dic)

Scrapy框架及组件描述

3. pipines的编写　

　　在项目被蜘蛛抓取后，它被发送到项目管道，它通过顺序执行的几个组件来处理它。

　　每个项目管道组件（有时称为“Item Pipeline”）是一个实现简单方法的Python类。他们接收一个项目并对其执行操作，还决定该项目是否应该继续通过流水线或被丢弃并且不再被处理。

　　简单理解就是将item的内容进行处理或保存

class CrawlerPipeline(object):

    def process_item(self, item, spider):

        country_name = item["country_name"]

        country_area = item["country_area"]

        # 后续处理，可以写进文件

        return item

　　新手必遇到文件，发现process_item没有被调用，解决方案：

（1）在setting.py中进行配置

ITEM_PIPELINES = {

    'crawler.pipelines.CrawlerPipeline':,

}

#后面的数字为0-，决定执行的优先级

（2）在爬虫项目的回调函数中def parse(self, response)中记得返回item

　　yield item

若要了解更详细的使用方法，可以参考博客：https://www.jianshu.com/p/b8bd95348ffe

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