Scrapy学习：初学者必备教程

概述

Scrapy学习涵盖了从安装到项目部署的全过程，介绍了Scrapy的安装方法、项目结构和基本概念。文章还详细讲解了如何编写和使用Spider，以及高级技巧如中间件的定制和异常处理。

Scrapy简介与安装 Scrapy是什么

Scrapy 是一个用于抓取网站数据并提取结构化信息的 Python 库。它主要用于构建 Web 爬虫，能够快速地抓取数据并解析数据。Scrapy 通常用于数据挖掘、信息处理和存储，以及从网站收集数据等任务。Scrapy 的设计目标是将网络爬虫的编写变得简单且可扩展。

Scrapy的特点与优势

Scrapy 有以下几个显著的特点和优势：

1. 异步爬取：Scrapy 使用异步 I/O 实现了高效的爬取速度，可以在短时间内处理大量请求。
2. 强大的选择机制：Scrapy 提供了 XPath 和 CSS 选择器来解析 HTML 和 XML 代码，使得数据提取变得容易。
3. 灵活的数据提取：Scrapy 通过定义 Item 和自定义提取规则来方便地获取所需数据。
4. 可扩展性：Scrapy 的模块化设计使得扩展和自定义变得更加简单，可以方便地添加中间件、管道等组件。
5. 稳健性：Scrapy 支持处理大量数据和高并发请求，能够避免被目标网站检测到并被封禁。

Scrapy的安装方法

Scrapy 可以通过 pip 包管理工具进行安装。以下是具体的安装步骤：

1. 打开命令行工具（如 Windows 的命令提示符、macOS 或 Linux 的终端）。
2. 使用以下命令安装 Scrapy：

pip install scrapy

此命令会安装 Scrapy 以及其依赖库。

创建第一个Scrapy项目

创建一个新的 Scrapy 项目需要执行以下步骤：

1. 打开命令行工具。
2. 转到你希望创建项目的工作目录。
3. 执行以下命令来创建一个新的 Scrapy 项目（假设项目名为 myproject）：

scrapy startproject myproject

该项目结构将如下：

myproject/
    scrapy.cfg          # 项目配置文件
    myproject/
        __init__.py     # 空白的 Python 包初始化文件
        items.py        # 定义项目中所有 Item 类的文件
        middlewares.py  # 定义中间件类的文件
        pipelines.py    # 定义 Pipeline 类的文件
        settings.py     # 项目的设置文件
        spiders/        # 存放所有 Spider 文件的目录
            __init__.py # 空白的 Python 包初始化文件

1. 在 spiders 目录下创建一个新的 Spider 类文件，例如 my_spider.py，并在其中定义一个简单的 Spider：

# myproject/spiders/my_spider.py
import scrapy

class MySpider(scrapy.Spider):
    name = 'myspider'  # Spider 名称
    start_urls = [
        'http://example.com/',
    ]

    def parse(self, response):
        # 解析响应内容
        self.log('Visited %s' % response.url)

1. 运行新创建的 Spider：

cd myproject
scrapy crawl myspider

这将启动 Scrapy 并运行 myspider Spider，开始抓取 start_urls 中定义的 URL。

Scrapy项目结构与基本概念 Scrapy项目的文件结构

Scrapy 项目的目录结构如下：

• scrapy.cfg：项目配置文件，用于设置 Scrapy 版本等信息。
• myproject：项目的主目录，包括以下文件和文件夹：
  • __init__.py：空白的 Python 包初始化文件。
  • items.py：用于定义所有要抓取的数据结构。
  • pipelines.py：实现数据处理和保存的 Pipeline。
  • settings.py：设置 Scrapy 的全局配置。
  • spiders/：存放所有 Spider 文件的目录。
  • middlewares.py：用于定义中间件类的文件。

Scrapy的基本概念：Item，Spider，Pipeline等

Item

Item 是 Scrapy 中用来存储抓取数据的容器。它类似于 Python 字典，但更加严格，确保数据的一致性和规范性。在 items.py 文件中定义 Item 类：

# myproject/items.py
import scrapy

class MyprojectItem(scrapy.Item):
    title = scrapy.Field()
    url = scrapy.Field()
    content = scrapy.Field()

Item 类中定义了抓取数据的字段，例如 title、url 和 content。这些字段是 scrapy.Field 类型，用于存储数据。

Spider

Spider 是 Scrapy 中用于定义爬虫逻辑的类。一个 Spider 可以包含多个方法，如 start_requests() 和 parse()。Spider 的主要功能是定义要抓取的 URL 和数据提取规则。例如：

# myproject/spiders/example_spider.py
import scrapy

class ExampleSpider(scrapy.Spider):
    name = 'example'
    start_urls = ['http://example.com']

    def parse(self, response):
        for item in response.css('div.item'):
            yield {
                'title': item.css('a::text').get(),
                'url': item.css('a::attr(href)').get(),
            }

在这个例子中，parse 方法使用 CSS 选择器提取数据。

Pipeline

Pipeline 是 Scrapy 中用于后处理抓取数据的机制。它负责对抓取的数据进行清洗、验证、持久化等操作。在 pipelines.py 文件中定义 Pipeline 类：

# myproject/pipelines.py
class MyprojectPipeline:
    def process_item(self, item, spider):
        # 对 item 数据进行处理
        return item

process_item() 方法用于处理传入的 Item 数据。

解释Scrapy的工作流程

Scrapy 的工作流程可以概括为以下几个步骤：

1. 启动：通过执行 scrapy crawl <spider_name> 命令启动一个 Spider。
2. 发送请求：Spider 中的 start_requests() 方法定义了初始 URL，然后 Scrapy 使用这些 URL 发送请求。
3. 接收响应：Scrapy 发送请求后，会接收到响应。
4. 解析数据：解析器（通常是 parse() 方法）解析响应内容，并从中提取数据。
5. 生成 Item：解析方法生成并返回 Item 类的实例。
6. 数据处理：Item 通过 Pipeline 进行处理，数据可以被清洗、验证或保存。
7. 存储数据：处理过后，数据可以被保存到数据库或其他存储介质。

编写简单的Spider

以下是一个简单的 Spider 示例，用于抓取网站上的文章标题和链接：

# myproject/spiders/example_spider.py
import scrapy

class ExampleSpider(scrapy.Spider):
    name = 'example'
    start_urls = ['http://example.com']

    def parse(self, response):
        for article in response.css('div.post'):
            title = article.css('h2 a::text').get()
            url = article.css('h2 a::attr(href)').get()
            yield {
                'title': title,
                'url': url,
            }

此 Spider 定义了一个 parse() 方法，该方法使用 CSS 选择器提取文章标题和链接，并生成 Item。

Scrapy Spider详解 编写和使用Spider

Spider 的基本结构包括以下几个部分：

1. name：Spider 的名称，用于唯一标识 Spider。
2. start_urls：包含初始 URL 的列表，用于启动爬取过程。
3. parse 方法：解析响应内容并从中提取数据的方法。

# myproject/spiders/example_spider.py
import scrapy

class ExampleSpider(scrapy.Spider):
    name = 'example'
    start_urls = ['http://example.com']

    def parse(self, response):
        # 解析响应内容并提取数据
        for article in response.css('div.post'):
            title = article.css('h2 a::text').get()
            url = article.css('h2 a::attr(href)').get()
            yield {
                'title': title,
                'url': url,
            }

解析HTML页面

Scrapy 提供了两种主要的方法来解析 HTML 代码：XPath 和 CSS。

XPath

XPath 是一种在 XML 文档中查找节点的语言。Scrapy 使用 XPath 语法来定位和提取数据：

import scrapy

class ExampleSpider(scrapy.Spider):
    name = 'example'
    start_urls = ['http://example.com']

    def parse(self, response):
        # 使用 XPath 提取节点
        for article in response.xpath('//div[@class="post"]'):
            title = article.xpath('.//h2/a/text()').get()
            url = article.xpath('.//h2/a/@href').get()
            yield {
                'title': title,
                'url': url,
            }

CSS

CSS 选择器在 Scrapy 中用于选择 HTML 元素。CSS 选择器通常比 XPath 更具可读性，并且适用于简单的选择任务：

import scrapy

class ExampleSpider(scrapy.Spider):
    name = 'example'
    start_urls = ['http://example.com']

    def parse(self, response):
        # 使用 CSS 选择器提取节点
        for article in response.css('div.post'):
            title = article.css('h2 a::text').get()
            url = article.css('h2 a::attr(href)').get()
            yield {
                'title': title,
                'url': url,
            }

提取数据与追加请求

提取数据

Scrapy 提供了 extract() 和 get() 方法来提取数据。extract() 方法返回一个列表，而 get() 方法返回单个值。

import scrapy

class ExampleSpider(scrapy.Spider):
    name = 'example'
    start_urls = ['http://example.com']

    def parse(self, response):
        titles = response.css('h1.title').extract()
        for title in titles:
            yield {'title': title}

追加请求

可以通过生成新的 Request 对象来追加请求。追加请求通常用于处理分页、递归调用等情况。

import scrapy

class ExampleSpider(scrapy.Spider):
    name = 'example'
    start_urls = ['http://example.com']

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

        for item in response.css('div.post'):
            title = item.css('h2 a::text').get()
            url = item.css('h2 a::attr(href)').get()
            yield {
                'title': title,
                'url': url,
            }

在这个例子中，parse() 方法通过 response.follow() 方法生成新的请求，并传递回调函数 parse。

Scrapy高级技巧 使用中间件定制Scrapy行为

Scrapy 中间件是一系列钩子函数，允许你拦截和修改请求和响应。中间件用于扩展 Scrapy 功能，例如处理登录、添加头信息等。

定义中间件

中间件的定义通常在 settings.py 文件中：

# myproject/settings.py
DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {
    'myproject.middlewares.MyCustomMiddleware': 543,
}

中间件类定义在 middlewares.py 文件中：

# myproject/middlewares.py
from scrapy import signals

class MyCustomMiddleware:
    @classmethod
    def from_crawler(cls, crawler):
        s = cls()
        crawler.signals.connect(s.spider_opened, signal=signals.spider_opened)
        return s

    def spider_opened(self, spider):
        spider.logger.info('Spider opened: %s' % spider.name)

自定义中间件

自定义中间件可能会在请求和响应中进行处理：

# myproject/middlewares.py
from scrapy import signals

class MyCustomMiddleware:
    def process_request(self, request, spider):
        # 在请求发送之前处理
        spider.logger.info('Request processed: %s' % request)
        return None

    def process_response(self, request, response, spider):
        # 在响应接收后处理
        spider.logger.info('Response processed: %s' % response)
        return response

设置并发请求限制与延时

Scrapy 允许你设置并发请求的数量和延时，以防止被目标网站检测到。这些设置通常在 settings.py 文件中进行：

# myproject/settings.py
CONCURRENT_REQUESTS = 16  # 并发请求限制
DOWNLOAD_DELAY = 1        # 下载延迟，单位：秒

并发请求限制

CONCURRENT_REQUESTS 设置了 Scrapy 同时进行的最大请求数量。

下载延迟

DOWNLOAD_DELAY 设置了下载每个请求之间的最小延迟，以秒为单位。

自定义下载器与处理异常

自定义下载器

自定义下载器可以让你更灵活地处理请求和响应。下载器定义在 settings.py 文件中：

# myproject/settings.py
DOWNLOADER = 'myproject.custom_downloader.CustomDownloader'

下载器类定义在 custom_downloader.py 文件中：

# myproject/custom_downloader.py
from scrapy.core.downloader.handlers.http import HTTPDownloadHandler

class CustomDownloader(HTTPDownloadHandler):
    def download_request(self, request, spider):
        # 自定义下载逻辑
        return super().download_request(request, spider)

处理异常

Scrapy 提供了 errback 方法来处理异常请求：

import scrapy

class ExampleSpider(scrapy.Spider):
    name = 'example'
    start_urls = ['http://example.com']

    def start_requests(self):
        for url in self.start_urls:
            yield scrapy.Request(url, callback=self.parse, errback=self.errback_httpbin)

    def errback_httpbin(self, failure):
        # 处理异常
        self.logger.error(repr(failure))
        return failure

errback_httpbin 方法会处理任何请求失败的情况。

Scrapy项目的部署与运行 项目部署的注意事项

部署 Scrapy 项目时，需要注意以下几点：

1. 性能优化：确保项目的性能优化，例如设置合适的并发请求数量和下载延迟。
2. 错误处理：确保项目有良好的错误处理机制，以应对各种异常情况。
3. 日志记录：使用日志记录功能，以便于维护和调试。
4. 资源使用：确保项目在生产环境中的资源使用合理，避免占用过多系统资源。

设置并发请求限制与延时

在 settings.py 文件中设置并发请求限制和下载延迟：

# myproject/settings.py
CONCURRENT_REQUESTS = 16  # 并发请求限制
DOWNLOAD_DELAY = 1        # 下载延迟，单位：秒

错误处理

确保项目有良好的错误处理机制，例如通过 try-except 块来捕获和处理异常：

import scrapy

class ExampleSpider(scrapy.Spider):
    name = 'example'
    start_urls = ['http://example.com']

    def start_requests(self):
        for url in self.start_urls:
            yield scrapy.Request(url, callback=self.parse, errback=self.errback_httpbin)

    def errback_httpbin(self, failure):
        # 处理异常
        self.logger.error(repr(failure))
        return failure

日志记录

使用日志记录功能，以便于维护和调试：

import scrapy

class ExampleSpider(scrapy.Spider):
    name = 'example'
    start_urls = ['http://example.com']

    def parse(self, response):
        self.log('Visited %s' % response.url)

资源使用

确保项目在生产环境中的资源使用合理，避免占用过多系统资源。例如，通过限制并发请求和下载延迟来减少资源消耗。

使用Scrapy Cloud或Docker部署Scrapy项目

Scrapy Cloud

Scrapy Cloud 是一个基于 Scrapy 的云爬虫服务，可以方便地部署和管理 Scrapy 项目：

1. 安装 Scrapy Cloud CLI：

   pip install scrapy-cloud

2. 配置 Scrapy Cloud：

   scrapy_cloud configure

3. 部署项目：

   scrapy_cloud deploy

Docker

使用 Docker 部署 Scrapy 项目可以确保环境的一致性和可移植性：

1. 创建 Dockerfile：

   FROM python:3.8-slim
   
   WORKDIR /app
   
   COPY requirements.txt requirements.txt
   RUN pip install -r requirements.txt
   
   COPY . .
   
   CMD ["scrapy", "crawl", "myspider"]

2. 构建 Docker 镜像：

   docker build -t myproject .

3. 运行 Docker 容器：

   docker run -it myproject

监控Scrapy项目的运行状态

Scrapy 本身没有内置的监控工具，但可以使用日志和第三方监控工具来监控项目运行状态：

1. 日志监控：
   Scrapy 会生成详细的日志信息，可以通过日志文件来监控项目的运行情况。

2. 第三方监控工具：
   使用如 Prometheus、Grafana 等工具来监控 Scrapy 项目的运行状态和性能。

Scrapy常见问题与资源分享 Scrapy常见问题与解决方法

1. 网站被封禁：增加下载延迟和减少并发请求，确保遵守目标网站的使用政策。
2. 爬虫速度慢：优化爬虫逻辑，减少不必要的请求，提高解析效率。
3. 数据提取不准确：检查选择器和解析逻辑，确保选择器正确匹配目标数据。
4. 内存泄漏：确保及时清理不再使用的对象，避免内存泄漏。

Scrapy学习资源推荐

• Scrapy 官方文档：详细介绍了 Scrapy 的安装、配置和使用方法。
• Scrapy 中文社区：提供 Scrapy 的教程、案例和问答。
• 慕课网：提供了 Scrapy 的在线课程，适合不同水平的学习者。
• GitHub：Scrapy 项目源代码和相关示例在 GitHub 上公开，可以参考学习。

Scrapy中文社区与论坛介绍

• Scrapy 中文社区：Scrapy 中文社区是 Scrapy 在中国的官方交流平台，提供了丰富的资源和讨论环境。
• GitHub：GitHub 上有大量的 Scrapy 开源项目和示例代码，可以参考学习。
• Stack Overflow：Stack Overflow 是一个问答社区，你可以在这里找到 Scrapy 相关的问题和解答。