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学会运用爬虫框架 Scrapy (一)

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Python

对于规模小、爬取数据量小、对爬取速度不敏感的爬虫程序，使用 Requests 能轻松搞定。这些爬虫程序主要功能是爬取网页、玩转网页。如果我们需要爬取网站以及系列网站，要求爬虫具备爬取失败能复盘、爬取速度较高等特点。很显然 Requests 不能完全满足我们的需求。因此，需要一功能更加强大的第三方爬虫框架库 —— Scrapy

1 简介 Scrapy

Scrapy 是一个为了方便人们爬取网站数据，提取结构性数据而编写的分布式爬取框架。它可以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。因其功能颇多，所以学会它需要一定的时间成本。

1.1 Scrapy 的特性

Scrapy 是一个框架。因此，它集一些各功能强大的 python 库的优点于一身。下面列举其一些特性：

HTML, XML源数据选择及提取的内置支持
提供了一系列在spider之间共享的可复用的过滤器(即 Item Loaders)，对智能处理爬取数据提供了内置支持。
通过 feed导出提供了多格式(JSON、CSV、XML)，多存储后端(FTP、S3、本地文件系统)的内置支持
提供了media pipeline，可以自动下载爬取到的数据中的图片(或者其他资源)。
高扩展性。您可以通过使用 signals ，设计好的API(中间件, extensions, pipelines)来定制实现您的功能。
内置的中间件及扩展为下列功能提供了支持:
cookies and session 处理
HTTP 压缩
HTTP 认证
HTTP 缓存
user-agent模拟
robots.txt
爬取深度限制
健壮的编码支持和自动识别，用于处理外文、非标准和错误编码问题
针对多爬虫下性能评估、失败检测，提供了可扩展的状态收集工具。
内置 Web service, 使您可以监视及控制您的机器。

1.2 安装 Scrapy

Scrapy 是单纯用 Python 语言编写的库。所以它有依赖一些第三方库，如lxml, twisted,pyOpenSSL等。我们也无需逐个安装依赖库，使用 pip 方式安装 Scrapy 即可。pip 会自动安装 Scrapy 所依赖的库。随便也说下 Scrapy 几个重要依赖库的作用。

lxml：XML 和 HTML 文本解析器，配合 Xpath 能提取网页中的内容信息。如果你对 lxml 和 Xpath 不熟悉，你可以阅读我之前介绍该库用法的文章。
Twisted：Twisted 是 Python 下面一个非常重要的基于事件驱动的IO引擎。
pyOpenSSL：pyopenssl 是 Python 的 OpenSSL 接口。

在终端执行以下命令来安装 Scrapy

pip install Scrapy 
# 如果出现因下载失败导致安装不上的情况，可以先启动 ss 再执行安装命令# 或者在终端中使用代理pip --proxy http://代理ip:端口 install Scrapy

你在安装过程中也许会报出安装 Twisted 失败的错误：

running build_ext
building 'twisted.test.raiser' extension
error: Microsoft Visual C++ 14.0 is required. Get it with "Microsoft Visual C++ Build Tools": http://landinghub.visualstudio.com/visual-cpp-build-tools
----------------------------------------
Failed building wheel for Twisted
Running setup.py clean for Twisted
Failed to build Twisted

原因是 Twisted 底层是由 C 语言编写的，所以需要安装C语言的编译环境。对于Python3.5来说，可以通过安装 Visual C++ Build Tools 来安装这个环境。打开上面报错文本中的链接，下载并安装 visualcppbuildtools_full 。等安装完成，再执行安装 Scrapy 命令。

安装成功之后如下图：

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2 初探 Scrapy

2.1 Scrapy 项目解析

Scrapy 新建项目需通过命令行操作。在指定文件夹中，打开终端执行以下命令：

scrapy  startproject  项目的名字

我新建一个名为 scrapy_demo，执行结果如下。

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使用 Pycharm 打开该项目，我们会发现项目的层级架构以及文件。

这些文件的作用是：

scrapy.cfg：项目的配置文件，开发无需用到。
scrapy_demo：项目中会有两个同名的文件夹。最外层表示 project，里面那个目录代表 module（项目的核心）。
scrapy_demo/items.py：以字段形式定义后期需要处理的数据。
scrapy_demo/pipelines.py：提取出来的 Item 对象返回的数据并进行存储。
scrapy_demo/settings.py：项目的设置文件。可以对爬虫进行自定义设置，比如选择深度优先爬取还是广度优先爬取，设置对每个IP的爬虫数，设置每个域名的爬虫数，设置爬虫延时，设置代理等等。
scrapy_demo/spider：这个目录存放爬虫程序代码。
__init__.py：python 包要求，对 scrapy 作用不大。

2.2 Scrapy 的架构

我们刚接触到新事物，想一下子就熟悉它。这明显是天方夜谭。应按照一定的顺序层次、逐步深入学习。学习 Scrapy 也不外乎如此。在我看来，Scrapy 好比由许多组件拼装起来的大机器。因此，可以采取从整体到局部的顺序学习 Scrapy。下图是 Scrapy 的架构图，它能让我们对 Scrapy 有了大体地认识。后续的文章会逐个介绍其组件用法。

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我按照从上而下，从左往右的顺序阐述各组件的作用。

Scheduler：调度器。负责接受 Engine 发送过来的 Requests 请求，并将其队列化；
Item Pipeline：Item Pipeline负责处理被spider提取出来的item。其有典型应用，如清理 HTML 数据、验证爬取的数据（检查 item 包含某些字段）、查重（并丢弃）、爬取数据持久化（存入数据库、写入文件等）；
Scrapy Engine：引擎是 Scrapy 的中枢。它负责控制数据流在系统中所有组件中流动，并在相应动作发生时触发事件；
Downloader Middlewares：下载中间件是 Engine 和 Downloader 的枢纽。负责处理 Downloader 传递给 Engine 的 responses；它还支持自定义扩展。
Downloader：负责下载 Engine 发送的所有 Requests 请求，并将其获取到的 responses 回传给 Scrapy Engine；
Spider middlewares：Spider 中间件是 Engine 和 Spider 的连接桥梁；它支持自定义扩展来处理 Spider 的输入(responses) 以及输出 item 和 requests 给 Engine ；
Spiders：负责解析 Responses 并提取 Item 字段需要的数据，再将需要跟进的URL提交给引擎，再次进入Scheduler(调度器)；

2.3 Scrapy 工作机制

我们对 Scrapy 有了大体上的认识。接下来我们了解下 Scrapy 内部的工作流程。同样先放出一张图，然后我再细细讲解。

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当引擎(Engine) 收到 Spider 发送过来的 url 主入口地址（其实是一个 Request 对象, 因为 Scrapy 内部是用到 Requests 请求库），Engine 会进行初始化操作。
Engine 请求调度器（Scheduler），让 Scheduler 调度出下一个 url 给 Engine。
Scheduler 返回下一个 url 给 Engine。
Engine 将 url通过下载中间件(请求(request)方向)转发给下载器(Downloader)。
一旦页面下载完毕，Downloader 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 Engine
引擎将从下载器中接收到 Response 发送给Spider处理。
Spider 处理 Response 并返回爬取到的 Item 及新的 Request 给引擎。
Engine 将 Spider 返回的爬取到的 Item 转发给Item Pipeline，顺便也将将 Request 给调度器。
重复（第2步)直到调度器中没有更多地request，引擎关闭该网站。

作者：猴哥Yuri
链接：https://www.jianshu.com/p/6c8d2730d088

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