使用Spider提取数据
Scarpy网络爬虫编程的核心就是爬虫Spider组件，它其实是一个继承与Spider的类，主要功能设计封装一个发送给网站服务器的HTTP请求，解析网站返回的网页及提取数据
执行步骤
1、Spider生成初始页面请求（封装于Request对象中），提交给引擎
2、引擎通知下载按照Request的要求，下载网页文档，再将文档封装成Response对象作为参数传回给Spider
3、Spider解析Response中的网页内容，生成结构化数据Item，或者产生新的请求（比如爬取下一页），再次发送给引擎
4、如果发送给引擎的是新的Request，就继续第2步。如果发送的是结构化数据Item，则引擎通知其他组件处理该数据（保存的文件或数据库中）
class DingdianXuanhuanSpider(scrapy.Spider):# 爬虫名称name = "dingdian_xuanhuan"# 允许的域名allowed_domains = ["www.xiaoshuopu.com"]# 起始URL列表start_urls = ["https://www.xiaoshuopu.com/class_1/"]def parse(self, response):# 小说列表novel_list = response.xpath("//table/tr[@bgcolor='#FFFFFF']")print("小说数量是：", len(novel_list))# 循环获取小说名称、最新章节、作者、字数、更新、状态for novel in novel_list:# 小说名称name = novel.xpath("./td[1]/a[2]/text()").extract_first()# 最新章节new_chapter = novel.xpath("./td[2]/a/text()").extract_first()# 作者author = novel.xpath("./td[3]/text()").extract_first()# 字数word_count = novel.xpath("./td[4]/text()").extract_first()# 更新update_time = novel.xpath("./td[5]/text()").extract_first()# 状态status = novel.xpath("./td[6]/text()").extract_first()# 将小说内容保存到字典中novel_info = {"name": name,"new_chapter": new_chapter,"author": author,"word_count": word_count,"update_time": update_time,"status": status}print("小说信息：",novel_info)# 使用yield返回数据yield novel_info
name：必填项，用于区分不同的爬虫。一个Scrapy项目中可以有多个爬虫。不同的爬虫，name值不能相同start_urls：存放要爬取的模板网页地址的列表start_request()：爬虫启动时，引擎自动调用该方法，并且只会被调用一次，用于生成初始的请求对象，代码中没有是因为直接使用了基类的功能parse():Spider类的核心方法。引擎将下载好的页面作为参数传递给parse方法，parse方法执行从页面中解析数据的功能
重写start_request方法
如何避免爬虫被网站识别出来导致被禁用呢？
通过重写start_request方法，手动生成一个功能更强大的Request对象。伪装浏览器、自动登录等功能都是在Request对象中设置的
- 将爬虫伪装成浏览器
- 设置新的解析数据的回调函数，不使用默认的
parse()
class QdYuepiaoSpider(scrapy.Spider):name = "qd_yuepiao"allowed_domains = ["www.qidian.com"]start_urls = ["https://www.qidian.com/rank/yuepiao/"]# 设置代理headers = {"user-agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/127.0.0.0 Safari/537.36 Edg/127.0.0.0"}# 重写请求def start_requests(self):for url in self.start_urls:yield scrapy.Request(url=url, headers=self.headers, callback=self.parse)def parse(self, response):print("数据：", response.xpath("//div"))
注：上面简单设置headers还是会被一些反爬的网站给识别出来。
更好的方式是在settings中启用并设置user-agent，这样项目下的所用爬虫都能使用到该设置
USER_AGENT = "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/127.0.0.0 Safari/537.36 Edg/127.0.0.0"
Request对象
request对象用来描述一个HTTP请求，它通常在Spider中生成并由下载器执行
class Request(url: str,callback: ((...) -> Any) | None = None,method: str = "GET",headers: dict | None = None,body: bytes | str | None = None,cookies: dict | List[dict] | None = None,meta: dict | None = None,encoding: str = "utf-8",priority: int = 0,dont_filter: bool = False,errback: ((...) -> Any) | None = None,flags: List[str] | None = None,cb_kwargs: dict | None = None
)
url：HTTP请求的网址callback：指定回调函数，即确定页面的解析函数，默认为parse。在解析期间如果发生异常会调用errbackmethod：请求方式。默认为GET，必须大写英文字母headers：HTTP请求头body：HTTP请求体cookies：请求的Cookie值，可以实现自动登录的效果meta：字典类型，用于数据的传递，可以将数据传递给其他组件，也可以传递给Response对象encoding：请求的编码方式。默认UTF-8priority：请求的优先级，优先级高的优先下载dont_filter：默认值为False，避免对同一个url的重复请求。设置True，即使是重复的请求也会强制下载errback：在处理请求时引发任何异常时调用的函数
多页数据爬取
大多数网站都会存在分页条，进行多个页面数据爬取需要：
在解析函数中，提取完本页数据并提交给引擎后，设法提取到下一页的URL地址，使用这个地址生成新的请求对象，再提交给引擎。
import scrapyclass DangaoSpider(scrapy.Spider):name = "dangao"allowed_domains = ["sc.chinaz.com"]start_urls = ["https://sc.chinaz.com/tupian/dangaotupian.html"]def parse(self, response):# 定位到图片的元素，并保存到列表中img_list = response.xpath("//div[@class='item']/img")for img in img_list:name = img.xpath("./@alt").extract_first()src = img.xpath("./@data-original").extract_first()img_info = {"name": name, "src": src}yield img_info# 获取下一页的urlnext_url = response.xpath("//a[@class='nextpage']/@href").extract_first()if next_url != None:next_url = "https://sc.chinaz.com/tupian/" + next_urlprint("下一页地址是：", next_url)# 生成新的请求对象，并交给引擎执行yield scrapy.Request(url=next_url, callback=self.parse)
使用Item封装数据
Item对象是一个简单的容器，用于收集抓取到的数据，其提供了类似于字典的API，并具有用于声明可用字段的简单语法
定义Item 和 Field
在items.py中创建对应的类
class DingdianItem(scrapy.Item):# 小说名称、作者、最新、字数、更新时间、状态name = scrapy.Field()author = scrapy.Field()new_chapter = scrapy.Field()word_count = scrapy.Field()update_time = scrapy.Field()status = scrapy.Field()
在相应爬虫中使用
import scrapy
from qidian_yuepiao.items import DingdianItemclass DingdianXuanhuanSpider(scrapy.Spider):# 爬虫名称name = "dingdian_xuanhuan"# 允许的域名allowed_domains = ["www.xiaoshuopu.com"]# 起始URL列表start_urls = ["https://www.xiaoshuopu.com/class_1/"]def parse(self, response):# 小说列表novel_list = response.xpath("//table/tr[@bgcolor='#FFFFFF']")print("小说数量是：", len(novel_list))# 循环获取小说名称、最新章节、作者、字数、更新、状态for novel in novel_list:# 小说名称name = novel.xpath("./td[1]/a[2]/text()").extract_first()# 最新章节new_chapter = novel.xpath("./td[2]/a/text()").extract_first()# 作者author = novel.xpath("./td[3]/text()").extract_first()# 字数word_count = novel.xpath("./td[4]/text()").extract_first()# 更新update_time = novel.xpath("./td[5]/text()").extract_first()# 状态status = novel.xpath("./td[6]/text()").extract_first()# 将小说内容保存到Item中novel_info = DingdianItem()novel_info["name"] = namenovel_info["new_chapter"] = new_chapternovel_info["author"] = authornovel_info["word_count"] = word_countnovel_info["update_time"] = update_timenovel_info["status"] = statusprint("小说信息：", novel_info)# 使用yield返回数据yield novel_info
使用ItemLoader填充容器
在项目很大、提取的字段数很多时，数据提取规则也会越来越多，再加上还要对提取到的数据做转换处理，代码就会变得臃肿，维护起来困难。
为了解决这个问题，Scrapy提供了项目加载器(ItemLoader)这样一个填充容器。通过填充容器，可以配置Item中各个字段的提取规则，并通过函数分析原始数据，最后进行赋值
Item 和ItemLoader 的区别在于：
Item提供了保存数据的容器，需要手动将数据保存于容器中
ItemLoader提供的是填充容器的机制，提供了3种方法
add_xpath：使用xpath选择器提取数据add_css：使用css选择器提取数据add_value：直接传值
import scrapy
from qidian_yuepiao.items import DingdianItem
from scrapy.loader import ItemLoaderclass DingdianXuanhuanSpider(scrapy.Spider):# 爬虫名称name = "dingdian_xuanhuan"# 允许的域名allowed_domains = ["www.xiaoshuopu.com"]# 起始URL列表start_urls = ["https://www.xiaoshuopu.com/class_1/"]def parse(self, response):# 小说列表novel_list = response.xpath("//table/tr[@bgcolor='#FFFFFF']")print("小说数量是：", len(novel_list))# 循环获取小说名称、最新章节、作者、字数、更新、状态for novel in novel_list:# 生成ItemLoader对象novel_info = ItemLoader(item=DingdianItem(),selector=novel)# 小说名称novel_info.add_xpath("name","./td[1]/a[2]/text()")# 最新章节novel_info.add_xpath("author","./td[2]/a/text()")# 作者novel_info.add_xpath("new_chapter","./td[3]/text()")# 字数novel_info.add_xpath("word_count","./td[4]/text()")# 更新novel_info.add_xpath("update_time","./td[5]/text()")# 状态novel_info.add_xpath("status","./td[6]/text()")print("小说信息：", novel_info)处理数据
使用ItemLoader提取出的数据也是保存于列表中，以前可以通过extract_first()获取列表数据，现在呢？需要使用输入处理器input_processor和输出处理器out_processor
import scrapy
from scrapy.loader.processors import TakeFirstclass DingdianItem(scrapy.Item):# 定义一个转换函数def change_status(status):if status[0] == "连载中":return 1else:return 2# 小说名称、作者、最新、字数、更新时间、状态# 使用内置函数，获取列表中第一个非空数据name = scrapy.Field(output_processor=TakeFirst)author = scrapy.Field(output_processor=TakeFirst)new_chapter = scrapy.Field(output_processor=TakeFirst)word_count = scrapy.Field(output_processor=TakeFirst)update_time = scrapy.Field(output_processor=TakeFirst)status = scrapy.Field(input_processor=change_status, output_processor=TakeFirst)使用Pipeline封装数据
当Spider将收集的数据封装成Item后，将会被传递到Item Pipeline 项目管道组件中等待进一步处理。Scrapy犹如一个爬虫流水线，Item Pipeline是流水线的最后一道工序，它是可选的，默认关闭，使用时需要将它激活。如果需要，也可以定义多个 Item Pipeline组件，数据会依次访问每个组件，执行相应的数据处理功能
典型应用
- 清理数据
- 验证数据的有效性
- 查重并丢弃
- 将数据按照自定义的格式存储到文件中
- 将数据保存的数据库中
当创建项目后，会字段生成一个pipelines.py文件，在里面编写自己的Item Pipeline
# 默认生成的
class QidianYuepiaoPipeline:# process_item 是必须实现的，用于处理每一条数据Item# item 是待处理的Item对象，spider是爬取此数据的spider对象def process_item(self, item, spider):# 编写相应的处理逻辑if item["status"] == 1:item["status"] = "连载"else:item["status"] = "完结"return item# 自定义的
class DingdianPipeline:def __init__(self):# 类初始化函数passdef process_item(self, item, spider):# 编写相应的处理逻辑item["status"] = item["status"].replace("连载", "1").replace("完结", "2")return item
启用 Item Pipeline
在配置文件settings.py中启用被注释掉的代码
ITEM_PIPELINES = {"qidian_yuepiao.pipelines.DingdianItemPipeline": 100,"qidian_yuepiao.pipelines.QidianYuepiaoPipeline": 300,
}
格式为项目名.pipelines.对应的类：优先级，数值越小优先级越高。在settings.py中设置后会对所有爬虫都生效。如果想针对每一个爬虫使用某一个，可以在爬虫内部进行指定，例如
class ScrapyASpider(scrapy.Spider):name = 'scrapyA'custom_settings = {'ITEM_PIPELINES': {'myproject.pipelines.MyCustomPipelineForScrapyA': 300,# 其他可能需要的Pipelines...},}# 爬虫的具体逻辑...
保存为其他文件
# 默认生成的
class QidianYuepiaoPipeline:# 文件名称file_name = datetime.now().strftime("%Y%m%d%H%M%S") + ".txt"# 文件对象file = None# Spider开启时，执行打开文件操作def open_spider(self, spider):# 以追加形式打开文件self.file = open(self.file_name, "a", encoding="utf-8")# process_item 是必须实现的，用于处理每一条数据Item# item 是待处理的Item对象，spider是爬取此数据的spider对象def process_item(self, item, spider):# 写入文件self.file.write("名称："+item["name"] + "\n")return item# 爬虫关闭时，执行关闭文件操作def close_spider(self, spider):self.file.close()
案例
还是以获取上面获取蛋糕的案例为基础，上面我们获取了蛋糕图片的名称和地址，我们再次基础上获取图片的简介内容
import scrapy
from scarpy_study.items import DanGaoItemclass DangaoSpider(scrapy.Spider):name = "dangao"allowed_domains = ["sc.chinaz.com"]start_urls = ["https://sc.chinaz.com/tupian/dangaotupian.html"]def parse(self, response):# 定位到图片的元素，并保存到列表中img_list = response.xpath("//div[@class='item']")for img_item in img_list:# 获取图片名称和图片地址name = img_item.xpath("./img/@alt").extract_first()src = img_item.xpath("./img/@data-original").extract_first()img_info = {"name": name,"url": src}# 获取图片详情地址detail_url = img_item.xpath("./div[@class='bot-div']/a/@href").extract_first()# print("详情地址：", detail_url)if detail_url != None:detail_url = 'https://sc.chinaz.com' + detail_url# 生成新的请求，并使用meta传递信息yield scrapy.Request(url=detail_url, callback=self.parse_detail,meta={"img_info": img_info})# 获取下一页的urlnext_url = response.xpath("//a[@class='nextpage']/@href").extract_first()if next_url != None:next_url = "https://sc.chinaz.com/tupian/" + next_urlprint("下一页地址是：", next_url)# 生成新的请求对象，并交给引擎执行yield scrapy.Request(url=next_url, callback=self.parse)# 用来解析详情页def parse_detail(self, response):img_info = response.meta["img_info"]print("img_info:", img_info)# 记录图片的名称、地址dangaoItem = DanGaoItem()dangaoItem["name"] = img_info["name"]dangaoItem["url"] = img_info["url"]# 获取描述desc = response.xpath("//p[@class='all-c']/text()").extract_first()dangaoItem["desc"] = descprint("蛋糕图片信息：", dangaoItem)yield dangaoItem这里获取详情的核心是，在生成新的请求对象时使用callback指定详情信息的解析函数，使用meta来传递之前获取到的图片名称和图片地址
# 生成新的请求，并使用meta传递信息yield scrapy.Request(url=detail_url, callback=self.parse_detail,meta={"img_info": img_info})
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