一、Scrapy的简单使用-爬虫

一、介绍：

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        Scrapy一个开源和协作的框架，其最初是为了页面抓取所设计的，使用它可以以快速、简单、可扩展的方式从网站中提取所需的数据。但目前Scrapy的用途十分广泛，可用于如数据挖掘、监测和自动化测试等领域，也可以应用在获取API所返回的数据(例如 Amazon Associates Web Services ) 或者通用的网络爬虫。

        Scrapy 是基于twisted框架开发而来，twisted是一个流行的事件驱动的python网络框架。因此Scrapy使用了一种非阻塞（又名异步）的代码来实现并发。整体架构大致如下

执行流程：

1.引擎从spider获取初始爬行请求。

2.引擎在调度程序中调度请求，并请求下一个要爬行的请求。

3.调度程序将下一个请求返回到引擎。

4.引擎将请求发送到下载器，并通过下载器中间件（请参见process_request（））。

5.一旦页面完成下载，下载器将生成响应（使用该页面），并将其发送到引擎，并通过下载器中间软件（请参见process_response（））。

6.引擎接收下载器的响应并将其发送给spider进行处理，并通过spider中间件进行处理（请参见process_spider_input（））。

7.spider处理响应，并通过spider中间件（请参见process_spider_output（））向引擎返回刮掉的项目和新请求（后续）。

8.引擎将已处理的项目发送到项目管道，然后将已处理的请求发送到计划程序，并请求可能的下一个请求进行爬网。

9.该过程重复（从步骤1开始），直到调度程序不再发出请求。

各组件以及作用

1. 引擎(EGINE)

   引擎负责控制系统所有组件之间的数据流，并在某些动作发生时触发事件。有关详细信息，请参见上面的数据流部分。

2. 调度器(SCHEDULER)用来接受引擎发过来的请求, 压入队列中, 并在引擎再次请求的时候返回. 可以想像成一个URL的优先级队列, 由它来决定下一个要抓取的网址是什么, 同时去除重复的网址

3. 下载器(DOWLOADER)用于下载网页内容, 并将网页内容返回给EGINE，下载器是建立在twisted这个高效的异步模型上的

4. 爬虫(SPIDERS)SPIDERS是开发人员自定义的类，用来解析responses，并且提取items，或者发送新的请求

5. 项目管道(ITEM PIPLINES)在items被提取后负责处理它们，主要包括清理、验证、持久化（比如存到数据库）等操作

6. 下载器中间件(Downloader Middlewares)

   位于Scrapy引擎和下载器之间，主要用来处理从EGINE传到DOWLOADER的请求request，已经从DOWNLOADER传到EGINE的响应response

7. 爬虫中间件(Spider Middlewares)位于EGINE和SPIDERS之间，主要工作是处理SPIDERS的输入（即responses）和输出（即requests）

安装

#Windows平台

    1、pip3 install wheel #安装后，便支持通过wheel文件安装软件，wheel文件官网：https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs

    3、pip3 install lxml

    4、pip3 install pyopenssl

    5、下载并安装pywin32：https://sourceforge.net/projects/pywin32/files/pywin32/

            https://nchc.dl.sourceforge.net/project/pywin32/pywin32/Build%20221/pywin32-221.win-amd64-py3.6.exe

    6、下载twisted的wheel文件：http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#twisted

           https://download.lfd.uci.edu/pythonlibs/r5uhg2lo/Twisted-18.9.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl

    7、执行pip3 install 下载目录\Twisted-17.9.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl （需先使用pip安装wheel 支持whl 软件包，然后把文件下载后，本地安装）

    8、pip3 install scrapy

#Linux平台

    1、pip3 install scrapy

常用命令

#1 查看帮助

    scrapy -h

    scrapy -h

#2 有两种命令：其中Project-only必须切到项目文件夹下才能执行，而Global的命令则不需要

    Global commands:

        startproject #创建项目

        scrapy startproject amazon

        genspider    #创建爬虫程序  指定名称 限制爬取的网址

        scrapy genspider amzon www.amzon.cn

        settings     #如果是在项目目录下，则得到的是该项目的配置

        scrapy settings --get BOT_NAME

        runspider    #运行一个独立的python文件，不必创建项目

        scrapy runspider amzon.py

        shell        #scrapy shell url地址  在交互式调试，如选择器规则正确与否

        scrapy shell www.taobao.com

        fetch        #单纯地爬取一个页面，不打开浏览器，可以拿到请求头

        scrapy fetch --nolog http://www.baidu.com 不输出日志

             scrapy fetch --nolog --header http://www.baidu.com 不输出日志  只查看头信息

        view         #下载完毕后直接弹出浏览器，以此可以分辨出哪些数据是ajax请求

        scrapy view http://www.baidu.com

        version      #scrapy version 查看scrapy的版本，scrapy version -v查看scrapy依赖库的版本

        scrapy version -v

    Project-only commands:

#必须先切换到对应的目录才能执行

        crawl        #运行爬虫，必须创建项目才行，确保配置文件中ROBOTSTXT_OBEY = False

        scrapy crawl amzon

        check        #检测项目中有无语法错误

        scrapy check

        list         #列出项目中所包含的爬虫名

        scrapy list

        edit         #编辑器，一般不用

        parse        #scrapy parse url地址 --callback 回调函数  #以此可以验证我们的回调函数是否正确

        bench        #scrapy bentch压力测试

#3 官网链接

    https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/commands.html

目录结构

project_name/

   scrapy.cfg

   project_name/

       __init__.py

       items.py

       pipelines.py

       settings.py

       spiders/

           __init__.py

           爬虫1.py

           爬虫2.py

           爬虫3.py

文件说明：

scrapy.cfg  项目的主配置信息，用来部署scrapy时使用，爬虫相关的配置信息在settings.py文件中。

items.py    设置数据存储模板，用于结构化数据，如：Django的Model

pipelines    数据处理行为，如：一般结构化的数据持久化

settings.py 配置文件，如：递归的层数、并发数，延迟下载等。强调:配置文件的选项必须大写否则视为无效，正确写法USER_AGENT='xxxx'

spiders      爬虫目录，如：创建文件，编写爬虫规则

注意：一般创建爬虫文件时，以网站域名命名

import sys,os

sys.stdout=io.TextIOWrapper(sys.stdout.buffer,encoding='gb18030')

在pycharm中运行爬虫程序

在项目目录下新建：entrypoint.py

from scrapy.cmdline import execute
execute(['scrapy', 'crawl', 'amzon'])