目录

一、 安装scrapy

1.windonws/Mac安装命令：

2. 安装依赖包：pip install pypiwin32

二、 scrapy项目开发流程

1.创建项目:   

2.生成一个爬虫:

3.提取数据:

4.保存数据:

三、 创建项目

四、创建爬虫

五、完善爬虫

5.2 定位元素以及提取数据、属性值的方法

六、保存数据

6.1 在pipelines.py文件中定义对数据的操作

6.2 在settings.py配置启用管道

七、 运行scrapy

7.1 可爬虫项目中执行命令

八、Scrapy Shell的使用

打开Scrapy Shell

九、 翻页请求的思路

十、如何构造Request对象，并发送请求

10.1 实现方法

10.2 代码实现

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一、 安装scrapy

1.windonws/Mac安装命令：

​ pip/pip3 install scrapy （换源安装命令：pip install scrapy -i Simple Index --trusted-host pypi.douban.comn ）
​

2. 安装依赖包：pip install pypiwin32

    如果不安装，以后的项目会报错window系统需要安装，Linux，Mac不需要

二、 scrapy项目开发流程

1.创建项目:   

 scrapy startproject mySpider

2.生成一个爬虫:

scrapy genspider lianjia lianjia.com

3.提取数据:

         根据网站结构在spider中实现数据采集相关内容

4.保存数据:

         使用pipeline进行数据后续处理和保存

三、 创建项目

通过命令将scrapy项目的的文件生成出来，后续步骤都是在项目文件中进行相关操作，下面以抓取链家来学习scrapy的入门使用

创建scrapy项目的命令：

scrapy startproject <项目名字>

示例：
    

scrapy startproject myspider

生成的目录和文件结果如下：

四、创建爬虫

通过命令创建出爬虫文件，爬虫文件为主要的代码文件，通常一个网站的爬取动作都会在爬虫文件中进行编写。

命令：
    在项目路径下执行:
    

scrapy genspider <爬虫名字> <允许爬取的域名>

爬虫名字: 作为爬虫运行时的参数
允许爬取的域名: 为对于爬虫设置的爬取范围，设置之后用于过滤要爬取的url，如果爬取的url与允许的域不通则被过滤掉。

示例：

cd myspider # 这一步是进入当前项目路径scrapy genspider lianjia lianjia.com # 再创建爬虫文件

以上操作完成后再打开pycharm就可以清楚查看到项目层级结构

现对如下几个py文件做说明：

1.scrapy.cfg 详细项目配置文件， 不需要做改动

2.items.py 定义数据存储模型

3.middlewares.py 用于编写中间件（下载中间件+爬虫中间件） -- 无特殊需求，一般不需要编写

4.lianjia.py （爬虫文件,文件名称自己定义） [后面再来完善该爬虫模块]

5.pipelines.py 管道 -- 主要用于编写数据处理步骤 （数据的清洗+保存）

6.settings.py 详细的配置信息（设置文件UA 并启动管道） 

五、完善爬虫

在上一步生成出来的爬虫文件中编写指定网站的数据采集操作，实现数据提取

5.1 在/myspider/myspider/spiders/itcast.py中修改内容如下:

import scrapy
from mySpider.items import MyspiderItemclass LianjiaSpider(scrapy.Spider):# 爬虫名字name = 'lianjia'# 限定爬取的域名范围allowed_domains = ['cs.lianjia.com']# 起始请求的URLstart_urls = ['https://cs.lianjia.com/zufang/']# 该方法会接受下载中间件传过来的response，并对其进行解析def parse(self, response):# print("响应对象：",response)  # response是一个响应对象# html_data = response.body  # 获取网页源码# print("源码信息：", html_data)# # 将获取回来的网页源码保存为本地html文件，方便做分析# with open('lj.html','wb')as f:#     f.write(html_data)# 正式解析想要的数据# 会返回一个为列表的Selector选择器对象# 将列表遍历成字符串再通过.extract()取选择器里的所有值，.extract_first()取出选择器里的第一个值name = response.xpath('//div[@class="content__list--item--main"]//p[@class="content__list--item--title"]/a/text()').extract()price = response.xpath('//div[@class="content__list--item--main"]//em/text()').extract()link = response.xpath('//div[@class="content__list--item--main"]//a[@class="twoline"]/@href').extract()for names, prices, links in zip(name, price, link):# 创建一个数据字典# item = {}# 调用items模板类item = MyspiderItem()  #实例化之后可以直接使用 目前是一个空字典# 给实例之后的空字典组建数据 要注意得与items文件中定义的变量一致item["name"] = names.strip()item["price"] = pricesitem["link"] = "https://cs.lianjia.com/" + links# print(names.strip())# print(prices)# print("https://cs.lianjia.com/"+links)# print('=='*10)# print(item)# 将组建好的dict形式数据通过yield返回给引擎 再交给管道文件Pipelineyield item

注意：

• scrapy.Spider爬虫类中必须有名为parse的解析
• 如果网站结构层次比较复杂，也可以自定义其他解析函数
• 在解析函数中提取的url地址如果要发送请求，则必须属于allowed_domains范围内，但是start_urls中的url地址不受这个限制，我们会在后续的课程中学习如何在解析函数中构造发送请求
• 启动爬虫的时候注意启动的位置，是在项目路径下启动
• parse()函数中使用yield返回数据，注意：解析函数中的yield能够传递的对象只能是：BaseItem, Request, dict, None

5.2 定位元素以及提取数据、属性值的方法

解析并获取scrapy爬虫中的数据: 利用xpath规则字符串进行定位和提取

1. response.xpath方法的返回结果是一个类似list的类型，其中包含的是selector对象，操作和列表一样，但是有一些额外的方法
2. 额外方法extract()：返回一个包含有字符串的列表
3. 额外方法extract_first()：返回列表中的第一个字符串，列表为空没有返回None

六、保存数据

利用管道pipeline来处理(保存)数据

6.1 在pipelines.py文件中定义对数据的操作

1. 定义一个管道类
2. 重写管道类的process_item方法
3. process_item方法处理完item之后必须返回给引擎

# Define your item pipelines here
#
# Don't forget to add your pipeline to the ITEM_PIPELINES setting
# See: https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html# useful for handling different item types with a single interface
import jsonfrom itemadapter import ItemAdapterclass MyspiderPipeline:def __init__(self):self.file = open('lianjia.json','w')# 爬虫文件中提取数据的方法每yield一次item，就会运行一次# 该方法为固定名称函数def process_item(self, item, spider):# 参数item默认是一个 <class 'mySpider.items.MyspiderItem'>类信息，需要处理成字典dict_data = dict(item)print(type(item), type(dict_data))# 将返回的字典数据转为JSON数据json_data = json.dumps(dict_data,ensure_ascii=False)+',\n'# 写入JSON数据self.file.write(json_data)# 参数item:是爬虫文件中yield的返回的数据对象（引擎会把这个交给管道中的这个item参数）print("建模之后的返回值：",item,)# 默认使用完管道之后将数据又返回给引擎return itemdef __del__(self):self.file.close()

6.2 在settings.py配置启用管道

#   设置目录文件               该值的大小决定管道执行的顺序，值越小优先级越高（该值最好 不要大于1000）  
ITEM_PIPELINES = {'mySpider.pipelines.MyspiderPipeline': 300,
}

以上配置项中键为使用的管道类，管道类使用.进行分割，第一个为项目目录，第二个为文件，第三个为定义的管道类。
配置项中值为管道的使用顺序，设置的数值约小越优先执行，该值一般设置为1000以内。

七、 运行scrapy

命令：在项目目录下执行scrapy crawl <爬虫名字>

示例：scrapy crawl 爬虫名字 --nolog 忽略日志信息

7.1 可爬虫项目中执行命令

        每次我们写完代码进行测试的时候，都要去安装目录执行，所以为了方便，我们要写一个再爬虫项目根目录中创建.py结尾的文件，执行以下指令:

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

八、Scrapy Shell的使用

我们想要爬虫中使用xpath，BS4，正则，css选择器等来提取想要的数据时，由于Scrapy是一个重量级框架，每次运行起来都要等待一段时间，因此要去验证我们书写的规则是否正确，是一个比较麻烦的事情，因此Scrapy提供了一个shell，用起来方便测试规则

打开Scrapy Shell

        打开cmd终端，进入到Scrapy项目所在目录，进入到Scrapy框架所在的环境中，输入命令：

scrapy shell url ，就会进入到scrapy的shell环境中，在这个环境中，你可以跟在爬虫的parse方法中一样使用了

九、 翻页请求的思路

对于要提取如下图中所有页面上的数据该怎么办？回顾requests模块是如何实现翻页请求的：

1. 找到下一页的URL地址
2. 调用requests.get(url)

scrapy实现翻页的思路：（scrapy并无单独的url这个概念，scrapy中都是需要将url打包成一个请求对象）

1. 找到下一页的url地址
2. 把url地址构造成请求对象，传递给引擎

十、如何构造Request对象，并发送请求

10.1 实现方法

1. 确定url地址
2. 构造请求，scrapy.Request(url,callback)
   • callback：指定响应体解析的函数名称，表示该请求返回的响应使用哪一个函数进行解析（callback不赋值的话默认是给parse方法解析）
3. 把请求交给引擎：yield scrapy.Request(url,callback)

思路分析：

1. 获取首页的响应数据（因为里面有我们想要的翻页链接）
2. 寻找下一页的地址，进行翻页，获取数据

10.2 代码实现

在爬虫文件的parse方法中：

...# 开始构造翻页# 1,提取下一页urlall_url = response.xpath('//ul[@style="display:hidden"]//li/a/@href').extract()print(all_url)for part_url in all_url:# 2,判断条件if '/zufang/' in part_url:next_url = response.urljoin(part_url)print("下一页参数信息:", part_url)print("下一页链接:", next_url)# 构建请求对象 并且返回给引擎yield scrapy.Request(url=next_url,callback=self.parse)