Python爬虫入门篇！

1. 预备知识

学习者需要预先掌握Python的数字类型、字符串类型、分支、循环、函数、列表类型、字典类型、文件和第三方库使用等概念和编程方法。

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2. Python爬虫基本流程

a. 发送请求

使用http库向目标站点发起请求，即发送一个Request，Request包含：请求头、请求体等。

Request模块缺陷：不能执行JS 和CSS 代码。

b. 获取响应内容

如果requests的内容存在于目标服务器上，那么服务器会返回请求内容。

Response包含：html、Json字符串、图片，视频等。

c. 解析内容

对用户而言，就是寻找自己需要的信息。对于Python爬虫而言，就是利用正则表达式或者其他库提取目标信息。

解析html数据：正则表达式（RE模块），第三方解析库如Beautifulsoup，pyquery等

解析json数据：json模块

解析二进制数据:以wb的方式写入文件

d. 保存数据

解析得到的数据可以多种形式，如文本，音频，视频保存在本地。

数据库（MySQL，Mongdb、Redis）

文件

3. Requests库入门

Requests是用python语言基于urllib编写的，采用的是Apache2 Licensed开源协议的HTTP库。

3.1 Requests库安装和测试

安装：

Win平台：以“管理员身份运行cmd”，执行 pip install requests

测试：

3.2 Requests库的7个主要方法

带可选参数的请求方式：

requests.request(method,url,**kwargs)

method:请求方式，对应get/put/post等7种

url：获取页面的url链接

**kwargs：控制访问的参数，均为可选项，共以下13个

params：字典或字节系列，作为参数增加到url中

>>> kv = {'key1':'value1','key2':'value2'}
>>> r = requests.request('GET','http://python123.io/ws',params=kv)
>>> print(r.url)  
https://python123.io/ws?key1=value1&key2=value2

data：字典、字节系列或文件对象，作为requests的内容

>>> kv = {'key1':'value1','key2':'value2'}
>>> r = requests.request('POST','http://python123.io/ws',data=kv)
>>> body = '主题内容'
>>> r = requests.request('POST','http:///python123.io/ws',data=body)

json：JSON格式的数据，作为equests的内容

>>> kv = {'key1':'value1','key2':'value2'}
>>> r = requests.request('POST','http://python123.io/ws',json=kv)

headers：字典，HTTP定制头

>>> hd = {'user-agent':'Chrome/10'}
>>> r = requests.request('POST','http://www.baidu.com',headers=hd)

cookies：字典或cookieJar，Request中的cookie

files：字典类型，传输文件

>>> f = {'file':open('/root/po.sh','rb')}
>>> r = requests.request('POST','http://python123.io/ws',file=f)

timeout:设置超时时间，秒为单位。

>>> r = requests.request('GET','http://python123.io/ws',timeout=30)

proxies:字典类型，设置访问代理服务器，可以增加登录验证。

>>> pxs = {'http':'http://user:pass@10.10.10.2:1234',
... 'https':'https://10.10.10.3:1234'}
>>> r = requests.request('GET','http://www.baidu.com',proxies=pxs)

allow_redirects:True/False,默认为True，重定向开关

stream：True/False,默认为True，获取内容立即下载开关

verify：rue/False,默认为True，认证SSL证书开关

Cert：本地SSL证书路径

auth：元组类型，支持HTTP认证功能

3.3 Requests库的get()方法

3.4 Requests的Response对象

Response对象包含服务器返回的所有信息，也包含请求的Request信息

Response对象的属性

3.5 理解Response的编码

注意：编码为ISO-8859-1不支持编译中文，需要设置 r = encoding=“utf-8”

3.6 理解Requests库的异常

Requests库支持常见的6种连接异常

注意：网络连接有风险。异常处理很重要。raise_for_status()如果不等于200则产生异常requests.HTTPError。

3.7 爬取网页的通用代码框架

import requests
def getHTMLText(url):
    try:
        r = requests.get(url,timeout=30)
        r.raise_for_status()
        r.encoding = r.apparent_encoding
        return r.text
    except:
        return "产生异常"

if __name__ == "__main__":
    url \= "http://www.baidu.com"
    print(getHTMLText(url))

4. 网络爬虫的“盗亦有道”：Robots协议

robots是网站跟爬虫间的协议，robots.txt（统一小写）是一种存放于网站根目录下的ASCII编码的文本文件，它通常告诉网络搜索引擎的漫游器（又称网络蜘蛛），此网站中的哪些内容是不应被搜索引擎的漫游器获取的，哪些是可以被漫游器获取的。因为一些系统中的URL是大小写敏感的，所以robots.txt的文件名应统一为小写。robots.txt应放置于网站的根目录下。

网络爬虫的尺寸：

4.1 网络爬虫引发的问题

a. 网络爬虫的“性能”骚扰

web默认接受人类访问，由于网络爬虫的频繁访问会给服务器带来巨大的额资源开销。

b. 网络爬虫的法律风险

服务器上的数据有产权归属，网络爬虫获取数据牟利将带来法律风险

c. 网络爬虫的隐私泄露

网络爬虫可能具备突破简单控制访问的能力，获取被保护的数据从而泄露个人隐私。

4.2 网络爬虫限制

a. 来源审查：判断User-Agent进行限制

检查来访HTTP协议头的user-agent域，只响应浏览器或友好爬虫的访问

b. 发布公告：Robots协议

告知所有爬虫网站的爬取策略，要求遵守Robots协议

4.3 真实的Robots协议案例

京东的Robots协议：

https://www.jd.com/robots.txt

#注释，*代表所有，/代表根目录

4.4 robots协议的遵守方式

对robots协议的理解

自动或人工识别roboes.txt,z再进行内容爬取。

robots协议是建议但非约束性，网络爬虫可以补遵守，但存在法律风险。

原则：人类行为可以补参考robots协议，比如正常阅览网站，或者较少爬取网站频率。

5. Requests库网络爬虫实战

5.1 京东商品页面爬取

目标页面地址：https://item.jd.com/5089267.html

实例代码：

import requests
url = 'https://item.jd.com/5089267.html'
try:
    r = requests.get(url)
    r.raise_for_status()
    r.encoding =r.apparent_encoding
    print(r.text[:1000])
except:
    print("爬取失败")

结果：

5.2 当当网商品页面爬取

目标页面地址：http://product.dangdang.com/26487763.html

代码：

import requests
url = 'http://product.dangdang.com/26487763.html'
try:
    r = requests.get(url)
    r.raise_for_status()
    r.encoding =r.apparent_encoding
    print(r.text[:1000])
except IOError as e:
    print(str(e))

出现报错：

HTTPConnectionPool(host=‘127.0.0.1’, port=80): Max retries exceeded with url: /26487763.html (Caused by NewConnectionError(‘<urllib3.connection.HTTPConnection object at 0x10fc390>: Failed to establish a new connection: [Errno 111] Connection refused’,))

报错原因：当当网拒绝不合理的浏览器访问。

查看初识的http请求头：

print(r.request.headers)

代码改进：构造合理的HTTP请求头

import requests
url = 'http://product.dangdang.com/26487763.html'
try:
    kv = {'user-agent':'Mozilla/5.0'}
    r = requests.get(url,headers=kv)
    r.raise_for_status()
    r.encoding =r.apparent_encoding
    print(r.text[:1000])
except IOError as e:
    print(str(e))

结果正常爬取：

5.3 百度360搜索引擎关键词提交

百度关键词接口：http://www.baidu.com/s?wd=keyword

代码实现：

import requests
keyword = "python"
try:
    kv = {'wd':keyword}
    r = requests.get("http://www.baidu.com/s",params=kv)
    print(r.request.url)
    r.raise_for_status()
    print(len(r.text))
except IOError as e:
    print(str(e))

执行结果：

360关键词接口：

http://www.so.com/s?q=keyword

代码实现：

import requests
keyword = "Linux"
try:
    kv = {'q':keyword}
    r = requests.get("http://www.so.com/s",params=kv)
    print(r.request.url)
    r.raise_for_status()
    print(len(r.text))
except IOError as e:
    print(str(e))

执行结果：

5.4 网络图片爬取和存储

网络图片链接的格式：

http://FQDN/picture.jpg

校花网：http://www.xiaohuar.com

选择一个图片地址：http://www.xiaohuar.com/d/file/20141116030511162.jpg

实现代码：

import requests
import os
url = "http://www.xiaohuar.com/d/file/20141116030511162.jpg"
dir = "D://pics//"
path = dir + url.split('/')\[-1] #设置图片保存路径并以原图名名字命名
try:
    if not os.path.exists(dir):
        os.mkdir(dir)
    if not os.path.exists(path):
        r = requests.get(url)
        with open(path,'wb') as f:
            f.write(r.content)
            f.close()
            print("文件保存成功")
    else:
        print("文件已存在")
except IOError as e:
    print(str(e))

查看图片已经存在：

5.5 ip地址归属地查询

ip地址归属地查询网站接口：http://www.ip138.com/ips138.asp?ip=

实现代码：

import requests
url = "http://www.ip38.com/ip.php?ip="
try:
    r = requests.get(url+'104.193.88.77')
    r.raise_for_status()
    r.encoding = r.apparent_encoding
    print(r.text)
except IOError as e:
    print(str(e))

5.5 有道翻译翻译表单提交

打开有道翻译，在开发者模式依次单击“Network”按钮和“XHR”按钮，找到翻译数据：

import requests
import json

def get_translate_date(word=None):
    url = "http://fanyi.youdao.com/translate?smartresult=dict&smartresult=rule"
    #post参数需要放在请求实体里，构建一个新字典
    form_data = {'i': word,
                 'from': 'AUTO',
                 'to': 'AUTO',
                 'smartresult': 'dict',
                 'client': 'fanyideskweb',
                 'salt': '15569272902260',
                 'sign': 'b2781ea3e179798436b2afb674ebd223',
                 'ts': '1556927290226',
                 'bv': '94d71a52069585850d26a662e1bcef22',
                 'doctype': 'json',
                 'version': '2.1',
                 'keyfrom': 'fanyi.web',
                 'action': 'FY_BY_REALTlME'
                 }
    #请求表单数据
    response = requests.post(url,data=form_data)
    #将JSON格式字符串转字典
    content = json.loads(response.text)
    #打印翻译后的数据
    print(content['translateResult'][0][0]['tgt'])

if __name__ == '__main__':
    word = input("请输入你要翻译的文字：")
    get_translate_date(word)

执行结果：

6 Beautiful Soup库入门

6.1 简介

Beautiful Soup提供一些简单的、python式的函数用来处理导航、搜索、修改分析“标签树”等功能。它是一个工具箱，通过解析文档为用户提供需要抓取的数据，因为简单，所以不需要多少代码就可以写出一个完整的应用程序。

Beautiful Soup自动将输入文档转换为Unicode编码，输出文档转换为utf-8编码。你不需要考虑编码方式，除非文档没有指定一个编码方式，这时，Beautiful Soup就不能自动识别编码方式了。然后，你仅仅需要说明一下原始编码方式就可以了。

Beautiful Soup已成为和lxml、html6lib一样出色的python解释器，为用户灵活地提供不同的解析策略或强劲的速度。

6.2 Beautiful Soup安装

目前,Beautiful Soup的最新版本是4.x版本，之前的版本已经停止开发，这里推荐使用pip来安装，安装命令如下：

pip install beautifulsoup4

验证安装：

from bs4 import BeautifulSoup

soup = BeautifulSoup(‘

Hello

print(soup.p.string)

执行结果如下：

Hello

注意：这里虽然安装的是beautifulsoup4这个包，但是引入的时候却是bs4，因为这个包源代码本身的库文件名称就是bs4，所以安装完成后，这个库文件就被移入到本机Python3的lib库里，识别到的库文件就叫作bs4。

因此，包本身的名称和我们使用时导入包名称并不一定是一致的。

6.3 BeautifulSoup库解析器

如果使用lxml,在初始化BeautifulSoup时，把第二个参数改为lxml即可：

from bs4 import BeautifulSoup
soup = BeautifulSoup('<p>Hello</p>','lxml')
print(soup.p.string)

6.4 BeautifulSoup的基本用法

BeautifulSoup类的基本元素

实例展示BeautifulSoup的基本用法：

>>> from bs4 import BeautifulSoup
>>> import requests
>>> r = requests.get("http://python123.io/ws/demo.html")
>>> demo = r.text
>>> demo
'<html><head><title>This is a python demo page</title></head>\r\n<body>\r\n<p class="title"><b>The demo python introduces several python courses.</b></p>\r\n<p class="course">Python is a wonderful general-purpose programming language. You can learn Python from novice to professional by tracking the following courses:\r\n<a href="http://www.icourse163.org/course/BIT-268001" class="py1" id="link1">Basic Python</a> and <a href="http://www.icourse163.org/course/BIT-1001870001" class="py2" id="link2">Advanced Python</a>.</p>\r\n</body></html>'
>>> soup = BeautifulSoup(demo,"html.parser")
>>> soup.title #获取标题
<title>This is a python demo page</title>
>>> soup.a #获取a标签
<a class="py1" href="http://www.icourse163.org/course/BIT-268001" id="link1">Basic Python</a>
>>> soup.title.string
'This is a python demo page'
>>> soup.prettify() #输出html标准格式内容
'<html>\n <head>\n <title>\n This is a python demo page\n </title>\n </head>\n <body>\n <p class="title">\n <b>\n The demo python introduces several python courses.\n </b>\n </p>\n <p class="course">\n Python is a wonderful general-purpose programming language. You can learn Python from novice to professional by tracking the following courses:\n <a class="py1" href="http://www.icourse163.org/course/BIT-268001" id="link1">\n Basic Python\n </a>\n and\n <a class="py2" href="http://www.icourse163.org/course/BIT-1001870001" id="link2">\n Advanced Python\n </a>\n .\n </p>\n </body>\n</html>'
>>> soup.a.name #每个<tag>都有自己的名字，通过<tag>.name获取
'a'
>>> soup.p.name
'p'
>>> tag = soup.a
>>> tag.attrs
{'href': 'http://www.icourse163.org/course/BIT-268001', 'class': ['py1'], 'id': 'link1'}
>>> tag.attrs['class']
['py1']
>>> tag.attrs['href']
'http://www.icourse163.org/course/BIT-268001'
>>> type(tag.attrs)
<class 'dict'>
>>> type(tag)
<class 'bs4.element.Tag'>
>>>
>>>

6.5 标签树的遍历

标签树的下行遍历

标签树的上行遍历：遍历所有先辈节点，包括soup本身

标签树的平行遍历：同一个父节点的各节点间

实例演示：

from bs4 import BeautifulSoup
import requests
demo = requests.get("http://python123.io/ws/demo.html").text
soup = BeautifulSoup(demo,"html.parser")
#标签树的上行遍历
print("遍历儿子节点：\n")
for child in soup.body.children:
 print(child)
 
print("遍历子孙节点：\n")
for child1 in soup.body.descendants:
 print(child1)
 
print(soup.title.parent)
print(soup.html.parent)
for parent in soup.a.parents:
 if parent is None:
 print(parent)
 else:
 print(parent.name)
#标签树的平行遍历
print(soup.a.next_sibling)
print(soup.a.next_sibling.next_sibling)
print(soup.a.previous_sibling)

7 正则表达式

正则表达式是处理字符串的强大工具，它有自己特定的语法结构，实现字符串的检索、替换、匹配验证都可以。对于爬虫来说，

从HTML里提取想要的信息非常方便。python的re库提供了整个正则表达式的实现

7.1 案例引入

这里介绍一个正则表达式测试工具http://tool.oschina.net/regex，输入待匹配的文本，然选择常用的正则表达式，得到相应的匹配结果，

适合新手入门。这里输入：

hello,my phone is 18898566588 and email is david@gmail.com, and wen is https://www.cnblogs.com/wenwei-blog/

点击“匹配Email地址”，即可匹配出网址。

7.2 常用正则表达式匹配规则

‘.’ 匹配所有字符串，除\n以外

‘-’ 表示范围[0-9]

‘*’ 匹配前面的子表达式零次或多次。要匹配 * 字符，请使用 \*。

‘+’ 匹配前面的子表达式一次或多次。要匹配 + 字符，请使用 \+

‘^’ 匹配字符串开头

‘$’ 匹配字符串结尾 re

‘\’ 转义字符， 使后一个字符改变原来的意思，如果字符串中有字符*需要匹配，可以\*或者字符集[*] re.findall(r’3\*',‘3*ds’)结[‘3*’]

‘*’ 匹配前面的字符0次或多次 re.findall(“ab*”,“cabc3abcbbac”)结果：[‘ab’, ‘ab’, ‘a’]

‘?’ 匹配前一个字符串0次或1次 re.findall(‘ab?’,‘abcabcabcadf’)结果[‘ab’, ‘ab’, ‘ab’, ‘a’]

‘{m}’ 匹配前一个字符m次 re.findall(‘cb{1}’,‘bchbchcbfbcbb’)结果[‘cb’, ‘cb’]

‘{n,m}’ 匹配前一个字符n到m次 re.findall(‘cb{2,3}’,‘bchbchcbfbcbb’)结果[‘cbb’]

‘\d’ 匹配数字，等于[0-9] re.findall(‘\d’,‘电话:10086’)结果[‘1’, ‘0’, ‘0’, ‘8’, ‘6’]

‘\D’ 匹配非数字，等于[^0-9] re.findall(‘\D’,‘电话:10086’)结果[‘电’, ‘话’, ‘:’]

‘\w’ 匹配字母和数字，等于[A-Za-z0-9] re.findall(‘\w’,‘alex123,./;;;’)结果[‘a’, ‘l’, ‘e’, ‘x’, ‘1’, ‘2’, ‘3’]

‘\W’ 匹配非英文字母和数字,等于[^A-Za-z0-9] re.findall(‘\W’,‘alex123,./;;;’)结果[‘,’, ‘.’, ‘/’, ‘;’, ‘;’, ‘;’]

‘\s’ 匹配空白字符 re.findall(‘\s’,‘3*ds \t\n’)结果[’ ', ‘\t’, ‘\n’]

‘\S’ 匹配非空白字符 re.findall(‘\s’,‘3*ds \t\n’)结果[‘3’, ‘*’, ‘d’, ‘s’]

‘\A’ 匹配字符串开头

‘\Z’ 匹配字符串结尾

\t 匹配衣蛾制表符

‘\b’ 匹配单词的词首和词尾，单词被定义为一个字母数字序列，因此词尾是用空白符或非字母数字符来表示的

‘\B’ 与\b相反，只在当前位置不在单词边界时匹配

‘(?P…)’ 分组，除了原有编号外在指定一个额外的别名 re.search(“(?P[0-9]{4})(?P[0-9]{2})(?P[0-9]{8})”,“371481199306143242”).groupdict(“city”) 结果{‘province’: ‘3714’, ‘city’: ‘81’, ‘birthday’: ‘19930614’}

[] 是定义匹配的字符范围。比如 [a-zA-Z0-9] 表示相应位置的字符要匹配英文字符和数字。[\s*]表示空格或者*号。

常用的re函数：

[^…] 不在[]中的字符，比如[^abc]匹配除了a、b、c之外的字符。

.* 具有贪婪的性质，首先匹配到不能匹配为止，根据后面的正则表达式，会进行回溯。
.*？ 满足条件的情况只匹配一次，即懒惰匹配。

7.3 常用匹配方法属性函数

函数参数说明：

pattern:匹配的正则表达式

string：要匹配的字符串

flags：标记为，用于控制正则表达式的匹配方式，如：是否区分大小写，多行匹配等等。

repl：替换的字符串，也可作为一个函数

count：模式匹配后替换的最大次数，默认0表示替换所有匹配

例子1：

#!/usr/bin/python3
import re
#替换
phone = '18898537584 #这是我的电话号码'
print('我的电话号码:',re.sub('#.*','',phone)) #去掉注释
print(re.sub('\D','',phone))
#search
ip_addr = re.search('(\d{3}\.){1,3}\d{1,3}\.\d{1,3}',os.popen('ifconfig').read())
print(ip_addr)
#match
>>> a = re.match('\d+','2ewrer666dad3123df45')
>>> print(a.group())
2 

获取匹配的函数：

re模块中分组的作用？

（1）判断是否匹配（2）灵活提取匹配到各个分组的值。

>>> import re
>>> print(re.search(r'(\d+)-([a-z])','34324-dfsdfs777-hhh').group(0)) #返回整体
34324-d
>>> print(re.search(r'(\d+)-([a-z])','34324-dfsdfs777-hhh').group(1))  #返回第一组
34324
>>> print(re.search(r'(\d+)-([a-z])','34324-dfsdfs777-hhh').group(2))  #获取第二组
d
>>> print(re.search(r'(\d+)-([a-z])','34324-dfsdfs777-hhh').group(3))  #不存在。报错“no such group”
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
IndexError: no such group

7.4 re.compile 函数

compile 函数用于编译正则表达式，生成一个正则表达式（ Pattern ）对象。语法格式：
re.compile(pattern[, flags])
参数：
pattern : 一个字符串形式的正则表达式
flags : 可选，表示匹配模式，比如忽略大小写，多行模式等，具体参数为：
re.I 忽略大小写
re.L 表示特殊字符集 \w, \W, \b, \B, \s, \S 依赖于当前环境
re.M 多行模式
re.S 即为 . 并且包括换行符在内的任意字符（. 不包括换行符）
re.U 表示特殊字符集 \w, \W, \b, \B, \d, \D, \s, \S 依赖于 Unicode 字符属性数据库
re.X 为了增加可读性，忽略空格和 # 后面的注释
常用的是re.I和re.S

>>> import re
>>> pattern = re.compile('\d+',re.S)  #用于匹配至少一个数字
>>> res = re.findall(pattern,"my phone is 18898566588")
>>> print(res)
['18898566588']

7.5 爬取猫眼电影TOP排行

利用requests库和正则表达式来抓取猫眼电影TOP100的相关内容。requests比urllib使用更加方便。

抓取目标

提取猫眼电影TOP的电影名称、时间、评分 、图片等信息。提取的站点URL为https://maoyan.com/board/4

提取结果已文件形式保存下来。

URL提取分析

打开站点https://maoyan.com/board/4，直接点击第二页和第三页，观察URL的内容产生的变化。

第二页：https://maoyan.com/board/4?offset=10

第三页：https://maoyan.com/board/4?offset=20

总结出规律，唯一变化的是offset=x，如果想获取top100电影，只需分开请求10次，offset参数分别设置为0、10、20…90即可。

源码分析和正则提取

打开网页按F12查看页面源码，可以看到，一部电影信息对应的源代码是一个dd节点，首先需要提取排名信息，排名信息在class为board-index的i节点内，这里使用懒惰匹配提取i节点内的信息，正则表达式为：

随后提取电影图片，可以看到后面有a节点，其内部有两个img节点，经过检查后发现，第二个img节点的data-src属性是图片的链接。这里提取第二个img节点的data-src属性，正则表达式改写如下：

再提取主演、发布时间、评分等内容时，都是同样的原理。最后，正则表达式写为：

注意：这里不要在Element选项卡中直接查看源码，因为那里的源码可能经过JavaScript操作而与原始请求不通，而是需要从NetWork选项卡部分查看原始请求得到的源码。

代码整合

import json
import requests
from requests.exceptions import RequestException #引入异常
import re
import time
def get_one_page(url):
    try:
        response = requests.get(url)
        if response.status_code == 200: #由状态码判断返回结果
            return response.text #返回网页内容
        return None
    except RequestException:
        return None

def parse_one_page(html):
    pattern = re.compile('<dd>.*?board-index.*?>(\d+)</i>.*?data-src="(.*?)".*?name"><a'
                         + '.*?>(.*?)</a>.*?star">(.*?)</p>.*?releasetime">(.*?)</p>'
                         + '.*?integer">(.*?)</i>.*?fraction">(.*?)</i>.*?</dd>', re.S) #compile函数表示一个方法对象，re.s匹配多行
    items = re.findall(pattern, html) #以列表形式返回全部能匹配的字符串。
    for item in items:  #将结果以字典形式返回键值对
        yield {   #把这个方法变成一个生成器
            'index': item[0],
            'image': item[1],
            'title': item[2],
            'actor': item[3].strip()[3:],
            'time': item[4].strip()[5:],
            'score': item[5] + item[6]  #将评分整数和小数结合起来
        }

def write_to_file(content):
    with open('result.txt', 'a', encoding='utf-8') as f:  #将结果写入文件
        f.write(json.dumps(content, ensure_ascii=False) + '\n')

def main(offset):
    url = 'http://maoyan.com/board/4?offset=' + str(offset)
    html = get_one_page(url)
    for item in parse_one_page(html):
        print(item)
        write_to_file(item)

if __name__ == '__main__':
    for i in range(10):
        main(offset=i * 10)
        time.sleep(1)

8 Scrapy框架

Scrapy是一个为了爬取网站数据，提取结构性数据而编写的应用框架。 其可以应用在数据挖掘，信息处理或存储历史数据等一系列的程序中。
其最初是为了页面抓取 (更确切来说, 网络抓取 )所设计的， 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用途广泛，可以用于数据挖掘、监测和自动化测试。Scrapy 使用了 Twisted异步网络库来处理网络通讯。整体架构大致如下

Scrapy主要包括了以下组件：

• 引擎(Scrapy)
  用来处理整个系统的数据流处理, 触发事务(框架核心)
• 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（抓取网页的网址或者说是链接）的优先队列, 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
• 下载器(Downloader)
  用于下载网页内容, 并将网页内容返回给蜘蛛(Scrapy下载器是建立在twisted这个高效的异步模型上的)
• 爬虫(Spiders)
  爬虫是主要干活的, 用于从特定的网页中提取自己需要的信息, 即所谓的实体(Item)。用户也可以从中提取出链接,让Scrapy继续抓取下一个页面
• 项目管道(Pipeline)
  负责处理爬虫从网页中抽取的实体，主要的功能是持久化实体、验证实体的有效性、清除不需要的信息。当页面被爬虫解析后，将被发送到项目管道，并经过几个特定的次序处理数据。
• 下载器中间件(Downloader Middlewares)
  位于Scrapy引擎和下载器之间的框架，主要是处理Scrapy引擎与下载器之间的请求及响应。
• 爬虫中间件(Spider Middlewares)
  介于Scrapy引擎和爬虫之间的框架，主要工作是处理蜘蛛的响应输入和请求输出。
• 调度中间件(Scheduler Middewares)
  介于Scrapy引擎和调度之间的中间件，从Scrapy引擎发送到调度的请求和响应。

Scrapy运行流程大概如下：

1. 引擎从调度器中取出一个链接(URL)用于接下来的抓取
2. 引擎把URL封装成一个请求(Request)传给下载器
3. 下载器把资源下载下来，并封装成应答包(Response)
4. 爬虫解析Response
5. 解析出实体（Item）,则交给实体管道进行进一步的处理
6. 解析出的是链接（URL）,则把URL交给调度器等待抓取

scrapy常用命令

scrapy startproject <爬虫名称> 创建爬虫名称（唯一）

scrapy genspider<爬虫项目名称> 创建爬虫项目名称

scrapy list 列出所有爬虫名称

scrapy crawl <爬虫名称> 运行爬虫

8.1 scrapy爬虫项目一：爬取豆瓣电影TOP250

爬取目标：电影排名、电影名称、电影评分、电影评论数

创建爬虫项目和爬虫

scrapy startproject DoubanMovieTop

cd DoubanMovieTop

scrapy genspider douban

修改默认“user-agent”和reboots为True

修改settings.py文件以下参数：

USER_AGENT = 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/74.0.3729.131 Safari/537.36'

ROBOTSTXT_OBEY = False

Item使用简单的class定义语法以及Field对象来声明。

写入下列代码声明Item

import scrapy
class DoubanmovietopItem(scrapy.Item):
    # define the fields for your item here like:
    # name = scrapy.Field()
    #排名
    ranking = scrapy.Field()
    #电影名称
    movie_name = scrapy.Field()
    #评分
    score = scrapy.Field()
    #评论人数
    score_num = scrapy.Field()

分析网页源码抓取所需信息

# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
from DoubanMovieTop.items import DoubanmovietopItem

class DoubanSpider(scrapy.Spider):
    name = 'douban'
    #allowed_domains = ['movie.douban.com']
    def start_requests(self):
        start_urls = 'https://movie.douban.com/top250'
        yield scrapy.Request(start_urls)

    def parse(self, response):
        item = DoubanmovietopItem()
        movies = response.xpath('//ol[@class="grid_view"]/li')
        for movie in movies:
            item['ranking'] = movie.xpath('.//div[@class="pic"]/em/text()').extract()[0]
            item['movie_name'] = movie.xpath('.//div[@class="hd"]/a/span[1]/text()').extract()[0]
            item['score'] = movie.xpath('.//div[@class="star"]/span[@class="rating_num"]/text()').extract()[0]
            item['score_num'] = movie.xpath('.//div[@class="star"]/span/text()').re(r'(\d+)人评价')[0]  #Selector也有一种.re()
            yield item
        next_url = response.xpath('//span[@class="next"]/a/@href').extract()
        if next_url:
            next_url = 'https://movie.douban.com/top250' + next_url[0]
            yield scrapy.Request(next_url)

运行爬虫写入文件中

scrapy crawl douban -o douban.csv

使用wps打开excel表格查看抓取结果

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