导读 | Scrapy 是一个用 Python 开发的爬虫框架,用于抓取 Web 页面并提取其中的结构化数据。 |
首先,确定你的电脑上已经安装了 Python 3 以及对应的 pip。可以使用下面的查看:
$ python3 --version Python 3.6.3 $ pip3 --version pip 9.0.1 from /usr/local/lib/python3.6/site-packages (python 3.6)
如果没有安装的话,推荐使 Homebrew 这个工具来进行安装。
pip 是 Python 的一个包管理工具,类似于 npm,可以在线安装、卸载所有的第三方 Python 模块,并自动处理依赖关系。这里我们使用下面的来安装 Scrapy 模块:
$ pip3 install scrapy
首先,我们使用下面的命令来创建并初始化 Scrapy 项目:
$ scrapy startproject doubanmovie
这样便会在当前目录下创建一个 doubanmovie 的爬虫项目,其内部结构如下:
$ tree . ├── doubanmovie │ ├── __init__.py │ ├── __pycache__ │ ├── items.py │ ├── middlewares.py │ ├── pipelines.py │ ├── settings.py │ └── spiders │ ├── __init__.py │ └── __pycache__ └── scrapy.cfg
其中:
scrapy.cfg 为 Scrapy 项目的核心配置文件
items.py 用于定义爬虫程序爬取到的数据实体的属性结构
piplines.py 用于定义爬虫程序每次爬取到的数据实体进行后续处理的操作流程,比如写入文件系统或数据库
settings.py 为爬虫程序的配置文件,可以在这里定义多个 pipline 和 middleware
spiders 文件夹中存放爬虫文件
接着,我们需要在 items.py 文件中定义电影实体的属性结构:
class DoubanmovieItem(scrapy.Item): # define the fields for your item here like: # name = scrapy.Field() rank = scrapy.Field() # 豆瓣排名 title = scrapy.Field() # 电影名称 poster = scrapy.Field() # 电影海报 link = scrapy.Field() # 链接地址 rating = scrapy.Field() # 豆瓣评分 pass
然后,我们使用下面的命令来创建一个名为 doubanspider 的爬虫程序:
$ scrapy genspider moviespider douban.com
运行之后会在 spiders 目录下生成一个名为 moviespider.py 的爬虫文件,内部定义了爬虫的名称、作用域及起始 URL 等基本信息,以及一个解析函数,该函数的主要功能便是通过 XPath 分析页面中的 HTML 元素,并将解析结果输出:
class MoviespiderSpider(scrapy.Spider): name = 'moviespider' allowed_domains = ['douban.com'] start_urls = ['//movie.douban.com/top250'] def parse(self, response): movie_items = response.xpath('//div[@class="item"]') for item in movie_items: movie = DoubanmovieItem() movie['rank'] = item.xpath('div[@class="pic"]/em/text()').extract() movie['title'] = item.xpath('div[@class="info"]/div[@class="hd"]/a/span[@class="title"][1]/text()').extract() movie['poster'] = item.xpath('div[@class="pic"]/a/img/@src').extract() movie['link'] = item.xpath('div[@class="info"]/div[@class="hd"]/a/@href').extract() movie['rating'] = item.xpath('div[@class="info"]/div[@class="bd"]/div[@class="star"]/span[@class="rating_num"]/text()').extract() yield movie pass
通过爬虫解析后的实体数据,会通过一种 Pipeline 的过程将结果进行打印输出、存入文件或数据库等:
class DoubanmoviePipeline(object): def process_item(self, item, spider): print('豆瓣排名:' + item['rank'][0]) print('电影名称:' + item['title'][0]) print('链接地址:' + item['link'][0]) print('豆瓣评分:' + item['rating'][0] + '\n') return item
由于豆瓣电影的网站设置了防爬虫技术,所以在完成上述步骤后运行爬虫会出现 403 的 HTTP 状态码。于是我们需要在发送的请求中加入 User Agent 信息来伪装成一个浏览器:
from scrapy.downloadermiddlewares.useragent import UserAgentMiddleware class FakeUserAgentMiddleware(UserAgentMiddleware): def process_request(self, request, spider): request.headers.setdefault('User-Agent', 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_13_2) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/63.0.3239.84 Safari/537.36')
最后,我们将上述修改写入配置文件:
# Enable or disable downloader middlewares # See //scrapy.readthedocs.org/en/latest/topics/downloader-middleware.html DOWNLOADER_MIDDLEWARES = { 'scrapy.contrib.downloadermiddleware.useragent.UserAgentMiddleware': None, 'doubanmovie.fakeuseragent.FakeUserAgentMiddleware': 543, } # Configure item pipelines # See //scrapy.readthedocs.org/en/latest/topics/item-pipeline.html ITEM_PIPELINES = { 'doubanmovie.pipelines.DoubanmoviePipeline': 300, }
运行 scrapy crawl moviespider 命令,便会在控制台中输出爬取到的数据。
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本文地址://lrxjmw.cn/scrapy-python-3.html编辑:向金平,审核员:逄增宝
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