时间：2020-11-05 python爬虫 查看: 1314
本文实例讲述了Python利用Scrapy框架爬取豆瓣电影。分享给大家供大家参考，具体如下：
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。 可以应用在包括数据挖掘，信息处理或存储历史数据等一系列的程序中。
通过Python包管理工具可以很便捷地对scrapy进行安装，如果在安装中报错提示缺少依赖的包，那就通过pip安装所缺的包
pip install scrapyscrapy的组成结构如下图所示
引擎Scrapy Engine，用于中转调度其他部分的信号和数据传递
调度器Scheduler，一个存储Request的队列，引擎将请求的连接发送给Scheduler，它将请求进行排队，但引擎需要时再将队列中的第一个请求发送给引擎
下载器Downloader，引擎将请求Request链接发送给Downloader之后它就从互联网上下载相应的数据，并将返回的数据Responses交给引擎
爬虫Spiders，引擎将下载的Responses数据交给Spiders进行解析，提取我们需要的网页信息。如果在解析中发现有新的所需要的url连接，Spiders会将链接交给引擎存入调度器
管道Item Pipline，爬虫会将页面中的数据通过引擎交给管道做进一步处理，进行过滤、存储等操作
下载中间件Downloader Middlewares，自定义扩展组件，用于在请求页面时封装代理、http请求头等操作
爬虫中间件Spider Middlewares，用于对进入Spiders的Responses和出去的Requests等数据作一些修改
scrapy的工作流程：首先我们将入口url交给spider爬虫，爬虫通过引擎将url放入调度器，经调度器排队之后返回第一个请求Request，引擎再将请求转交给下载器进行下载，下载好的数据交给爬虫进行爬取，爬取的数据一部分是我们需要的数据交给管道进行数据清洗和存储，还有一部分是新的url连接会再次交给调度器，之后再循环进行数据爬取
首先在存放项目的文件夹内打开命令行，在命令行下输入scrapy startproject 项目名称，就会在当前文件夹自动创建项目所需的python文件，例如创建一个爬取豆瓣电影的项目douban，其目录结构如下：
Db_Project/
scrapy.cfg --项目的配置文件
douban/ --该项目的python模块目录，在其中编写python代码
__init__.py --python包的初始化文件
items.py --用于定义item数据结构
pipelines.py --项目中的pipelines文件
settings.py --定义项目的全局设置，例如下载延迟、并发量
spiders/ --存放爬虫代码的包目录
__init__.py
...之后进入spiders目录下输入scrapy genspider 爬虫名 域名，就会生成爬虫文件douban.py文件，用于之后定义爬虫的爬取逻辑和正则表达式等内容
scrapy genspider douban movie.douban.com要爬取的豆瓣电影网址为 https://movie.douban.com/top250，其中的每个电影如下
我们要爬取其中的序号、名称、介绍、星级、评论数、描述这几个关键信息，因此需要在管道文件items.py中先定义这几个对象，类似于ORM，通过scrapy.Field()方法为每个字段定义一个数据类型
import scrapy
class DoubanItem(scrapy.Item):
ranking = scrapy.Field() # 排名
name = scrapy.Field() # 电影名
introduce = scrapy.Field() # 简介
star = scrapy.Field() # 星级
comments = scrapy.Field() # 评论数
describe = scrapy.Field() # 描述打开之前在spiders文件夹下创建的爬虫文件movie.py如下所示，以及自动创建了三个变量和一个方法，在parse方法中进行返回数据response的处理，我们需要在start_urls提供爬虫的入口地址。注意爬虫会自动过滤掉allowed_domains之外的域名，因此需要注意这个变量的赋值
# spiders/movie.py
import scrapy
class MovieSpider(scrapy.Spider):
# 爬虫名
name = 'movie'
# 允许爬取的域名
allowed_domains = ['movie.douban.com']
# 入口url
start_urls = ['https://movie.douban.com/top250']
def parse(self, response):
pass在进行数据爬取之前首先要设置一些网络代理，在settings.py文件内找到USER_AGENT变量修改如下：
USER_AGENT = 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:70.0) Gecko/20100101 Firefox/70.0'可以在命令行通过如下命令启动名为douban的爬虫：scrapy crawl douban，也可以编写一个启动文件run.py文件如下，运行即可
from scrapy import cmdline
cmdline.execute('scrapy crawl movie'.split())接下来要对爬取到的数据进行过滤，通过Xpath规则可以使我们便捷地选中网页中的指定元素，如下图所示，每个电影条目都包裹在
爬虫response对象的xpath()方法可以直接处理xpath规则字符串并返回对应的页面内容，这些内容都是选择器对象Selector，可以进一步作细化的内容选取，通过xpath选择出其中的电影名字、简介、评价、星级等内容，即之前在items.py文件中所定义的数据结构DoubanItem。循环遍历每个电影列表从其中爬取到准确的电影信息，并保存为DoubanItem对象item，最后通过yield将item对象从Spiders返回到Item管道。
爬虫除了从页面提取Item数据之外还会爬取url链接从而形成下一页的Request请求，如下图所示为豆瓣页面底部的下一页信息，第二页的参数为"?start=25&filter="，与网站地址https://movie.douban.com/top250拼接起来就可以得到下一页面的地址。和上面一样通过xpath提取该内容，如果不为空，则拼接得到的Request请求yield提交给调度器
最终的爬虫movie.py文件如下
# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
from items import DoubanItem
class MovieSpider(scrapy.Spider):
# 爬虫名
name = 'movie'
# 爬取网站的域名
allowed_domains = ['movie.douban.com']
# 入口url
start_urls = ['https://movie.douban.com/top250']
def parse(self, response):
# 首先抓取电影列表
movie_list = response.xpath("//ol[@class='grid_view']/li")
for selector in movie_list:
# 遍历每个电影列表，从其中精准抓取所需要的信息并保存为item对象
item = DoubanItem()
item['ranking'] = selector.xpath(".//div[@class='pic']/em/text()").extract_first()
item['name'] = selector.xpath(".//span[@class='title']/text()").extract_first()
text = selector.xpath(".//div[@class='bd']/p[1]/text()").extract()
intro = ""
for s in text: # 将简介放到一个字符串
intro += "".join(s.split()) # 去掉空格
item['introduce'] = intro
item['star'] = selector.css('.rating_num::text').extract_first()
item['comments'] = selector.xpath(".//div[@class='star']/span[4]/text()").extract_first()
item['describe'] = selector.xpath(".//span[@class='inq']/text()").extract_first()
# print(item)
yield item # 将结果item对象返回给Item管道
# 爬取网页中的下一个页面url信息
next_link = response.xpath("//span[@class='next']/a[1]/@href").extract_first()
if next_link:
next_link = "https://movie.douban.com/top250" + next_link
print(next_link)
# 将Request请求提交给调度器
yield scrapy.Request(next_link, callback=self.parse)xpath选择器
/表示从当前位置的下一级目录进行寻找，//表示从当前位置的任意一级子目录进行寻找，
默认从根目录开始查找，. 代表从当前目录开始查找，@后跟标签属性，text()函数代表取出文字内容
//div[@id='wrapper']//li 代表先从根目录开始查找id为wrapper的div标签，然后取出其下的所有li标签
.//div[@class='pic']/em[1]/text() 代表从当前选择器目录开始查找所有class为pic的div之下的第一个em标签，取出文字内容
string(//div[@id='endText']/p[position()>1]) 代表选取id为endText的div下第二个p标签之后的所有文字内容
/bookstore/book[last()-2] 选取属于 bookstore 子元素的倒数第3个 book 元素。
CSS选择器
还可以使用css选择器来选择页面内的元素，其通过CSS伪类的方式表达选择的元素，使用如下
# 选择类名为left的div下的p标签中的文字
response.css('div.left p::text').extract_first()
# 选取id为tag的元素下类名为star元素中的文字
response.css('#tag .star::text').extract_first()在运行爬虫文件时通过参数-o指定文件保存的位置即可，可以根据文件后缀名选择保存为json或者csv文件，例如
scrapy crawl movie -o data.csv还可以piplines.py文件中对取得的Item数据作进一步操作从而通过python操作将其保存到数据库中
有时为了应对网站的反爬虫机制，需要对下载中间件进行一些伪装设置，包括使用IP代理和代理user-agent方式，在middlewares.py文件中新建一个user_agent类用于为请求头添加用户列表，从网上查一些常用的用户代理放入USER_AGENT_LIST列表，然后通过random函数从中随机抽取一个作为代理，设置为reques请求头的User_Agent字段
class user_agent(object):
def process_request(self, request, spider):
# user agent 列表
USER_AGENT_LIST = [
'MSIE (MSIE 6.0; X11; Linux; i686) Opera 7.23',
'Opera/9.20 (Macintosh; Intel Mac OS X; U; en)',
'Opera/9.0 (Macintosh; PPC Mac OS X; U; en)',
'iTunes/9.0.3 (Macintosh; U; Intel Mac OS X 10_6_2; en-ca)',
'Mozilla/4.76 [en_jp] (X11; U; SunOS 5.8 sun4u)',
'iTunes/4.2 (Macintosh; U; PPC Mac OS X 10.2)',
'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10.6; rv:5.0) Gecko/20100101 Firefox/5.0',
'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10.6; rv:9.0) Gecko/20100101 Firefox/9.0',
'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10.8; rv:16.0) Gecko/20120813 Firefox/16.0',
'Mozilla/4.77 [en] (X11; I; IRIX;64 6.5 IP30)',
'Mozilla/4.8 [en] (X11; U; SunOS; 5.7 sun4u)'
]
agent = random.choice(USER_AGENT_LIST) # 从上面列表中随机抽取一个代理
request.headers['User_Agent'] = agent # 设置请求头的用户代理希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。