万字长文带你入门Scrapy - Scrapy简明教程

本文通过示例简要介绍一下使用Scrapy抓取网站内容的基本方法和流程。
继续阅读之前请确保已安装了scrapy。
基本安装方法为：pip install scrapy
我们已经在之前的文章中初步介绍了scrapy，本文是前文的进一步拓展。
本文主要包含如下几部分：
1，创建一个scrapy项目
2，编写一个爬虫（或蜘蛛spider，本文中含义相同）类用于爬取网站页面并提取数据
3，使用命令行导出爬到的数据
4，递归地爬取子页面
5，了解并使用spider支持的参数
我们测试的网站为quotes.toscrape.com，这是一个收录名人警句的站点。Let's go!

  • 创建爬虫项目

Scrapy将爬虫代码各模块及配置组织为一个项目。Scrapy安装成功后，你可以在shell中使用如下命令创建一个新的项目：
scrapy startproject tutorial
这将会创建一个tutorial目录，该目录的文件结构如下所示：
scrapy.cfg # 部署配置文件
tutorial/ # 项目的Python模块, 我们从中导入所需代码
__init__.py
items.py # items定义文件
middlewares.py # middlewares（中间件）定义文件
pipelines.py # pipelines（流水线）定义文件
settings.py # 项目配置文件
spiders/ # 存放spider的目录
__init__.py

  • 编写蜘蛛类

Spiders是Scrapy中需要定义的实现爬取功能的类。
每个spider继承自Spider基类。
spider主要定义了一些起始url，并负责解析web页面元素，
从中提前所需数据。也可以产生新的url访问请求。
下边这段代码就是我们所定义的spider，将其保存为
quotes_spider.py，放在项目的tutorial/spiders/目录下。
import scrapy
class QuotesSpider(scrapy.Spider): name = "quotes"
 def start_requests(self): urls = [ 'http://quotes.toscrape.com/page/1/', 'http://quotes.toscrape.com/page/2/', ] for url in urls: yield scrapy.Request(url=url, callback=self.parse)
 def parse(self, response): page = response.url.split("/")[-2] filename = 'quotes-%s.html' % page with open(filename, 'wb') as f: f.write(response.body) self.log('Saved file %s' % filename)
在我们的代码中，QuotesSpider继承自scrapy.Spider，
并定义了一些属性和方法：
name：用于在项目中唯一标识一个spider。
项目中可以包含多个spider，其name必须唯一。
start_requests()：用于产生初始的url，爬虫从这些页面开始爬行。
这个函数需要返回一个包含Request对象的iterable，
可以是一个列表（list）或者一个生成器（generator）。
我们的例子中返回的是一个生成器。
parse()：是一个回调函数，用于解析访问url得到的页面.
参数response包含了页面的详细内容，并提供了诸多从页面中提取数据的方法。
我们通常在parse中将提取的数据封装为dict。查找新的url，并为这些url产生新的Request，以继续爬取。

  • 运行蜘蛛

Spider定义好了之后，我们可以在项目的顶层目录，
即最顶层的tutorial，执行如下命令来运行这个spider：
scrapy crawl quotes
这个命令会在项目的spiders目录中查找并运行name为quotes的Spider，
它会向quotes.toscrape.com这个网站发起HTTP请求，
并获取如下响应：
... 2016-12-16 21:24:05 [scrapy.core.engine] INFO: Spider opened2016-12-16 21:24:05 [scrapy.extensions.logstats] INFO: Crawled 0 pages (at 0 pages/min), scraped 0 items (at 0 items/min)2016-12-16 21:24:05 [scrapy.extensions.telnet] DEBUG: Telnet console listening on 127.0.0.1:60232016-12-16 21:24:05 [scrapy.core.engine] DEBUG: Crawled (404) <GET http://quotes.toscrape.com/robots.txt> (referer: None)2016-12-16 21:24:05 [scrapy.core.engine] DEBUG: Crawled (200) <GET http://quotes.toscrape.com/page/1/> (referer: None)2016-12-16 21:24:05 [scrapy.core.engine] DEBUG: Crawled (200) <GET http://quotes.toscrape.com/page/2/> (referer: None)2016-12-16 21:24:05 [quotes] DEBUG: Saved file quotes-1.html2016-12-16 21:24:05 [quotes] DEBUG: Saved file quotes-2.html2016-12-16 21:24:05 [scrapy.core.engine] INFO: Closing spider (finished)...
这些输出告诉我们：
爬虫已成功访问了一些url，并将其内容保存为html文件。
这正是我们在parse()中定义的功能。

  • 底层执行逻辑

Scrapy统一调度由spider的start_requests()方法产生的Request。
每当Request请求完成之后，Scrapy便创建一个与之相应的Response，
并将这个Response作为参数传递给Request关联的回调函数（callback），由回调函数来解析这个web响应页面，从中提取数据，或发起新的http请求。
这个流程由Scrapy内部实现，我们只需要在spider中定义好需要访问的url，以及如何处理页面响应就行了。

  • start_requests的简写

除了使用start_requests()产生请求对象Request之外，
我们还可以使用一个简单的方法来生成Request。
那就是：
在spider中定义一个start_urls列表，将开始时需要访问的url放置其中。
如下所示：
import scrapy
class QuotesSpider(scrapy.Spider): name = "quotes" start_urls = [ 'http://quotes.toscrape.com/page/1/', 'http://quotes.toscrape.com/page/2/', ]
 def parse(self, response): page = response.url.split("/")[-2] filename = 'quotes-%s.html' % page with open(filename, 'wb') as f: f.write(response.body)
实际上，spider仍然会去调用默认的start_requests()方法，在这个方法里读取start_urls，并生成Request。
这个简版的请求初始化方法也没有显式地将回调函数parse和Request对象关联。
很容易想到，scrapy内部为我们做了关联：
parse是scrapy默认的Request回调函数。

  • 数据提取

我们得到页面响应后，最重要的工作就是如何从中提取数据。
这里先介绍一下Scrapy shell这个工具，它是scrapy内置的一个调试器，
可以方便地拉取一个页面，测试数据提取方法是否可行。
scrapy shell的执行方法为：
scrapy shell 'http://quotes.toscrape.com/page/1/'
直接在后面加上要调试页面的url就行了，注意需要用引号包括url。
回车后会得到如下输出：
[ ... Scrapy log here ... ]2016-09-19 12:09:27 [scrapy.core.engine] DEBUG: Crawled (200) <GET http://quotes.toscrape.com/page/1/> (referer: None)[s] Available Scrapy objects:[s] scrapy scrapy module (contains scrapy.Request, scrapy.Selector, etc)[s] crawler <scrapy.crawler.Crawler object at 0x7fa91d888c90>[s] item {}[s] request <GET http://quotes.toscrape.com/page/1/>[s] response <200 http://quotes.toscrape.com/page/1/>[s] settings <scrapy.settings.Settings object at 0x7fa91d888c10>[s] spider <DefaultSpider 'default' at 0x7fa91c8af990>[s] Useful shortcuts:[s] shelp() Shell help (print this help)[s] fetch(req_or_url) Fetch request (or URL) and update local objects[s] view(response) View response in a browser
我们接下来就可以在shell中测试如何提取页面元素了。
可以使用Response.css()方法来选取页面元素：
>>> response.css('title')[<Selector xpath='descendant-or-self::title' data='<title>Quotes to Scrape</title>'>]
css()返回结果是一个selector列表。
每个selector都是对页面元素是封装，它提供了一些用于获取元素数据的方法。
我们可以通过如下方法获取html title的内容：
>>> response.css('title::text').getall()['Quotes to Scrape']
这里，我们在css查询中向title添加了::text，其含义是：
只获取<title>标签中的文本，而不是整个<title>标签。
>>> response.css('title').getall()['<title>Quotes to Scrape</title>']
不加::text就是上边这个效果。
另外，getall()返回的是一个列表，这是由于通过css选取的元素可能是多个。如果只想获取第一个，可以用get()：
>>> response.css('title::text').get()'Quotes to Scrape'
还可以通过下标引用css返回的某个selector：
>>> response.css('title::text')[0].get()'Quotes to Scrape'
如果css选择器没有匹配到页面元素，get()会返回None。
除了get()和getall()，我们还可以使用re()来实现正则提取：
>>> response.css('title::text').re(r'Quotes.*')['Quotes to Scrape']>>> response.css('title::text').re(r'Q\w+')['Quotes']>>> response.css('title::text').re(r'(\w+) to (\w+)')['Quotes', 'Scrape']
所以，数据提取的重点就在于如何找到合适的css选择器。
常用的方法是借助于浏览器的开发者工具进行分析。
在chrome中可以通过F12打开开发者工具。

  • XPath简介

除了css，Scrapy还支持使用XPath来选取页面元素
>>> response.xpath('//title')[<Selector xpath='//title' data='<title>Quotes to Scrape</title>'>]>>> response.xpath('//title/text()').get()'Quotes to Scrape'
XPath表达式功能强大，它是Scrapy中选择器实现的基础。
css在scrapy底层也会转换为XPath。
相较于css选择器，XPath不仅能解析页面结构，还可以读取元素内容。
可以通过XPath方便地获取到页面上“下一页”这样的url，
很适于爬虫这种场景。
我们会在后续的Scrapy选取器相关内容进一步了解其用法，当然网上也有很多这方面的资料可供查阅。

  • 提取警句和作者

通过上边的介绍，我们已经初步了解了如何选取页面元素，如何提取数据。
接下来继续完善这个spider，我们将从测试站点页面获取更多信息。
打开http://quotes.toscrape.com/。
在开发者工具中查看单条警句的源码如下所示：
<div class="quote"> <span class="text">“The world as we have created it is a process of our thinking. It cannot be changed without changing our thinking.”</span> <span> by <small class="author">Albert Einstein</small> <a href="/author/Albert-Einstein">(about)</a> </span> <div class="tags"> Tags: <a class="tag" href="/tag/change/page/1/">change</a> <a class="tag" href="/tag/deep-thoughts/page/1/">deep-thoughts</a> <a class="tag" href="/tag/thinking/page/1/">thinking</a> <a class="tag" href="/tag/world/page/1/">world</a> </div></div>
现在我们打开scrapy shell来测试一下如何提取其中的元素。
$ scrapy shell 'http://quotes.toscrape.com'
shell获取到页面内容后，我们通过css选取器可以得到页面中的警句列表：
>>> response.css("div.quote")[<Selector xpath="descendant-or-self::div[@class and contains(concat(' ', normalize-space(@class), ' '), ' quote ')]" data='<div class="quote" itemscope itemtype...'>, <Selector xpath="descendant-or-self::div[@class and contains(concat(' ', normalize-space(@class), ' '), ' quote ')]" data='<div class="quote" itemscope itemtype...'>, ...]
由于页面中有很多警句，这个结果是一个包含很多selector对象的列表。
我们可以通过索引获取第一个selector，然后调用其中的方法得到元素内容。
>>> quote = response.css("div.quote")[0]
通过quote对象就可以提取其中的文字、作者和标签等内容，
这同样是使用css选择器来实现的。
>>> text = quote.css("span.text::text").get()>>> text'“The world as we have created it is a process of our thinking. It cannot be changed without changing our thinking.”'>>> author = quote.css("small.author::text").get()>>> author'Albert Einstein'
页面上每个警句都打了若干标签，我们可以通过getall()来获取这些标签字符串：
>>> tags = quote.css("div.tags a.tag::text").getall()>>> tags['change', 'deep-thoughts', 'thinking', 'world']
既然我们已经获取了第一个quote的内容，我们同样可以通过循环
来获取当前页面所有quote的内容：
>>> for quote in response.css("div.quote"):... text = quote.css("span.text::text").get()... author = quote.css("small.author::text").get()... tags = quote.css("div.tags a.tag::text").getall()... print(dict(text=text, author=author, tags=tags)){'text': '“The world as we have created it is a process of our thinking. It cannot be changed without changing our thinking.”', 'author': 'Albert Einstein', 'tags': ['change', 'deep-thoughts', 'thinking', 'world']}{'text': '“It is our choices, Harry, that show what we truly are, far more than our abilities.”', 'author': 'J.K. Rowling', 'tags': ['abilities', 'choices']}...

  • 在spider代码中提取数据

在了解了如何使用scrapy shell提取页面元素后，我们重新回到
之前编写的spider代码。
到目前为止，我们的spider仅仅将页面响应Response.body
一股脑保存到了HTML文件中。
我们需要对它进行完善，以保存有意义的数据。
Scrapy Spider通常会在解析页面之后返回一些包含数据的dict，
这些dict可用于后续的处理流程。
我们可以通过在回调函数中使用yield来返回这些dict。
import scrapy
class QuotesSpider(scrapy.Spider): name = "quotes" start_urls = [ 'http://quotes.toscrape.com/page/1/', 'http://quotes.toscrape.com/page/2/', ]
 def parse(self, response): for quote in response.css('div.quote'): yield { 'text': quote.css('span.text::text').get(), 'author': quote.css('small.author::text').get(), 'tags': quote.css('div.tags a.tag::text').getall(), }
运行这个spider，会在日志中得到如下输出：
2016-09-19 18:57:19 [scrapy.core.scraper] DEBUG: Scraped from <200 http://quotes.toscrape.com/page/1/>{'tags': ['life', 'love'], 'author': 'André Gide', 'text': '“It is better to be hated for what you are than to be loved for what you are not.”'}2016-09-19 18:57:19 [scrapy.core.scraper] DEBUG: Scraped from <200 http://quotes.toscrape.com/page/1/>{'tags': ['edison', 'failure', 'inspirational', 'paraphrased'], 'author': 'Thomas A. Edison', 'text': "“I have not failed. I've just found 10,000 ways that won't work.”"}

  • 存储数据

Scrapy支持将数据存储到各种存储系统中。
最简单的方法是将其保存文件文件。可通过如下命令实现：
scrapy crawl quotes -o quotes.json
这会以JSON格式保存提取的数据，并且是以append的方式写入文件。
如果同时执行多次这个命令，写入到相同文件的数据会相互覆盖，造成数据破坏！
Scrapy提供了JSON Lines的写入方式，可以避免上述覆盖的情况。
scrapy crawl quotes -o quotes.jl
这种格式的文件是按行来保存JSON对象的。
除了JSON，Scrapy还支持csv、xml等存储格式。
如果存储逻辑比较复杂，还可以通过scrapy提供的Item流水线
（pipeline）来拆解存储过程，将每个存储步骤封装为一个pipeline，由scrapy引擎来调度执行。
这方面的内容会在后续文章中一起学习。

  • 追踪链接

目前我们实现的spider只从两个页面获取数据。
如果想要自动获取整个网站的数据，我们还需要提取页面上的其他链接，产生新的爬取请求。
我们了解一下跟踪页面链接的方法。
首先要在页面中找到要进一步爬取的链接。
在测试网站页面上，可以看到列表右下有一个“Next”链接，
其HTML源码为：
<ul class="pager"> <li class="next"> <a href="/page/2/">Next <span aria-hidden="true">&rarr;</span></a> </li></ul>
使用scrapy shell测试一下如何提取这个链接：
>>> response.css('li.next a').get()'<a href="/page/2/">Next <span aria-hidden="true">→</span></a>'
我们使用css('li.next a')得到了这个链接的selector，
并通过get()得到了整个链接元素。
显然这数据有点冗余，我们需要的是链接的href属性值。
这个值可以通过scrapy提供的css扩展语法获得：
>>> response.css('li.next a::attr(href)').get()'/page/2/'
也可以通过访问selector的attrib属性获取：
>>> response.css('li.next a').attrib['href']'/page/2/'
接下来，我们将这个提取过程整合到spider代码中，以实现递归跟踪页面链接。
import scrapy
class QuotesSpider(scrapy.Spider): name = "quotes" start_urls = [ 'http://quotes.toscrape.com/page/1/', ]
 def parse(self, response): for quote in response.css('div.quote'): yield { 'text': quote.css('span.text::text').get(), 'author': quote.css('small.author::text').get(), 'tags': quote.css('div.tags a.tag::text').getall(), }
 next_page = response.css('li.next a::attr(href)').get() if next_page is not None: next_page = response.urljoin(next_page) yield scrapy.Request(next_page, callback=self.parse)
现在我们的初始url为第一页。
parse()函数提取完第一页上所有的警句之后，继续查找页面上的“Next”链接。
如果找到，就产生一个新的请求，并关联自己为这个Request的回调函数。
这样就可以递归地访问整个网站，直到最后一页。
这就是Scrapy跟踪页面链接的机制：
用户负责解析这些链接，通过yield产生新的请求Request，
并给Request关联一个处理函数callback。
Scrapy负责调度这些Request，自动发送请求，
并通过callback处理响应消息。

  • 创建Requests的快捷方法

除了直接创建一个scrapy.Request对象，我们还可以使用response.follow来简化生成Request的方法。
import scrapy
class QuotesSpider(scrapy.Spider): name = "quotes" start_urls = [ 'http://quotes.toscrape.com/page/1/', ]
 def parse(self, response): for quote in response.css('div.quote'): yield { 'text': quote.css('span.text::text').get(), 'author': quote.css('span small::text').get(), 'tags': quote.css('div.tags a.tag::text').getall(), }
 next_page = response.css('li.next a::attr(href)').get() if next_page is not None: yield response.follow(next_page, callback=self.parse)
follow可以直接通过相对路径生成url，不需要再调用urljoin()。
这和页面上的href写法一致，很方便。
follow还支持直接传入url对应的selector，而不需调用get()提取url字符串。
for href in response.css('ul.pager a::attr(href)'): yield response.follow(href, callback=self.parse)
对<a>标签，还可以进一步简化：
for a in response.css('ul.pager a'): yield response.follow(a, callback=self.parse)
这是因为follow会自动使用<a>的href属性。
我们还可以使用follow_all从可迭代对象中批量创建Request：
#aonchors包含多个<a>选择器anchors = response.css('ul.pager a')yield from response.follow_all(anchors, callback=self.parse)
follow_all也支持简化写法：
yield from response.follow_all(css='ul.pager a', callback=self.parse)

  • 更多示例

我们再看一个spider。
其作用是获取所有警句的作者信息。
import scrapy
class AuthorSpider(scrapy.Spider): name = 'author'
 start_urls = ['http://quotes.toscrape.com/']
 def parse(self, response): author_page_links = response.css('.author + a') yield from response.follow_all(author_page_links, self.parse_author)
 pagination_links = response.css('li.next a') yield from response.follow_all(pagination_links, self.parse)
 def parse_author(self, response): def extract_with_css(query): return response.css(query).get(default='').strip()
 yield { 'name': extract_with_css('h3.author-title::text'), 'birthdate': extract_with_css('.author-born-date::text'), 'bio': extract_with_css('.author-description::text'), }
这个spider从测试站点主页开始爬取。
提取这个页面上所有的author链接，并产生新的Request；
提取页面上的Next链接，产生对应的Request。
通过parse_author提取作者信息。
在parse_author中我们定义了一个helper函数供提取数据使用。
值得注意的是，某个作者可能有多条警句。
而每条警句单独包含了这个作者的标签。
我们可能会提取多个相同作者的url。
但实际上，Scrapy并不会对相同的url发起多次请求。
它会自动进行去重处理，这在一定程度上会减轻爬虫对网站的压力。

  • 使用spider参数

我们可以通过scrapy命令行的-a选项来向spider传递一些参数。
比如：
scrapy crawl quotes -o quotes-humor.json -a tag=humor
这里，-a之后，tag为参数名，humor为参数值。
这些参数会传递给spider的__init__方法，并成为spider的属性。
我们可以在spider中获取这些属性，并根据其值处理不同的业务。
import scrapy
class QuotesSpider(scrapy.Spider): name = "quotes"
 def start_requests(self): url = 'http://quotes.toscrape.com/' tag = getattr(self, 'tag', None) if tag is not None: url = url + 'tag/' + tag yield scrapy.Request(url, self.parse)
 def parse(self, response): for quote in response.css('div.quote'): yield { 'text': quote.css('span.text::text').get(), 'author': quote.css('small.author::text').get(), }
 next_page = response.css('li.next a::attr(href)').get() if next_page is not None: yield response.follow(next_page, self.parse)
在上边的代码中，如果启动时传入tag参数（值为humor），
我们就会在初始化url中追加“tag/humor”，
这样，就只会爬取标签为humor的页面，如：
http://quotes.toscrape.com/tag/humor。

  • 结语

本文“详尽的”介绍了scrapy的基础知识。
Scrapy还有很多特性无法在一篇文章中全部介绍。
我们后续会继续学习Scrapy的方方面面，并在实践中不断理解和掌握。
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