作者：wedo实验君

来源：Python中文社区

1. scrapy简介

scrapy是基于事件驱动的Twisted框架下用纯python写的爬虫框架。很早之前就开始用scrapy来爬取网络上的图片和文本信息，一直没有把细节记录下来。这段时间，因为工作需要又重拾scrapy爬虫，本文和大家分享下，包你一用就会， 欢迎交流。

1.1 scrapy框架

scrapy框架包括5个主要的组件和2个中间件Hook。

ENGIINE：整个框架的控制中心， 控制整个爬虫的流程。根据不同的条件添加不同的事件（就是用的Twisted）SCHEDULER：事件调度器DOWNLOADER：接收爬虫请求，从网上下载数据SPIDERS：发起爬虫请求，并解析DOWNLOADER返回的网页内容，同时和数据持久化进行交互,需要开发者编写ITEM PIPELINES：接收SPIDERS解析的结构化的字段，进行持久化等操作，需要开发者编写MIDDLEWARES：ENGIINE和SPIDERS, ENGIINE和DOWNLOADER之间一些额外的操作，hook的方式提供给开发者

从上可知，我们只要实现SPIDERS（要爬什么网站，怎么解析）和ITEM PIPELINES（如何处理解析后的内容）就可以了。其他的都是有框架帮你完成了。（图片来自网络，如果侵权联系必删）

1.2 scrapy数据流

我们再详细看下组件之间的数据流，会更清楚框架的内部运作。（图片来自网络，如果侵权联系必删）

SPIDERS发爬虫请求给ENGIINE， 告诉它任务来了ENGIINE将请求添加到SCHEDULER调度队列里, 说任务就交给你了，给我安排好SCHEDULER看看手里的爬取请求很多，挑一个给ENGIINE， 说大哥帮忙转发给下载DOWNLOADERENGIINE：好的， DOWNLOADER你的任务来了DOWNLOADER：开始下载了，下载好了，任务结果 交给ENGIINEENGIINE将结果给SPIDERS， 你的一个请求下载好了，快去解析吧SPIDERS：好的，解析产生了结果字段。又给SPIDERS转发给ITEM PIPELINESITEM PIPELINES: 接收到字段内容，保存起来。

第1步到第8步，一个请求终于完成了。是不是觉得很多余？ENGIINE夹在中间当传话筒，能不能直接跳过？可以考虑跳过了会怎么样。

这里分析一下

SCHEDULER的作用：任务调度， 控制任务的并发，防止机器处理不过来ENGIINE：就是基于Twisted框架, 当事件来（比如转发请求）的时候，通过回调的方式来执行对应的事件。我觉得ENGIINE让所有操作变的统一，都是按照事件的方式来组织其他组件， 其他组件以低耦合的方式运作；对于一种框架来说，无疑是必备的。2. 基础：XPath

写爬虫最重要的是解析网页的内容，这个部分就介绍下通过XPath来解析网页，提取内容。

2.1 HTML节点和属性

（图片来自网络，如果侵权联系必删）

2.2 解析语法a / b：‘/’在 xpath里表示层级关系，左边的 a是父节点，右边的 b是子节点a // b：表示a下所有b，直接或者间接的[@]：选择具有某个属性的节点//div[@classs], //a[@x]：选择具有 class属性的 div节点、选择具有 x属性的 a节点//div[@class="container"]：选择具有 class属性的值为 container的 div节点//a[contains(@id, "abc")]：选择 id属性里有 abc的 a标签

一个例子

response.xpath('//div[@class="taglist"]/ul//li//a//img/@data-original').get_all()# 获取所有class属性（css）为taglist的div， 下一个层ul下的所有li下所有a下所有img标签下data-original属性# data-original这里放的是图片的url地址

更多详见

3. 安装部署

Scrapy 是用纯python编写的，它依赖于几个关键的python包（以及其他包）：

lxml 一个高效的XML和HTML解析器parsel ，一个写在lxml上面的html/xml数据提取库,w3lib ，用于处理URL和网页编码的多用途帮助程序twisted 异步网络框架cryptography 和 pyOpenSSL ，处理各种网络级安全需求

# 安装pip install scrapy

scrapy startproject sexy# 创建一个后的项目目录# sexy# │  scrapy.cfg# │# └─sexy#     │  items.py#     │  middlewares.py#     │  pipelines.py#     │  settings.py#     │  __init__.py#     │#     ├─spiders#     │  │  __init__.py#     │  │#     │  └─__pycache__#     └─__pycache__# 执行 需要到scrapy.cfg同级别的目录执行scrapy crawl sexy

从上可知，我们要写的是spiders里的具体的spider类和items.py和pipelines.py（对应的ITEM PIPELINES）

5. 开始scrapy爬虫5.1 简单而强大的spider

这里实现的功能是从图片网站中下载图片，保存在本地， url做了脱敏。需要注意的点在注释要标明

类要继承 scrapy.Spider取一个唯一的name爬取的网站url加到start_urls列表里重写parse利用xpath解析reponse的内容

可以看到parse实现的时候没有转发给ITEM PIPELINES，直接处理了。这样简单的可以这么处理，如果业务很复杂，建议交给ITEM PIPELINES。后面会给例子

# 目录结果为：spiders/sexy_spider.pyimport scrapyimport osimport requestsimport timedef download_from_url(url):    response = requests.get(url, stream=True)    if response.status_code == requests.codes.ok:        return response.content    else:        print('%s-%s' % (url, response.status_code))        return Noneclass SexySpider(scrapy.Spider):   # 如果有多个spider， name要唯一    name = 'sexy'    allowed_domains = ['uumdfdfnt.94demo.com']    allowed_urls = [';]    # 需要爬取的网站url加到start_urls list里    start_urls = [';]    save_path = '/home/sexy/dingziku'    def parse(self, response):        # 解析网站，获取图片列表        img_list = response.xpath('//div[@class="taglist"]/ul//li//a//img/@data-original').getall()        time.sleep(1)        # 处理图片， 具体业务操作， 可交给items， 见5.2 items例子        for img_url in img_list:            file_name = img_url.split('/')[-1]            content = download_from_url(img_url)            if content is not None:                with open(os.path.join(self.save_path, file_name), 'wb') as fw:                    fw.write(content)        # 自动下一页（见5.3 自动下一页）        next_page = response.xpath('//div[@class="page both"]/ul/a[text()="下一页"]/@href').get()        if next_page is not None:            next_page = response.urljoin(next_page)            yield scrapy.Request(next_page, callback=self.parse)

这里说明下两个的作用

items：提供一个字段存储， spider会将数据存在这里pipline：会从items取数据，进行业务操作，比如5.1中的保存图片；又比如存储到数据库中等

我们来改写下上面的例子

items.py其实就是定义字段scrapy.Field()

import scrapyclass SexyItem(scrapy.Item):    # define the fields for your item here like:    # name = scrapy.Field()    img_url = scrapy.Field()

import scrapyimport os# 导入itemfrom ..items import SexyItemclass SexySpider(scrapy.Spider):   # 如果有多个spider， name要唯一    name = 'sexy'    allowed_domains = ['uumdfdfnt.94demo.com']    allowed_urls = [';]    # 需要爬取的网站url加到start_urls list里    start_urls = [';]    save_path = '/home/sexy/dingziku'    def parse(self, response):        # 解析网站，获取图片列表        img_list = response.xpath('//div[@class="taglist"]/ul//li//a//img/@data-original').getall()        time.sleep(1)        # 处理图片， 具体业务操作， 可交给yield items        for img_url in img_list:            items = SexyItem()            items['img_url'] = img_url            yield items

import osimport requestsdef download_from_url(url):    response = requests.get(url, stream=True)    if response.status_code == requests.codes.ok:        return response.content    else:        print('%s-%s' % (url, response.status_code))        return Noneclass SexyPipeline(object):    def __init__(self):        self.save_path = '/tmp'    def process_item(self, item, spider):        if spider.name == 'sexy':            # 取出item里内容            img_url = item['img_url']                        # 业务处理            file_name = img_url.split('/')[-1]            content = download_from_url(img_url)            if content is not None:                with open(os.path.join(self.save_path, file_name), 'wb') as fw:                    fw.write(content)        return item

ITEM_PIPELINES = {   'sexy.pipelines.SexyPipeline': 300,}

有时候我们不仅要爬取请求页面中的内容，还要递归式的爬取里面的超链接url，特别是下一页这种，解析内容和当前页面相同的情况下。一种笨方法是手动加到start_urls里。大家都是聪明人来试试这个。

先在页面解析下下一页的urlscrapy.Request(next_page, callback=self.parse) 发起一个请求，并调用parse来解析，当然你可以用其他的解析

完美了，完整例子见5.1

next_page = response.xpath('//div[@class="page both"]/ul/a[text()="下一页"]/@href').get()if next_page is not None:   next_page = response.urljoin(next_page)   yield scrapy.Request(next_page, callback=self.parse)

这里举一个添加模拟浏览器请求的方式，防止爬虫被封锁。重写process_request

from scrapy.contrib.downloadermiddleware.useragent import UserAgentMiddlewareimport randomagents = ['Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 9.0; Windows NT 6.1; Trident/5.0;',              'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10.6; rv,2.0.1) Gecko/20100101 Firefox/4.0.1',              'Opera/9.80 (Macintosh; Intel Mac OS X 10.6.8; U; en) Presto/2.8.131 Version/11.11',              'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_7_0) AppleWebKit/535.11 (KHTML, like Gecko) Chrome/17.0.963.56 Safari/535.11',              'Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0; Windows NT 5.1; 360SE)']class RandomUserAgent(UserAgentMiddleware):    def process_request(self, request, spider):        ua = random.choice(agents)        request.headers.setdefault('User-agent',ua,)

统一要在settings.py中开启下载中间件，数值表示优先级

DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {    'sexy.middlewares.customUserAgent.RandomUserAgent': 20,}

除了上面提供的pipline配置开启和中间件配置外，下面介绍几个常用的配置

爬虫机器人规则：ROBOTSTXT_OBEY = False， 如果要爬取的网站有设置robots.txt，最好设置为FalseCONCURRENT_REQUESTS：并发请求DOWNLOAD_DELAY：下载延迟，可以适当配置，避免把网站也爬挂了。

所有的配置详见

6. 总结

相信从上面的介绍，你已经可以动手写一个你自己的爬虫了。我也完成了做笔记的任务了。scrapy还提供更加详细的细节，可参见。

最后总结如下：

scrapy是基于事件驱动Twisted框架的爬虫框架。ENGIINE是核心，负责串起其他组件开发只要编写spider和item pipline和中间件， download和schedule交给框架scrapy crawl 你的爬虫name，name要唯一爬取的url放在start_urls， spider会自动Request的，parse来解析pipline和中间件要记得在settings中开启关注下settings的常用配置，需要时看下文档