一、Scrapy框架简介

Scrapy是:由Python语言开发的一个快速、高层次的屏幕抓取和web抓取框架，用于抓取web站点并从页面中提取结构化的数据，只需要实现少量的代码，就能够快速的抓取。

Scrapy使用了Twisted异步网络框架来处理网络通信，可以加快我们的下载速度，不用自己去实现异步框架，并且包含了各种中间件接口，可以灵活地实现各种需求。

Scrapy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，其最初是为页面抓取(更确切地说是网络抓取)而设计的，也可以应用于获取API所返回的数据(例如Amazon Associates Web Services)或者通用的网络爬虫。

二、Scrapy架构

1、架构图

官方架构图

翻译架构图

2、组件

Scrapy主要包括了以下组件：

爬虫中间件(Spider Middleware)：位于Scrapy引擎和爬虫之间的框架，主要用于处理爬虫的响应输入和请求输出。调度器中间件(Scheduler Middleware)：位于Scrapy引擎和调度器之间的框架，主要用于处理从Scrapy引擎发送到调度器的请求和响应。调度器（Scheduler）：用来接收引擎发过来的请求，压入队列中，并在引擎再次请求的时候返回。它就像是一个URL的优先队列，由它来决定下一个要抓取的网址是什么，同时在这里会去除重复的网址。下载器中间件(Downloader Middleware)：位于Scrapy引擎和下载器之间的框架，主要用于处理Scrapy引擎与下载器之间的请求及响应。代理IP和用户代理可以在这里设置。下载器（Downloader）：用于下载网页内容，并将网页内容返回给爬虫。

Scrapy引擎(ScrapyEngine)：用来控制整个系统的数据处理流程，并进行事务处理的触发。

爬虫（Spiders）：爬虫主要是干活的，用于从特定网页中提取自己需要的信息，即所谓的项目(又称实体)。也可以从中提取URL，让Scrapy继续爬取下一个页面。项目管道（Pipeline）：负责处理爬虫从网页中爬取的项目，主要的功能就是持久化项目、验证项目的有效性、清除不需要的信息。当页面被爬虫解析后，将被送到项目管道，并经过几个特定的次序来处理其数据。

3、运行流程

数据流(Data flow)，Scrapy中的数据流由执行引擎（ScrapyEngine）控制，其过程如下:

引擎打开一个网站(open a domain)，找到处理该网站的Spider并向该spider请求第一个要爬取的URL(s)。引擎从Spider中获取到第一个要爬取的URL并在调度器(Scheduler)以Request调度。引擎向调度器请求下一个要爬取的URL。调度器返回下一个要爬取的URL给引擎，引擎将URL通过下载中间件(请求(request)方向)转发给下载器(Downloader)。一旦页面下载完毕，下载器生成一个该页面的Response，并将其通过下载中间件(返回(response)方向)发送给引擎。引擎从下载器中接收到Response并通过Spider中间件(输入方向)发送给Spider处理。Spider处理Response并返回爬取到的Item及(跟进的)新的Request给引擎。引擎将(Spider返回的)爬取到的Item给Item Pipeline，将(Spider返回的)Request给调度器。(从第二步)重复直到调度器中没有更多地request，引擎关闭该网站三、Scrapy安装以及生成项目

1、下载安装

Linux下载方式，直接安装

pip install scrapy或者pip3 install scrapy）

windows 如果用Pycharm的话，在Pycharm底部打开命令终端

输入命令

pip install scrapy

2、创建Scrapy项目

#创建一个叫ScrapyDemmoscrapy startproject ScrapyDemmo#进入项目文件夹cd ScrapyDemmo#创建一个名为baidu的爬虫，爬虫目标 genspider baidu 

创建完成后，目录结构如下：

scrapy.cfg: 项目的配置文件。scrapyspider/: 该项目的python模块。之后您将在此加入代码。scrapyspider/items.py: 项目中的item文件。scrapyspider/pipelines.py: 项目中的pipelines文件。scrapyspider/settings.py: 项目的设置文件。scrapyspider/spiders/: 放置spider代码的目录。

spiders下的baidu.py是scrapy用命令（scrapy genspider baidu ）自动为我们生成的。

内容如下：

import scrapyclass BaiduSpider(scrapy.Spider):    name = 'baidu'    allowed_domains = [';]    start_urls = [';]    def parse(self, response):        title = response.xpath('//html/dead/title/text()')        print(title)

当然，可以不用命令生成，可以自己在spiders下创建爬虫，您必须继承 scrapy.Spider 类， 且定义以下三个属性:

name: 用于区别Spider。 该名字必须是唯一的，您不可以为不同的Spider设定相同的名字。start_urls: 包含了Spider在启动时进行爬取的url列表。 因此，第一个被获取到的页面将是其中之一。 后续的URL则从初始的URL获取到的数据中提取。parse() 是spider的一个方法。 被调用时，每个初始URL完成下载后生成的 Response 对象将会作为唯一的参数传递给该函数。 该方法负责解析返回的数据(response data)，提取数据(生成item)以及生成需要进一步处理的URL的 Request 对象。

3、运行爬虫

运行方法：

在项目目录底下用命令运行，如下，我项目目录 D:\Python\ScrapyDemmo，运行name为baidu的爬虫

D:\Python\ScrapyDemmo> scrapy crawl baidu

在scrapy中，为了避免每一次运行或调试都输入一串命令，可以在项目文件下新建一个run.py文件，每次运行爬虫只需要运行此脚本即可。且运行调试模式也需要设置此启动脚本。

from scrapy import cmdlinecmdline.execute("scrapy crawl baidu".split())

最后运行这个run.py即可，执行结果：

D:\Python\venv\Scripts\python.exe D:\Python\ScrapyDemmo\ScrapyDemmo\run.py 2022-10-28 10:12:55 [scrapy.utils.log] INFO: Scrapy 2.7.0 started (bot: ScrapyDemmo)2022-10-28 10:12:55 [scrapy.utils.log] INFO: Versions: lxml 4.9.1.0, libxml2 2.9.12, cssselect 1.1.0, parsel 1.6.0, w3lib 2.0.1, Twisted 22.8.0, Python 3.9.13 (tags/v3.9.13:6de2ca5, May 17 2022, 16:36:42) [MSC v.1929 64 bit (AMD64)], pyOpenSSL 22.1.0 (OpenSSL 3.0.5 5 Jul 2022), cryptography 38.0.1, Platform Windows-10-10.0.22000-SP02022-10-28 10:12:55 [scrapy.crawler] INFO: Overridden settings:{'BOT_NAME': 'ScrapyDemmo', 'NEWSPIDER_MODULE': 'ScrapyDemmo.spiders', 'REQUEST_FINGERPRINTER_IMPLEMENTATION': '2.7', 'ROBOTSTXT_OBEY': True, 'SPIDER_MODULES': ['ScrapyDemmo.spiders'], 'TWISTED_REACTOR': 'twisted.internet.asyncioreactor.AsyncioSelectorReactor'}2022-10-28 10:12:55 [asyncio] DEBUG: Using selector: SelectSelector......

若嫌弃scrapy日志文件太杂乱,想无日志输出,只需在后面增加--nolog即可:

from scrapy import cmdlinecmdline.execute('scrapy crawl baidu --nolog'.split())

执行导出为json或scv格式，执行爬虫文件时添加-o选项即可

scrapy crawl 项目名 -o *.csv

scrapy crawl 项目名 -o *.json

对于json文件，在setting.js文件里添加，设置编码格式，否则会乱码：

from scrapy import cmdline cmdline.execute('scrapy crawl baidu -o baidu.csv'.split())

四、Scrapy配置文件settings.py

默认配置文件，主要设置参数：

BOT_NAME = 'ScrapyDemmo' #Scrapy项目的名字,这将用来构造默认 User-Agent,同时也用来log,当您使用 startproject 命令创建项目时其也被自动赋值。SPIDER_MODULES = ['ScrapyDemmo.spiders'] #Scrapy搜索spider的模块列表 默认: [xxx.spiders]NEWSPIDER_MODULE = 'ScrapyDemmo.spiders' #使用 genspider 命令创建新spider的模块。默认: 'xxx.spiders'  #爬取的默认User-Agent，除非被覆盖 #USER_AGENT = 'ScrapyDemmo (+)'#如果启用,Scrapy将会采用 robots.txt策略 ROBOTSTXT_OBEY = True#Scrapy downloader 并发请求(concurrent requests)的最大值,默认: 16 #CONCURRENT_REQUESTS = 32#为同一网站的请求配置延迟（默认值：0） # See  See also autothrottle settings and docs#DOWNLOAD_DELAY = 3 #下载器在下载同一个网站下一个页面前需要等待的时间,该选项可以用来限制爬取速度,减轻服务器压力。同时也支持小数:0.25 以秒为单位  #下载延迟设置只有一个有效 #CONCURRENT_REQUESTS_PER_DOMAIN = 16  #对单个网站进行并发请求的最大值。#CONCURRENT_REQUESTS_PER_IP = 16	#对单个IP进行并发请求的最大值。如果非0,则忽略#禁用Cookie（默认情况下启用） #COOKIES_ENABLED = False#禁用Telnet控制台（默认启用） #TELNETCONSOLE_ENABLED = False#覆盖默认请求标头：  #DEFAULT_REQUEST_HEADERS = {#   'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8',#   'Accept-Language': 'en',#}#项目管道，300为优先级，越低越爬取的优先度越高# See  = {#    'ScrapyDemmo.pipelines.ScrapydemmoPipeline': 300,#}

还可以设置日志的等级与日志存放的路径：

相关变量

LOG_LEVEL= ""LOG_FILE="日志名.log"

日志等级分为，默认等级是1

DEBUG 调试信息INFO 一般信息WARNING 警告ERROR 普通错误CRITICAL 严重错误

如果设置

LOG_LEVEL="WARNING"，就只会WARNING等级之下的ERROR和CRITICAL

一般主要需要配置的几个参数，其他按需配置即可。

USER_AGENT：默认是注释的，这个东西非常重要，如果不写很容易被判断为电脑爬虫。

ROBOTSTXT_OBEY：是否遵循机器人协议，默认是true，需要改为false，否则很多东西爬不了

DEFAULT_REQUEST_HEADERS：和USER_AGENT类似，只是参数更完整。

五、完整案例（下载图片）

用scrapy框架下载以前的示例：python爬虫之批量下载图片

1、修改settings.py 主要参数

#关闭robot.txt协议ROBOTSTXT_OBEY = False#页面延迟下载，我这里测试，可以先不设置DOWNLOAD_DELAY = 1# 是否启用CookieCOOKIES_ENABLED = True#请求头 DEFAULT_REQUEST_HEADERS = {  'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8',  'Accept-Language': 'en',  'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/106.0.0.0 Safari/537.36'}#打开下载器DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {    'ScrapyDemmo.middlewares.ScrapydemmoDownloaderMiddleware': 543,}#打开优先级，并添加自己编写的图片下载管道ITEM_PIPELINES = {   'ScrapyDemmo.pipelines.ScrapydemmoPipeline': 300,   'ScrapyDemmo.pipelines.ImageDownloadPipeline': 300,}#添加下载储存目录IMAGES_STORE = 'D:\Python\pic'# 文件保存时间#IMAGES_EXPIRES = 90

2、定义Item字段（Items.py）

本项目用于下载图片，因此可以仅构建图片名和图片地址字段。

import scrapyclass ScrapydemmoItem(scrapy.Item):	#图片下载链接    image_url = scrapy.Field()    #图片名称    image_name = scrapy.Field()

3、编写爬虫文件（spiders目录下）

这里文件名为：image_download.py

以前用requests库和BeautifulSoup库下载图片，这里就不需要了，scrapy自带相关函数和方法。

scrapy元素定位，提供三种方式，正则、Xpath表达式、css。

我这里有xpath定位方式。

import scrapyimport refrom ..items import ScrapydemmoItemclass ImageSpider(scrapy.Spider):    name = 'image_download'    allowed_domains = ['desk.3gbizhi.com']    start_urls = [';]    def parse(self, response):    	#导入Items.py字段        items = ScrapydemmoItem()        #获取所有链接列表        lists = response.xpath('//div[5]/ul/li')        #点位元素循环获取图片链接和图片名称        for i in lists:        	#图片名称            image_name = i.xpath('./a/img/@alt').get()            #图片链接            items['image_url'] = i.xpath('./a/img/@*[1]').get().replace('.278.154.jpg', '')            #图片格式类型            image_type = re.sub(r'h.*\d+.', '', items['image_url'])            #拼接文件名，图片名称+图片格式            items['image_name'] = '{}.{}'.format(image_name, image_type)            yield  items		#循环跳转下一页，并重复返回数据，这里测试先下载1页的图片，总共23页。        for i in range(2,3):            next_url = '{}.html'.format(i)            yield scrapy.Request(next_url,callback=self.parse)

关于 yield 的理解，⾸先，如果你还没有对yield有个初步分认识，那么你先把yield看做“return”，这个是直观的，它⾸先是个return。

最主要的不同在于yield在返回值后还可以继续运行接下来的代码，使用的函数会返回一个生成器，而return在返回后就不在执行代码。

以上两个yield：

yield items：这里我们通过 yield 返回的不是 Request 对象，而是一个 ScrapydemmoItem 对象。scrap有框架获得这个对象之后，会将这个对象传递给 pipelines.py来做进一步处理。我们将在 pipelines.py里将传递过来的 scrapy.Item 对象保存到数据库里去。yield scrapy.Request：这里是在爬取完一页的信息后，我们在当前页面获取到了下一页的链接，然后通过 yield 发起请求，并且将 parse 自己作为回调函数来处理下一页的响应。

4、修改管道文件pipelines.py用于下载图片

除了爬取文本，我们可能还需要下载文件、视频、图片、压缩包等，这也是一些常见的需求。scrapy提供了FilesPipeline和ImagesPipeline，专门用于下载普通文件及图片。

继承 Scrapy 内置的 ImagesPipeline，只需要重写get_media_requests 和item_completed函数即可。

from scrapy.pipelines.images import ImagesPipelinefrom scrapy.exceptions import DropItemfrom scrapy import Requestclass ScrapydemmoPipeline:    def process_item(self, item, spider):        return itemclass ImageDownloadPipeline(ImagesPipeline):    def get_media_requests(self, item, info):    	# 下载图片，如果传过来的是集合需要循环下载    	# meta里面的数据是从spider获取，然后通过meta传递给下面方法：file_path        yield Request(url = item['image_url'],meta = {'filename':item['image_name']})    def item_completed(self, results, item, info):     	# 分析下载结果并剔除下载失败的图片        image_paths = [x['path'] for ok, x in results if ok]        if not image_paths:            raise DropItem("Item contains no images")        return item    def file_path(self, request, response=None, info=None):    	# 接收上面meta传递过来的图片名称        file_name = request.meta['filename']        return file_name

get_media_requests()。它的第一个参数 item 是爬取生成的 Item 对象。我们将它的 url 字段取出来，然后直接生成 Request 对象。此 Request 加入调度队列，等待被调度，执行下载。item_completed()，它是当单个 Item 完成下载时的处理方法。因为可能有个别图片未成功下载，所以需要分析下载结果并剔除下载失败的图片。该方法的第一个参数 results 就是该 Item 对应的下载结果，它是一个列表形式，列表每一个元素是一个元组，其中包含了下载成功或失败的信息。这里我们遍历下载结果找出所有成功的下载列表。如果列表为空，那么说明该 Item 对应的图片下载失败了，随即抛出异常DropItem，该 Item 忽略。否则返回该 Item，说明此 Item 有效。

以上两个函数即可下载图片了，图片名称为自动已哈希值命名，如：0db6e07054d966513f0a6f315b687f205c7ced90.jpg 这种命名方式不友好，所以我们需要重写 file_path函数，自定义图片名称。

file_path()：它的第一个参数 request 就是当前下载对应的 Request 对象。这个方法用来返回保存的文件名，接收上面meta传递过来的图片名称，将图片以原来的名称和定义格式进行保存。

5、编写执行文件run.py运行

在项目下新建run.py作为执行文件

from scrapy import cmdline#cmdline.execute('scrapy crawl image_download --nolog'.split())cmdline.execute('scrapy crawl image_download'.split())

运行此文件，执行结果，在目录下载第一页壁纸完成。

六、小结

除了 ImagesPipeline 处理图片外，还有 FilesPipeline 可以处理文件，使用方法与图片类似，事实上 ImagesPipeline 是 FilesPipeline 的子类，因为图片也是文件的一种。

Scrapy很强大，对于大型网站非常实用，还可以同时运行多个爬虫程序，提升效率。Scrapy还有很多功能，可以自己研究。