【背景】

今天使用Scrapy来爬取某网站热点新闻榜单，因可能的版权原因，里面的数据和网址都做了脱敏处理。

要爬取的新闻热点排行页面如下：

爬下来的数据如下所示：

数据分别是：序号、热点标题、热点内容、热点URL链接、热点排行、热度值

图片和数据对应不上的原因是，热点新闻的截图是我写博客的时候才截图的，数据是前几天爬取的。

在这之前我们先了解一下什么是Scrapy

Scrapy是用纯Python实现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，用途非常广泛

框架的力量，用户只需要定制开发几个模块就可以轻松的实现一个爬虫，用来抓取网页内容以及各种图片，非常之方便

Scrapy 使用了 Twisted’twɪstɪd异步网络框架来处理网络通讯，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，可以灵活的完成各种需求

一、安装Scrapy

执行pip命令安装

pip install scrapy

二、生成爬虫框架

执行以下命令

scrapy startproject baidu_spider

生成的框架如下所示：

各文件功能分别是：scrapy.cfg：配置文件spiders：存放你Spider文件，也就是你爬取的py文件items.py：相当于一个容器，和字典较像middlewares.py：定义Downloader Middlewares(下载器中间件)和Spider Middlewares(蜘蛛中间件)的实现pipelines.py:定义Item Pipeline的实现，实现数据的清洗，储存，验证。settings.py：全局配置

三、生成爬虫

执行以下命令初始化爬虫程序

scrapy genspider baidu baidu.com

结果如下

四、补全代码

在settings.py中增加如下配置项

ITEM_PIPELINES = {   "baidu_spider.pipelines.BaiduSpiderPipeline": 300,   "baidu_spider.pipelines.BaiduSpiderPrintPipeline": 200}MYSQL_HOST='localhost'MYSQL_USER='xxxx'MYSQL_PWD='xxxx'MYSQL_DB='xxxx'MYSQL_CHARSET='utf8'

pipelines对应的是两个解析后的网页数据输出管道，后面有交代

baidu.py中的代码补全后如下：

import scrapyfrom baidu_spider.items import BaiduSpiderItemclass BaiduSpider(scrapy.Spider):    name = "baidu"    allowed_domains = [";]    start_urls = [";]    def parse(self, response):        filename = "baidu_realtime.html"        # open(filename, 'wb+').write(response.body)        items = []        for each in response.xpath('//*[@id="sanRoot"]/main/div[2]/div/div[2]/div'):            item = BaiduSpiderItem()            title = each.xpath('div[2]/a/div[1]/text()').extract()            content = each.xpath('(div[2]/div[1]/text())[1]').extract()            url = each.xpath('div[2]/a/@href').extract()            hot = each.xpath('div[1]/div[2]/text()').extract()            rank = each.xpath('a/div[1]/text()').extract()            # print("title::::::::$title")            # print("content::::::::$content")            # print("url::::::::$url")            # print("rank::::::::$rank")            item['title'] = title            item['content'] = content            item['url'] = url            item['rank'] = rank            item['hot'] = hot            yield item            # items.append(item)        # return items

其中start_urls就是要爬取的网页

parse(self, response)函数就是对网页内容进行解析

items.py补全后的代码如下：

import scrapyclass BaiduSpiderItem(scrapy.Item):    # define the fields for your item here like:    # name = scrapy.Field()    # pass    title = scrapy.Field()    url = scrapy.Field()    content = scrapy.Field()    rank = scrapy.Field()    hot = scrapy.Field()

这里定义了热点新闻解析后，需要获取的指标

管道pipelines.py中的代码如下：

# Define your item pipelines here## Don't forget to add your pipeline to the ITEM_PIPELINES setting# See:  useful for handling different item types with a single interfacefrom itemadapter import ItemAdapterimport pymysqlfrom baidu_spider.settings import *class BaiduSpiderPrintPipeline:    def process_item(self, item, spider):        print(item['title'],item['content'],item['url'],item['rank'],item['hot'])        return itemclass BaiduSpiderPipeline:    def open_spider(self, spider):        self.db = pymysql.connect(            host=MYSQL_HOST,            user=MYSQL_USER,            password=MYSQL_PWD,            database=MYSQL_DB,            charset=MYSQL_CHARSET        )        self.cursor = self.db.cursor()    def process_item(self, item, spider):        insert_sql = "insert into spider_baidu_news(title, content, url, rank, hot) values (%s, %s, %s, %s, %s)"        insert_parms = [item['title'],item['content'],item['url'],item['rank'],item['hot']]        self.cursor.execute(insert_sql, insert_parms)        self.db.commit()        return item    def close_spider(self, spider):        self.cursor.close()        self.db.close()        print('执行了close_spider方法,项目已经关闭')

主要是定义了两个输出管道类，BaiduSpiderPrintPipeline和BaiduSpiderPipeline

每个管道里面可以重写以下三个方法：

def open_spider(self, spider): 处理数据前执行，只执行一次，用于连接数据库之类的操作，避免每次写数据之前都要连接数据库；def process_item(self, item, spider): 处理数据，没条数据都会调用一次；def close_spider(self, spider): 处理数据后执行，只执行一次，用于释放数据库连接、关闭文件之类的操作；

五、运行代码

运行命令如下

scrapy crawl baidu -o  realtime.csv

-o：是把管道数据输出到文件

也可以在工程跟目录下生成一个main.py，免的每次在命令行执行

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

执行后数据库中已经可以看到数据：

csv文件中数据如下：

五、总结

可以看到，整个代码框架还是非常简洁清晰的，很多Python初学者，都是把所有的逻辑写在一个文件里面，这样会导致代码非常凌乱，找起代码来非常困难，有了Scrapy后，就没有这个烦恼了，Scrapy已经把整个框架规划好了，我们只要补全业务代码就可以了。