Python Scrapy框架网页抓取教程

资源摘要信息:"webscrapping:使用scrapy进行webscrapping" Scrapy是一个快速高级的网页爬取框架，用于抓取网站数据并从页面中提取结构化的数据。由于它使用了Python语言，因此Scrapy非常适合数据挖掘、信息收集、历史存档或任何需要从网页中抓取数据的应用。 在Scrapy框架中，主要包含以下几个概念： 1. Spiders：Spiders是用户编写用于爬取网站的类，定义了如何爬取网站以及如何解析下载的页面，也就是定义了爬取的行为和数据的解析规则。 2. Items：Item是项目中的数据容器，它定义了爬取到的数据的结构。在Scrapy中，Item对象是一个简单的Python类，定义了一些字段，用于抓取网站后的数据存储。 3. Item Loaders：Item Loaders提供了一种方便的数据提取机制，用于从网页中提取数据并加载到Item中。它使得数据提取过程更加模块化和可重用。 4. Middlewares：中间件用于提供请求和响应的预处理功能，可以被用于修改Scrapy的请求和响应。中间件是插入Scrapy处理流程的钩子，可以用来处理请求和响应，例如添加代理、自定义请求头等。 5. Pipelines：Pipeline用于数据的后期处理，比如数据清洗、去重、存储等。当Item完成所有的爬取和解析流程后，Pipelines会对Item进行处理。 6. Selectors：Selector用于从HTML或XML文档中提取数据，类似于jQuery的语法，它允许你以非常方便的方式使用XPath和CSS选择器查询。 7. Settings：Settings是项目配置文件，用于配置Scrapy项目的行为。开发者可以在这里定义各种配置，例如并发请求的数量、下载延迟等。 在开始使用Scrapy之前，需要先安装Scrapy。可以使用pip进行安装： ```bash pip install scrapy ``` 然后，可以通过scrapy命令行工具创建一个新的Scrapy项目： ```bash scrapy startproject webscrapping ``` 创建好项目之后，通常需要定义一个Spider。以下是一个简单的Scrapy Spider的例子，用于抓取quotes.toscrape.com上的名言： ```python 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.xpath('span/small/text()').get(), 'tags': quote.css('div.tags a.tag::text').getall(), } # 翻页 next_page = response.css('li.next a::attr(href)').get() if next_page is not None: yield response.follow(next_page, self.parse) ``` 在上述代码中，首先定义了一个Spider类，设置了name和start_urls。name是这个Spider的名字，start_urls是Spider开始爬取的URL列表。parse方法是默认的回调方法，用于处理爬取的响应，提取数据，并且可以产生额外的请求。 Scrapy提供了Item对象来保存抓取的数据，比如可以定义一个Item来保存名言及其作者： ```python import scrapy class QuoteItem(scrapy.Item): text = scrapy.Field() author = scrapy.Field() tags = scrapy.Field() ``` 在项目设置文件settings.py中，可以定义各种Scrapy的行为，例如设置日志级别、下载延迟时间、设置代理等。 最后，使用Scrapy框架提供的命令行工具可以启动爬虫、查看帮助等： ```bash scrapy crawl quotes # 启动名为quotes的爬虫 scrapy shell # 进入Scrapy shell，可以测试XPath或CSS选择器 scrapy genspider example www.example.com # 根据给定域生成一个爬虫文件 ``` Scrapy框架的优势在于它的扩展性和性能，支持分布式爬取，可以通过在多个主机上部署不同的Spiders来实现分布式爬虫。此外，Scrapy提供了一套完整的数据抓取解决方案，包括自动化处理HTTP请求和响应、数据解析、数据持久化以及日志管理等。 在使用Scrapy进行网页抓取时，需要遵守网站的robots.txt规则，并且尊重版权和隐私政策，合理合法地使用爬虫技术。在大规模爬取数据前，建议向网站管理员发送请求，获取正式的许可，以避免法律风险。