Scrapy框架的原理及简单使用

一.介绍:

    Scrapy是一个纯Python编写，为了爬取网站数据，提取结构性数据而编写的应用框架。 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。

二.环境搭建:

 Scrapy的安装：
1. scrapy需要安装第三方库文件，lxml和Twisted
2. 下载地址：https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/
3.下载好文件之后，在DOS命令下pip install   文件的位置（lxml,twisted）安装。

这里如果报错,提示更新pip.就输入python -m pip install --upgrade pip 命令
安装完成就可以安装：pip  install  scrappy
还需要安装 win32（启动蜘蛛的时候会提示安装，根据python版本来的我32位）
pip install pypiwin32

Scrapy  API地址：https://docs.scrapy.org/en/latest/

三.架构

   

组件详解:

    ScrapyEngine (引擎)  

        引擎相当于Scrapy的心脏,负责控制数据在各组件之间流动,并在相应动作发生时触发事件

    Scheduler (调度器)

        引擎将要处理的request交给调度器排队等候,等待引擎调用后返回request

    Downloader (下载器)

        下载器负责获取页面数据,返回response响应给引擎,而后给Spider

    Downloader(下载器中间件)

        下载器中间件位于下载器和引擎之间,处理Downloader返回给引擎的response,通过自定义代码来扩展功能

    Spider Middlewares (Spider中间件)

        Spider中间件位于Spider和引擎之间,处理Spider的输入response和输出Item和requests,通过自定义代码

        来扩展功能

    Spider (蜘蛛)

        Spider是Scrapy用户编写的用于分析和处理Response并返回Item或额外跟进的Url的类,每个Spider负责处

        理一个(或一些)特定的网站

    ItemPipeline (管道)

        Item Pipeline负责处理被spider提取出来的item.典型的处理有清理、 验证及持久化(例如存取到数据库中)。

Scrapy执行流程: 

1.引擎访问spider,spider运行，执行start_request返回需要处理的请求request交给引擎

2.引擎将request交给调度器secheduler排队等待调用

3.调度器将request请求交给引擎，引擎将request交给下载器Downloader，在Internet进行下载，后返回response给引擎

4.引擎判断是response将其交给Spider蜘蛛进行解析返回Item和requests给引擎

5.如果是Item,引擎将item交给管道piplines进行存储等操作,是request的话。同样交给secheduler处理

6.在item中如果发现url,也会返回request给引擎，再交给调度器处理

7.然后当下一个请求要处理的时候，再从头开始依次执行

下面开始用代码简单的了解一下Scrapy:

首先在命令行里打一些命令(前提是下载好所需要的环境)

第一步:创建项目 scrapy startproject 项目名 然后cd 项目名目录里

第二步:创建蜘蛛 scrapy genspider 蜘蛛名 要爬取的路径

这里我们就将蜘蛛创建成功了。然后用idea工具打开项目

一。首先。编写我们自定义的蜘蛛类kgcSpider.py。如下:

二。下面编写Items.py，封装结构化数据

三。接着编写管道，pipline.py。管道负责接收Item并决定,Item是否删除继续或不再处理

class KgcPipeline(object):
    def open_spider(self,spider):
        '''
        当蜘蛛启动时自动执行
        :param spider:
        :return:
        '''
        self.file=open('kgc.csv','w',encoding='utf8') #打开文件,将数据写入文件中
    def close_spider(self,spider):
        '''
        当蜘蛛启完成工作并关闭时执行
        :param spider:
        :return:
        '''
        self.file.close()
    def process_item(self, item, spider):
        '''
        蜘蛛每yield一个item,这个方法执行一次
        :param item:
        :param spider:
        :return:
        '''
        line=item['title']+","+item['price']+','+item['personNum']+"\n"
        self.file.write(line)
        return item

PS:在使用ItemPipline之前必须激活管道，到settings.py里将下面这行注释去掉

四。由于要爬取图片。我们要使用图片管道所，以在settings.py里进行设置

在ITEM_PIPELINES中添加 'scrapy.pipelines.images.ImagesPipeline':1,

激活图片管道

然后再其他地方加上下面这句来设置图片的路径:

IMAGES_STORE = '/home/hadoop/IdeaProjects/kgc/images'

五。最后。用scrapy crawl 蜘蛛名 来运行蜘蛛.

或者使用cmdline模块的execute来运行

神奇的事情就发生了