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基于 Python 的 Scrapy 爬虫入门教程!

python • 6 年前 • 400 次点击  

一、基础环境

由于不是职业的Web开发者,因此环境是基于Windows的。

Python 安装

到 python.org 下载最新版 Python 安装包,我使用的是3.6.3 32位版本,注意如果安装了64位版本,以后所使用的包也都需要64位。安装程序默认安装pip包管理工具,并设置了相关环境变量:添加 %Python% 及 %Python%\Scripts 到 PATH 中(%Python%是你的安装目录),你运行的 Python 程序或脚本都在 Scripts 中,包都安装在 Lib\site-packages 中。

配置 pip 国内镜像源

Python之所以强大正是因为各种功能齐全的开发包,由于众所周知的原因 pip下载模块速度很慢,因此为了保证pip下载顺利,建议替换成国内的安装源镜像:


Scrapy 安装

1.安装lxml 

lxml是一种使用 Python 编写的库,可以迅速、灵活地处理 XML。网址https://pypi.python.org/pypi/lxml/3.3.1选择对应的Python版本安装。 

2.安装zope.interface 

直接使用pip命令下载

3.安装Twisted 

Twisted是用Python实现的基于事件驱动的网络引擎框架,可以直接pip安装 

4.安装pyOpenSSL 

pyOpenSSL是Python的OpenSSL接口,直接pip安装 

5.安装win32py 

下载地址:https://sourceforge.NET/projects/pywin32/files/pywin32/Build%20220/

6.最后直接pip install scrapy,完成安装

下面创建一个爬虫项目,以图虫网为例抓取图片。

一、内容分析

打开 图虫网,顶部菜单“发现” “标签”里面是对各种图片的分类,点击一个标签,比如“美女”,网页的链接为:https://tuchong.com/tags/美女/,我们以此作为爬虫入口,分析一下该页面:

打开页面后出现一个个的图集,点击图集可全屏浏览图片,向下滚动页面会出现更多的图集,没有页码翻页的设置。Chrome右键“检查元素”打开开发者工具,检查页面源码,内容部分如下:

class="content">    
class="widget-gallery">        
    class="pagelist-wrapper">            
  • class="gallery-item...

            可以判断每一个li.gallery-item是一个图集的入口,存放在ul.pagelist-wrapper下,div.widget-gallery是一个容器,如果使用 xpath 选取应该是://div[@class="widget-gallery"]/ul/li,按照一般页面的逻辑,在li.gallery-item下面找到对应的链接地址,再往下深入一层页面抓取图片。

            但是如果用类似 Postman 的HTTP调试工具请求该页面,得到的内容是:

    <div class="content">
        <div class="widget-gallery">div>
    div>

    也就是并没有实际的图集内容,因此可以断定页面使用了Ajax请求,只有在浏览器载入页面时才会请求图集内容并加入div.widget-gallery中,通过开发者工具查看XHR请求地址为:


    https://tuchong.com/rest/tags/美女/posts?page=1&count=20&order=weekly&before_timestamp=

    参数很简单,page是页码,count是每页图集数量,order是排序,before_timestamp为空,图虫因为是推送内容式的网站,因此before_timestamp应该是一个时间值,不同的时间会显示不同的内容,这里我们把它丢弃,不考虑时间直接从最新的页面向前抓取。

    请求结果为JSON格式内容,降低了抓取难度,结果如下:

    {  "postList": [
        {      "post_id": "15624611",      "type": "multi-photo",      "url": "https://weishexi.tuchong.com/15624611/",      "site_id"
    
    
        
    : "443122",      "author_id": "443122",      "published_at": "2017-10-28 18:01:03",      "excerpt": "10月18日",      "favorites": 4052,      "comments": 353,      "rewardable": true,      "parent_comments": "165",      "rewards": "2",      "views": 52709,      "title": "微风不燥  秋意正好",      "image_count": 15,      "images": [
            {          "img_id": 11585752,          "user_id": 443122,          "title": "",          "excerpt": "",          "width": 5016,          "height": 3840
            },
            {          "img_id": 11585737,          "user_id": 443122,          "title": "",          "excerpt": "",          "width": 3840,          "height": 5760
            },
            ...
          ],      "title_image": null,      "tags": [
            {          "tag_id": 131,          "type": "subject",          "tag_name": "人像",          "event_type": "",          "vote": ""
            },
            {          "tag_id": 564,          "type": "subject",          "tag_name": "美女",          "event_type": "",          "vote": ""
            }
          ],      "favorite_list_prefix": [],      "reward_list_prefix": [],      "comment_list_prefix": [],      "cover_image_src": "https://photo.tuchong.com/443122/g/11585752.webp",      "is_favorite": false
        }
      ],  "siteList": {...},  "following": false,  "coverUrl": "https://photo.tuchong.com/443122/ft640/11585752.webp",  "tag_name": "美女",  "tag_id": "564",  "url": "https://tuchong.com/tags/%E7%BE%8E%E5%A5%B3/",  "more": true,  "result": "SUCCESS"}

    根据属性名称很容易知道对应的内容含义,这里我们只需关心 postlist 这个属性,它对应的一个数组元素便是一个图集,图集元素中有几项属性我们需要用到:


    • url:单个图集浏览的页面地址

    • post_id:图集编号,在网站中应该是唯一的,可以用来判断是否已经抓取过该内容

    • site_id:作者站点编号 ,构建图片来源链接要用到

    • title:标题

    • excerpt:摘要文字

    • type:图集类型,目前发现两种,一种multi-photo是纯照片,一种text是文字与图片混合的文章式页面,两种内容结构不同,需要不同的抓取方式,本例中只抓取纯照片类型,text类型直接丢弃

    • tags:图集标签,有多个

    • image_count:图片数量

    • images:图片列表,它是一个对象数组,每个对象中包含一个img_id属性需要用到

    根据图片浏览页面分析,基本上图片的地址都是这种格式:

     https://photo.tuchong.com/{site_id}/f/{img_id}.jpg 

    很容易通过上面的信息合成。

    二、创建项目

    1. 进入cmder命令行工具,输入workon scrapy 进入之前建立的虚拟环境,此时命令行提示符前会出现(Scrapy) 标识,标识处于该虚拟环境中,相关的路径都会添加到PATH环境变量中便于开发及使用。

    2. 输入 scrapy startproject tuchong 创建项目 tuchong

    3. 进入项目主目录,输入 scrapy genspider photo tuchong.com 创建一个爬虫名称叫 photo (不能与项目同名),爬取 tuchong.com 域名(这个需要修改,此处先输个大概地址),的一个项目内可以包含多个爬虫

    经过以上步骤,项目自动建立了一些文件及设置,目录结构如下:

    三、主要代码

    items.py 中创建一个TuchongItem类并定义需要的属性,属性继承自 scrapy.Field 值可以是字符、数字或者列表或字典等等:

    import scrapyclass TuchongItem(scrapy.Item):
        post_id = scrapy.Field()
        site_id = scrapy.Field()
        title = scrapy.Field()
        type = scrapy.Field()
        url = scrapy.Field()
        image_count = scrapy.Field()
        images = scrapy.Field()
        tags = scrapy.Field()
        excerpt = scrapy.Field()

    这些属性的值将在爬虫主体中赋予。

    spiders\photo.py 这个文件是通过命令 scrapy genspider photo tuchong.com 自动创建的,里面的初始内容如下:

    import scrapyclass PhotoSpider(scrapy.Spider):
        name = 'photo'
        allowed_domains = ['tuchong.com']
        start_urls = ['http://tuchong.com/']    def parse(self, response):
            pass

    爬虫名 name,允许的域名 allowed_domains(如果链接不属于此域名将丢弃,允许多个) ,起始地址 start_urls 将从这里定义的地址抓取(允许多个)
    函数 parse 是处理请求内容的默认回调函数,参数 response 为请求内容,页面内容文本保存在 response.body 中,我们需要对默认代码稍加修改,让其满足多页面循环发送请求,这需要重载 start_requests 函数,通过循环语句构建多页的链接请求,修改后代码如下:


    import scrapy, jsonfrom ..items import TuchongItemclass PhotoSpider(scrapy.Spider):
        name = 'photo'
        # allowed_domains = ['tuchong.com']
        # start_urls = ['http://tuchong.com/']
    
        def start_requests(self):
            url = 'https://tuchong.com/rest/tags/%s/posts?page=%d&count=20&order=weekly';        # 抓取10个页面,每页20个图集
            # 指定 parse 作为回调函数并返回 Requests 请求对象
    
    
        
    
            for page in range(1, 11):            yield scrapy.Request(url=url % ('美女', page), callback=self.parse)    # 回调函数,处理抓取内容填充 TuchongItem 属性
        def parse(self, response):
            body = json.loads(response.body_as_unicode())
            items = []        for post in body['postList']:
                item = TuchongItem()
                item['type'] = post['type']
                item['post_id'] = post['post_id']
                item['site_id'] = post['site_id']
                item['title'] = post['title']
                item['url'] = post['url']
                item['excerpt'] = post['excerpt']
                item['image_count'] = int(post['image_count'])
                item['images'] = {}            # 将 images 处理成 {img_id: img_url} 对象数组
                for img in post.get('images', ''):
                    img_id = img['img_id']
                    url = 'https://photo.tuchong.com/%s/f/%s.jpg' % (item['site_id'], img_id)
                    item['images'][img_id] = url
    
                item['tags'] = []            # 将 tags 处理成 tag_name 数组
                for tag in post.get('tags', ''):
                    item['tags'].append(tag['tag_name'])
                items.append(item)        return items

    经过这些步骤,抓取的数据将被保存在 TuchongItem 类中,作为结构化的数据便于处理及保存。

    前面说过,并不是所有抓取的条目都需要,例如本例中我们只需要 type="multi_photo 类型的图集,并且图片太少的也不需要,这些抓取条目的筛选操作以及如何保存需要在pipelines.py中处理,该文件中默认已创建类 TuchongPipeline 并重载了 process_item函数,通过修改该函数只返回那些符合条件的 item,代码如下:

    ...
        def process_item(self, item, spider):        # 不符合条件触发 scrapy.exceptions.DropItem 异常,符合条件的输出地址
            if int(item['image_count']) < 3:
                raise DropItem("美女太少: " + item['url'])
            elif item['type'] != 'multi-photo':
                raise DropItem("格式不对: " + + item['url'])        else:
                print(item['url'])        return item...

    当然如果不用管道直接在 parse 中处理也是一样的,只不过这样结构更清晰一些,而且还有功能更多的FilePipelinesImagePipelines可供使用,process_item将在每一个条目抓取后触发,同时还有 open_spider 及 close_spider 函数可以重载,用于处理爬虫打开及关闭时的动作。


    注意:管道需要在项目中注册才能使用,在 settings.py 中添加:

    ITEM_PIPELINES = {    
       'tuchong.pipelines.TuchongPipeline': 300, # 管道名称: 运行优先级(数字小优先)}

    另外,大多数网站都有反爬虫的 Robots.txt 排除协议,设置 ROBOTSTXT_OBEY = True 可以忽略这些协议,是的,这好像只是个君子协定。如果网站设置了浏览器User Agent或者IP地址检测来反爬虫,那就需要更高级的Scrapy功能,本文不做讲解。

    四、运行

    返回 cmder 命令行进入项目目录,输入命令:

    scrapy crawl photo

    终端会输出所有的爬行结果及调试信息,并在最后列出爬虫运行的统计信息,例如:

    主要关注ERRORWARNING两项,这里的 Warning 其实是不符合条件而触发的 DropItem 异常。

    五、保存结果

    大多数情况下都需要对抓取的结果进行保存,默认情况下 item.py 中定义的属性可以保存到文件中,只需要命令行加参数 -o {filename} 即可:


    scrapy crawl photo -o output.json # 输出为JSON文件

    scrapy crawl photo -o output.csv  # 输出为CSV文件

    注意:输出至文件中的项目是未经过 TuchongPipeline 筛选的项目,只要在 parse 函数中返回的 Item 都会输出,因此也可以在 parse 中过滤只返回需要的项目

    如果需要保存至数据库,则需要添加额外代码处理,比如可以在 pipelines.py 中 process_item 后添加:

    ...    def process_item(self, item, spider):
            ...        else:
                print(item['url'])            self.myblog.add_post(item) # myblog 是一个数据库类,用于处理数据库操作
            return item
    ...

    为了在插入数据库操作中排除重复的内容,可以使用 item['post_id'] 进行判断,如果存在则跳过。

    本项目中的抓取内容只涉及了文本及图片链接,并未下载图片文件,如需下载图片,可以通过两种方式:

    1. 安装 Requests 模块,在 process_item 函数中下载图片内容,同时在保存数据库时替换为本地图片路径。

    2. 使用 ImagePipelines 管道下载图片,具体使用方法下回讲解。

    作者:大虫

    源自:https://segmentfault.com/a/1190000012188139

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