前言

什么是框架？

就是一个集成了很多功能并且具有很强通用性的一个项目模板。

如何学习框架？

专门学习框架封装的各种功能的详细用法。

什么是scrapy?

爬虫中封装好的一个明星框架。
功能：

高性能的持久化操作

异步的数据下载操作

高性能的数据解析操作

分布式操作

一、scrapy框架的基本使用

环境安装

linux和mac操作系统：pip install scrapy

windows系统：
pip install wheel
下载twisted，下载地址为http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#twisted
安装twisted：pip install Twisted‑17.1.0‑cp36‑cp36m‑win_amd64.whl
pip install pywin32
pip install scrapy
测试：在终端里录入scrapy指令，没有报错即表示安装成功！

1.1 windows下安装scrapy

安装wheel

pip install wheel

在这里插入图片描述

下载twisted
安装pywin32

pip install pywin32

在这里插入图片描述

安装scrapy

pip install scrapy

在这里插入图片描述

一开始安装失败，系统提示让我更新pip,更新pip后从新安装成功。

更新pip的命令:python -m pip install --upgrade pip

在这里插入图片描述

1.2 scrapy的基本使用

步骤流程

通过终端指令创建一个工程：scrapy startproject xxxPro

cd xxxPro

在spiders子目录中创建一个爬虫文件：scrapy genspider spiderName 域名

执行工程：scrapy crawl spiderName【不显示日志：scrapy crawl spiderName --nolog】

终端命令在VScode中演示

spiders文件里一定要放一个.py的爬虫文件

讲解scrapy创建的spiderName爬虫文件

import scrapy
class FirstSpider(scrapy.Spider):
    # 爬虫文件的名称 ：就是爬虫源文件的唯一标识，即不能够重复
    name = 'first'
    # 允许的域名：用来限定start_urls列表中哪些url可以进行请求发送，一般该字段不用
    # allowed_domains = ['www.xxx.com'] 
    # 起使的url列表：该列表中存放的url会被scrapy自动进行请求的发送，可以有多个url
    start_urls = ['https://www.baidu.com/','https://www.sogou.com/']

    # 用于数据解析 response参数表示的就是请求成功之后对应的响应对象
    # parse方法调用的次数由start_urls中url的个数决定的
    def parse(self, response):
        pass  # 将print(response代替pass进行验证)

在这里插入图片描述

发现上述输出并没有有关start_urls中url的相关内容，修改settings.py中ROBOTSTXT_OBEY = False

在这里插入图片描述

不显示日志：scrapy crawl spiderName --nolog
在settings.py中加入LOG_LEVEL ='ERROR'，显示指定类型的日志信息

对比信息

使用上述scrapy框架
使用requests模块

import  requests 

if __name__ == "__main__":
    # 1. 指定url
    url = "https://www.sogo.com/"
    # 2. 发起请求  
    response = requests.get(url=url) 
    # get方法灰返回一个响应对象
    # 3. 获取相应数据 .text返回的是字符串形式的响应数据
    page_text = response
    print(page_text)

在这里插入图片描述

二、scrapy数据解析

scrapy框架的基本流程操作完毕后，一定要对settings.py文件进行如下操作：

修改USER_AGENT

ROBOTSTXT_OBEY = False

LOG_LEVEL = 'ERROR’

爬取xx百科中的段子⭐⭐

import scrapy


class QiubaiSpider(scrapy.Spider):
    name = 'qiubai'
    # allowed_domains = ['www.xxx.com']
    # 爬取糗事百科中段子的作者和内容
    start_urls = ['https://www.qiushibaike.com/text/']

    # 数据解析
    def parse(self, response):
        # 解析：作者的名称+段子内容
        div_list = response.xpath('//div[contains(@class,"col1")]/div')
        # print('div_list:',div_list)
        
        for div in div_list:
            # 所有的xpath返回的都是列表，但是列表元素一定是Selector类型的对象
            # extract()可以将Selector类型的对象中的字符串提取出来
            # author = div.xpath('./div[1]/a[2]/h2/text()')[0].extract()
            # 如果保证返回的列表元素只有一个列表元素是可以使用extract_first()
            author = div.xpath('./div[1]/a[2]/h2/text()').extract_first()
            # 列表调用extract()表示将列表中每一个Selector对象中的字符串提取出来，并返回列表
            # 即列表调用extract()后返回还是列表
            content = div.xpath('./a[1]/div/span//text()').extract() # 由于有的标签中含有<br>标签，取所有内容用//

            content = ''.join(content)# 列表转换为字符串

            print(author, content)
            break # 只输出一次用来查看

问题总结

遇到class中含有多个属性值

xpath如何取包含多个class属性

三、scrapy持久化存储

基于终端指令
要求：只可以将parse方法的返回值存储到本地的文本文件中【往数据库中存储是不行的】

基于管道⭐⭐

数据解析

在Item类中定义相关的属性

将解析的数据封装到item类型的对象【使用items.py文件】

将Item类型对象提交给管道进行持久化存储操作

在管道类的process_item中呀将其接收到的item对象中存储的数据进行持久化存储操作【使用pipelines.py】

在配置文件中开启管道【scrapy默认情况是没有开启管道功能需要手动开启】

在这里插入图片描述

3.1 基于终端指令

例如第二章中爬取xx百科中的段子进行存储的代码如下：

import scrapy

class QiubaiSpider(scrapy.Spider):
    name = 'qiubai'
    # allowed_domains = ['www.xxx.com']
    # 爬取糗事百科中段子的作者和内容
    start_urls = ['https://www.qiushibaike.com/text/']

    # 数据解析
    def parse(self, response):      
        div_list = response.xpath('//div[contains(@class,"col1")]/div')
        all_data = [] # 存储所有数据
        
        # print('div_list:',div_list)
        for div in div_list:
            # 所有的xpath返回的都是列表，但是列表元素一定是Selector类型的对象
            # extract()可以将Selector类型的对象中的字符串提取出来
            # author = div.xpath('./div[1]/a[2]/h2/text()')[0].extract()
            # 如果保证返回的列表元素只有一个列表元素是可以使用extract_first()
            author = div.xpath('./div[1]/a[2]/h2/text()').extract_first()
            # 列表调用extract()表示将列表中每一个Selector对象中的字符串提取出来，并返回列表
            # 即列表调用extract()后返回还是列表
            content = div.xpath('./a[1]/div/span//text()').extract() # 由于有的标签中含有<br>标签，取所有内容用//

            content = ''.join(content)# 列表转换为字符串

          	dic = {
    
    
				'author':author,
				'content':content
			}
			all_data.append(dic)
			
		return all_data

现在可以通过终端指令对parse方法的返回值进行持久化存储

scrapy crawl qiubai -o ./qiubai.csv【scrapy crawl spiderName -o filePpath】

注意：持久化存储的文件类型是有限制的

在这里插入图片描述

结论

优点：简洁高效便捷

缺点：局限性比较强（数据只能存储到指定文件中）

3.2 基于管道⭐⭐

使用管道进行爬取xx百科中的段子

现在根据流程进行一步一步的操作

数据解析

在qiubai.py文件进行数据解析

代码

import scrapy
from qiubaipro.items import QiubaiproItem

class QiubaiSpider(scrapy.Spider):
    name = 'qiubai'
    # allowed_domains = ['www.xxx.com']
    # 爬取糗事百科中段子的作者和内容
    start_urls = ['https://www.qiushibaike.com/text/']

    def parse(self, response):
            # 解析：作者的名称+段子内容
            div_list = response.xpath('//div[contains(@class,"col1")]/div')
          
            for div in div_list:
                # 所有的xpath返回的都是列表，但是列表元素一定是Selector类型的对象
                # extract()可以将Selector类型的对象中的字符串提取出来
                # author = div.xpath('./div[1]/a[2]/h2/text()')[0].extract()
                # 如果保证返回的列表元素只有一个列表元素是可以使用extract_first()
                author = div.xpath('./div[1]/a[2]/h2/text() ').extract_first()
                # 列表调用extract()表示将列表中每一个Selector对象中的字符串提取出来，并返回列表
                # 即列表调用extract()后返回还是列表
                content = div.xpath('./a[1]/div/span//text()').extract() # 由于有的标签中含有<br>标签，取所有内容用//

                content = ''.join(content)# 列表转换为字符串
				
				# 3. 将解析的数据封装到item类型的对象
                item = QiubaiproItem()
                # 获取值用[]而不是.  ⭐⭐
                item['author'] = author
                item['content'] = content

				# 4. 将Item类型对象提交给管道进行持久化存储操作
                yield item

在Item类中定义相关的属性

在items.py文件中操作

import scrapy

class QiubaiproItem(scrapy.Item):
    # define the fields for your item here like:
    author = scrapy.Field()
    content = scrapy.Field()
    pass

在管道类的process_item中呀将其接收到的item对象中存储的数据进行持久化存储操作

在pipelines.py文件中操作

from itemadapter import ItemAdapter

class QiubaiproPipeline:
    fp = None
    # 重写父类的一个方法：该方法只在开始爬虫的时候被调用一次⭐
    def open_spider(self,spider):
        print('开始爬虫。。。。。。')
        self.fp = open('./qiubai.txt','w',encoding='utf-8')


    # 专门用来处理Item类型对象的
    # 该方法可以接收爬虫文件提交过来的item对象
    # 该方法每接收一次item就会被调用一次⭐⭐⭐
    def process_item(self, item, spider):
        author = item['author']
        content = item['content']

        self.fp.write(author +":"+content+'\n')

        return item
	
	# 只会调用一次⭐
    def close_spider(self,spider):
        print('结束爬虫！')
        self.fp.close()

在这里插入图片描述

可能出现的问题

修改author的代码即可：author = div.xpath(’./div[1]/a[2]/h2/text() | ./div[1]/span/h2/text() ').extract_first()

在配置文件中开启管道

在settings.py中操作

在这里插入图片描述

结论

好处：通用性强，可以存储任意的文件或者数据库

缺点：编码流程有些繁琐

3.3 面试题⭐⭐

将爬取到的数据一份存储到本地，一份存储到数据库，如何实现？
使用管道文件中的管道类：

一个管道类对应一组数据存储到一个平台或者载体中

爬虫文件中的item只会给管道文件中第一个被执行的管道类接收

pipelines.py中的process_item中的return item表示传递给下一个即将被执行的管道类【优先级高的传递给优先级低的】

在这里插入图片描述

代码

同样根据编码流程进行编写，再次不再一一展示，只是展示核心代码

修改管道文件

对pipelines.py操作

from itemadapter import ItemAdapter
import pymysql 

class QiubaiproPipeline:
    fp = None
    # 重写父类的一个方法：该方法只在开始爬虫的时候被调用一次
    def open_spider(self,spider):
        print('开始爬虫。。。。。。')
        self.fp = open('./qiubai.txt','w',encoding='utf-8')


    # 专门用来处理Item类型对象的
    # 该方法可以接收爬虫文件提交过来的item对象
    # 该方法每接收一次item就会被调用一次
    def process_item(self, item, spider):
        author = item['author']
        content = item['content']

        self.fp.write(author +":"+content+'\n')

        return item # 就会传递给下一个即将被执行的管道类

    def close_spider(self,spider):
        print('结束爬虫！')
        self.fp.close()

# 管道文件中一个管道类对应一组数据存储到一个平台或者载体中
class mysqlPipeline(object):
    conn = None
    cursor = None # 游标对象
    def open_spider(self,spider):
        self.conn = pymysql.Connect(host='127.0.0.1',user='test',password='123456',db='testdb',charset='utf8')

    def process_item(self, item, spider):
        self.cursor = self.conn.cursor()
        try:
            self.cursor.execute('insert into qiubai values("%s","%s")'%(item["author"],item["content"]))
            self.conn.commit()
        except Exception as e:
            print(e)
            self.conn.rollback() # 出现错误，则回滚即这个事务从来没有执行过一样
            # rollback()数据回滚的作用就是确保数据库操作的原子性问题，多次操作要么都执行，要么都不执行
        return item

    def close_spider(self,spider):    
        self.cursor.close() # 关闭游标
        self.conn.close()   # 关闭数据库

复习python对mysql数据库的操作：

Python通过sql语句操作MySQL数据库

python中实现Mysql数据回滚rollback()以及原理分析

修改配置文件

结果

四、scrapy爬取全栈数据⭐⭐

全栈数据：就是将网站中某板块下的全部页码对应的页面数据进行爬取

需求

爬取当前页的名称

实现方式

将所有页面的url添加到start_urls列表中，列表中的元素会被自动请求发送【不推荐】

自行手动编码进行请求发送【推荐】⭐

yield scrapy.Request(url,callback):callback专门用于数据解析

创建工程
xiaohua.py

import scrapy

class XiaohuaSpider(scrapy.Spider):
    name = 'xiaohua'
    # allowed_domains = ['www.xxx.com']
    start_urls = ['https://nice.ruyile.com/?f=5']
    
    # 生成一个通用的模板(不可变)
    url = 'https://nice.ruyile.com/?f=5&p=%d'
    page_num =2

    # 基于全栈数据的爬取
    def parse(self, response):
        div_list = response.xpath('/html/body/div[4]/div[1]/div[2]/div[@class="tp_list"]')
        for div in div_list:
            # scrapy中xpath表达式返回的是Selector
            img_name = div.xpath('./div[2]/a[1]/text()').extract_first()
            print(img_name)
        # 一共117页   用5测试
        if self.page_num <= 5:
            new_url = format(self.url%self.page_num)# 不能使用self.new_url
            self.page_num += 1
            # 手动请求发送:callback回调函数是专门用于数据解析
            yield scrapy.Request(url=new_url,callback=self.parse)

在这里插入图片描述

五、scrapy五大核心组件

scrapy的基本使用我们已经掌握，但是各位心中一定会有些许的疑问，我们在编写scrapy工程的时候，我们只是在定义相关类中的属性或者方法，但是我们并没有手动的对类进行实例化或者手动调用过相关的方法，那么这些操作都是谁做的呢？接下来我们就来看看scrapy的五大核心组件的工作流程，然后大家就会上述的疑问有基本了解了。

在这里插入图片描述

引擎(Scrapy)

用来处理整个系统的数据流处理, 触发事务(框架核心)

调度器(Scheduler)

用来接受引擎发过来的请求, 压入队列中, 并在引擎再次请求的时候返回. 可以想像成一个URL（抓取网页的网址或者说是链接）的优先队列, 由它来决定下一个要抓取的网址是什么, 同时去除重复的网址

下载器(Downloader)

用于下载网页内容, 并将网页内容返回给蜘蛛(Scrapy下载器是建立在twisted这个高效的异步模型上的)

爬虫(Spiders)

爬虫是主要干活的, 用于从特定的网页中提取自己需要的信息, 即所谓的实体(Item)。用户也可以从中提取出链接,让Scrapy继续抓取下一个页面

产生url，对url进行手动发送

进行数据解析

项目管道(Pipeline)

负责处理爬虫从网页中抽取的实体，主要的功能是持久化实体、验证实体的有效性、清除不需要的信息。当页面被爬虫解析后，将被发送到项目管道，并经过几个特定的次序处理数据。

六、请求传参⭐⭐

在某些情况下，我们爬取的数据不在同一个页面中，例如，我们爬取一个电影网站，电影的名称，评分在一级页面，而要爬取的其他电影详情在其二级子页面中。这时我们就需要用到请求传参。

使用场景

如果爬取解析的数据不在同一张页面中。【深度爬取】

需求

爬取该网页的岗位名称，岗位描述

在这里插入图片描述

要爬取的这两个信息并没有在同一页面中，因此要使用请求传参，即深度爬取

问题说明

在进行本节练习的时候，可能由于反爬机制导致包含岗位信息和岗位描述的li标签列表无法获得。因此，最终没有结果显示，但还是将源码放在这里，供大家阅读和学习！

源码boss.py

import scrapy
from bossPro.items import BossproItem

class BossSpider(scrapy.Spider):
    name = 'boss'
    # allowed_domains = ['www.xxx.com']
    
    # 首页放进去
    start_urls = ['https://www.zhipin.com/job_detail/?query=python&city=101010100&industry=&position=']

    url = 'https://www.zhipin.com/job_detail/?query=python&city=101010100&industry=&position=%d'
    page_num = 2

    # 用于解析详情页中的岗位描述
    def parse_detail(self, response):
        item = response.meta['item']
        job_desc = response.xpath('//*[@id="main"]/div[3]/div/div[2]/div[2]/div[1]/div//text()').extract()
        job_desc = ''.join(job_desc)
        # print(job_desc)
        item['job_desc'] = job_desc

        yield item

    # 用于解析首页的岗位名称
    def parse(self, response):
        # 查看响应状态码
        print('code:',response.status)

        li_list = response.xpath('//*[@id="main"]/div/div[3]/ul/li')
        print('li_list:',li_list)
        for li in li_list:
            item = BossproItem()
            job_name = li.xpath('.//div[@class="primary-box"]/div[1]/span[1]/a/text()').extract_first()
            item['job_name'] = job_name
            # print(job_name)
            
            detail_url = 'https://www.zhipin.com/' + li.xpath('.//div[@class="primary-box"]/div[1]/span[1]/a/@href').extract_first()

            # 对详情页发起请求获取详情页的页面源码数据
            # 手动请求的发送
            # 请求传参
            yield scrapy.Request(detail_url,callback=self.parse_detail,meta={
    
    'items':item})

        # 分页操作，对其他页面进行爬取
        # 一定要设置条件和 page_num+=1
        if self.page_num <= 3:
                new_url = format(self.url%self.page_num)
                self.page_num += 1

                yield scrapy.Request(new_url,callback=self.parse)

代码解析

爬取更深度的信息

	detail_url = 'https://www.zhipin.com/' + li.xpath('.//div[@class="primary-box"]/div[1]/span[1]/a/@href').extract_first()
	
	# 请求传参
	yield scrapy.Request(detail_url,callback=self.parse_detail,meta={
    
    'items':item})

----------------------------------------------------------------------------------------------------
    # 用于解析详情页中的岗位描述
    def parse_detail(self, response):
        item = response.meta['item']
        job_desc = response.xpath('//*[@id="main"]/div[3]/div/div[2]/div[2]/div[1]/div//text()').extract()
        job_desc = ''.join(job_desc)
        # print(job_desc)
        item['job_desc'] = job_desc

        yield item

分页操作

url = 'https://www.zhipin.com/job_detail/?query=python&city=101010100&industry=&position=%d'
page_num = 2

# 分页操作，对其他页面进行爬取
# 一定要设置条件和 page_num+=1
if self.page_num <= 3:
        new_url = format(self.url%self.page_num)
        self.page_num += 1

        yield scrapy.Request(new_url,callback=self.parse)

七、scrapy爬取图片⭐⭐⭐

7.1 项目分析

图片数据爬取之ImagesPipeline

基于scrapy爬取字符串类型的数据和爬取图片类型的数据区别？

字符串：只需要xpath解析且提交管道持久化存储即可

图片：xpath解析出图片src的属性值。单独对图片地址发起请求获取图片二进制类型的数据

ImagesPipeline:
只需要将img的src属性值进行解析，提交到管道，管道就会对图片的src进行请求发送获取图片的二进制类型数据，且还会帮我们进行持久化存储

ImagesPipeline使用流程：

需求：爬取该页面中的高清图片

数据解析（图片的地址）

将存储图片地址的item提交到制定的管道类

在管道中自定制一个基于ImagesPipeLine的一个管道类，并重写方法

get_media_requests()

file_path()

item_completed()

在配置文件中：

指定图片存储的目录：IMAGES_STORE='./imgs'

指定开启的管道：自定制的管道类

爬取图片的url

import scrapy
from scrapy import item
from imgsPro.items import ImgsproItem

class ImgSpider(scrapy.Spider):
    name = 'img'
    # allowed_domains = ['www.xxx.com']
    start_urls = ['https://sc.chinaz.com/tupian/']

    def parse(self, response):
        div_list = response.xpath('//*[@id="container"]/div')
        # print('div_list:',div_list)

        for div in div_list:

            src =div.xpath('./div[1]/a/img/@src2').extract_first()
            print('src :',src )

在这里插入图片描述

原因分析

在这里插入图片描述

最后发现打开浏览器后显示出来的图片的属性值是src,没有可视化显示的图片属性值是src2,由于scrapy爬取是无法可视化，因此使用scr2属性值。
该地址是短缺的，记得加上https://

7.2 项目源码

img.py

import scrapy
from scrapy import item
from imgsPro.items import ImgsproItem

class ImgSpider(scrapy.Spider):
    name = 'img'
    # allowed_domains = ['www.xxx.com']
    start_urls = ['https://sc.chinaz.com/tupian/']

    def parse(self, response):
        div_list = response.xpath('//*[@id="container"]/div')
        # print('div_list:',div_list)

        for div in div_list:
            # scrapy爬取不是可视化显示图片，因此使用伪属性src2
            src = 'https:' +  div.xpath('./div[1]/a/img/@src2').extract_first()
            
            item = ImgsproItem()
            item['src'] = src

            yield item

在这里插入图片描述

pipelines.py

# Define your item pipelines here
#
# Don't forget to add your pipeline to the ITEM_PIPELINES setting
# See: https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html


# useful for handling different item types with a single interface
from itemadapter import ItemAdapter
from scrapy.pipelines.images import ImagesPipeline ⭐⭐
import scrapy

# class ImgsproPipeline:
#     def process_item(self, item, spider):
#         return item

 #ImagesPipeline专门用于文件下载的管道类，下载过程支持异步和多线程
class imgsPipeline(ImagesPipeline):
    #对item中的图片进行请求操作
    def get_media_requests(self, item, info):
        # 手动发送请求
        yield scrapy.Request(item['src'])

    #指定图片存储的路径
    def file_path(self, request, response=None, info=None):
        # 获取图片的请求地址：request.url 
        # 将https://.../bpic24372_s.jpg后的bpic24372_s.jpg作为名称
        url = request.url 
        image_name = url.split('/')[-1]
        return image_name

    def item_completed(self, results, item, info):
        return item  #该返回值会传递给下一个即将被执行的管道类

参考：scrapy图片数据爬取

八、scrapy中间件的应用

8.1 基础知识

位置

下载中间件（Downloader Middlewares）位于scrapy引擎和下载器之间的一层组件。

作用：批量拦截到整个工程中所有的请求和响应

拦截请求：

UA伪装：process_request

代理IP：process_exception – return request

拦截响应：

篡改响应数据，响应对象

需求：爬取该网页的几个板块的新闻数据

我们主要使用下载中间件处理请求，一般会对请求设置随机的User-Agent ，设置随机的代理。目的在于防止爬取网站的反爬虫策略。

（1）引擎将请求传递给下载器过程中，下载中间件可以对请求进行一系列处理。比如设置请求的 User-Agent，设置代理等

（2）在下载器完成将Response传递给引擎中，下载中间件可以对响应进行一系列处理。比如进行gzip解压等。

8.2 拦截请求⭐⭐

现在
使用代理ip后
步骤详解

middle.py

import scrapy

class MiddleSpider(scrapy.Spider):
    # 爬取百度
    name = 'middle'
    # allowed_domains = ['www.xxx.com']
    start_urls = ['http://www.baidu.com/s?wd=ip']

    def parse(self, response):
        page_text = response.text
        with open('ip.html','w',encoding='utf-8') as fp:
            fp.write(page_text)

middlewares.py

class MiddleproDownloaderMiddleware:

	# User-Agent池
    user_agent_list = [
              "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.1 "
              "(KHTML, like Gecko) Chrome/22.0.1207.1 Safari/537.1",
              "Mozilla/5.0 (X11; CrOS i686 2268.111.0) AppleWebKit/536.11 "
              "(KHTML, like Gecko) Chrome/20.0.1132.57 Safari/536.11",
              "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/536.6 "
              "(KHTML, like Gecko) Chrome/20.0.1092.0 Safari/536.6",
              "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2) AppleWebKit/536.6 "
              "(KHTML, like Gecko) Chrome/20.0.1090.0 Safari/536.6",
              "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2; WOW64) AppleWebKit/537.1 "
              "(KHTML, like Gecko) Chrome/19.77.34.5 Safari/537.1",
              "Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/536.5 "
              "(KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1084.9 Safari/536.5",
              "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.0) AppleWebKit/536.5 "
              "(KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1084.36 Safari/536.5",
              "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/536.3 "
              "(KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1063.0 Safari/536.3",
              "Mozilla/5.0 (Windows NT 5.1) AppleWebKit/536.3 "
              "(KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1063.0 Safari/536.3",
              "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_8_0) AppleWebKit/536.3 "
              "(KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1063.0 Safari/536.3",
              "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2) AppleWebKit/536.3 "
              "(KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1062.0 Safari/536.3",
              "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/536.3 "
              "(KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1062.0 Safari/536.3",
              "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2) AppleWebKit/536.3 "
              "(KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1061.1 Safari/536.3",
              "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/536.3 "
              "(KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1061.1 Safari/536.3",
              "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1) AppleWebKit/536.3 "
              "(KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1061.1 Safari/536.3",
              "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2) AppleWebKit/536.3 "
              "(KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1061.0 Safari/536.3",
              "Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/535.24 "
              "(KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1055.1 Safari/535.24",
              "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2; WOW64) AppleWebKit/535.24 "
              "(KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1055.1 Safari/535.24"
        ]

          #可被选用的代理IP
    PROXY_http = [
        '153.180.102.104:80',
        '195.208.131.189:56055',
        ]
    PROXY_https = [
        '120.83.49.90:9000',
        '95.189.112.214:35508',
        ]


    # 用于拦截请求
    def process_request(self, request, spider):
        # UA伪装
        request.headers['User-Agent'] = random.choice(self.user_agent_list)
        
        # 为了验证代理的操作是否生效
        request.meta['proxy'] = 'http://61.178.149.237:59042	'
        
        return None

    # 拦截所有响应
    def process_response(self, request, response, spider):
        # Called with the response returned from the downloader.

        # Must either;
        # - return a Response object
        # - return a Request object
        # - or raise IgnoreRequest
        return response

    # 拦截异常 
    def process_exception(self, request, exception, spider):
        # 使用代理
        # 只有当自己的ip被服务器屏蔽掉时，需要使用代理IP
        if request.url.split(':')[0] == 'http':
            request.meta['proxy'] = 'http://' +  random.choice(self.PROXY_http)
        else:
            request.meta['proxy'] = 'https://' +  random.choice(self.PROXY_https)

        return request # 将修正之后的请求对象进行重新的请求发送

User-Agent池
作用：尽可能多的将scrapy工程中的请求伪装成不同类型的浏览器身份。
操作流程：

在下载中间件中拦截请求

将拦截到的请求的请求头信息中的UA进行篡改伪装

在配置文件中开启下载中间件

修改settings.py文件

8.3 拦截响应⭐⭐

需求

爬取该网页的几个板块的新闻数据(标题和内容)

通过该网页的首页解析出五大板块的详情页的url(没有动态加载，直接爬取)

每一个板块对应的新闻标题都是动态加载的

通过解析出每一条新闻详情页的url获取详情页的页面源码，解析出新闻内容

四大板块
总体结构

wangyi.py

实例化浏览器对象

解析板块的url

解析每一个板块页面中新闻标题和新闻详情页的url

解析每一个模板中每个标题对应的内容

item.py
定义所需要的item

pipelines.py
用来处理数据的持久化存储,在这里我们仅仅输出

middlewares.py⭐⭐⭐

使用process_response进行响应拦截

使用spider爬虫对象对响应模块进行篡改

使用selenium获取动态加载出的新闻数据并将新的响应对象返回

源码

wangyi.py

import scrapy
from scrapy import item
from selenium import webdriver
from wangyiPro.items  import WangyiproItem

class WangyiSpider(scrapy.Spider):
    name = 'wangyi'
    # allowed_domains = ['www.xxx.com']
    start_urls = ['https://news.163.com/']

    models_urls = [] # 存储五个板块详情页的url

    # 实例化一个浏览器对象
    def __init__(self):
        self.bro = bro = webdriver.Chrome(executable_path=r'E:\Google\chromedriver')

    # 解析五大板块对应的详情页的url
    def parse(self, response):
        li_list = response.xpath('//*[@id="index2016_wrap"]/div[1]/div[2]/div[2]/div[2]/div[2]/div/ul/li')
        alist = [2,3,5,6] # 取出指定的li标签
        for index in alist:
            # 获取每个板块的url
            model_url = li_list[index].xpath('./a/@href').extract_first()
            self.models_urls.append(model_url)

        # 依次对每一个板块对应得页面进行请求
        for url in self.models_urls:
            # print('================================================================')
            # print("url:",url)
            yield scrapy.Request(url,callback=self.parse_model)


    # 解析每一个板块页面中新闻标题和新闻详情页的url
    def parse_model(self,response):
        
        div_list = response.xpath('/html/body/div/div[3]/div[4]/div[1]/div[1]/div/ul/li/div/div')
        print('div_list:',div_list)
        for div in div_list:
            title = div.xpath('./div/div[1]/h3/a/text()').extract_first()
            url = div.xpath('./div/div[1]/h3/a/@href').extract_first()
            # print('name:',name,'url:',url)

            item = WangyiproItem()
            item['title'] = title
            yield scrapy.Request(url=url, callback = self.parse_detail,meta={
    
    'item':item})
    
    # 解析每一个模板中每个标题对应的内容
    def parse_detail(self,response):
        content = response.xpath('//*[@id="content"]/div[2]//text()').extract()

        content = ''.join(content)

        item = response.meta['item']
        item['content'] = content

        yield item

    def closed(self,spider):
        self.bro.quit()#关闭浏览器

middlewares.py⭐⭐⭐

引入的包

from scrapy.http import HtmlResponse

from time import sleep

    # 该方法拦截五大板块对应的响应对象，进行篡改
    # spider爬虫对象
    def process_response(self, request, response, spider):
        bro = spider.bro # 获取了在爬虫类中定义的浏览器对象

        # 挑选出指定的响应对象进行篡改
        # 通过url指定request
        # 通过request指定response
        if request.url in spider.models_urls:
            bro.get(request.url) # 对5个板块对应的url进行请求
            sleep(3)
            page_text = bro.page_source # 获取页面源码数据，包含动态加载的新闻数据
            # response # 五大板块对应的响应对象
            # 针对定位到的这些response进行篡改
            # 实例化一个新的响应对象（符合需求：包含动态加载出的新闻数据）代替原来旧的响应数据
            
            # 如何获取动态加载出的新闻数据？selenium
            new_response = HtmlResponse(url=request.url,body=page_text,encoding='utf-8',request=request)

            return new_response
        else:
            # response # 其他板块对应的响应对象
            return response

pipelines.py

# 管道用来处理数据的持久化存储
class WangyiproPipeline:
    fp = None
    # 重写父类的一个方法：该方法只在开始爬虫的时候被调用一次
    def open_spider(self,spider):
        print('开始爬虫。。。。。。')
        self.fp = open('./wangyi_news.txt','w',encoding='utf-8')


    # 专门用来处理Item类型对象的
    # 该方法可以接收爬虫文件提交过来的item对象
    # 该方法每接收一次item就会被调用一次
    def process_item(self, item, spider):
        title = item['title']
        content = item['content']

        self.fp.write(title +":"+content+'\n')

        return item # 就会传递给下一个即将被执行的管道类

    def close_spider(self,spider):
        print('结束爬虫！')
        self.fp.close()

在这里插入图片描述

总结

ROBOTS协议⭐⭐

Robots协议是国际互联网界通行的道德规范，基于以下原则建立：

搜索技术应服务于人类，同时尊重信息提供者的意愿，并维护其隐私权；

网站有义务保护其使用者的个人信息和隐私不被侵犯。

爬虫的"盗亦有道"-Robots协议

robots协议

Robots协议是什么？⭐

无法爬取岗位信息对应的标签列表

目的：获取li标签列表，从而获取岗位信息和岗位描述

在这里插入图片描述

scrapy效果

查看响应状态码：
print('code:',response.status)

在这里插入图片描述

所以就很奇怪，明明响应状态码成功，但是却出现了无法爬取指定标签的问题

requests效果
selenium效果

使用selenium可以爬取li标签列表，但是使用scrapy框架和requests模块无法得到li标签列表

python爬虫--scrapy框架的学习和使用（七）⭐⭐⭐---第一部分

文章目录

前言

一、scrapy框架的基本使用

1.1 windows下安装scrapy

1.2 scrapy的基本使用

二、scrapy数据解析

三、scrapy持久化存储

3.1 基于终端指令

3.2 基于管道⭐⭐

3.3 面试题⭐⭐

四、scrapy爬取全栈数据⭐⭐

五、scrapy五大核心组件

六、请求传参⭐⭐

七、scrapy爬取图片⭐⭐⭐

7.1 项目分析

7.2 项目源码

八、scrapy中间件的应用

8.1 基础知识

8.2 拦截请求⭐⭐

8.3 拦截响应⭐⭐

源码

总结

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