首先回忆一下爬虫爬取网页的步骤：
- 确定url地址；
- 获取页面信息(urllib，requests)；
- 解析页面提取需要的数据(正则表达式， bs4， xpath)；
- 保存到本地(csv，json，pymysql，redis)；
- 清洗数据(删除不必要的内容 ----> 正则表达式)；
- 对数据词云分析(wordcloud + jieba)。
获取页面信息每个爬虫都会使用，都要重复去写，重复的设置头部信息user-agent, proxy…等等，所以Scrapy就变得有用了。
Scrapy爬虫框架
基本概念
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Scrapy：Python开发的一个快速、高层次的屏幕抓取和web抓取框架，用于抓取web站点并从页面中提取结构化的数据。
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Scrapy 吸引人的地方在于它是一个框架，任何人都可以根据需求方便的修改。它也提供了多种类型爬虫的基类，如BaseSpider、sitemap爬虫等，最新版本又提供了web2.0爬虫的支持。
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Scrap是碎片的意思，这个Python的爬虫框架叫Scrapy。
优势
- 用户只需要定制开发几个模块，就可以轻松实现爬虫，用来抓取网页内容和图片，非常方便；
- Scrapy 使用了Twisted异步网络框架来处理网络通讯，加快网页下载速度，不需要自己实现异步框架和多线程等，并且包含了各种中间件接口，灵活完成各种需求
架构流程
架构图：
主要组件：
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引擎(Scrapy)：用来处理整个系统的数据流，触发事务(框架核心)；
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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；
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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)；
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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；
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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。
运作流程：
代码写好，程序开始运行…
- 1 引擎：Hi！Spider, 你要处理哪一个网站？
- 2 Spider：老大要我处理 xxxx.com。
- 3 引擎：你把第一个需要处理的URL给我吧。
- 4 Spider：给你，第一个URL是 xxxxxxx.com。
- 5 引擎：Hi！调度器，我这有request请求你帮我排序入队一下。
- 6 调度器：好的，正在处理你等一下。
- 7 引擎：Hi！调度器，把你处理好的request请求给我。
- 8 调度器：给你，这是我处理好的request。
- 9 引擎：Hi！下载器，你按照老大的下载中间件的设置帮我下载一下这个request请求。
- 10 下载器：好的！给你，这是下载好的东西。（如果失败：sorry，这个request下载失败了。然后引擎告诉调度器，这个request下载失败了，你记录一下，我们待会儿再下载）
- 11 引擎：Hi！Spider，这是下载好的东西，并且已经按照老大的下载中间件处理过了，你自己处理一下（注意！这儿responses默认是交给def parse()这个函数处理的）
- 12 Spider：（处理完毕数据之后对于需要跟进的URL），Hi！引擎，我这里有两个结果，这个是我需要跟进的URL，还有这个是我获取到的Item数据。
- 13 引擎：Hi ！管道 我这儿有个item你帮我处理一下！调度器！这是需要跟进URL你帮我处理下。然后从第四步开始循环，直到获取完老大需要全部信息。
- 14 管道调度器：好的，现在就做！
注意：只有当调度器中不存在任何request了，整个程序才会停止，（也就是说，对于下载失败的URL，Scrapy也会重新下载。）
流程分析：
- 确定url地址：http://www.imooc.com/course/list ；----> (spider)
- 获取页面信息(urllib，requests)；----> (scrapy中我们不用处理) ----> (Downloader)
- 解析页面提取需要的数据(正则表达式， bs4， xpath)；----> (spider)
（课程标题， 学习人数， 课程描述， 课程链接， 课程的图片url） - 保存到本地(csv，json，pymysq，redis)；----> (pipeline)
爬虫步骤（5步）
以爬取mooc课程信息为例
新建项目
1.新建一个新的爬虫项目
scrapy startproject mySpider
查看爬虫框架的树结构
cd mySpider
tree
├── mySpider
│ ├── __init__.py
│ ├── items.py # 提取的数据信息
│ ├── middlewares.py # 中间键
│ ├── pipelines.py # 管道，如何存储数据
│ ├── __pycache__
│ ├── settings.py # 设置信息
│ └── spiders # 爬虫(解析页面的信息)
│ ├── __init__.py
│ └── __pycache__
└── scrapy.cfg
2.创建一个爬虫
scrapy genspider mooc "www.imooc.com"
明确目标 （items.py）
明确你想要抓取的目标 ----> 定义爬取的items内容
class CourseItem(scrapy.Item):
# Item对象是一个简单容器， 保存爬取到的数据, 类似于字典的操作
# 课程标题
title = scrapy.Field()
# 学习人数
study_num = scrapy.Field()
# 课程描述
introduction = scrapy.Field()
# 课程url
url = scrapy.Field()
# 课程图片url
img_url = scrapy.Field()
制作爬虫 （spiders/ mooc.py）
制作爬虫开始爬取网页 ----> 编写spider代码，解析网页
import scrapy
from mySpider.items import CourseItem
class MoocSpider(scrapy.Spider):
# name: 用于区别爬虫, 必须是唯一的
name = 'mooc'
# 允许爬取的域名；其他网站的页面直接跳过
allowed_domains = ['www.imooc.com']
# 爬虫开启时第一个放入调度器的url地址
start_urls = ['http://www.imooc.com/course/list']
# 函数被调用时，每个初始url完成下载后，返回一个响应
def parse(self, response):
"""分析响应数据， 提取需要的数据items以及生成下一步需要处理的url地址请求"""
# 用来检测代码是否到达指定位置，并用来调试并解析页面信息
# from scrapy.shell import inspect_response
# inspect_response(response,self)
# 1.实例化对象
course = CourseItem()
# 2.分析响应的内容(scrapy分析页面使用xpath语法)，获取每个课程的信息
courseDetails = response.xpath('//div[@class="course-card-container"]')
for courseDetail in courseDetails:
# 课程标题
course['title'] = courseDetail.xpath('.//h3[@class="course-card-name"]/text()').extract()[0]
# 学习人数
course['study_num'] = courseDetail.xpath('.//span/text()').extract()[1]
# 课程描述
course['introduction'] = courseDetail.xpath('.//p[@class="course-card-desc"]/text()').extract()[0]
# 课程链接:先获取 /learn/9 ----> https://www.imooc.com/learn/9
course['url'] = 'https://www.imooc.com' + courseDetail.xpath('.//a/@href').extract()[0]
# 课程图片链接:http://img.mukewang.com/529dc3380001379906000338-240-135.jpg
course['img_url'] = 'http:' + courseDetail.xpath('.//img/@src').extract()[0]
yield course
# url跟进,获取下一页 ----> a标签是否有链接href
url = response.xpath('.//a[contains(text(),"下一页")]/@href').extract()[0]
if url:
# 构建新的url
page ='http://www.imooc.com' + url
yield scrapy.Request(page,callback=self.parse)
存储内容 （pipelines.py）
设计管道存储爬取内容
import json
import pymysql
import scrapy
from mySpider.settings import MOOC_FILENAME, MOOC_CSVFILENAME
from scrapy.pipelines.images import ImagesPipeline
class MyspiderPipeline(object):
"""将爬取的信息保存为Json格式"""
def __init__(self):
self.f = open(MOOC_FILENAME, 'w')
def process_item(self, item, spider):
# 读取item中的数据，并转为json格式
line = json.dumps(dict(item), ensure_ascii=False, indent=4)
self.f.write(line + '\n')
# 一定要加，返回给调度器
return item
def close_spider(self, spider):
"""当爬虫全部爬取结束时执行的函数"""
self.f.close()
class CsvPipeline(object):
"""将爬取的信息保存为Csv格式"""
def __init__(self):
self.f = open(MOOC_CSVFILENAME, 'w')
def process_item(self, item, spider):
item = dict(item)
self.f.write('{0},{1},{2},{3},{4}\n'.format(item['title'], item['study_num'], item['introduction'], item['url'],
item['img_url']))
return item
def close_spider(self, spider):
"""当爬虫全部爬取结束时执行的函数"""
self.f.close()
class MysqlPipeline(object):
"""将爬取的信息保存到数据库中"""
# 首先创建一个数据库 Mooc
def __init__(self):
self.conn = pymysql.connect(
host='localhost',
user='root',
password='westos',
db='Mooc',
charset='utf8'
)
self.cursor = self.conn.cursor()
def process_item(self, item, spider):
# item 是一个对象
item = dict(item)
info = (item['title'], item['study_num'], item['introduction'], item['url'], item['img_url'])
insert_sqli = "insert into moocinfo values('%s','%s','%s','%s','%s');" % (info)
self.cursor.execute(insert_sqli)
self.conn.commit()
return item
def open_spider(self, spider):
"""开始爬虫时执行的函数"""
create_sqli = "create table if not exists moocinfo (title varchar(20),study_num int,introduction varchar(300),url varchar(200),img_url varchar(500));"
self.cursor.execute(create_sqli)
def close_spider(self, spider):
"""当爬虫全部爬取结束时执行的函数"""
self.cursor.close()
self.conn.close()
class ImagePipeline(ImagesPipeline):
def get_media_requests(self, item, info):
# 返回一个request请求，包含图片的url地址
yield scrapy.Request(item['img_url'])
# 当下载请求完成后执行的函数/方法
def item_completed(self, results, item, info):
# 获取下载的地址
img_path = [x['path'] for ok,x in results if ok]
if not img_path:
raise Exception('不包含图片')
else:
return item
配置文件（settings.py）
最后，一定不要忘记设置scrapy的配置文件
# 变量可以定义在settings中
MOOC_FILENAME = 'mooc.txt'
MOOC_CSVFILENAME = 'mooc.csv'
# 设置管道的位置和优先级
ITEM_PIPELINES = {
# 管道位置:优先级(0~1000,数字越小，优先级越高)
'mySpider.pipelines.MyspiderPipeline': 300,
'mySpider.pipelines.CsvPipeline': 400,
'mySpider.pipelines.MysqlPipeline': 500,
'mySpider.pipelines.ImagePipeline': 200,
}
# 下载图片时，设置图片存储的路径
IMAGES_STORE = '/home/kiosk/PycharmProjects/2018.12.30/day17/img'
运行爬虫
以爬取mooc课程信息为例
运行爬虫命令
scrapy crawl mooc
当运行出错时，用来调试代码
检测代码是否到达指定位置，并用来调试并解析页面信息
from scrapy.shell import inspect_response
inspect_response(response,self)
爬取的信息以json格式保存到 mooc.txt：
爬取的信息以csv格式保存到 mooc.csv：
爬取的信息保存到数据库：
根据爬取的课程图片url将图片下载本地;
反爬虫策略
策略一：设置download_delay
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作用：设置下载的等待时间，大规模集中的访问对服务器的影响最大，相当与短时间中增大服务器负载；
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缺点：下载等待时间长，不能满足段时间大规模抓取的要求，太短则大大增加了IP被封的几率；
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实现：settings.py ----> DOWNLOAD_DELAY = 3（每下载一个页面， 等待3秒）。
策略二：禁止cookies
- Cookie，有时也用其复数形式 Cookies，指某些网站为了辨别用户身份、进行 session跟踪而储存在用户本地终端上的数据（通常经过加密）；
- 作用：禁止cookies也就防止了可能使用cookies识别爬虫轨迹的网站得逞；
- 实现：settings.py ----> COOKIES_ENABLES=False
策略三：设置用户代理
- 为什么使用?
scrapy本身是使用Scrapy/0.22.2来表明自己身份的。这也就暴露了自己是爬虫的信息。 - user agent，是指包含浏览器信息、操作系统信息等的一个字符串，也称之为一种特殊的网络协议。服务器通过它判断当前访问对象是浏览器、邮件客户端还是网络爬虫。
- 实现：settings.py ----> USER_AGENT = ‘Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64; rv:45.0) Gecko/20100101 Firefox/45.0’
拓展：设置User-Agent的中间键
在 middlewares.py 中设置User-Agent的中间键
class UserAgentMiddleware(object):
def __init__(self):
self.user_agent = [
'Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64; rv:45.0) Gecko/20100101 Firefox/45.0',
"Mozilla/5.0 (Windows NT 6.0) AppleWebKit/536.5 "
]
def process_request(self, request, spider):
ua = random.choice(self.user_agent)
if ua:
# 此行仅为了测试, 真实场景不要打印， 会影响爬虫的效率
# print("当前使用的用户代理: %s" %(ua))
request.headers.setdefault('User-Agent', ua)
策略四：设置代理IP中间键
- web server应对爬虫的策略之一就是直接将你的IP或者是整个IP段都封掉禁止访问，这时候，当IP封掉后，转换到其他的IP继续访问即可。
在 middlewares.py 中设置代理IP的中间键
class ProxiesMiddleware(object):
def __init__(self):
self.proxies = [
'http://116.209.54.221:9999',
"https://111.177.183.212:9999"
]
def process_request(self, request, spider):
"""当发起请求"""
# 随机获取一个代理IP
proxy = random.choice(self.proxies)
if proxy:
# 此行仅为了测试, 真实场景不要打印， 会影响爬虫的效率
# print("当前使用的代理IP： %s" %(proxy))
request.meta['proxy'] = proxy
策略五：分布式爬虫Scrapy+Redis+MySQL
- 多进程
- Scrapy-Redis则是一个基于Redis的Scrapy分布式组件。
- 它利用Redis对用于爬取的请求(Requests)进行存储和调度(Schedule)，并对爬取产生rapy一些比较关键的代码，将scrapy变成一个可以在多个主机上同时运行的分布式爬虫。