终于有人把Scrapy爬虫框架讲明白了

导读:Scrapy由Python语言编写,是一个快速、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出结构化的数据 。Scrapy用途广泛,可以用于数据挖掘、监测和自动化测试等 。
作者:赵国生 王健
来源:华章科技
终于有人把Scrapy爬虫框架讲明白了

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Scrapy是用纯Python语言实现的一个为爬取网站数据、提取结构性数据而编写的应用框架,Scrapy使用了Twisted异步网络框架来处理网络通信,可以加快我们的下载速度,不用自己去实现异步框架,并且包含了各种中间件接口,可以灵活地实现各种需求 。
Scrapy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,其最初是为页面抓取(更确切地说是网络抓取)而设计的,也可以应用于获取API所返回的数据(例如Amazon Associates Web Services)或者通用的网络爬虫 。
01 Scrapy框架介绍关于Scrapy框架的最简单的安装方法是:
通过anaconda→environments→最右边界面的第一个选项all,在搜索框里搜索scrapy→选择安装 。
或者在terminal或者cmd中使用pip安装就好 。
# python 3+pip3 install scrapyScrapy内部实现了包括并发请求、免登录、URL去重等很多复杂操作,用户不需要明白Scrapy内部具体的爬取策略,只需要根据自己的需求去编写小部分的代码,就能抓取到所需要的数据 。Scrapy框架如图8-1所示 。
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▲图8-1 Scrapy框架
图8-1中带箭头的线条表示数据流向,首先从初始URL开始,调度器(Scheduler)会将其交给下载器(Downloader),下载器向网络服务器(Internet)发送服务请求以进行下载,得到响应后将下载的数据交给爬虫(Spider),爬虫会对网页进行分析,分析出来的结果有两种:一种是需要进一步抓取的链接,这些链接会被传回调度器;另一种是需要保存的数据,它们则被送到项目管道(Item Pipeline),Item会定义数据格式,最后由Pipeline对数据进行清洗、去重等处理,继而存储到文件或数据库 。
02 Scrapy框架详解Scrapy由Python语言编写,是一个快速、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出结构化的数据 。Scrapy用途广泛,可以用于数据挖掘、监测和自动化测试等 。
1. 框架内组件及作用
Scrapy框架内包含的组件如下:
  • 爬虫中间件(Spider Middleware):位于Scrapy引擎和爬虫之间的框架,主要用于处理爬虫的响应输入和请求输出 。
  • 调度器中间件(Scheduler Middleware):位于Scrapy引擎和调度器之间的框架,主要用于处理从Scrapy引擎发送到调度器的请求和响应 。
  • 调度器:用来接收引擎发过来的请求,压入队列中,并在引擎再次请求的时候返回 。它就像是一个URL的优先队列,由它来决定下一个要抓取的网址是什么,同时在这里会去除重复的网址 。
  • 下载器中间件(Downloader Middleware):位于Scrapy引擎和下载器之间的框架,主要用于处理Scrapy引擎与下载器之间的请求及响应 。代理IP和用户代理可以在这里设置 。
  • 下载器:用于下载网页内容,并将网页内容返回给爬虫 。
  • Scrapy引擎(ScrapyEngine):用来控制整个系统的数据处理流程,并进行事务处理的触发 。
  • 爬虫:爬虫主要是干活的,用于从特定网页中提取自己需要的信息,即所谓的项目(又称实体) 。也可以从中提取URL,让Scrapy继续爬取下一个页面 。
  • 项目管道:负责处理爬虫从网页中爬取的项目,主要的功能就是持久化项目、验证项目的有效性、清除不需要的信息 。当页面被爬虫解析后,将被送到项目管道,并经过几个特定的次序来处理其数据 。
2. Scrapy运行流程
Scrapy运行流程如下:
  1. 引擎从调度器中取出一个URL用于接下来的抓取;
  2. 引擎把URL封装成一个请求(request)传给下载器;
  3. 下载器把资源下载下来,并封装成一个响应(response);
  4. 爬虫解析响应;
  5. 解析出的是项目,则交给项目管道进行进一步的处理;
  6. 解析出的是链接URL,则把URL交给调度器等待下一步的抓取 。
3. 数据流向
Scrapy数据流是由执行流程的核心引擎来控制的,流程如图8-2所示 。
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