文章采集api(Scrapy一个 )

　　文章采集api(Scrapy一个

)

　　内容

　　

　　架构介绍

　　Scrapy 是一个开源和协作框架，最初是为页面抓取（更准确地说是网页抓取）而设计的，它允许您以快速、简单和可扩展的方式从所需数据中提取所有信息。但目前，Scrapy 的用途非常广泛，例如数据挖掘、监控和自动化测试，也可以用来获取 API（例如 Amazon Associates Web Services）或一般网络爬虫返回的数据。

　　Scrapy 是基于 twisted 框架开发的，这是一个流行的事件驱动的 Python 网络框架。所以 Scrapy 使用非阻塞（又名异步）代码来实现并发。整体结构大致如下

　　IO多路复用

　　

　　# 引擎(EGINE)（大总管）

引擎负责控制系统所有组件之间的数据流，并在某些动作发生时触发事件。有关详细信息，请参见上面的数据流部分。

# 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的优先级队列, 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(DOWLOADER)

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

# 爬虫(SPIDERS)

SPIDERS是开发人员自定义的类，用来解析responses，并且提取items，或者发送新的请求

# 项目管道(ITEM PIPLINES)

在items被提取后负责处理它们，主要包括清理、验证、持久化（比如存到数据库）等操作

# 两个中间件

-爬虫中间件

-下载中间件（用的最多，加头，加代理，加cookie，集成selenium）

　　安装创建和启动

　　# 1 框架 不是 模块

# 2 号称爬虫界的django（你会发现，跟django很多地方一样）

# 3 安装

-mac，linux平台：pip3 install scrapy

-windows平台：pip3 install scrapy（大部分人可以）

- 如果失败：

1、pip3 install wheel #安装后，便支持通过wheel文件安装软件，wheel文件官网：https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs

3、pip3 install lxml

4、pip3 install pyopenssl

5、下载并安装pywin32：https://sourceforge.net/projects/pywin32/files/pywin32/

6、下载twisted的wheel文件：http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#twisted

7、执行pip3 install 下载目录\Twisted-17.9.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl

8、pip3 install scrapy

# 4 在script文件夹下会有scrapy.exe可执行文件

-创建scrapy项目：scrapy startproject 项目名 (django创建项目)

-创建爬虫：scrapy genspider 爬虫名 要爬取的网站地址 # 可以创建多个爬虫

# 5 命令启动爬虫

-scrapy crawl 爬虫名字

-scrapy crawl 爬虫名字 --nolog # 没有日志输出启动

# 6 文件执行爬虫(推荐使用)

-在项目路径下创建一个main.py,右键执行即可

from scrapy.cmdline import execute

# execute(['scrapy','crawl','chouti','--nolog']) # 没有设置日志级别

execute(['scrapy','crawl','chouti']) # 设置了日志级别

　　配置文件目录介绍

　　-crawl_chouti # 项目名

-crawl_chouti # 跟项目一个名，文件夹

-spiders # spiders：放着爬虫 genspider生成的爬虫，都放在这下面

-__init__.py

-chouti.py # 抽屉爬虫

-cnblogs.py # cnblogs 爬虫

-items.py # 对比django中的models.py文件 ,写一个个的模型类

-middlewares.py # 中间件（爬虫中间件，下载中间件），中间件写在这

-pipelines.py # 写持久化的地方（持久化到文件，mysql，redis，mongodb）

-settings.py # 配置文件

-scrapy.cfg # 不用关注，上线相关的

# 配置文件settings.py

ROBOTSTXT_OBEY = False # 是否遵循爬虫协议，强行运行

USER_AGENT = 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_14_6) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/80.0.3987.149 Safari/537.36' # 请求头中的ua,去浏览器复制，或者用ua池拿

LOG_LEVEL='ERROR' # 这样配置，程序错误信息才会打印，

#启动爬虫直接 scrapy crawl 爬虫名 就没有日志输出

# scrapy crawl 爬虫名 --nolog # 配置了就不需要这样启动了

# 爬虫文件

class ChoutiSpider(scrapy.Spider):

name = 'chouti' # 爬虫名字

allowed_domains = ['https://dig.chouti.com/'] # 允许爬取的域，想要多爬就注释掉

start_urls = ['https://dig.chouti.com/'] # 起始爬取的位置，爬虫一启动，会先向它发请求

def parse(self, response): # 解析，请求回来，自动执行parser，在这个方法中做解析

print('---------------------------',response)

　　

　　抓取数据并解析

　　# 1 解析，可以使用bs4解析

from bs4 import BeautifulSoup

soup=BeautifulSoup(response.text,'lxml')

soup.find_all() # bs4解析

soup.select() # css解析

# 2 内置的解析器

response.css

response.xpath

# 内置解析

# 所有用css或者xpath选择出来的都放在列表中

# 取第一个:extract_first()

# 取出所有extract()

# css选择器取文本和属性：

# .link-title::text # 取文本，数据都在data中

# .link-title::attr(href) # 取属性，数据都在data中

# xpath选择器取文本和属性

# .//a[contains(@class,"link-title")/text()]

#.//a[contains(@class,"link-title")/@href]

# 内置css选择期，取所有

div_list = response.css('.link-con .link-item')

for div in div_list:

content = div.css('.link-title').extract()

print(content)

　　数据持久化

　　# 方式一（不推荐）

-1 parser解析函数，return 列表，列表套字典

# 命令 (支持：('json', 'jsonlines', 'jl', 'csv', 'xml', 'marshal', 'pickle')

# 数据到aa.json文件中

-2 scrapy crawl chouti -o aa.json

# 代码：

lis = []

for div in div_list:

content = div.select('.link-title')[0].text

lis.append({'title':content})

return lis

# 方式二 pipline的方式（管道）

-1 在items.py中创建模型类

-2 在爬虫中chouti.py，引入，把解析的数据放到item对象中（要用中括号）

-3 yield item对象

-4 配置文件配置管道

ITEM_PIPELINES = {

# 数字表示优先级（数字越小，优先级越大）

'crawl_chouti.pipelines.CrawlChoutiPipeline': 300,

'crawl_chouti.pipelines.CrawlChoutiRedisPipeline': 301，

}

-5 pipline.py中写持久化的类

spider_open # 方法，一开始就打开文件

process_item # 方法，写入文件

spider_close # 方法，关闭文件

　　保存到文件

　　# choutiaa.py 爬虫文件

import scrapy

from chouti.items import ChoutiItem # 导入模型类

class ChoutiaaSpider(scrapy.Spider):

name = 'choutiaa'

# allowed_domains = ['https://dig.chouti.com/'] # 允许爬取的域

start_urls = ['https://dig.chouti.com//'] # 起始爬取位置

# 解析，请求回来，自动执行parse，在这个方法中解析

def parse(self, response):

print('----------------',response)

from bs4 import BeautifulSoup

soup = BeautifulSoup(response.text,'lxml')

div_list = soup.select('.link-con .link-item')

for div in div_list:

content = div.select('.link-title')[0].text

href = div.select('.link-title')[0].attrs['href']

item = ChoutiItem() # 生成模型对象

item['content'] = content # 添加值

item['href'] = href

yield item # 必须用yield

# items.py 模型类文件

import scrapy

class ChoutiItem(scrapy.Item):

content = scrapy.Field()

href = scrapy.Field()

# pipelines.py 数据持久化文件

class ChoutiPipeline(object):

def open_spider(self, spider):

# 一开始就打开文件

self.f = open('a.txt', 'w', encoding='utf-8')

def process_item(self, item, spider):

# print(item)

# 写入文件的操作