Scrapy怎么使用？Scrapy安装使用教程

Scrapy是基于python开发的一款可以快速高层次的进行屏幕抓取和web提取框架的工具。需要安装python才可以正常进行安装，具体过程有些麻烦，希望大家耐心看完。学会你就是高手了哦！

Scrapy安装教程

Windows

安装Python 2.7.

您需要修改 PATH 环境变量，将Python的可执行程序及额外的脚本添加到系统路径中。将以下路径添加到 PATH 中:

C:\Python2.7\;C:\Python2.7\Scripts\;

请打开命令行，并且运行以下命令来修改 PATH:

c:\python27\python.exe c:\python27\tools\scripts\win_add2path.py

关闭并重新打开命令行窗口，使之生效。运行接下来的命令来确认其输出所期望的Python版本:

python --version

从 http://sourceforge.net/projects/pywin32/ 安装 pywin32

请确认下载符合您系统的版本(win32或者amd64)

从 https://pip.pypa.io/en/latest/installing.html 安装 pip

打开命令行窗口，确认 pip 被正确安装:

pip --version

到目前为止Python 2.7 及 pip 已经可以正确运行了。接下来安装Scrapy:

pip install Scrapy

Ubuntu 9.10及以上版本

不要 使用Ubuntu提供的 python-scrapy ，相较于最新版的Scrapy，该包版本太旧，并且运行速度也较为缓慢。

您可以使用官方提供的 Ubuntu Packages 。该包解决了全部依赖问题，并且与最新的bug修复保持持续更新。

Archlinux

您可以依照通用的方式或者从 AUR Scrapy package 来安装Scrapy:

yaourt -S scrapy

Scrapy使用教程

在本篇教程中，我们假定您已经安装好Scrapy。 如若不然，请参考 安装指南 。

接下来以 Open Directory Project(dmoz) (dmoz) 为例来讲述爬取。

创建项目

在开始爬取之前，您必须创建一个新的Scrapy项目。 进入您打算存储代码的目录中，运行下列命令:

scrapy startproject tutorial

该命令将会创建包含下列内容的 tutorial 目录:

tutorial/

scrapy.cfg

tutorial/

__init__.py

items.py

pipelines.py

settings.py

spiders/

__init__.py

...

这些文件分别是:

scrapy.cfg: 项目的配置文件

tutorial/: 该项目的python模块。之后您将在此加入代码。

tutorial/items.py: 项目中的item文件.

tutorial/pipelines.py: 项目中的pipelines文件.

tutorial/settings.py: 项目的设置文件.

tutorial/spiders/: 放置spider代码的目录.

定义Item

Item 是保存爬取到的数据的容器;其使用方法和python字典类似， 并且提供了额外保护机制来避免拼写错误导致的未定义字段错误。

类似在ORM中做的一样，您可以通过创建一个 scrapy.Item 类， 并且定义类型为 scrapy.Field 的类属性来定义一个Item。 (如果不了解ORM, 不用担心，您会发现这个步骤非常简单)

首先根据需要从dmoz.org获取到的数据对item进行建模。 我们需要从dmoz中获取名字，url，以及网站的描述。 对此，在item中定义相应的字段。编辑 tutorial 目录中的 items.py 文件:

import scrapy

class DmozItem(scrapy.Item):

title = scrapy.Field()

link = scrapy.Field()

desc = scrapy.Field()

一开始这看起来可能有点复杂，但是通过定义item， 您可以很方便的使用Scrapy的其他方法。而这些方法需要知道您的item的定义。

编写第一个爬虫(Spider)

Spider是用户编写用于从单个网站(或者一些网站)爬取数据的类。

其包含了一个用于下载的初始URL，如何跟进网页中的链接以及如何分析页面中的内容， 提取生成item 的方法。

为了创建一个Spider，您必须继承 scrapy.Spider 类， 且定义以下三个属性:

name: 用于区别Spider。 该名字必须是唯一的，您不可以为不同的Spider设定相同的名字。

start_urls: 包含了Spider在启动时进行爬取的url列表。 因此，第一个被获取到的页面将是其中之一。 后续的URL则从初始的URL获取到的数据中提取。

parse() 是spider的一个方法。 被调用时，每个初始URL完成下载后生成的 Response 对象将会作为唯一的参数传递给该函数。 该方法负责解析返回的数据(response data)，提取数据(生成item)以及生成需要进一步处理的URL的 Request 对象。

以下为我们的第一个Spider代码，保存在 tutorial/spiders 目录下的 dmoz_spider.py 文件中:

import scrapy

class DmozSpider(scrapy.Spider):

name = "dmoz"

allowed_domains = ["dmoz.org"]

start_urls = [

"http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Books/",

"http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Resources/"

]

def parse(self, response):

filename = response.url.split("/")[-2]

with open(filename, 'wb') as f:

f.write(response.body)

爬取

进入项目的根目录，执行下列命令启动spider:

scrapy crawl dmoz

crawl dmoz 启动用于爬取 dmoz.org 的spider，您将得到类似的输出:

2014-01-23 18:13:07-0400 [scrapy] INFO: Scrapy started (bot: tutorial)

2014-01-23 18:13:07-0400 [scrapy] INFO: Optional features available: ...

2014-01-23 18:13:07-0400 [scrapy] INFO: Overridden settings: {}

2014-01-23 18:13:07-0400 [scrapy] INFO: Enabled extensions: ...

2014-01-23 18:13:07-0400 [scrapy] INFO: Enabled downloader middlewares: ...

2014-01-23 18:13:07-0400 [scrapy] INFO: Enabled spider middlewares: ...

2014-01-23 18:13:07-0400 [scrapy] INFO: Enabled item pipelines: ...

2014-01-23 18:13:07-0400 [dmoz] INFO: Spider opened

2014-01-23 18:13:08-0400 [dmoz] DEBUG: Crawled (200) (referer: None)

2014-01-23 18:13:09-0400 [dmoz] DEBUG: Crawled (200) (referer: None)

2014-01-23 18:13:09-0400 [dmoz] INFO: Closing spider (finished)

查看包含 [dmoz] 的输出，可以看到输出的log中包含定义在 start_urls 的初始URL，并且与spider中是一一对应的。在log中可以看到其没有指向其他页面( (referer:None) )。

除此之外，更有趣的事情发生了。就像我们 parse 方法指定的那样，有两个包含url所对应的内容的文件被创建了: Book , Resources 。

刚才发生了什么?

Scrapy为Spider的 start_urls 属性中的每个URL创建了 scrapy.Request 对象，并将 parse 方法作为回调函数(callback)赋值给了Request。

Request对象经过调度，执行生成 scrapy.http.Response 对象并送回给spider parse() 方法。

提取Item

Selectors选择器简介

从网页中提取数据有很多方法。Scrapy使用了一种基于 XPath 和 CSS 表达式机制: Scrapy Selectors。 关于selector和其他提取机制的信息请参考 Selector文档 。

这里给出XPath表达式的例子及对应的含义:

/html/head/title: 选择HTML文档中 标签内的 ']

In [3]: response.xpath('//title/text()')

Out[3]: []

In [4]: response.xpath('//title/text()').extract()

Out[4]: [u'Open Directory - Computers: Programming: Languages: Python: Books']

In [5]: response.xpath('//title/text()').re('(\w+):')

Out[5]: [u'Computers', u'Programming', u'Languages', u'Python']

提取数据

现在，我们来尝试从这些页面中提取些有用的数据。

您可以在终端中输入 response.body 来观察HTML源码并确定合适的XPath表达式。不过，这任务非常无聊且不易。您可以考虑使用Firefox的Firebug扩展来使得工作更为轻松。详情请参考 使用Firebug进行爬取 和 借助Firefox来爬取 。

在查看了网页的源码后，您会发现网站的信息是被包含在 第二个元素中。

我们可以通过这段代码选择该页面中网站列表里所有元素:

response.xpath('//ul/li')

网站的描述:

response.xpath('//ul/li/text()').extract()

网站的标题:

response.xpath('//ul/li/a/text()').extract()

以及网站的链接:

response.xpath('//ul/li/a/@href').extract()

之前提到过，每个 .xpath() 调用返回selector组成的list，因此我们可以拼接更多的 .xpath() 来进一步获取某个节点。我们将在下边使用这样的特性:

for sel in response.xpath('//ul/li'):

title = sel.xpath('a/text()').extract()

link = sel.xpath('a/@href').extract()

desc = sel.xpath('text()').extract()

print title, link, desc

注解

关于嵌套selctor的更多详细信息，请参考 嵌套选择器(selectors) 以及 选择器(Selectors) 文档中的使用相对XPaths 部分。

在我们的spider中加入这段代码:

import scrapy

class DmozSpider(scrapy.Spider):

name = "dmoz"

allowed_domains = ["dmoz.org"]

start_urls = [

"http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Books/",

"http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Resources/"

]

def parse(self, response):

for sel in response.xpath('//ul/li'):

title = sel.xpath('a/text()').extract()

link = sel.xpath('a/@href').extract()

desc = sel.xpath('text()').extract()

print title, link, desc

现在尝试再次爬取dmoz.org，您将看到爬取到的网站信息被成功输出:

scrapy crawl dmoz

使用item

Item 对象是自定义的python字典。 您可以使用标准的字典语法来获取到其每个字段的值。(字段即是我们之前用Field赋值的属性):

>>> item = DmozItem()

>>> item['title'] = 'Example title'

>>> item['title']

'Example title'

一般来说，Spider将会将爬取到的数据以 Item 对象返回。所以为了将爬取的数据返回，我们最终的代码将是:

import scrapy

from tutorial.items import DmozItem

class DmozSpider(scrapy.Spider):

name = "dmoz"

allowed_domains = ["dmoz.org"]

start_urls = [

"http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Books/",

"http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Resources/"

]

def parse(self, response):

for sel in response.xpath('//ul/li'):

item = DmozItem()

item['title'] = sel.xpath('a/text()').extract()

item['link'] = sel.xpath('a/@href').extract()

item['desc'] = sel.xpath('text()').extract()

yield item

注解

您可以在 dirbot 项目中找到一个具有完整功能的spider。该项目可以通过https://github.com/scrapy/dirbot 找到。

现在对dmoz.org进行爬取将会产生 DmozItem 对象:

[dmoz] DEBUG: Scraped from <200 http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Books/>

{'desc': [u' - By David Mertz; Addison Wesley. Book in progress, full text, ASCII format. Asks for feedback. [author website, Gnosis Software, Inc.\n],

'link': [u'http://gnosis.cx/TPiP/'],

'title': [u'Text Processing in Python']}

[dmoz] DEBUG: Scraped from <200 http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Books/>

{'desc': [u' - By Sean McGrath; Prentice Hall PTR, 2000, ISBN 0130211192, has CD-ROM. Methods to build XML applications fast, Python tutorial, DOM and SAX, new Pyxie open source XML processing library. [Prentice Hall PTR]\n'],

'link': [u'http://www.informit.com/store/product.aspx?isbn=0130211192'],

'title': [u'XML Processing with Python']}

保存爬取到的数据

最简单存储爬取的数据的方式是使用 Feed exports:

scrapy crawl dmoz -o items.json

该命令将采用 JSON 格式对爬取的数据进行序列化，生成 items.json 文件。

在类似本篇教程里这样小规模的项目中，这种存储方式已经足够。 如果需要对爬取到的item做更多更为复杂的操作，您可以编写 Item Pipeline 。 类似于我们在创建项目时对Item做的，用于您编写自己的 tutorial/pipelines.py 也被创建。 不过如果您仅仅想要保存item，您不需要实现任何的pipeline。