scrapy爬虫实战

发布时间：2024年01月12日

scrapy爬虫实战

Scrapy 简介
- 主要特性
- 示例代码
安装scrapy，并创建项目
运行单个脚本
批量运行
附录1，持久化存入数据库
附录2，如何在本地启动数据库

Scrapy 简介

Scrapy 是一个强大的开源网络爬虫框架，用于从网站上提取数据。它以可扩展性和灵活性为特点，被广泛应用于数据挖掘、信息处理和历史数据抓取等领域。官网链接（外）

主要特性

模块化结构：Scrapy 的设计采用了模块化结构，包括引擎、调度器、下载器、爬虫和管道等组件。这使得用户能够根据需要选择性地使用或扩展不同的功能。
选择器：Scrapy 提供了灵活强大的选择器，可以通过 CSS 或 XPath 表达式轻松地提取网页中的数据。
中间件支持：用户可以通过中间件自定义处理请求和响应，例如修改请求头、实现代理、或者处理异常情况。
自动限速：Scrapy 具备自动限速功能，避免对目标网站造成过大的负担，同时支持自定义的下载延迟。
并发控制：支持异步处理和并发请求，提高爬取效率。
扩展性：Scrapy 提供了丰富的扩展接口，用户可以通过编写扩展插件实现定制化的功能。
数据存储：通过管道（Pipeline）机制，Scrapy 支持将抓取到的数据存储到多种格式，如 JSON、CSV、数据库等。
用户友好的命令行工具：Scrapy 提供了一套直观易用的命令行工具，方便用户创建、运行和管理爬虫项目。

示例代码

import scrapy

class MySpider(scrapy.Spider):
    name = 'my_spider' # 爬虫名字，后续是根据这个名字运行相关代码，而不是类名
    start_urls = ['http://example.com'] # 爬虫的入口网站

    def parse(self, response):
        # 使用选择器提取数据
        title = response.css('h1::text').get()
        body = response.css('p::text').get()

        # 返回抓取到的数据
        yield {
            'title': title,
            'body': body,
        }

这是一个简单的爬虫示例，通过定义爬虫类、指定起始 URL 和解析方法，用户可以快速创建一个基本的爬虫。

以上是 Scrapy 的简要介绍，它的灵活性和强大功能使其成为网络爬虫领域的瑞士军刀。

安装scrapy，并创建项目

使用python包管理工具pip安装scrapy

pip install scrapy

安装完成后使用scrapy创建项目

scrapy startproject sw

创建完成后，我的目录格式如下：

sw/
│
├── sw/
│   ├── __init__.py
│   ├── items.py
│   ├── middlewares.py
│   ├── pipelines.py
│   ├── settings.py
│   └── spiders/
│       └── __init__.py
│
├── scrapy.cfg
└── README.md

解释一下各个目录和文件的作用：

sw/sw/: 项目的 Python 模块，包含了爬虫项目的主要代码。
- init.py: 空文件，用于指示该目录是一个 Python 包。
- items.py: 定义用于存储爬取数据的数据模型。
- middlewares.py: 包含自定义中间件的文件，用于处理请求和响应。
- pipelines.py: 包含自定义管道的文件，用于处理抓取到的数据的存储和处理。
- settings.py: 包含项目的设置和配置信息。（如果要链接数据库，记得在这个文件里填写相应信息）
- spiders/: 存放爬虫代码的目录。
  - init.py: 空文件，用于指示该目录是一个 Python 包。
scrapy.cfg: Scrapy 项目的配置文件，包含有关项目的元数据和设置。
README.md: 项目的说明文档，可以包含有关项目的描述、使用说明等信息。

这是一个标准的 Scrapy 项目结构，您可以根据实际需求和项目规模进行调整和扩展。

运行单个脚本

代码示例

配置

先配置相关信息

item

item.py中的内容如下：

# Define here the models for your scraped items
#
# See documentation in:
# https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/items.html

import scrapy

class SwItem(scrapy.Item):
    # define the fields for your item here like:
    # name = scrapy.Field()

    url = scrapy.Field()
    title = scrapy.Field()
    time = scrapy.Field()
    content = scrapy.Field()
    scrapy_time = scrapy.Field()

    trans_title = scrapy.Field()
    trans_content = scrapy.Field()
    
    org = scrapy.Field()
    trans_org = scrapy.Field()

setting

setting.py中的内容如下：

# Scrapy settings for sw project
#
# For simplicity, this file contains only settings considered important or
# commonly used. You can find more settings consulting the documentation:
#
#     https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/settings.html
#     https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/downloader-middleware.html
#     https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/spider-middleware.html

BOT_NAME = "sw"

SPIDER_MODULES = ["sw.spiders"]
NEWSPIDER_MODULE = "sw.spiders"
DOWNLOAD_DELAY = 3
RANDOMIZE_DOWNLOAD_DELAY = True
USER_AGENT = 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36'
COOKIES_ENABLED = True


# Crawl responsibly by identifying yourself (and your website) on the user-agent
#USER_AGENT = "sw (+http://www.yourdomain.com)"

# Obey robots.txt rules
ROBOTSTXT_OBEY = True

# Configure maximum concurrent requests performed by Scrapy (default: 16)
#CONCURRENT_REQUESTS = 32

# Configure a delay for requests for the same website (default: 0)
# See https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/settings.html#download-delay
# See also autothrottle settings and docs
#DOWNLOAD_DELAY = 3
# The download delay setting will honor only one of:
#CONCURRENT_REQUESTS_PER_DOMAIN = 16
#CONCURRENT_REQUESTS_PER_IP = 16

# Disable cookies (enabled by default)
#COOKIES_ENABLED = False

# Disable Telnet Console (enabled by default)
#TELNETCONSOLE_ENABLED = False

# Override the default request headers:
#DEFAULT_REQUEST_HEADERS = {
#    "Accept": "text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8",
#    "Accept-Language": "en",
#}

# Enable or disable spider middlewares
# See https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/spider-middleware.html
#SPIDER_MIDDLEWARES = {
#    "sw.middlewares.SwSpiderMiddleware": 543,
#}

# Enable or disable downloader middlewares
# See https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/downloader-middleware.html
#DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {
#    "sw.middlewares.SwDownloaderMiddleware": 543,
#}

# Enable or disable extensions
# See https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/extensions.html
#EXTENSIONS = {
#    "scrapy.extensions.telnet.TelnetConsole": None,
#}

# Configure item pipelines
# See https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html
#ITEM_PIPELINES = {
#    "sw.pipelines.SwPipeline": 300,
#}
# ITEM_PIPELINES = {
#    "sw.pipelines.SwPipeline": 300,
# }

# 数据库的相关配置
# DB_SETTINGS = {
#     'host': '127.0.0.1',
#     'port': 3306,
#     'user': 'root',
#     'password': '123456',
#     'db': 'scrapy_news_2024_01_08',
#     'charset': 'utf8mb4',
# }

# Enable and configure the AutoThrottle extension (disabled by default)
# See https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/autothrottle.html
#AUTOTHROTTLE_ENABLED = True
# The initial download delay
#AUTOTHROTTLE_START_DELAY = 5
# The maximum download delay to be set in case of high latencies
#AUTOTHROTTLE_MAX_DELAY = 60
# The average number of requests Scrapy should be sending in parallel to
# each remote server
#AUTOTHROTTLE_TARGET_CONCURRENCY = 1.0
# Enable showing throttling stats for every response received:
#AUTOTHROTTLE_DEBUG = False

# Enable and configure HTTP caching (disabled by default)
# See https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/downloader-middleware.html#httpcache-middleware-settings
#HTTPCACHE_ENABLED = True
#HTTPCACHE_EXPIRATION_SECS = 0
#HTTPCACHE_DIR = "httpcache"
#HTTPCACHE_IGNORE_HTTP_CODES = []
#HTTPCACHE_STORAGE = "scrapy.extensions.httpcache.FilesystemCacheStorage"

# Set settings whose default value is deprecated to a future-proof value
REQUEST_FINGERPRINTER_IMPLEMENTATION = "2.7"
TWISTED_REACTOR = "twisted.internet.asyncioreactor.AsyncioSelectorReactor"
FEED_EXPORT_ENCODING = "utf-8"
# REDIRECT_ENABLED = False

爬虫脚本

过程非常简单，只需要在spiders/目录下，创建自己的代码即可。示例代码p3_new_39.py (tips: 直接把这个代码放到spiders/目录下) 如下：

"""
Created on 2024/01/06 14:00 by Fxy
"""
import scrapy
from sw.items import SwItem
import time
from datetime import datetime

class SWSpider(scrapy.Spider):
    '''
    scrapy变量
    '''
    # 爬虫名称(自己定义)
    name = "p3_new_39"
    # 允许爬取的域名
    allowed_domains = ["www.meduniwien.ac.at"]
    # 爬虫的起始链接
    start_urls = ["https://www.meduniwien.ac.at/web/en/about-us/news/"]
    # 创建一个VidoItem实例
    item = SwItem()
    '''
    自定义变量
    '''
    # 机构名称
    org = "奥地利维也纳医科大学病毒学中心"
    # 机构英文名称
    org_e = "Med Univ Vienna, Ctr Virol"
    # 日期格式
    site_date_format = '%Y-%m-%d %H:%M' # 网页的日期格式
    date_format = '%d.%m.%Y %H:%M:%S' # 目标日期格式
    # 网站语言格式
    language_type = "zh2zh"  # 中文到中文的语言代码, 调用翻译接口时，使用


    #爬虫的主入口，这里是获取所有的归档文章链接
    def parse(self,response): 
        achieve_links = response.xpath('//*[@id="c4345"]//div[@class="news-teaser__caption"]/h2/a/@href').extract()
        print("achieve_links",achieve_links)
        for achieve_link in achieve_links:
            if "http" in achieve_link:
                continue
            full_achieve_link = "https://www.meduniwien.ac.at" + achieve_link
            print("full_achieve_link", full_achieve_link)
            # 进入每个归档链接
            yield scrapy.Request(full_achieve_link, callback=self.parse_item, dont_filter=True)

        #翻页逻辑
        xpath_expression = f'//*[@id="c4345"]//ul[@class="pagination"]/li[@class="next"]/a/@href'
        next_page = response.xpath(xpath_expression).extract_first()
        print("next_page = ", next_page)

        # 翻页操作
        if next_page != None:
            print(next_page)
            print('next page')
            full_next_page = "https://www.meduniwien.ac.at" + next_page
            print("full_next_page",full_next_page)
            yield scrapy.Request(full_next_page, callback=self.parse, dont_filter=True)


    #获取每个文章的内容,并存入item
    def parse_item(self,response):
        source_url = response.url
        print("source_url:", source_url)
        title_o = response.xpath('//*[@id="main"]/header/div/div[2]/div[1]/h1/text()').extract_first().strip()
        # title_t = my_tools.get_trans(title_o, "de2zh") *[@id="c4342"]/div/div/div[2]/span
        print("title_o:", title_o) #//*[@id="c4342"]/div/div/div[2]/span
        year_string = response.xpath('//div[@class="news-detail__meta"]/span/@data-year').extract_first().strip()
        month_string = response.xpath('//div[@class="news-detail__meta"]/span/@data-month').extract_first().strip()
        day_string = response.xpath('//div[@class="news-detail__meta"]/span/@data-day').extract_first().strip()
        hour_string = response.xpath('//div[@class="news-detail__meta"]/span/@data-hour').extract_first().strip()
        minute_string = response.xpath('//div[@class="news-detail__meta"]/span/@data-minute').extract_first().strip()
        publish_time = f'{year_string}-{month_string}-{day_string} {hour_string}:{minute_string}'
        print("publish_time:", publish_time)
        date_object = datetime.strptime(publish_time, self.site_date_format) # 先读取成网页的日期格式
        date_object = date_object.strftime(self.date_format) # 转换成目标的日期字符串
        publish_time = datetime.strptime(date_object, self.date_format) # 从符合格式的字符串，转换成日期

        content_o = [content.strip() for content in response.xpath('//div[@class="content__block"]//text()').extract()]
        content_o = ' '.join(content_o) # 这个content_o提取出来是一个字符串数组，所以要拼接成字符串
        # content_t = my_tools.get_trans(content_o, "de2zh")

        print("source_url:", source_url)
        print("title_o:", title_o)
        # print("title_t:", title_t)
        print("publish_time:", publish_time) #15.01.2008
        print("content_o:", content_o)
        # print("content_t:", content_t)
        print("-" * 50)

        page_data = { 
            'source_url': source_url,
            'title_o': title_o,
            # 'title_t' : title_t,
            'publish_time': publish_time,
            'content_o': content_o,
            # 'content_t': content_t,
            'org' : self.org,
            'org_e' : self.org_e,
        }
        self.item['url'] = page_data['source_url']
        self.item['title'] = page_data['title_o']
        # self.item['title_t'] = page_data['title_t']
        self.item['time'] = page_data['publish_time']
        self.item['content'] = page_data['content_o']
        # self.item['content_t'] = page_data['content_t']
        # 获取当前时间
        current_time = datetime.now()
        # 格式化成字符串
        formatted_time = current_time.strftime(self.date_format)
        # 将字符串转换为 datetime 对象
        datetime_object = datetime.strptime(formatted_time, self.date_format)
        self.item['scrapy_time'] = datetime_object
        self.item['org'] = page_data['org']
        self.item['trans_org'] = page_data['org_e']

        yield self.item

代码解析

接下来我们来分析，上面p3_new_39.py代码中的response.xpath()中的参数如何确定。
1、首先进入网页: https://www.meduniwien.ac.at/web/en/about-us/news/（外）：
在这里插入图片描述
2、确定自己要爬取的数据，这里我假定为每一条新闻。

3、打开浏览器的调试工具（默认f12）找到跳转的链接。

4、右键元素，复制xpath即可。

我的复制结果如下：//*[@id="c4345"]/div/div[1]/div/h2/a

xpath基本语法：

XPath（XML Path Language）是一种用于在 XML 文档中定位和选择节点的查询语言。它不仅可以用于 XML，还可以用于 HTML 和其他标记语言。以下是XPath的主要语法和一些常见用法：

节点选择：
- /: 从根节点开始选择。
- //: 选择节点，不考虑它们的位置。
- .: 选取当前节点。
- ..: 选取当前节点的父节点。
节点名称：
- elementName: 选取所有名称为 elementName 的节点。
- *: 选取所有子节点。
谓语：
- [condition]: 通过添加条件筛选节点。
  - 例如：//div[@class='example'] 选取所有 class 属性为 ‘example’ 的 div 节点。

路径表达式示例：

/bookstore/book[1]: 选取第一个 <book> 元素。
/bookstore/book[last()]: 选取最后一个 <book> 元素。
/bookstore/book[position()<3]: 选取前两个 <book> 元素。
//title[@lang='en']: 选取所有带有 lang 属性为 ‘en’ 的 <title> 元素。
//title[@lang='en']/text(): 选取所有带有 lang 属性为 ‘en’ 的 <title> 元素的文本内容。
//title[not(@lang='en')]/text(): 选取所有 lang 属性不为 ‘en’ 的 <title> 元素的文本内容。
//title[@lang='en' or @lang='zh']/text(): 选取所有带有 lang 属性为 ‘en’ 或 ‘zh’ 的 <title> 元素的文本内容。
//title[contains(@lang, 'en')]/text() 选取所有带有 lang 属性包含 'en’子串的 <title> 元素的文本内容。

通配符和多路径：

*: 通配符，匹配任何元素节点。
@*: 匹配任何属性节点。
//book/title | //book/price: 选取所有 <book> 元素的 <title> 和 <price> 子元素。

函数：

XPath 还支持一些内置函数，例如：

text(): 获取节点的文本内容。
contains(str1, str2): 判断一个字符串是否包含另一个字符串。

示例：

考虑以下 XML 结构：

<bookstore>
  <book>
    <title lang="en">Introduction to XPath</title>
    <price>29.95</price>
  </book>
  <book>
    <title lang="fr">XPath et ses applications</title>
    <price>39.99</price>
  </book>
</bookstore>

使用 XPath 可以选择如下：

/bookstore/book: 选取所有 <book> 元素。
/bookstore/book/title[@lang='en']: 选取所有带有 lang 属性为 ‘en’ 的 <title> 元素。

这是XPath的基本语法和用法示例，它允许您灵活而精确地定位和提取 XML 或 HTML 文档中的数据。

批量运行

在sw项目目录下可以创建一个mian.py

from scrapy.crawler import CrawlerProcess
from scrapy.utils.project import get_project_settings

settings = get_project_settings()

crawler = CrawlerProcess(settings)

bot_list = ["p3_new_39"] # 把要运行的通通放进去

for bot in bot_list:
    crawler.crawl(bot)
    crawler.start()

附录1，持久化存入数据库

scrapy有个非常好的特点，就是支持自动存入数据库。我们只要将代码写好，然后每次scrapy都会自动调用该代码，不需要自己显示的调用，非常省心。我的piplines.py代码如下：

# 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
import pymysql


class SwPipeline:
    def __init__(self, db_settings):
        self.db_settings = db_settings

    @classmethod
    def from_crawler(cls, crawler):
        db_settings = crawler.settings.get("DB_SETTINGS")
        return cls(db_settings)

    def open_spider(self, spider):
        self.connection = pymysql.connect(**self.db_settings)
        self.cursor = self.connection.cursor()

    def close_spider(self, spider):
        self.connection.close()

    def process_item(self, item, spider):
        # Assuming your item keys match the column names in your database table
        keys = ', '.join(item.keys())
        values = ', '.join(['%s'] * len(item))
        query = f"INSERT INTO org_news ({keys}) VALUES ({values})" #这里记得确认我们item.py中定义的类型名字，是否和数据库中的一样，不一样，这个查询语句需要进行相应的修改，我这里就不一样，所以没法直接运行哦，我懒得改了！！！！哈哈哈
        
        # Check if the record already exists based on a combination of fields, 如果记录已经存在则取消插入，如果有键的话直接用键就行，我这里没有键
        unique_fields = ["title_o", "source_url"]  # Replace with the actual field names you want to use
        check_query = f"SELECT * FROM org_news WHERE {' AND '.join(f'{field} = %s' for field in unique_fields)}"
        check_values = tuple(item.get(field) for field in unique_fields)

        try:
            # Check if the record already exists
            self.cursor.execute(check_query, check_values)
            existing_record = self.cursor.fetchone()

            if existing_record:
                spider.logger.warning("Record already exists. Skipping insertion.")
            else:
                # If the record doesn't exist, insert it into the database
                self.cursor.execute(query, tuple(item.values()))
                self.connection.commit()

        except Exception as e:
            self.connection.rollback()
            spider.logger.error(f"Error processing item and inserting data into database: {e}")

        return item

我创建数据库的代码如下：

/*
 Navicat Premium Data Transfer

 Source Server         : 172.16.6.165
 Source Server Type    : MySQL
 Source Server Version : 80035
 Source Host           : 172.16.6.165:3306
 Source Schema         : swaq

 Target Server Type    : MySQL
 Target Server Version : 80035
 File Encoding         : 65001

 Date: 08/01/2024 10:01:57
*/

SET NAMES utf8mb4;
SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 0;

-- ----------------------------
-- Table structure for org_news
-- ----------------------------
DROP TABLE IF EXISTS `org_news`;
CREATE TABLE `org_news`  (
  `id` int(0) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `title_t` varchar(1000) CHARACTER SET utf8mb3 COLLATE utf8mb3_general_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '翻译标题名称',
  `title_o` varchar(1000) CHARACTER SET utf8mb3 COLLATE utf8mb3_general_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '原消息标题',
  `content_t` longtext CHARACTER SET utf8mb3 COLLATE utf8mb3_general_ci NULL COMMENT '翻译',
  `publish_time` datetime(0) NULL DEFAULT NULL COMMENT '发布时间',
  `content_o` longtext CHARACTER SET utf8mb3 COLLATE utf8mb3_general_ci NULL COMMENT '原文',
  `site` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb3 COLLATE utf8mb3_general_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '新闻源',
  `tag` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb3 COLLATE utf8mb3_general_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '标签',
  `author` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb3 COLLATE utf8mb3_general_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '作者',
  `create_time` datetime(0) NULL DEFAULT NULL COMMENT '爬取时间',
  `source_url` varchar(1000) CHARACTER SET utf8mb3 COLLATE utf8mb3_general_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT 'url',
  `country` varchar(100) CHARACTER SET utf8mb3 COLLATE utf8mb3_general_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '国家/地区',
  `imgurl` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb3 COLLATE utf8mb3_general_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '图片存放地址',
  `org` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb3 COLLATE utf8mb3_general_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '机构名称',
  `org_e` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb3 COLLATE utf8mb3_general_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '机构英文名称',
  PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE
) ENGINE = InnoDB AUTO_INCREMENT = 314 CHARACTER SET = utf8mb3 COLLATE = utf8mb3_general_ci ROW_FORMAT = Dynamic;

SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 1;

附录2，如何在本地启动数据库

1、先安装mysql
2、配置好？（我电脑的mysql几年前安装的，下载了一个navicat）
3、windows控制台输入mysqld --console应该就能启动了。
注意： mysqld 是服务端程序 ，mysql是命令行客户端程序
4、然后应该就能够连接了

文章来源:https://blog.csdn.net/shizuguilai/article/details/135554205
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