爬虫实验：使用Scrapy抓取网页内容

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Scraoy入门实例一---Scrapy介绍与安装&PyCharm的安装&项目实战

一、Scrapy的安装

1.Scrapy介绍

Scrapy是一个为了爬取网站数据，提取结构性数据而编写的应用框架。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。其最初是为了页面抓取 (更确切来说,网络抓取)所设计的，也可以应用在获取API所返回的数据(例如 Amazon Associates Web Services ) 或者通用的网络爬虫。

2.Scrapy安装

推荐使用Anaconda安装Scrapy

Anaconda是一个开源的包、环境管理神器，Anaconda包含了conda、Python在内的超过180个科学包及其依赖项。从官网下载安装Anaconda（Individual Edition），根据自己的系统选择下载，进行安装，选择next继续安装，Install for选项选Just for me，选择安装位置后，静待完成安装。

装好之后打开命令行，输入conda install scrapy，然后根据提示按Y，就会将Scrapy及其依赖的包全部下载下来，这样就完成了安装。

注意：在使用命令行安装scrapy包时，会出现下载超时的问题，即下载失败，我们可以通过修改其的镜像文件，以此来提高下载scrapy包的速度。可参考博客：https://blog.csdn.net/zhoulizhu/article/details/78809459

这时测试Scrapy是否安装成功：在命令行窗口输入scrapy回车，如果显示如下界面就证明安装成功：

 二、PyCharm的安装

1.PyCharm介绍

PyCharm是一种Python IDE，带有一整套可以帮助用户在使用Python语言开发时提高其效率的工具，比如调试、语法高亮、Project管理、代码跳转、智能提示、自动完成、单元测试、版本控制。此外，该IDE提供了一些高级功能，以用于支持Django框架下的专业Web开发。

2.PyCharm安装

进入PyCharm的官网，直接点击DownLoad进行下载，左边是专业版，右边是社区版，社区版免费，专业版免费试用。

如果我们之前没有下载有Python解释器的话，在等待安装的时间我们可以去下载python解释器，进入Python官网，根据系统、版本下载对应的压缩包即可，在安装完后，在环境变量Path中配置Python解释器的安装路径。可参考博客：https://www.jb51.net/article/161175.htm

三、Scrapy抓取豆瓣项目实战

前提：在PyCharm中要使用Scrapy的话，必须先在PyCharm中安装所支持的Scrapy包，过程如下，点击文件（File）>>  设置（Settings...），步骤如下图，我安装Scrapy之前绿色框内只有两个Package，如果当你点击后看到有Scrapy包的话，那就不用安装了，直接进行接下来的操作即可

如果没有Scrapy包的话，点击“+” ，搜索Scrapy包，点击Install Package 进行安装

 等待安装完成即可。

1.新建项目

打开刚安装好的PyCharm，使用pycharm工具在软件的终端，如果找不到PyCharm终端在哪，在左下角的底部的Terminal就是了

输入命令：scrapy startproject douban  这是使用命令行来新建一个爬虫项目，如下图所示，图片展示的项目名为pythonProject

接着在命令行输入命令：cd douban  进入已生成的项目根目录

接着继续在终端键入命令：scrapy genspider douban_spider movie.douban.com  生成douban_spider爬虫文件。

此时的项目结构如下图所示：

 2.明确目标

我们要练习的网站为：https://movie.douban.com/top250

假设，我们抓取top250电影的序列号，电影名，介绍，星级，评价数，电影描述选项

此时，我们在items.py文件中定义抓取的数据项，代码如下：

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

import scrapy


class DoubanItem(scrapy.Item):
    # define the fields for your item here like:
    # name = scrapy.Field()
    # 序列号
    serial_number = scrapy.Field();
    # 电影名
    movie_name = scrapy.Field();
    # 介绍
    introduce = scrapy.Field();
    # 星级
    star = scrapy.Field();
    # 评价数
    evaluate = scrapy.Field();
    # 描述
    describe = scrapy.Field();
    pass

3.接着，我们需要制作爬虫以及存储爬取内容

在douban_spider.py爬虫文件编写具体的逻辑代码，如下：

# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy

from ..items import DoubanItem
class DoubanSpiderSpider(scrapy.Spider):
    name = ‘douban_spider‘
    # 允许的域名
    allowed_domains = [‘movie.douban.com‘]
    # 入口URL
    start_urls = [‘https://movie.douban.com/top250‘]

    def parse(self, response):
        movie_list = response.xpath("//div[@class=‘article‘]//ol[@class=‘grid_view‘]/li")
        #循环电影的条目
        for i_item in movie_list:
            #导入item，进行数据解析
            douban_item = DoubanItem()
            douban_item[‘serial_number‘] = i_item.xpath(".//div[@class=‘item‘]//em/text()").extract_first()
            douban_item[‘movie_name‘] =  i_item.xpath(".//div[@class=‘info‘]//div[@class=‘hd‘]/a/span[1]/text()").extract_first()
            #如果文件有多行进行解析
            content = i_item.xpath(".//div[@class=‘info‘]//div[@class=‘bd‘]/p[1]/text()").extract()
            for i_content in content:
                content_s ="".join( i_content.split())
                douban_item[‘introduce‘] = content_s
            douban_item[‘star‘] = i_item.xpath(".//span[@class=‘rating_num‘]/text()").extract_first()
            douban_item[‘evaluate‘] = i_item.xpath(".//div[@class=‘star‘]//span[4]/text()").extract_first()
            douban_item[‘describe‘] = i_item.xpath(".//p[@class=‘quote‘]/span/text()").extract_first()
            print(douban_item)
            yield  douban_item
        #解析下一页，取后一页的XPATH
        next_link = response.xpath("//span[@class=‘next‘]/link/@href").extract()
        if next_link:
            next_link = next_link[0]
            yield  scrapy.Request("https://movie.douban.com/top250"+next_link,callback=self.parse)

此时不需要运行这个python文件，因为我们不是单独使用它的，所以不用运行，允许会报错，有关import引入的问题，关于主目录的绝对路径与相对路径的问题，原因是我们使用了相对路径“..items”，相关的内容感兴趣的同学可以去网上查找有关这类问题的解释。

4.存储内容

将所爬取的内容存储成json或csv格式的文件

在命令行输入：scrapy crawl douban_spider -o test.json 或者 scrapy crawl douban_spider -o test.csv

将爬取到的数据存储到json文件或者csv文件里。

在执行完爬取命令后，将鼠标的焦点给到项目面板时，即会显示出生成的json文件或csv文件。打开json或csv文件后，如果里面什么内容都没有，那么我们还需要进行一步的修改，修改代理USER_AGENT的内容，

USER_AGENT = ‘Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/53.0.2785.8 Safari/537.36‘

存储到json文件里的话，所有的内容都会以十六进制的形式显示出来，可以通过相应的方法进行转码，这里不过多的说明，如下图：

而存储在csv文件中，会直接将我们所要爬取的内容全部显示出来，如下图：

 到此为止，我们已完成对网站特定内容的爬取，接下来，就需要对这些爬取的数据进行处理。

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Scraoy入门实例二---使用Pipeline实现

此次的实战需要重新创建一个项目，还是需要安装scrapy包，参考上面的内容，创建新项目的方法也参考上面的内容，这里不再重复赘述。

项目目录结构如下图所示：

一、Pipeline介绍

当我们通过Spider爬取数据，通过Item收集数据后，就要对数据进行一些处理了，因为我们爬取到的数据并不一定是我们想要的最终数据，可能还需要进行数据的清洗以及验证数据的有效性。Scripy中的Pipeline组件就用于数据的处理，一个Pipeline组件就是一个包含特定接口的类，通常只负责一种功能的数据处理，在一个项目中可以同时启用多个Pipeline。

二、在items.py中定义自己要抓取的数据

首先打开一个新的pycharm项目，通过终端建立新项目tutorial，在item中定义想要抓取的数据，例如电影名字，代码如下：

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

import scrapy


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

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

三、定义pipeline.py文件

爬虫实验：使用Scrapy抓取网页内容

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原文地址：https://www.cnblogs.com/biaobiao88/p/13911869.html