13.2-Scrapy入门

接下来介绍一个简单的项目,完成一遍 Scrapy 抓取流程。通过这个过程,我们可以对 Scrapy 的基本用法和原理有大体了解。

1. 本节目标

本节要完成的任务如下。

  • 创建一个 Scrapy 项目。

  • 创建一个 Spider 来抓取站点和处理数据。

  • 通过命令行将抓取的内容导出。

  • 将抓取的内容保存到 MongoDB 数据库。

2. 准备工作

我们需要安装好 Scrapy 框架、MongoDB 和 PyMongo 库。如果尚未安装,请参照上一节的安装说明。

3. 创建项目

创建一个 Scrapy 项目,项目文件可以直接用 scrapy 命令生成,命令如下所示:

scrapy startproject tutorial

这个命令可以在任意文件夹运行。如果提示权限问题,可以加 sudo 运行该命令。这个命令将会创建一个名为 tutorial 的文件夹,文件夹结构如下所示:

scrapy.cfg # Scrapy 部署时的配置文件
tutorial # 项目的模块,引入的时候需要从这里引入
__init__.py
items.py # Items 的定义,定义爬取的数据结构
middlewares.py # Middlewares 的定义,定义爬取时的中间件
pipelines.py # Pipelines 的定义,定义数据管道
settings.py # 配置文件
spiders # 放置 Spiders 的文件夹
__init__.py

4. 创建 Spider

Spider 是自己定义的类,Scrapy 用它来从网页里抓取内容,并解析抓取的结果。不过这个类必须继承 Scrapy 提供的 Spider 类 scrapy.Spider,还要定义 Spider 的名称和起始请求,以及怎样处理爬取后的结果的方法。

也可以使用命令行创建一个 Spider。比如要生成 Quotes 这个 Spider,可以执行如下命令:

cd tutorial
scrapy genspider quotes

进入刚才创建的 tutorial 文件夹,然后执行 genspider 命令。第一个参数是 Spider 的名称,第二个参数是网站域名。执行完毕之后,spiders 文件夹中多了一个 quotes.py,它就是刚刚创建的 Spider,内容如下所示:

import scrapy
class QuotesSpider(scrapy.Spider):
name = "quotes"
allowed_domains = ["quotes.toscrape.com"]
start_urls = ['http://quotes.toscrape.com/']
def parse(self, response):
pass

这里有三个属性 ——name、allowed_domains 和 start_urls,还有一个方法 parse。

  • name,它是每个项目唯一的名字,用来区分不同的 Spider。

  • allowed_domains,它是允许爬取的域名,如果初始或后续的请求链接不是这个域名下的,则请求链接会被过滤掉。

  • start_urls,它包含了 Spider 在启动时爬取的 url 列表,初始请求是由它来定义的。

  • parse,它是 Spider 的一个方法。默认情况下,被调用时 start_urls 里面的链接构成的请求完成下载执行后,返回的响应就会作为唯一的参数传递给这个函数。该方法负责解析返回的响应、提取数据或者进一步生成要处理的请求。

5. 创建 Item

Item 是保存爬取数据的容器,它的使用方法和字典类似。不过,相比字典,Item 多了额外的保护机制,可以避免拼写错误或者定义字段错误。

创建 Item 需要继承 scrapy.Item 类,并且定义类型为 scrapy.Field 的字段。观察目标网站,我们可以获取到的内容有 text、author、tags。

定义 Item,此时将 items.py 修改如下:

import scrapy
class QuoteItem(scrapy.Item):
text = scrapy.Field()
author = scrapy.Field()
tags = scrapy.Field()

这里定义了三个字段,将类的名称修改为 QuoteItem,接下来爬取时我们会使用到这个 Item。

6. 解析 Response

前面我们看到,parse() 方法的参数 response 是 start_urls 里面的链接爬取后的结果。所以在 parse() 方法中,我们可以直接对 response 变量包含的内容进行解析,比如浏览请求结果的网页源代码,或者进一步分析源代码内容,或者找出结果中的链接而得到下一个请求。

我们可以看到网页中既有我们想要的结果,又有下一页的链接,这两部分内容我们都要进行处理。

首先看看网页结构,如图 13-2 所示。每一页都有多个 class 为 quote 的区块,每个区块内都包含 text、author、tags。那么我们先找出所有的 quote,然后提取每一个 quote 中的内容。

图 13-2 页面结构

提取的方式可以是 CSS 选择器或 XPath 选择器。在这里我们使用 CSS 选择器进行选择,parse() 方法的改写如下所示:

def parse(self, response):
quotes = response.css('.quote')
for quote in quotes:
text = quote.css('.text::text').extract_first()
author = quote.css('.author::text').extract_first()
tags = quote.css('.tags .tag::text').extract()

这里首先利用选择器选取所有的 quote,并将其赋值为 quotes 变量,然后利用 for 循环对每个 quote 遍历,解析每个 quote 的内容。

对 text 来说,观察到它的 class 为 text,所以可以用.text 选择器来选取,这个结果实际上是整个带有标签的节点,要获取它的正文内容,可以加::text 来获取。这时的结果是长度为 1 的列表,所以还需要用 extract_first() 方法来获取第一个元素。而对于 tags 来说,由于我们要获取所有的标签,所以用 extract() 方法获取整个列表即可。

以第一个 quote 的结果为例,各个选择方法及结果的说明如下内容。

源码如下:

<div class="quote" itemscope=""itemtype="http://schema.org/CreativeWork">
<span class="text" itemprop="text">“The world as we have created it is a process of our thinking. It cannot be changed without changing our thinking.”</span>
<span>by <small class="author" itemprop="author">Albert Einstein</small>
<a href="/author/Albert-Einstein">(about)</a>
</span>
<div class="tags">
Tags:
<meta class="keywords" itemprop="keywords" content="change,deep-thoughts,thinking,world">
<a class="tag" href="/tag/change/page/1/">change</a>
<a class="tag" href="/tag/deep-thoughts/page/1/">deep-thoughts</a>
<a class="tag" href="/tag/thinking/page/1/">thinking</a>
<a class="tag" href="/tag/world/page/1/">world</a>
</div>
</div>

不同选择器的返回结果如下。

quote.css('.text')

[<Selector xpath="descendant-or-self::*[@class and contains(concat(' ', normalize-space(@class), ' '), ' text ')]"data='<span class="text"itemprop="text">“The '>]

quote.css('.text::text')

[<Selector xpath="descendant-or-self::*[@class and contains(concat(' ', normalize-space(@class), ' '), ' text ')]/text()"data='“The world as we have created it is a pr'>]

quote.css('.text').extract()

['<span class="text"itemprop="text">“The world as we have created it is a process of our thinking. It cannot be changed without changing our thinking.”</span>']

quote.css('.text::text').extract()

['“The world as we have created it is a process of our thinking. It cannot be changed without changing our thinking.”']

quote.css('.text::text').extract_first()

“The world as we have created it is a process of our thinking. It cannot be changed without changing our thinking.”

所以,对于 text,获取结果的第一个元素即可,所以使用 extract_first() 方法,对于 tags,要获取所有结果组成的列表,所以使用 extract() 方法。

7. 使用 Item

上文定义了 Item,接下来就要使用它了。Item 可以理解为一个字典,不过在声明的时候需要实例化。然后依次用刚才解析的结果赋值 Item 的每一个字段,最后将 Item 返回即可。

QuotesSpider 的改写如下所示:

import scrapy
from tutorial.items import QuoteItem
class QuotesSpider(scrapy.Spider):
name = "quotes"
allowed_domains = ["quotes.toscrape.com"]
start_urls = ['http://quotes.toscrape.com/']
def parse(self, response):
quotes = response.css('.quote')
for quote in quotes:
item = QuoteItem()
item['text'] = quote.css('.text::text').extract_first()
item['author'] = quote.css('.author::text').extract_first()
item['tags'] = quote.css('.tags .tag::text').extract()
yield item

如此一来,首页的所有内容被解析出来,并被赋值成了一个个 QuoteItem。

8. 后续 Request

上面的操作实现了从初始页面抓取内容。那么,下一页的内容该如何抓取?这就需要我们从当前页面中找到信息来生成下一个请求,然后在下一个请求的页面里找到信息再构造再下一个请求。这样循环往复迭代,从而实现整站的爬取。

将刚才的页面拉到最底部,如图 13-3 所示。

图 13-3 页面底部

有一个 Next 按钮,查看一下源代码,可以发现它的链接是 /page/2/,实际上全链接就是:http://quotes.toscrape.com/page/2,通过这个链接我们就可以构造下一个请求。

构造请求时需要用到 scrapy.Request。这里我们传递两个参数 ——url 和 callback,这两个参数的说明如下。

  • url:它是请求链接。

  • callback:它是回调函数。当指定了该回调函数的请求完成之后,获取到响应,引擎会将该响应作为参数传递给这个回调函数。回调函数进行解析或生成下一个请求,回调函数如上文的 parse() 所示。

由于 parse() 就是解析 text、author、tags 的方法,而下一页的结构和刚才已经解析的页面结构是一样的,所以我们可以再次使用 parse() 方法来做页面解析。

接下来我们要做的就是利用选择器得到下一页链接并生成请求,在 parse() 方法后追加如下的代码:

next = response.css('.pager .next a::attr(href)').extract_first()
url = response.urljoin(next)
yield scrapy.Request(url=url, callback=self.parse)

第一句代码首先通过 CSS 选择器获取下一个页面的链接,即要获取 a 超链接中的 href 属性。这里用到了::attr(href) 操作。然后再调用 extract_first() 方法获取内容。

第二句代码调用了 urljoin() 方法,urljoin() 方法可以将相对 URL 构造成一个绝对的 URL。例如,获取到的下一页地址是 /page/2,urljoin() 方法处理后得到的结果就是:http://quotes.toscrape.com/page/2/。

第三句代码通过 url 和 callback 变量构造了一个新的请求,回调函数 callback 依然使用 parse() 方法。这个请求完成后,响应会重新经过 parse 方法处理,得到第二页的解析结果,然后生成第二页的下一页,也就是第三页的请求。这样爬虫就进入了一个循环,直到最后一页。

通过几行代码,我们就轻松实现了一个抓取循环,将每个页面的结果抓取下来了。

现在,改写之后的整个 Spider 类如下所示:

import scrapy
from tutorial.items import QuoteItem
class QuotesSpider(scrapy.Spider):
name = "quotes"
allowed_domains = ["quotes.toscrape.com"]
start_urls = ['http://quotes.toscrape.com/']
def parse(self, response):
quotes = response.css('.quote')
for quote in quotes:
item = QuoteItem()
item['text'] = quote.css('.text::text').extract_first()
item['author'] = quote.css('.author::text').extract_first()
item['tags'] = quote.css('.tags .tag::text').extract()
yield item
next = response.css('.pager .next a::attr("href")').extract_first()
url = response.urljoin(next)
yield scrapy.Request(url=url, callback=self.parse)

9. 运行

接下来,进入目录,运行如下命令:

scrapy crawl quotes

就可以看到 Scrapy 的运行结果了。

2017-02-19 13:37:20 [scrapy.utils.log] INFO: Scrapy 1.3.0 started (bot: tutorial)
2017-02-19 13:37:20 [scrapy.utils.log] INFO: Overridden settings: {'NEWSPIDER_MODULE': 'tutorial.spiders', 'SPIDER_MODULES': ['tutorial.spiders'], 'ROBOTSTXT_OBEY': True, 'BOT_NAME': 'tutorial'}
2017-02-19 13:37:20 [scrapy.middleware] INFO: Enabled extensions:
['scrapy.extensions.logstats.LogStats',
'scrapy.extensions.telnet.TelnetConsole',
'scrapy.extensions.corestats.CoreStats']
2017-02-19 13:37:20 [scrapy.middleware] INFO: Enabled downloader middlewares:
['scrapy.downloadermiddlewares.robotstxt.RobotsTxtMiddleware',
'scrapy.downloadermiddlewares.httpauth.HttpAuthMiddleware',
'scrapy.downloadermiddlewares.downloadtimeout.DownloadTimeoutMiddleware',
'scrapy.downloadermiddlewares.defaultheaders.DefaultHeadersMiddleware',
'scrapy.downloadermiddlewares.useragent.UserAgentMiddleware',
'scrapy.downloadermiddlewares.retry.RetryMiddleware',
'scrapy.downloadermiddlewares.redirect.MetaRefreshMiddleware',
'scrapy.downloadermiddlewares.httpcompression.HttpCompressionMiddleware',
'scrapy.downloadermiddlewares.redirect.RedirectMiddleware',
'scrapy.downloadermiddlewares.cookies.CookiesMiddleware',
'scrapy.downloadermiddlewares.stats.DownloaderStats']
2017-02-19 13:37:20 [scrapy.middleware] INFO: Enabled spider middlewares:
['scrapy.spidermiddlewares.httperror.HttpErrorMiddleware',
'scrapy.spidermiddlewares.offsite.OffsiteMiddleware',
'scrapy.spidermiddlewares.referer.RefererMiddleware',
'scrapy.spidermiddlewares.urllength.UrlLengthMiddleware',
'scrapy.spidermiddlewares.depth.DepthMiddleware']
2017-02-19 13:37:20 [scrapy.middleware] INFO: Enabled item pipelines:
[]
2017-02-19 13:37:20 [scrapy.core.engine] INFO: Spider opened
2017-02-19 13:37:20 [scrapy.extensions.logstats] INFO: Crawled 0 pages (at 0 pages/min), scraped 0 items (at 0 items/min)
2017-02-19 13:37:20 [scrapy.extensions.telnet] DEBUG: Telnet console listening on 127.0.0.1:6023
2017-02-19 13:37:21 [scrapy.core.engine] DEBUG: Crawled (404) <GET http://quotes.toscrape.com/robots.txt> (referer: None)
2017-02-19 13:37:21 [scrapy.core.engine] DEBUG: Crawled (200) <GET http://quotes.toscrape.com/> (referer: None)
2017-02-19 13:37:21 [scrapy.core.scraper] DEBUG: Scraped from <200 http://quotes.toscrape.com/>
{'author': u'Albert Einstein',
'tags': [u'change', u'deep-thoughts', u'thinking', u'world'],
'text': u'\u201cThe world as we have created it is a process of our thinking. It cannot be changed without changing our thinking.\u201d'}
2017-02-19 13:37:21 [scrapy.core.scraper] DEBUG: Scraped from <200 http://quotes.toscrape.com/>
{'author': u'J.K. Rowling',
'tags': [u'abilities', u'choices'],
'text': u'\u201cIt is our choices, Harry, that show what we truly are, far more than our abilities.\u201d'}
...
2017-02-19 13:37:27 [scrapy.core.engine] INFO: Closing spider (finished)
2017-02-19 13:37:27 [scrapy.statscollectors] INFO: Dumping Scrapy stats:
{'downloader/request_bytes': 2859,
'downloader/request_count': 11,
'downloader/request_method_count/GET': 11,
'downloader/response_bytes': 24871,
'downloader/response_count': 11,
'downloader/response_status_count/200': 10,
'downloader/response_status_count/404': 1,
'dupefilter/filtered': 1,
'finish_reason': 'finished',
'finish_time': datetime.datetime(2017, 2, 19, 5, 37, 27, 227438),
'item_scraped_count': 100,
'log_count/DEBUG': 113,
'log_count/INFO': 7,
'request_depth_max': 10,
'response_received_count': 11,
'scheduler/dequeued': 10,
'scheduler/dequeued/memory': 10,
'scheduler/enqueued': 10,
'scheduler/enqueued/memory': 10,
'start_time': datetime.datetime(2017, 2, 19, 5, 37, 20, 321557)}
2017-02-19 13:37:27 [scrapy.core.engine] INFO: Spider closed (finished)

这里只是部分运行结果,中间一些抓取结果已省略。

首先,Scrapy 输出了当前的版本号以及正在启动的项目名称。接着输出了当前 settings.py 中一些重写后的配置。然后输出了当前所应用的 Middlewares 和 Pipelines。Middlewares 默认是启用的,可以在 settings.py 中修改。Pipelines 默认是空,同样也可以在 settings.py 中配置。后面会对它们进行讲解。

接下来就是输出各个页面的抓取结果了,可以看到爬虫一边解析,一边翻页,直至将所有内容抓取完毕,然后终止。

最后,Scrapy 输出了整个抓取过程的统计信息,如请求的字节数、请求次数、响应次数、完成原因等。

整个 Scrapy 程序成功运行。我们通过非常简单的代码就完成了一个网站内容的爬取,这样相比之前一点点写程序简洁很多。

10. 保存到文件

运行完 Scrapy 后,我们只在控制台看到了输出结果。如果想保存结果该怎么办呢?

要完成这个任务其实不需要任何额外的代码,Scrapy 提供的 Feed Exports 可以轻松将抓取结果输出。例如,我们想将上面的结果保存成 JSON 文件,可以执行如下命令:

scrapy crawl quotes -o quotes.json

命令运行后,项目内多了一个 quotes.json 文件,文件包含了刚才抓取的所有内容,内容是 JSON 格式。

另外我们还可以每一个 Item 输出一行 JSON,输出后缀为 jl,为 jsonline 的缩写,命令如下所示:

scrapy crawl quotes -o quotes.jl

scrapy crawl quotes -o quotes.jsonlines

输出格式还支持很多种,例如 csv、xml、pickle、marshal 等,还支持 ftp、s3 等远程输出,另外还可以通过自定义 ItemExporter 来实现其他的输出。

例如,下面命令对应的输出分别为 csv、xml、pickle、marshal 格式以及 ftp 远程输出:

scrapy crawl quotes -o quotes.csv
scrapy crawl quotes -o quotes.xml
scrapy crawl quotes -o quotes.pickle
scrapy crawl quotes -o quotes.marshal
scrapy crawl quotes -o ftp://user:pass@ftp.example.com/path/to/quotes.csv

其中,ftp 输出需要正确配置用户名、密码、地址、输出路径,否则会报错。

通过 Scrapy 提供的 Feed Exports,我们可以轻松地输出抓取结果到文件。对于一些小型项目来说,这应该足够了。不过如果想要更复杂的输出,如输出到数据库等,我们可以使用 Item Pileline 来完成。

11. 使用 Item Pipeline

如果想进行更复杂的操作,如将结果保存到 MongoDB 数据库,或者筛选某些有用的 Item,则我们可以定义 Item Pipeline 来实现。

Item Pipeline 为项目管道。当 Item 生成后,它会自动被送到 Item Pipeline 进行处理,我们常用 Item Pipeline 来做如下操作。

  • 清洗 HTML 数据

  • 验证爬取数据,检查爬取字段

  • 查重并丢弃重复内容

  • 将爬取结果储存到数据库

要实现 Item Pipeline 很简单,只需要定义一个类并实现 process_item() 方法即可。启用 Item Pipeline 后,Item Pipeline 会自动调用这个方法。process_item() 方法必须返回包含数据的字典或 Item 对象,或者抛出 DropItem 异常。

process_item() 方法有两个参数。一个参数是 item,每次 Spider 生成的 Item 都会作为参数传递过来。另一个参数是 spider,就是 Spider 的实例。

接下来,我们实现一个 Item Pipeline,筛掉 text 长度大于 50 的 Item,并将结果保存到 MongoDB。

修改项目里的 pipelines.py 文件,之前用命令行自动生成的文件内容可以删掉,增加一个 TextPipeline 类,内容如下所示:

from scrapy.exceptions import DropItem
class TextPipeline(object):
def __init__(self):
self.limit = 50
def process_item(self, item, spider):
if item['text']:
if len(item['text']) > self.limit:
item['text'] = item['text'][0:self.limit].rstrip() + '...'
return item
else:
return DropItem('Missing Text')

这段代码在构造方法里定义了限制长度为 50,实现了 process_item() 方法,其参数是 item 和 spider。首先该方法判断 item 的 text 属性是否存在,如果不存在,则抛出 DropItem 异常;如果存在,再判断长度是否大于 50,如果大于,那就截断然后拼接省略号,再将 item 返回即可。

接下来,我们将处理后的 item 存入 MongoDB,定义另外一个 Pipeline。同样在 pipelines.py 中,我们实现另一个类 MongoPipeline,内容如下所示:

import pymongo
class MongoPipeline(object):
def __init__(self, mongo_uri, mongo_db):
self.mongo_uri = mongo_uri
self.mongo_db = mongo_db
@classmethod
def from_crawler(cls, crawler):
return cls(mongo_uri=crawler.settings.get('MONGO_URI'),
mongo_db=crawler.settings.get('MONGO_DB')
)
def open_spider(self, spider):
self.client = pymongo.MongoClient(self.mongo_uri)
self.db = self.client[self.mongo_db]
def process_item(self, item, spider):
name = item.__class__.__name__
self.db[name].insert(dict(item))
return item
def close_spider(self, spider):
self.client.close()

MongoPipeline 类实现了 API 定义的另外几个方法。

  • from_crawler,这是一个类方法,用 @classmethod 标识,是一种依赖注入的方式,方法的参数就是 crawler,通过 crawler 这个我们可以拿到全局配置的每个配置信息,在全局配置 settings.py 中我们可以定义 MONGO_URI 和 MONGO_DB 来指定 MongoDB 连接需要的地址和数据库名称,拿到配置信息之后返回类对象即可。所以这个方法的定义主要是用来获取 settings.py 中的配置的。

  • open_spider,当 Spider 被开启时,这个方法被调用。在这里主要进行了一些初始化操作。

  • close_spider,当 Spider 被关闭时,这个方法会调用,在这里将数据库连接关闭。

最主要的 process_item() 方法则执行了数据插入操作。

定义好 TextPipeline 和 MongoPipeline 这两个类后,我们需要在 settings.py 中使用它们。MongoDB 的连接信息还需要定义。

我们在 settings.py 中加入如下内容:

ITEM_PIPELINES = {
'tutorial.pipelines.TextPipeline': 300,
'tutorial.pipelines.MongoPipeline': 400,
}
MONGO_URI='localhost'
MONGO_DB='tutorial'

赋值 ITEM_PIPELINES 字典,键名是 Pipeline 的类名称,键值是调用优先级,是一个数字,数字越小则对应的 Pipeline 越先被调用。

再重新执行爬取,命令如下所示:

scrapy crawl quotes

爬取结束后,MongoDB 中创建了一个 tutorial 的数据库、QuoteItem 的表,如图 13-4 所示。

图 13-4 爬取结果

长的 text 已经被处理并追加了省略号,短的 text 保持不变,author 和 tags 也都相应保存。

12. 源代码

本节代码地址:https://github.com/Python3WebSpider/ScrapyTutorial

13. 结语

我们通过抓取 Quotes 网站完成了整个 Scrapy 的简单入门。但这只是冰山一角,还有很多内容等待我们去探索。