零基础教学，用python爬虫框架“Scrapy”来解锁一个小成就

嘿~大家好，我是小编4U：

作为一个爬虫的老手了，不知道大家有没有一种感觉：要写出一个完整的爬虫程序需要做很多琐碎的工作。比如，要针对不同的网站制定不同的解析方式；要导入不同功能的模块；还要编写各种爬取流程的代码。我们在日常工作中会使用PPT模板来制作PPT。那么有没有一个现成的爬虫模板，让我们能够改之即用，也就是说对这个模板进行适当的修改，就能完成一个爬虫项目的开发呢？

那就让我们来一起学习一下Scrapy这个nb的框架

(只要认真学，绝对能拿下)

一

什么是Scrapy

在学习python的过程中，我们用到了许多的模块，他们有不同的功能，比如：

1. requests模块：进行请求

2. csv模块：储存数据

而在Scrapy框架里面，我们不需要做怎么多，因为在这个框架里面都能自动实现，下面，我们就来了解Scrapy的基础知识，包括Scrapy的结构及其工作原理；

上面的这张图是Scrapy的整个结构。你可以把整个Scrapy框架当成是你所在的部门。最中心位置的Scrapy Engine(引擎）就是你所在部门的大boss，负责统筹规划你这个部门的四大职能。

Scheduler(调度器) 主要负责处理引擎发送过来的requests对象（即网页请求的相关信息集合，包括params，data，cookies，request headers…等），会把请求的url以有序的方式排列成队，并等待引擎来提取（功能上类似于gevent库的queue模块）。

Downloader（下载器）则是负责处理引擎发送过来的requests，进行网页爬取，并将返回的response（爬取到的内容）交给引擎。它对应的是爬虫流程【获取数据】这一步。

Spiders(爬虫) 主要任务是创建requests对象和接受引擎发送过来的response（Downloader部门爬取到的内容），从中解析并提取出有用的数据。它对应的是爬虫流程【解析数据】和【提取数据】这两步。

Item Pipeline（数据管道）负责存储和处理Spiders提取到的有用数据。这个对应的是爬虫流程【存储数据】这一步。

Downloader Middlewares（下载中间件）它的工作相当于下载器的助手，比如会提前对引擎发送的诸多requests做出处理。

Spider Middlewares（爬虫中间件）它的工作则相当于爬虫的助手，比如会提前接收并处理引擎发送来的response，过滤掉一些重复无用的东西。

二

Scrapy的工作原理

在Scrapy爬虫部门里，每个成员都各司其职，互相配合，这套运行流程的逻辑很简单，其实就是：引擎大boss说的话就是最高需求！看下面的对话：

ScrapyEngine: 伙计们，今天咱们要爬什么呢？

Spiders: 爬取一个url：htpps://…，我已经分装成requests了

ScrapyEngine: 调度器，配合Spiders的工作。把requests都放进队列

调度器: 收到!

ScrapyEngine: 下载器，把这些requests爬下来，爬取结果发给我

下载器: 下载器:收到，现在开始处理

下载器: 已完成，现在把response发给你。

ScrapyEngine: Spiders，我已经把response发给你，请尽快解析和处理

Spiders: 收到。已完成，提取出来的Item已经发送给你了。

ScrapyEngine: 数据管道，把Spider这些Otem处理一下。

数据管道: 收到，现在开始处理。

从上面的对话可以看出Scrapy框架的工作原理。也有许多的优势和好处：

在使用 Scrapy 的时候。我们不需要去关心爬虫的每个流程。

并且Scrapy中的网络请求都是默认异步模式，请求和返回都会由引擎去自动分配处理。

如果某个请求出现异常，框架也会帮我们做异常处理，跳过这个异常的请求，继续去执行后面的程序。

所以说，我们使用 Scrapy 可以省掉很多的时间和工作

三

Scrapy的用法

初学的小伙伴在没搞懂原理之前，先别急着看下面的内容，试着把原理搞懂再来做项目。

我们在了解完Scrapy的结构和工作原理后，我们就来试着爬一爬——豆瓣Top250的图书。

明确目标：

先来查看一下即将要爬取的网址 :
https://book.douban.com/top250

豆瓣Top250图书一共有10页，每页有25本书籍。我们的初步目标是：先只爬取前三页书籍的信息，总共是 25 x 3 = 75 本，包含书名、出版信息、书籍评分。

分析目标：

接下来就是要分析爬取网站的网页结构，首先得判断这些信息被存在了哪里，为了防止出错，大家最好跟着操作，按F12打开快乐爬虫模式，点开Network

刷新页面，然后点击第0个请求top250，看Response.

我们能在里面找到书名、出版信息，说明我们想要的书籍信息就藏在这个网址的HTML里。

接着，我们就来具体观察一下这个网站，因为它是带分页的。

所以点击翻到豆瓣Top250图书的第2页。

https://book.douban.com/top250?start=25

我们可以看到，网址发生了变化，后面多了 ?start=25。现在的你，应该就能猜到后面的数字应该是代表一页的25本书籍吧？我们还可以看一下第三页，来验证一下

事实证明，我们猜对了。每翻一页，网址后面的数字都会增加25，说明这个start的参数就是代表每页的25本书籍。

也就是表达只要改变 ?start=后面的数字（翻一页加25），我们就能得到每一页的网址。

网页我们已经得到，接下来就是如何去得到所要爬取的内容了

还是是右击打开“检查”工具，点击 Elements，再点击光标，把鼠标依次移到书名、出版信息、评分处，就能在HTML里找到这些书籍信息。如下图，《红楼梦》的书籍信息就全部放在 table width=”100%”标签里

但是问题出现了：

其实每一页的25本书籍信息都分别藏在了一个 table width=”100%”标签里。不过这个标签没有 class属性，也没有id属性，不方便我们提取信息。

那怎么办呢？我们得继续再找一个既方便我们提取，又能包含所有书籍信息的标签。

我们可以看看 table width=”100%”标签下的 tr class=”item”元素，好像刚好都能满足我们的要求，既有 class属性，又包含了书籍的信息。

最后来总结一下：

我们只要取出 <tr class=”item”> 元素下 <a> 元素的title属性的值、<p class=”pl”>元素，<span class=”rating_nums”>元素，就能得到书名、出版信息和评分的数据。

代码实现

接下来会涉及到很多Scrapy的用法，如果想学会的话，请你一定要认真地看！

（1）.Scrapy的安装和文件生成

使用 conda 安装 Scrapy,运行：

conda install -c conda-forge scrapy

或者，可以从pypi安装scrappy及其依赖项

pip install Scrapy

安装完成后，要在本地电脑打开一个你要保存的文件

再框内输入cmd，然后回车

就能跳转到对于文件的终端；

然后，再输入一行能帮我们创建Scrapy项目的命令：

scrapy startproject douban，douban 就是Scrapy项目的名字。回车，一个Scrapy项目就创建成功了，只要一步一步来，肯定不会出错的

下载完成后，可以看到有这些文件

Scrapy项目里每个文件都有它对应的具体功能。例如：

settings.py 是scrapy里的各种设置、

items.py 是用来定义数据的、

pipelines.py 是用来处理数据的，

它们对应的就是Scrapy的结构中的Item Pipeline（数据管道）。

其中最重要的是spiders是放置爬虫的目录。我们可以在spiders这个文件夹里创建爬虫文件。我们来把这个文件，命名为Book_douban_Top250。后面的大部分代码都需要在这个Book_douban_Top250.py文件里编写。

（2）.Scrapy核心代码

注意！前方高能部分了，请系好安全带！勿跟丢了！

导入BeautifulSoup用于解析和提取数据; 导入scrapy是待会我们要用创建类的方式写这个爬虫，我们所创建的类将直接继承scrapy中的scrapy.Spider类。这样，有许多好用属性和方法，就能够直接使用。

接着我们开始编写爬虫的核心代码。

在Scrapy中，每个爬虫的代码结构基本都如下所示：

import scrapy

import bs4

class DoubanSpider(scrapy.Spider):

# 定义一个爬虫类DoubanSpider

name = ‘book_douban’

# name是定义爬虫的名字，这个名字是爬虫的唯一标识。

# name = ‘book_douban’意思是定义爬虫的名字为book_douban。

# 等会我们启动爬虫的时候，要用到这个名字。

allowed_domains = [‘book.douban.com’]

# allowed_domains是定义允许爬虫爬取的网址域名（不需要加https://）。

# 如果网址的域名不在这个列表里，就会被过滤掉。

start_urls = [‘https://book.douban.com/top250?start=0’]

# start_urls是定义起始网址，就是爬虫从哪个网址开始抓取。

# 并且allowed_domains的设定对start_urls里的网址不会有影响。

def parse(self, response):

# parse是Scrapy里默认处理response的一个方法。

print(response.text)

是不是觉得和之前自己动手写爬虫的完全不一样了呢？怎么连

requests.get()

都没有了呢？其实在框架里，我们并不需要写这一句。scrapy框架会为我们做这件事，写好请求后，接下来你就可以直接写对 response

如何做处理，我会在后面做出示例。

在上面我们已经找到了网站的规律，我们直接用for循环得到每个网址：

https://book.douban.com/top250?start=(页数-1)*25 ，代码如下：

for x in range(3):

# 获取网址，添加到start_urls

url = f’https://book.douban.com/top250?start={x * 25}’

start_urls.append(url)

我们只先爬取豆瓣Top250前3页的书籍信息，接下来，只要再借助DoubanSpider(scrapy.Spider)中的 parse 方法处理 response，借助 BeautifulSoup 来取出我们想要的书籍信息的数据。Let`s go

def parse(self, response):

#parse是默认处理response的方法。

bs = bs4.BeautifulSoup(response.text,’html.parser’)

#用BeautifulSoup解析response。来源：乐搏软件测试

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