爬虫的基本工作原理用Scrapy实现一个简单的爬虫

CHANBAEK 2023-12-03 1639

描述

数以万亿的网页通过链接构成了互联网，爬虫的工作就是从这数以万亿的网页中爬取需要的网页，从网页中采集内容并形成结构化的数据。

1、爬虫的基本工作原理

爬虫是就是一个程序，这个程序的任务就是从给出的一组种子URL开始爬取网页，并通过网页间的链接爬取更多的网页，根据爬虫任务的需求，最终可能会爬取整个互联网的网页。

爬虫的工作机制如下图示：

URL就是网页的网址，种子URL就是爬虫要首先爬取的网页网址，确定你的爬虫程序首先从哪些网页开始爬取。一组种子URL是指一个或多个的网页地址。

爬虫程序开始工作后，种子URL会先加入到待爬取网页的队列中，爬虫程序从队列按照先进先出的原则获取网页URL，爬虫程序开始爬取网页，爬虫会下载整个网页内容，然后提取网页内容，分析出网页内容包含的URL，并把新的URL加入到队列。

当队列为空时，爬虫停止工作，否则爬虫会继续从队列获取网页URL，爬取下一个网页。

Python爬虫基础代码如下：

# 导入队列模块
import queue as q
# 定义种子URL
seed_url = ["https://news.baidu.com/","https://money.163.com/"]
# 定义URL队列
url_queue = q.Queue()
# 定义添加种子到队列的函数
def put_seed():
    for s in seed_url:
        url_queue.put(s)
# 定义网址添加到队列的函数
def put_url(url):
    url_queue.put(url)
# 定义判断队列是否不为空函数
def is_queue_noempty():
    if url_queue.empty():
        return False
    return True
    
# 定义从队列获取URL的函数
def get_url():
    return url_queue.get()
# 定义网页下载函数
def download_url(url):
    text = "";
    # 此处为下载代码
    pass
    return text
# 定义网页解析函数
def analysis(text):
    # 此处为网页内容解析代码
    pass
    # 网页内容处理与存储代码
    process()
    # 添加新URL到队列
    pass
# 定义网页内容处理与存储函数
def process(objec=None):
    # 此处为网页内容处理与存储代码
    pass
  
if __name__ == "__main__":
    
    print("------启动爬虫------")
    # 种子URL加入队列
    put_seed()
    # 循环爬取队列的URL
    while is_queue_noempty():
        # 从队列获取URL
        url = get_url()
        # 下载URL
        text = download_url(url)
        # 解析网页内容
        analysis(text)
        
    # 队列为空，爬虫停止
    print("------爬虫停止------")

用Scrapy实现一个简单的爬虫

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。应用框架提供了很多工具和程序，让我们可以轻松开发商业化爬虫，商业化爬虫是指实用的爬虫程序。

下面用Scrapy实现一个简单的爬虫。

（1）创建爬虫项目

使用Scrapy实现爬虫，需要创建一个新的Scrapy项目。创建一个Scrapy项目非常简单，使用Scrapy命令行工具就可以创建Scrapy项目，Scrapy命令行工具可以运行在Windows的命令行窗口或Linux的终端窗口。

运行命令行工具的语法如下：

scrapy < command > [options] [args]

其中，scrapy是工具名称，command是命令，options是命令的选项，args是命令需要的参数，options和args是可选的，依据命令的要求传入。

下面介绍三个主要的命令，创建项目命令、爬虫创建命令和运行项目爬虫命令，因为这三个命令是马上要用到的。其它命令会专门安排一个小节介绍。

创建项目命令

创建项目的语法如下：

scrapy startproject < project_name >

其中startproject是创建项目的命令名称，project_name是项目名称。例如：要创建一个爬取百度新闻网站数据的爬虫，项目名称可以是newsbaidu。

创建newsbaidu项目的命令如下：

scrapy startproject newsbaidu

爬虫创建命令

爬虫创建命令用于在项目中创建一个爬虫，爬虫的英文名称spider。这是创建spider的一种快捷方法，该命令可以使用提前定义好的模板来生成spider，也可以自己创建spider的源码文件。

爬虫创建命令的语法如下：

scrapy genspider [-t template] < name > < domain >

其中genspider是爬虫创建命令的命令名称，template用来设置爬虫源代码的模板名称，这是一个可选项，采用scrapy的默认爬虫模板即可，name是爬虫名称，domain是该爬虫要爬取的网站域名。

运行项目爬虫命令

一个scrapy项目可以运行多个爬虫，运行项目爬虫命令的语法如下：

scrapy crawl < spider >

其中crawl是运行项目爬虫命令的名称，spider是爬虫名称，也就是使用爬虫创建命令创建的爬虫名称。

创建爬虫项目及爬虫

在Windows命令行窗口，将存储项目文件的目录设置为当前目录，使用scrapy工具的startproject命令创建爬虫项目newsbaidu，项目名称也可以是其它名称，在Windows命令行窗口输入下面的命令：

scrapy startproject newsbaidu

在项目中创建爬虫spider_newsbaidu，设置项目所在目录为当前工作目录，在Windows命令行窗口输入下面的命令：

scrapy genspider spider_newsbaidu https://news.baidu.com

（2）定义要抓取的数据

开发爬虫的目的是要爬取网站数据，并提取出结构化数据。要做的第一步工作就是根据要爬取的网站内容构成，定义一个结构化数据，存储从网站提取的数据。

在scrapy中，通过scrapy Items来完成结构化数据的定义。在scrapy创建的爬虫项目中，items.py文件就是一个Items，在Items可以定义要爬取的数据。

例如：要抓取百度新闻网站（news.baidu.com）的热点新闻条目，并获取新闻条目的文章标题、文章链接数据。

可以在项目的items.py文件中定义下面的数据结构：

# 导入scrapy库
import scrapy
#自定义NewsbaiduItem用于存储爬虫所抓取的字段内容
class NewsbaiduItem(scrapy.Item):
    # 定义要爬取的数据:
    # 文章标题
    news_title = scrapy.Field()
    # 文章链接
    news_link = scrapy.Field()

NewsbaiduItem类继承scrapy.Item类，它是一个Scrapy Items，它定义了两个数据字段，分别是news_title和news_link。

类似这样的Scrapy Items可以定义多个，以适应爬取不同的网站数据。

（3）编写一个爬虫程序

定义了存储爬取数据的Scrapy Items,就可以开始编写爬虫程序了。首先要确定百度新闻网站的起始页，也就是百度新闻网站的种子URL。

爬虫的种子URL：www.news.baidu.com

种子URL是百度新闻网站的英国威廉希尔公司网站，需要查看百度新闻网站的英国威廉希尔公司网站源码，确定提取新闻条目的规则，编写XPath表达式。

如何查看网页源码？

使用浏览器打开百度新闻网站的英国威廉希尔公司网站，单击鼠标右键，在弹出的菜单中选择“查看网页源代码”命令，不同浏览器可能有不同的命令名称。

观察网页源代码，找出数据提取规则

观察英国威廉希尔公司网站源代码发现，新闻条目的源代码一般都通过下面的超链接标签实现：

< a href="https://3w.huanqiu.com/a/9eda3d/3zT0a2ZsWaC?agt=8" 
mon="ct=1&a=2&c=top&pn=15" 
target="_blank" >
英国将法国荷兰列入隔离清单，法国：将采取“对等措施”
< /a >

其中，“a”是超链接标签，也称为a标签。“href”是超链接的目标属性，“mon”应是百度新闻网站自定义的一个超链接属性，每个新闻条目的a标签都带有mon属性，通过a标签的mon属性可以和网页的其它a标签区分开。

提取新闻条目的XPath表达式如下：

//a[contains(@mon,'ct=1')]

a标签的mon属性值的“&”是转义符，表示这是一个“&”字符，在XPath表达式中只有判断mon属性值包含字符串“ct=1”就可以提取网页所有的新闻条目。

编写爬虫代码

项目spiders目录下的spider_newsbaidu.py是scrapy创建的一个爬虫模板文件，可以在此基础上修改代码。

模板文件代码如下：

import scrapy
class SpiderNewsbaiduSpider(scrapy.Spider):
    name = 'spider_newsbaidu'
    allowed_domains = ['https://news.baidu.com']
    start_urls = ['https://news.baidu.com/']
    def parse(self, response):
        pass

SpiderNewsbaiduSpider类继承scrapy.Spider类。属性name是爬虫名称，该名称可用于运行项目爬虫的crawl命令；属性allowed_domains是要爬取的网站域名，start_urls是种子URL，start_urls是一个列表对象，可以定义多个种子URL。

在SpiderNewsbaiduSpider类可以编写爬取网站的代码，从下载的网页代码中提取超链接，加入爬取队列，以及从网页的内容中提取结构化数据。

类方法parse(response)用于解析网页内容，提取网页的超链接和结构化数据。该方法是一个回调函数，会被Request对象调用，Request对象是向网页发出请求访问的对象，该对象会返回一个response对象，并调用parse(response)方法对response对象进行处理。

传入的参数是response对象，response对象封装了爬虫从网站爬取的内容，通过response对象可以获取爬取的网页内容。

修改后的爬虫代码如下：

import scrapy
# 导入scrapy选择器
from scrapy.selector import Selector
# 导入NewsbaiduItem
from newsbaidu.items import NewsbaiduItem
class SpiderNewsbaiduSpider(scrapy.Spider):
    name = 'spider_newsbaidu'
    allowed_domains = ['https://news.baidu.com']
    start_urls = ['https://news.baidu.com/']
    def parse(self, response):
        # 获取爬取下来的网页内容
        html = response.text
        # 使用xpath表达式搜寻指定的a标签节点，节点以列表方式返回
        item_nodes = response.xpath("//a[contains(@mon,'ct=1')]").extract()
        # 遍历节点
        for item_node in item_nodes:
            # 使用xpath表达式获取节点的href属性值
            a_href = Selector(text=str(item_node)).xpath('//@href').extract()
            # 使用xpath表达式获取节点的文本内容
            a_text = Selector(text=str(item_node)).xpath('//text()').extract()
            # 实例化NewsbaiduItem对象
            item = NewsbaiduItem()
            item["news_title"] = a_text
            item["news_link"] = a_href
            # 使用yield语句返回item给parse的调用者
            yield item

主要修改了parse()方法，在parse()方法内，通过response对象的text属性获取scrapy下载的网页内容，通过response对象的xpath()方法执行XPath表达式选取网页节点或节点文本，将提取的网页数据存储到NewsbaiduItem对象。

parse()方法使用了yield语句，因此parse()方法是一个生成器函数，当parse()方法的调用者需要一个迭代对象时，parse()方法会返回这个迭代对象。

parse()方法返回的迭代对象主要是两类：一类是scrapy Items类型的实例对象；一类是scrapy Request类型的实例对象，Request对象封装了请求的URL。

（4）运行爬虫

当前创建的SpiderNewsbaiduSpider爬虫还是非常简单的，在爬虫内并没有处理网页内新闻条目外的超链接，因此爬虫处理完该网页内容后，就会自行结束爬取过程。随着对scrapy框架的深入了解，会逐渐完善SpiderNewsbaiduSpider爬虫。

现在可以运行爬虫了，爬取的数据暂时存储到json文件，在后面的课程会存储到数据库。

在Windows命令行窗口，将当前目录切换到项目的根目录，输入下面的命令：

scrapy crawl spider_newsbaidu -o items.json

其中spider_newsbaidu是爬虫名称，选项-o是将Items输出到文件，选项-o后面的参数是文件名称。

执行运行爬虫的命令后，爬虫爬取的数据会存储到项目根目录下的items.json文件，可以使用记事本查看items.json文件内容。

若items.json文件的中文内容显示为文字编码，需要在setting.py文件中添加FEED_EXPORT_ENCODING配置项，该配置项用于设置输出文件的字符编码方式，scrapy输出文件的默认字符编码是ASCII。

通过在setting.py文件添加下面的配置项将scrapy输出文件字符编码设置为utf-8。

FEED_EXPORT_ENCODING = 'utf-8'

** Scrapy爬虫的工作机制**

基于当前学到的scrapy知识，整理出scrapy的工作机制，在后面的课程会逐步完善scrapy的工作机制。

Scrapy引擎是Scrapy框架的核心，它可以启动多个爬虫，并管理爬虫的运行。

它会将爬虫提取的Request对象放入到Scrapy调度器（可以把Scrapy调度器看作是URL队列管理），同时它会调用Items数据处理器处理爬虫提取的Items数据。

Scrapy引擎会维持爬虫的运行，维持爬虫运行的机制就是不断从URL队列管理器获取Request对象，调用下载管理器向Request对象指定的URL发出Request请求，下载URL所在服务器返回的内容，并返回Responses对象。

Request对象会回调在Request对象设置的回调函数，并传入Responses对象。若Request对象没有设置回调函数，将会调用Spider的parse()方法。

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