Python Scrapy中文教程，Scrapy框架快速入门！-安全小百科

谈起爬虫必然要提起 Scrapy 框架，因为它能够帮助提升爬虫的效率，从而更好地实现爬虫。

Scrapy 是一个为了抓取网页数据、提取结构性数据而编写的应用框架，该框架是封装的，包含 request （异步调度和处理）、下载器（多线程的 Downloader）、解析器（selector）和 twisted（异步处理）等。对于网站的内容爬取，其速度非常快捷。

也许读者会感到迷惑，有这么好的爬虫框架，为什么前面的章节还要学习使用 requests 库请求网页数据。其实，requests 是一个功能十分强大的库，它能够满足大部分网页数据获取的需求。其工作原理是向服务器发送数据请求，至于数据的下载和解析，都需要自己处理，因而灵活性高；而由于 Scrapy 框架的封装，使得其灵活性降低。

至于使用哪种爬虫方式，完全取决于个人的实际需求。在没有明确需求之前，笔者依然推荐初学者先选择 requests 库请求网页数据，而在业务实战中产生实际需求时，再考虑 Scrapy 框架。

Scrapy 安装

直接使用 pip 安装 Scrapy 会产生一些错误的安装提示信息，导致 Scrapy 无法正常安装。当然，既然有问题出现，必然对应着许多的解决办法。在 http://www.lfd.uci.edu/～gohlke/pythonlibs 网站中，拥有很多适用于 Windows 的、已经编译好的 Python 第三方库，读者只需根据错误的安装提示信息找到相应的包，进行安装即可，此处不对这种方法进行详细讲解。本小节主要介绍如何在 PyCharm 中安装 Scrapy。

第一步，选择 Anaconda 3 作为编译环境。在 PyCharm 中单击左上角 File 选项，单击“Settings”按钮，弹出如图 1 所示界面，然后展开 Project Interpreter 的下拉菜单，选择 Anaconda 3 的下拉菜单：

图 1

这里需要提前安装 Anaconda，安装之后才能添加 Anaconda 编译环境。

第二步，安装 Scrapy。单击图 1 界面右上角绿色加号按钮，弹出如图 2 所示的界面。输入并搜索“scrapy”，然后单击“Install Package”按钮。等待，直至出现“Pakage‘scrapy’ installed successfully”：

图 2

案例：用 Scrapy 抓取股票行情

本案例将使用 Scrapy 框架，抓取某证券网站A股行情。爬取过程分为以下五步：

第一步，创建Scrapy爬虫项目；
第二步，定义一个item容器；
第三步，定义settings文件进行基本爬虫设置；
第四步，编写爬虫逻辑；
第五步，代码调试。

创建Scrapy爬虫项目

调出 CMD，输入如下代码并按【Enter】键，创建 Scrapy 爬虫项目：

scrapy startproject stockstar

其中 scrapy startproject 是固定命令，stockstar 是笔者设置的工程名字。

运行上述代码的目的是创建相应的项目文件，如下所示：

放置 spider 代码的目录文件 spiders（用于编写爬虫）。
项目中的 item 文件 items.py（用于保存所抓取的数据的容器，其存储方式类似于 Python 的字典）。
项目的中间件
middlewares.py（提供一种简便的机制，通过允许插入自定义代码来拓展 Scrapy 的功能）。
项目的 pipelines 文件 pipelines.py（核心处理器）。
项目的设置文件 settings.py。
项目的配置文件 scrapy.cfg。

项目结构如图 3 所示：

图 3 项目结构

创建 scrapy 项目以后，在 settings 文件中有这样的一条默认开启的语句。

POBOTSOXT_OBEY = True

robots.txt 是遵循 Robot 协议的一个文件，在 Scrapy 启动后，首先会访问网站的 robots.txt 文件，然后决定该网站的爬取范围。有时我们需要将此配置项设置为 False。在 settings.py 文件中，修改文件属性的方法如下。

ROBOTSTXT_OBEY=False

右击 E:\stockstar\stockstar 文件夹，在弹出的快捷菜单中选择“Mark Directory as”命令→选择“Sources Root”命令，这样可以使得导入包的语法更加简洁，如图 4 所示。

图 4

定义一个item容器

item 是存储爬取数据的容器，其使用方法和 Python 字典类似。它提供了额外的保护机制以避免拼写错误导致的未定义字段错误。

首先需要对所要抓取的网页数据进行分析，定义所爬取记录的数据结构。在相应的 items.py 中建立相应的字段，详细代码如下：

定义settings文件进行基本爬虫设置

在相应的 settings.py 文件中定义可显示中文的 JSON Lines Exporter，并设置爬取间隔为 0.25 秒，详细代码如下：

编写爬虫逻辑

在编写爬虫逻辑之前，需要在 stockstar/spider 子文件下创建 .py 文件，用于定义爬虫的范围，也就是初始 URL。接下来定义一个名为 parse 的函数，用于解析服务器返回的内容。

首先在 CMD 中输入代码，并生成 spider 代码，如下所示：

cd stockstar
scrapy genspider stock quote.stockstar.com

此时 spider 文件夹下面会创建后缀名为 stock.py 的文件，该文件会生成 start_url，即爬虫的起始地址，并且创建名为 parse 的自定义函数，之后的爬虫逻辑将在 parse 函数中书写。文件详情如图 5 所示：

图 5

代码详情如图 6 所示：

图 6

随后在 spiders/stock.py 文件下，定义爬虫逻辑，详细代码如下：

import scrapy
from items import StockstarItem, StockstarItemLoader\
class StockSpider(scrapy.Spider):
    name = 'stock' #定义爬虫名称
    allowed_domains = ['quote.stockstar.com'] #定义爬虫域
    start_urls = ['http://quote.stockstar.com/stock/ranklist_a_3_1_1.html']
    #定义开始爬虫链接
    def parse (self, response) : #撰写爬虫逻辑
    page = int (response.url.split("_")[-1].split(".")[0])#抓取页码
    item_nodes = response.css('#datalist tr')
    for item_node in item_nodes:
        #根据item文件中所定义的字段内容，进行字段内容的抓取
        item_loader = StockstarItemLoader(item=StockstarItem(), selector = item_node)
        item_loader.add_css("code", "td:nth-child(1) a::text")
        item_loader.add_css("abbr", "td:nth-child(2) a::text")
        item_loader.add_css("last_trade", “td:nth-child(3) span::text")
        item_loader.add_css("chg_ratio", "td:nth-child(4) span::text")
        item_loader.add_css("chg_amt", "td:nth-child(5) span::text")
        item_loader.add_css("chg_ratio_5min","td:nth-child(6) span::text")
        item_loader.add_css("volumn", "td:nth-child(7)::text")
        item_loader.add_css ("turn_over", "td:nth-child(8) :: text")
        stock_item = item_loader.load_item()
        yield stock_item
    if item_nodes:
        next_page = page + 1
        next_url = response.url.replace ("{0}.html".format (page) , "{0}.html".format(next_page))
        yield scrapy.Request(url=next_url, callback=self.parse)