Python爬虫框架Scrapy深入剖析与实战

随着互联网数据的日益增长，采集数据已经成为了一种风靡全球的趋势。而Python爬虫则是现在非常流行的一种数据采集方式。在Python爬虫中，Scrapy是一个非常流行的框架，它是一个采用了 Twisted异步网络框架 的异步爬虫框架，可以大大提高爬虫的效率。

本文将对Scrapy框架进行深入剖析，并通过一个简单的实例来展示Scrapy的使用方法。

Scrapy框架的组成

Scrapy框架是由几个模块组成的：

1.引擎(Engine)：负责Spider、Scheduler、Downloader以及各个模块的通信。

2.Spider：定义了爬取网站的规则和操作行为。

3.Scheduler：负责处理Spider中等待被爬取的URL队列。

4.Downloader：通过网络请求获取网页，同时负责对下载的数据进行处理。

5.Pipeline：负责处理Spider从Downloader中获取的数据，包括数据的清洗和存储。

6.Item：数据结构，是从页面中抓取的数据的容器。

7.Middlewares：可以用于扩展 Scrapy 的功能，例如添加代理、User-Agent等。

对于初学者而言，最关注的是Spider（爬虫）和Pipeline（数据处理管道），因此我们将着重介绍这两个部分的内容。

爬取实例

为了更好的理解Scrapy的用法，我们举一个简单的爬取实例。假设我们需要从 https://www.so.com/s?q=Python 搜索结果页面爬取每条搜索结果的标题和页面链接。

创建Scrapy项目

首先，我们需要创建一个Scrapy项目。在命令行中执行以下命令：

```
scrapy startproject scrapy_demo
```

其中，scrapy_demo为项目名称。运行完该命令后，会在当前目录下生成一个名为scrapy_demo的文件夹，该文件夹即为我们所创建的Scrapy项目。

创建Spider

在Scrapy中，我们需要创建一个Spider，来指定我们所要爬取的网站。在命令行中执行以下命令：

```
cd scrapy_demo
scrapy genspider baidu www.baidu.com
```

其中，baidu为Spider的名称，www.baidu.com为起始网站的域名。运行完该命令后，我们需要在scrapy_demo/spiders目录下看到一个名为baidu.py的文件。打开该文件，可以看到如下内容：

```python
import scrapy


class BaiduSpider(scrapy.Spider):
    name = 'baidu'
    allowed_domains = ['www.baidu.com']
    start_urls = ['http://www.baidu.com/']

    def parse(self, response):
        pass
```

在该文件中，我们需要定义Spider的名称（name）、起始网站的域名（allowed_domains）和起始网站的URL地址（start_urls）。同时，我们还需要定义一个parse方法，用来实现对数据的解析。

在baidu.py文件中，我们需要定义如下内容：

```python
import scrapy


class BaiduSpider(scrapy.Spider):
    name = 'baidu'
    allowed_domains = ['www.baidu.com']
    start_urls = ['https://www.so.com/s?q=Python']

    def parse(self, response):
        for li in response.xpath('//ul[@class="result"]/li'):
            title = li.xpath('h3/a/text()').get()
            link = li.xpath('h3/a/@href').get()
            yield {
                'title': title,
                'link': link
            }
```

在该代码中，我们通过XPath表达式来获取搜索结果页面中的每条搜索结果的标题和链接。接着，我们使用yield关键字将title和link传给外部管道进行处理。

定义Pipeline

在Scrapy中，我们需要定义Pipeline，来接收Spider传来的数据，并进行数据处理工作。在scrapy_demo文件夹中的settings.py文件中可以找到相关配置项：

```python
# Configure item pipelines
# See https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html
ITEM_PIPELINES = {
    'scrapy_demo.pipelines.ScrapyDemoPipeline': 300,
}
```

在settings.py文件中，我们需要将ITEM_PIPELINES配置项的值设置为一个字典。字典的键为我们所要定义的Pipeline的名称（这里我们将其设置为’scrapy_demo.pipelines.ScrapyDemoPipeline’），它的值则为一个整数，代表了Pipeline的执行顺序。数字越小的Pipeline越先被执行。

在scrapy_demo/pipelines.py文件中，我们需要定义如下内容：

```python
class ScrapyDemoPipeline:
    def process_item(self, item, spider):
        print(item)
        return item
```

在该代码中，我们定义了一个名为ScrapyDemoPipeline的Pipeline类，并实现了process_item方法。在该方法中，我们通过print函数来输出Spider传来的item对象。

运行爬虫

在Spider和Pipeline完成定义之后，我们需要运行Scrapy爬虫程序，来开始数据采集工作。在命令行中执行以下命令：

```
scrapy crawl baidu
```

其中，baidu为Spider的名称。运行该命令后，Scrapy将会自动爬取 https://www.so.com/s?q=Python 页面，并将获取到的数据传给Pipeline进行处理。在输出信息中，可以看到每条搜索结果的标题和链接。

总结

本文对Scrapy框架进行了深入剖析，并通过一个简单的爬取实例来展示Scrapy的使用方法。在Scrapy中，我们需要定义Spider来指定我们所要爬取的网站，定义Pipeline来接收Spider传来的数据，并进行数据处理工作。对于初学者而言，Scrapy是一个非常优秀的框架，可以大大提高爬虫的效率。