scrapy 爬蟲基礎

2022-05-10 17:40:37 字數 1932 閱讀 2708

scrapy是python開發的乙個快速、高層次的螢幕抓取和web抓取框架，用於抓取web站點並從頁面中提取結構化的資料。scrapy用途廣泛，可以用於資料探勘、監測和自動化測試。

安裝完成後，在自定義目錄下輸入

scrapy startproject project_name //


建立新爬蟲專案


scrapy genspider -t crawl crawl_name url_addr//


建立爬蟲，模板，爬蟲名和待爬**
scrapy內建的爬蟲模板可使用：scrapy genspider -l 來查詢，查詢結果如下：包括basic crawl csvfeed xmlfeed四種型別。

使用以上命令後，便會在目錄中自動生成爬蟲專案，包含的內容如下圖：

分別代表的意義為：

scrapy.cfg：專案的配置檔案

jd_crawling/：專案的python模組，將會從這裡引用**

jd_crawling/items.py：專案的items檔案

jd_crawling/pipelines.py：專案的pipelines檔案 （pipeline意為管道，即將資料傳遞過來進行儲存或處理）

jd_crawling/settings.py：專案的設定檔案

jd_crawling/spiders/：儲存爬蟲的目錄

進入目錄中，在item中定義待爬的關鍵字（target），目的是封裝進item中，做為整個專案的乙個物件進行引用和處理

class


jdcrawlingitem(scrapy.item):


#define the fields for your item here like:


#name = scrapy.field()


goods_name = scrapy.field()#


定義商品名稱


goods_link = scrapy.field()#


定義商品鏈結
items建立完成後進入spider建立爬蟲規則：先爬，再取。可以看到在子佛那個建立的專案中已經為我們自動建立了一些內容：

class


jdurlspider(crawlspider):


name = '


jd_url'#


爬蟲的識別名稱,必須唯一


allowed_domains = ['


jd.com


'] #


允許執行的url範圍


start_urls = ['


'] #


爬取的url列表
建立匹配規則：

def parse_item(self, response): #


解析的方法，呼叫的時候傳入從每乙個url傳回的response物件作為唯一引數，負責解析並匹配抓取的資料(解析為item)


item = jdcrawlingitem() #


此處便引用了之前定義的item


item['


goods_name


'] = response.xpath("


//a[@class='pic']/@title


").extract()


item[


'goods_link


'] = response.xpath("


//a[@class='pic']/@href


").extract()


print(item['


goods_name


'])
xpath的使用方法詳見：關於scrapy網路爬蟲的xpath書寫經驗總結

最後執行：scrapy crawl jd_url  則可以開始我們的爬蟲了。

這是最基本的爬蟲，之後還會涉及到：1通過pipeline 寫進資料庫（pymsql）2突破反爬蟲限制3爬蟲資料分析和處理等內容。會在接下來的內容中完善

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