大家好，本篇文章我們來看一下強大的Python爬蟲框架Scrapy。Scrapy是一個使用簡單，功能強大的異步爬蟲框架，我們先來看看他的安裝。

Scrapy的安裝

Scrapy的安裝是很麻煩的，對于一些想使用Scrapy的人來說，它的安裝常常就讓很多人死在半路。在此我將我的安裝過程和網絡上整理的安裝方法，分享給大家，希望大家能夠安裝順利。

Windows安裝

開始之前，我們要確定自己安裝了Python，本篇文章我們以Python3.5為例。Scrapy有很多依賴的包，我們來一一安裝。

首先，使用pip -v，查看pip是否安裝正常，如果正常，那么我們進行下一步；

pip install wheel這個包我們之前的文章介紹過，安裝好他我們就可以安裝一些wheel件；

lxml安裝，之前的文章說過他的安裝，那么我們這里在重新整理一下。whl文件地址：here。找到自己對應版本的文件，下載好后，找到文件位置，右鍵點擊文件屬性，點擊安全標簽，復制他的所在路徑。打開管理員工具(cmd)，pip install ；

PyOpenssl 的whl文件地址：here。點擊下載，whl文件安裝方式同上；

Twisted框架這個框架是一個異步網絡庫，是Scrapy的核心。whl文件地址：here；

Pywin32這是一個Pywin32兼容的庫，下載地址：here，選好版本進行下載；

如果上面的庫全都安裝好了，那么我們就可以安裝我們的Scrapy了，pip install scrapy

是不是很麻煩呢，如果大家不喜歡折騰，那么在Windows下也可以很方便的安裝。那就要使用我們之前提到的Anaconda了。具體安裝大家自己找找，或者在之前的文章中找。那么他的安裝Scrapy只需要一行：

conda install scrapy

Linux安裝

Linux系統安裝起來就要簡單一點：

sudo apt-get install build-essential python3-dev libssl-dev libffi-dev libxml2 libxml2-dev libxslt1-dev zlib1g-dev

Mac OS安裝

我們需要先安裝一些C++的依賴庫，xcode-select --install

需要安裝命令行開發工具，我們點擊安裝。安裝完成，那么依賴庫也就安裝完成了。

然后我們直接使用pip安裝pip install scrapy

以上，我們的Scrapy庫的安裝基本上就解決了。

Scrapy的基本使用

Scrapy的中文文檔地址：here

Scrapy是一個為了爬取網站數據，提取結構性數據而編寫的應用框架。 可以應用在包括數據挖掘，信息處理或存儲歷史數據等一系列的程序中。

他的基本項目流程為：

創建一個Scrapy項目

定義提取的Item

編寫爬取網站的spider并提取Item

編寫Item Pipeline來存儲提取到的Item(即數據)

而一般我們的爬蟲流程為：

抓取索引頁：請求索引頁的URL并得到源代碼，進行下一步分析；

獲取內容和下一頁鏈接：分析源代碼，提取索引頁數據，并且獲取下一頁鏈接，進行下一步抓取；

翻頁爬取：請求下一頁信息，分析內容并請求在下一頁鏈接；

保存爬取結果：將爬取結果保存為特定格式和文本，或者保存數據庫。

我們一步一步來看看如何使用。

創建項目

在開始爬取之前，您必須創建一個新的Scrapy項目。 進入您打算存儲代碼的目錄中，運行下列命令(以知乎日報為例):

scrapy startproject zhihurb

該命令將會創建包含下列內容的 zhihu 目錄:

zhihurb/

scrapy.cfg

zhihurb/

__init__.py

items.py

pipelines.py

settings.py

spiders/

__init__.py

...

這些文件分別是:

scrapy.cfg: 項目的配置文件

zhihurb/: 該項目的python模塊。之后您將在此加入代碼。

zhihurb/items.py: 項目中的item文件.

zhihurb/pipelines.py: 項目中的pipelines文件.

zhihurb/settings.py: 項目的設置文件.

zhihurb/spiders/: 放置spider代碼的目錄.

定義Item

這一步是定義我們需要獲取到的數據信息，比如我們需要獲得網站里的一些url，網站文章的內容，文章的作者等。這一步定義的地方就在我們的items.py文件。

import scrapy

class ZhihuItem(scrapy.Item):

name = scrapy.Field()

article = scrapy.Field()

編寫Spider

這一步就是寫我們最熟悉的爬蟲了，而我們的Scrapy框架可以讓我們不需要去考慮實現的方法，只需要寫出爬取的邏輯就可以了。

首先我們需要在 spiders/ 文件夾下創建我們的爬蟲文件，比如就叫spider.py。寫爬蟲前，我們需要先定義一些內容。我們以知乎日報為例：https://daily.zhihu.com/

from scrapy import Spider

class ZhihuSpider(Spider):

name = "zhihu"

allowed_domains = ["zhihu.com"]

start_urls = ['https://daily.zhihu.com/']

這里我們定義了什么呢?首先我們導入了Scrapy的Spider組件。然后創建一個爬蟲類，在類里我們定義了我們的爬蟲名稱：zhihu(注意：爬蟲名稱獨一無二的，是不可以和別的爬蟲重復的)。還定義了一個網址范圍，和一個起始 url 列表，說明起始 url 可以是多個。

然后我們定義一個解析函數：

def parse(self, response):

print(response.text)

我們直接打印一下，看看這個解析函數是什么。

運行爬蟲

scrapy crawl zhihu

由于Scrapy是不支持在IDE中執行，所以我們必須在命令行里執行命令，我們要確定是不是cd到爬蟲目錄下。然后執行，這里的命令顧名思義，crawl是蜘蛛的意思，zhihu就是我們定義的爬蟲名稱了。

查看輸出，我們先看到的是一些爬蟲類的輸出，可以看到輸出的log中包含定義在 start_urls 的初始URL，并且與spider中是一一對應的。我們接著可以看到打印出了網頁源代碼。可是我們似乎并沒有做什么，就得到了網頁的源碼，這是Scrapy比較方便的一點。

提取數據

接著就可以使用解析工具解析源碼，拿到數據了。

由于Scrapy內置了CSS和xpath選擇器，而我們雖然可以使用Beautifulsoup，但是BeautifulSoup的缺點就是慢，這不符合我們Scrapy的風格，所有我還是建議大家使用CSS或者Xpath。

由于之前我并沒有寫過關于Xpath或者CSS選擇器的用法，那么首先這個并不難，而且熟悉瀏覽器的用法，可以很簡單的掌握他們。

我們以提取知乎日報里的文章url為例：

from scrapy import Request

def parse(self, response):

urls = response.xpath('//div[@class="box"]/a/@href').extract()

for url in urls:

yield Request(url, callback=self.parse_url)

這里我們使用xpath解析出所有的url(extract()是獲得所有URL集合，extract_first()是獲得第一個)。然后將url利用yield語法糖，回調函數給下一個解析url的函數。

使用item

后面詳細的組件使用留在下一章講解，這里假如我們解析出了文章內容和標題，我們要將提取的數據保存到item容器。

Item對象相當于是自定義的python字典。 您可以使用標準的字典語法來獲取到其每個字段的值。(字段即是我們之前用Field賦值的屬性)。

# 假如我們下一個解析函數解析出了數據

def parse_url(self, response):

# name = xxxx

# article = xxxx

# 保存

item = DmozItem()

item['name'] = name

item['article'] = article

# 返回item

yield item

保存爬取到的數據

這里我們需要在管道文件pipelines.py里去操作數據，比如我們要將這些數據的文章標題只保留 5 個字，然后保存在文本里。或者我們要將數據保存到數據庫里，這些都是在管道文件里面操作。我們后面在詳細講解。

那么最簡單的存儲方法是使用命令行命令：

scrapy crawl zhihu -o items.json

這條命令就會完成我們的數據保存在根目錄的json文件里，我們還可以將他格式保存為msv,pickle等。改變命令后面的格式就可以了。

最后

本篇教程僅介紹了Scrapy的基礎，還有很多特性沒有涉及到，那么我會在下一篇文章分享一下我對于Scrapy組件的學習理解。

謝謝閱讀

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python spider 安装_Python爬虫(11):Scrapy框架的安装和基本使用的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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