创建第一个 scrapy 工程-糗事百科

[cxa]

创建第一个 scrapy 工程-糗事百科

最近不少小伙伴儿，问我关于 scrapy 如何设置 headers 的问题，时间久了不怎么用，还真有的忘，全靠记忆去写了，为了方便大家参考，也方便我以后的查阅，这篇文章就诞生了。本章内容从实战出发让我们熟悉如何用 scrapy 写爬虫，本篇内容主要是实战，不讲述过多的理论性东西，因为讲多了我也不知道。😄

明确目标

首先，我们要明确我们的爬虫最终的目的是什么，这里我们要做的是爬取糗事百科的热门分类的前 10 页信息。包括发布者和内容，因为入门教程所以我们写的简单点主要是熟悉这个过程，这个如何入手呢？

分析链接的变化

一般我们会通过点击下一页，然后观察地址栏的信息来总结规律。 第一页也就是首页地址为： https://www.qiushibaike.com/ 我们点击下一页可以发现第二页的的连接为： https://www.qiushibaike.com/8hr/page/2/ 第三页： https://www.qiushibaike.com/8hr/page/3/ 。。。以此类推第十页的连接为： https://www.qiushibaike.com/8hr/page/10/ 由此我们发现规律，从第二页开始连接可以用 https://www.qiushibaike.com/8hr/page/页数 /来表示，有时候我比较喜欢试探，怎么说呢，我们知道这个规律是从第二页开始的，但是第一页是没有这个规律，但是我们不防试一试把第一页的 https://www.qiushibaike.com/改为 https://www.qiushibaike.com/8hr/page/1/。然后我们访问看看 ok 可以正常显示。 于是我们就确定了链接，也就是页数改为 1-10 就可以访问相应的页数了。

安装 scrapy

我们要确保正确安装好了 scrapy 针对 mac 和 linux 直接运行 pip 安装即可。

pip install scrapy

但是 windows 的坑就比较多了，关于 windows 的安装请参考我之前写的这篇文章 :https://www.cnblogs.com/c-x-a/p/8996716.html。这里就不多说了。 ###创建 scrapy 工程 好了下面我们开始创建工程首先我们使用 scrapy 的第一个命令 startproject， 使用方法：scrapy startproject xxx xxx 就是你的项目名，这里我们给我们的项目起名 qiushibaile。

 scrapy startproject qiushibaike

然后我们会发现了多了一个文件名为 qiushibaike 的文件夹 然后我们通过命令创建一个事例工程 进入 qiushibaikle

cd qiushibaike

然后用下面 scrapy 的第二个命令 genspider 使用方法 scrapy genspider spider_name domain spider_name 就是爬虫的名字，每一个爬虫有一个名字这个名字是唯一的，后面运行的时候也是通过这个名字来运行的，下面的 qsbk 就是我们的爬虫名字，domain 指定爬虫的域也就是爬虫的范围。查找网页我们发现域名为

scrapy genspider qsbk qiushibaike.com

看到以下命令证明我们成功的创建了项目。

Created spider 'qsbk' using template 'basic' in module:
  qiushibaike.spiders.qsbk

###开始编写 spider 文件 我们这里使用 pycharm 把我们的爬虫工程加载进来。 目录结构如下 （注意：run.py 是我后期自己添加的一个爬虫入口文件）

修改 settings.py 文件

无视 robots 协议，将

ROBOTSTXT_OBEY = True

改为

ROBOTSTXT_OBEY = False

修改 spider.py

我们先来看看我们访问的网页源码对不对。 把 qsbk.py 改为

# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy


class QsbkSpider(scrapy.Spider):
    name = 'qsbk'
    allowed_domains = ['qiushibaike.com']
    start_urls = ['http://qiushibaike.com/']#种子 url，列表类型表示支持多个

    def parse(self, response):
        print(response.text)#输出源码

###创建入口文件运行 在项目的根目录下创建一个 run.py 来运行我们的工程 run.py 的内容如下

# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time : 2018/10/31 11:54 PM
# @Author : cxa
# @File : run.py.py
# @Software: PyCharm
from scrapy.cmdline import execute
execute(['scrapy','crawl','qsbk'])

运行以后我们发现一堆红色的信息，这些都是 scrapy 的日志内容，我们注意找是否有黑色字体的内容，一般 print 出来的内容是黑色字体和含有 error 的信息，以此了解我们的爬虫哪个地方出错了， 我们找到了 error 关键字，可以得知我们的爬虫出错了

2018-11-01 00:08:38 [scrapy.downloadermiddlewares.retry] DEBUG: Retrying <GET https://www.qiushibaike.com/> (failed 1 times): [<twisted.python.failure.Failure twisted.internet.error.ConnectionDone: Connection was closed cleanly.>]
2018-11-01 00:08:38 [scrapy.downloadermiddlewares.retry] DEBUG: Retrying <GET https://www.qiushibaike.com/> (failed 2 times): [<twisted.python.failure.Failure twisted.internet.error.ConnectionDone: Connection was closed cleanly.>]
2018-11-01 00:08:38 [scrapy.downloadermiddlewares.retry] DEBUG: Gave up retrying <GET https://www.qiushibaike.com/> (failed 3 times): [<twisted.python.failure.Failure twisted.internet.error.ConnectionDone: Connection was closed cleanly.>]
2018-11-01 00:08:39 [scrapy.core.scraper] ERROR: Error downloading <GET https://www.qiushibaike.com/>
Traceback (most recent call last):
  File "/usr/local/lib/python3.7/site-packages/scrapy/core/downloader/middleware.py", line 43, in process_request
    defer.returnValue((yield download_func(request=request,spider=spider)))
twisted.web._newclient.ResponseNeverReceived: [<twisted.python.failure.Failure twisted.internet.error.ConnectionDone: Connection was closed \

按照提示可以知道链接被关闭访问失败了，这种情况下我们就被反爬了，常见的应对措施是修改 headers 头，下面我们就通过修改中间件来修改 headers。 ###修改中间件加入 headers 信息 首先修改 middlewares.py

class UserAgentMiddleware(object):

    def __init__(self, user_agent_list):
        self.user_agent = user_agent_list

    @classmethod
    def from_crawler(cls, crawler, *args, **kwargs):
        # 获取配置文件中的 MY_USER_AGENT 字段
        middleware = cls(crawler.settings.get('MY_USER_AGENT'))
        return middleware

    def process_request(self, request, spider):
        # 随机选择一个 user-agent
        request.headers['user-agent'] = random.choice(self.user_agent)

然后在 settings 启用我们的中间件和设定 MY_USER_AGENT 的值：

MY_USER_AGENT = ["Mozilla/5.0+(Windows+NT+6.2;+WOW64)+AppleWebKit/537.36+(KHTML,+like+Gecko)+Chrome/45.0.2454.101+Safari/537.36",
    "Mozilla/5.0+(Windows+NT+5.1)+AppleWebKit/537.36+(KHTML,+like+Gecko)+Chrome/28.0.1500.95+Safari/537.36+SE+2.X+MetaSr+1.0",
    "Mozilla/5.0+(Windows+NT+6.1;+WOW64)+AppleWebKit/537.36+(KHTML,+like+Gecko)+Chrome/50.0.2657.3+Safari/537.36"]

DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {
   'qiushibaike.middlewares.UserAgentMiddleware': 543,
}

然后我们再次运行,run.py 文件。 ###再次运行 我们成功获取了源码， 。然后我们就需要进行解析内容了。 ###解析网页中所需要的内容 因为这 10 页的结构是类似的我们就拿第一页为例： 在这里我们使用的解析方法为 xpath，通过 xpath 可以解析出我们需要的内容， 打开谷歌浏览器的开发者工具，首先通过 Elements 模块获取当前页所有内容的大概区域我们可以写这样的一个 xpath。

"//div[@id='content-left']"

然后我们发现一页 25 个内容，然后再去在每个内容里进行查找当前的标题和内容。 在 qsbk.py 文件的 parse 方法里加入这段内容

 content_left_node=response.xpath("//div[@id='content-left']") #确定发布区的节点区域
        div_node_list=content_left_node.xpath("./div")
        for div_node in  div_node_list:
            title_node=div_node.xpath(".//div[@class='author clearfix']/a[contains(@onclick,'web-list-author-text')]/h2/text()")
            content_node=div_node.xpath(".//div[@class='content']/span[1]")
            content=content_node.xpath('string(.)')
            print("发布者",title_node.extract_first().strip())
            print("发布内容",content.extract_first().strip())

修改 scrapy 的日志显示等级方便查看

前面运行过程中我们发现 scrapy 的日志信息非常的多，不容易找到我们想要的内容，这个时候我们可以通过修改 settings.py 文件通过修改 log 的等级，只显示指定类型的 log，打开 settings.py 我们加上下面的一句来设定 log 的等级为 error 也就是只有错误的时候才显示 scrapy 的 log 信息。

LOG_LEVEL = "ERROR"

然后再次运行，看到了我们我们需要的内容发布者和发布内容。 得到了这些我们现在只是打印了下，下面我们就来说如何存储 ###保存结果到 mongodb mongodb 是一个 key-value 型的数据库，使用起来简单，数据结构是键值对类型，在存储过程中如果表不存在就会创建一个新的表。 下面我们开始来存储我们的数据。

构造数据

因为我们需要接收一个键值对类型的数据，一般用 dict，所以我们将代码改成如下形式。qsbk.py 文件新增内容：

            item = {}
            item['name'] = name
            item['info'] = info
            yield item

上面我们构造出了我们需要存储的数据，然后通过 yield 传递到存储部分， 下一步我们就要开始创建 mongo 连接的部分了。

创建 mongo 连接文件

把 pipelines.py 文件改为

import pymongo
from scrapy.conf import settings

class MongoPipeline(object):
    def __init__(self):
        # 链接数据库
        self.client = pymongo.MongoClient(host=settings['MONGO_HOST'], port=settings['MONGO_PORT'])
        if settings.get('MINGO_USER'):
               self.client.admin.authenticate(settings['MINGO_USER'], settings['MONGO_PSW'])
        self.db = self.client[settings['MONGO_DB']]  # 获得数据库
        self.coll = self.db[settings['MONGO_COLL']]  # 获得 collection

    def process_item(self, item, spider):
        postItem = dict(item)  # 把 item 转化成字典形式
        self.coll.insert(postItem)  # 向数据库插入一条记录
        return item 

然后修改 settings.py,首先添加 mongo 的几个连接参数

MONGO_HOST = "127.0.0.1"  # 主机 IP
MONGO_PORT = 27017  # 端口号
MONGO_DB = "spider_data"  # 库名
MONGO_COLL = "qsbk"  # collection 名

然后打开 pipe 通道

ITEM_PIPELINES = {
   'qiushibaike.pipelines.MongoPipeline': 300,
}

运行查看数据

我这里用的 adminmongo，打开 adminmogo 连接数据库，可以看到我们数据已经存在了。

结语

到此为止，我们一个简单完整的 scrapy 小项目就完成了。 为了方便查看代码已经上传 git： https://github.com/muzico425/qsbk.git 更多爬虫学习以及 python 技巧，请关注公众号：python 学习开发。

[Leigg]

不怕折腾就好了，爬虫。