你懂Scrapy吗？Scrapy大型爬虫框架讲解【一】

这是Scrapy爬虫框架的第一篇，本系列专题将包含以下内容：

1. 介绍Scrapy框架的主体以及各个组件的意义;
2. 举实例讲解其具体应用。

开始第一节： 介绍Scrapy框架的主体以及各个组件的意义。

Scrapy是一个为了爬取网站数据，提取结构性数据而编写的应用框架。 可以应用在包括数据挖掘，信息处理或存储历史数据等一系列的程序中。

其最初是为了 页面抓取 (更确切来说, 网络抓取 )所设计的， 也可以应用在获取API所返回的数据(例如 Amazon Associates Web Services ) 或者通用的网络爬虫。

安装Scrapy需要一些依赖：

1. Python
2. Python Package: pip and setuptools. 现在 pip 依赖 setuptools ，如果未安装，则会自动安装setuptools 。
3. lxml. 大多数Linux发行版自带了lxml。如果缺失，请查看 Installing lxml
4. OpenSSL. 除了Windows(请查看 平台安装指南)之外的系统都已经提供。

当安装好这些依赖之后，只需要运行pip install Scrapy，即可安装完Scrapy。

然后运行：

1. scrapy startproject tutorial 

即可自动创建官方标准的代码目录。

1. tutorial/ 
2.     scrapy.cfg 
3.     tutorial/ 
4.         __init__.py 
5.         items.py 
6.         pipelines.py 
7.         settings.py 
8.         spiders/ 
9.             __init__.py 
10.             ...  

其中：

• tutorial/: 该项目的python总模块。
• tutorial/items.py: 项目中的item文件，编写爬取的字段名称等;
• tutorial/pipelines.py: 项目中的pipelines文件;
• tutorial/settings.py: 项目的设置文件，较为重要;
• tutorial/spiders/: 放置spider代码的主目录;

Scrapy整体架构神图：

Scrapy中的数据流由执行引擎控制，其过程如下:

1. 引擎打开一个网站(open a domain)，找到处理该网站的Spider并向该spider请求第一个要爬取的URL(s)。
2. 引擎从Spider中获取到第一个要爬取的URL并在调度器(Scheduler)以Request调度。
3. 引擎向调度器请求下一个要爬取的URL。
4. 调度器返回下一个要爬取的URL给引擎，引擎将URL通过下载中间件(请求(request)方向)转发给下载器(Downloader)。
5. 一旦页面下载完毕，下载器生成一个该页面的Response，并将其通过下载中间件(返回(response)方向)发送给引擎。
6. 引擎从下载器中接收到Response并通过Spider中间件(输入方向)发送给Spider处理。
7. Spider处理Response并返回爬取到的Item及(跟进的)新的Request给引擎。
8. 引擎将(Spider返回的)爬取到的Item给Item Pipeline，将(Spider返回的)Request给调度器。
9. (从第二步)重复直到调度器中没有更多地request，引擎关闭该网站。

以上是老生常谈，下面谈一些经验：

1. 如果需要大批量分布式爬取，建议采用Redis数据库存储，可安装scrapy-redis，使用redis数据库来替换scrapy原本使用的队列结构(deque)，并配合其它数据库存储，例如MySQL或者MongoDB，爬取效率将会极大提高。并且其自带的dupefilter.py负责执行requst的去重，使用redis的set数据结构，通过settings文件正确设置后，即便停止scrapy爬虫，当下次重新开始后也能自动去重。原因就是在redis已经存储了request的信息。
2. 当涉及到代理IP，Headers头中间请求信息处理的时候，可以通过中间件Middleware来实现。Spider中间件是介入到Scrapy的spider处理机制的钩子框架，可以添加代码来处理发送给 Spiders的response及spider产生的item和request。
3. 合理设置settings文件，需要熟练掌握 settings 的各种设置。
4. 可以重新定义def start_requests(self)函数来加载cookie信息，form信息的提交用scrapy.FormRequest以及scrapy.FormRequest.from_response这两个函数，scrapy.FormRequest.from_response能实现自动提交form数据。
5. 采用Scrapy+phantomJS，。 downloadMiddleware 对从 scheduler 送来的 Request 对象在请求之前进行预处理，可以实现添加 headers， user_agent，还有 cookie 等功能 。但也可以通过中间件直接返回 HtmlResponse 对象，略过请求的模块，直接扔给 response 的回调函数处理。

1. class CustomMetaMiddleware(object): 
2.     def process_request(self,request,spider): 
3.         dcap = dict(DesiredCapabilities.PHANTOMJS)      
4.         dcap["phantomjs.page.settings.loadImages"] = False   
5.         dcap["phantomjs.page.settings.resourceTimeout"] = 10 
6.         driver = webdriver.PhantomJS("D:xx\xx",desired_capabilities=dcap) 
7.         driver.get(request.url) 
8.         body = driver.page_source.encode('utf8') 
9.         url = driver.current_url 
10.         driver.quit() 
11.         return HtmlResponse(request.url,body=body)  

综上，是对Scrapy的各个组件一些个人的经验总结。

本文作者：蚍蜉撼大树

来源：51CTO