这篇文章主要介绍怎么使用Python爬虫中的Scrapy框架，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！
前两篇深造篇介绍了多线程这个概念和实战
多线程网页爬取
多线程爬取网页项目实战
经过之前的学习，我们基本掌握了分析页面、分析动态请求、抓取内容，也学会使用多线程来并发爬取网页提高效率。这些技能点已经足够我们写出各式各样符合我们要求的爬虫了。
但我们还有一个没解决的问题，那就是工程化。工程化可以让我们写代码的过程从「想一段写一段」中解脱出来，变得有秩序、风格统一、不写重复的东西。
而Scrapy 就是爬虫框架中的佼佼者。它为我们提前想好了很多步骤和要处理的边边角角的问题，而使用者可以专心于处理解析页面、分析请求这种最核心的事情。
Scrapy 是一个纯 Python 实现的、流行的网络爬虫框架，它使用了一些高级功能来简化网页的抓取，能让我们的爬虫更加的规范、高效。
它可以分为如下几个部分
| 组件 | 功能 |
|---|---|
| Scrapy Engine | Scrapy 引擎，负责控制整个系统的数据流和事件的触发 |
| Scheduler | 调度器，接收 Scrapy 引擎发来的请求并将其加入队列中，等待引擎后续需要时使用 |
| Downloader | 下载器，爬取网页内容，将爬取到的数据返回给 Spiders（爬虫） |
| Spiders | 爬虫，这部分是核心代码，用于解析、提取出需要的数据 |
| Item Pipeline | 数据管道，处理提取出的数据，主要是数据清洗、验证和数据存储 |
| Downloader middlewares | 下载器中间件，处理 Scrapy 引擎和下载器之间的请求和响应 |
| Spider middlewares | 爬虫中间件，处理爬虫输入的响应以及输出结果或新的请求 |
Scrapy 中数据流的过程如下
| 步骤 | 数据流 |
|---|---|
| 1 | 引擎打开一个网站，找到处理该网站对应的爬虫，并爬取网页的第一个页面 |
| 2 | 引擎从爬虫中获取第一个页面地址，并将其作为请求放进调度器中进行调度 |
| 3 | 引擎从调度器中获取下一个页面的地址 |
| 4 | 调度器返回下一个页面的地址给 Scrapy 引擎，Scrapy 引擎通过下载器中间件传递给下载器进行爬取 |
| 5 | 爬取到数据后，下载器通过下载器中间件回传给 Scrapy 引擎 |
| 6 | Scrapy 引擎将爬取到的数据通过爬虫中间件传递给爬虫进行数据解析、提取 |
| 7 | 爬虫处理完数据后，将提取出的数据和新的请求回传给 Scrapy 引擎 |
| 8 | Scrapy 将提取出的数据传给数据管道进行数据清洗等操作，同时将新的请求传递给调度器准备进行下一页的爬取 |
| 9 | 重复 2-8 步，直到调度器中没有新的请求，数据爬取结束 |
Win + R打开运行，点击确定
然后在命令行上敲上
pip install scrapy -i https://pypi.doubanio.com/simple/ # 这句话后面 -i https://pypi.doubanio.com/simple/ 表示使用豆瓣的源，这样安装会更快
之后点击回车，等待它自己安装完成便可！
然后，我们在命令行上敲上scrapy，便会显示scrapy的信息，这样就代表安装成功啦！
注意！！再然后我们在命令行敲上explorer . （Mac 中是 open .，注意 . 前面有个空格） 命令并回车，可以打开命令行当前所在的目录。下面，我们就要在这个目录里开始编写代码。
这次我们试着用Scrapy爬取的网站是：小众软件 https://www.appinn.com/category/windows/
在进行网页爬取前，我们先需要创建代码文件，然后利用Scrapy命令进行执行。
在上面我们利用explorer . 命令打开了目录，在这个目录下我们创建一个spider.py 的文件↓
方法：创建文本文件改后缀名即可
然后将爬虫代码放进去，现在大家先复制黏贴代码，进行尝试一下，之后我再来讲解代码的含义！
爬虫代码
import scrapy
# 定义一个类叫做 TitleSpider 继承自 scrapy.Spider
class TitleSpider(scrapy.Spider):
name = 'title-spider'
# 设定开始爬取的页面
start_urls = ['https://www.appinn.com/category/windows/']
def parse(self, response):
# 找到所有 article 标签
for article in response.css('article'):
# 解析 article 下面 a 标签里的链接和标题
a = article.css('h3.title a')
if a:
result = {
'title': a.attrib['title'],
'url': a.attrib['href'],
}
# 得到结果
yield result
# 解析下一页的链接
next_page = response.css('a.next::attr(href)').get()
if next_page is not None:
# 开始爬下一页，使用 parse 方法解析
yield response.follow(next_page, self.parse)然后在命令行中执行scrapy 的runspider 命令
scrapy runspider spider.py -t csv -o apps.csv # spider.py 是刚刚写的爬虫代码的文件名 # -t 表示输出的文件格式，我们用 csv，方便用 Excel 等工具打开 # -o 表示输出的文件名，所以执行完会出现一个 apps.csv 的文件
敲完上面这句命令，稍等一下，你应该能看见很多的输出?
网页爬取结果
以及目录里多出来一个apps.csv 文件。有 Excel 的同学可以用 Excel 打开apps.csv，或者直接用记事本或者其他编辑器打开它。
打开后能看见 400 多篇小众软件的软件推荐文章的标题和链接?
可是我们的代码里完全没有用到 requests、beautifulsoup、concurrent 以及文件相关的库，是怎么完成了一次快速的爬取并写到文件的呢？别急，让我为你慢慢讲解！
上面用到的爬虫代码
import scrapy
# 定义一个类叫做 TitleSpider 继承自 scrapy.Spider
class TitleSpider(scrapy.Spider):
name = 'title-spider'
# 设定开始爬取的页面
start_urls = ['https://www.appinn.com/category/windows/']
def parse(self, response):
# 找到所有 article 标签
for article in response.css('article'):
# 解析 article 下面 a 标签里的链接和标题
a = article.css('h3.title a')
if a:
result = {
'title': a.attrib['title'],
'url': a.attrib['href'],
}
# 得到结果
yield result
# 解析下一页的链接
next_page = response.css('a.next::attr(href)').get()
if next_page is not None:
# 开始爬下一页，使用 parse 方法解析
yield response.follow(next_page, self.parse)当运行scrapy runspider spider.py -t csv -o apps.csv时，Scrapy 会执行我们写在spider.py里的爬虫，也就是上面那段完整的代码
1、首先，Scrapy 读到我们设定的启动页面 start_urls，开始请求这个页面，得到一个响应。
// An highlighted block start_urls = ['https://www.appinn.com/category/windows/']
2、之后，Scrapy 把这个响应交给 默认 的解析方法 parse 来处理。响应 response 就是 parse 的第一个参数
def parse(self, response):
3、在我们自己写的 parse 方法里，有两个部分：一是解析出页面里的 article 标签，得到标题和链接作为爬取的结果；二是解析 下一页 按钮这个位置，拿到下一页的链接，并同样继续请求、然后使用 parse 方法解析
# 把这条结果告诉 Scrapy yield result # 通知 Scrapy 开始爬下一页，使用 parse 方法解析 yield response.follow(next_page, self.parse)
yield 是 Python 中一个较高级的用法，在这里我们只需要知道，我们通过yield 通知Scrapy 两件事：我们拿到了结果，快去处理吧、我们拿到了下一个要爬的链接，快去爬取吧。
流程图
没错，除了解析想要的数据，其他的一切都是 Scrapy 替你完成的。这就是 Scrapy 的最大优势：
requests 去哪了？不需要，只要把链接交给Scrapy 就会自动帮你完成请求；
concurrent 去哪了？不需要，Scrapy 会自动把全部的请求都变成并发的；
怎么把结果写到文件？不用实现写文件的代码，使用yield 通知一下Scrapy 结果即可自动写入文件；
怎么继续爬取下一个页面？使用 yield 通知 =Scrapy下一个页面的链接和处理方法就好；
BeautifulSoup 去哪了？可以不需要，Scrapy 提供了好用的 CSS 选择器。
解析数据这件事情还是值得我们关心的，即使 Scrapy 没有强制让我们使用什么，因此我们非要继续使用BeautifulSoup也是可以的，只需在 parse() 方法里将 response.text 传递给 BeautifulSoup 进行解析、提取即可。
但是 Scrapy 提供了很好用的工具，叫做 CSS 选择器。CSS 选择器我们在 BeautifulSoup 中简单介绍过，你还有印象吗？
对BeautifulSoup这个库忘记了的同学，可以看看我之前写的一篇文章：requests库和BeautifulSoup库
Scrapy 中的 CSS 选择器语法和 BeautifulSoup 中的差不多，Scrapy 中的 CSS 选择器更加强大一些
# 从响应里解析出所有 article 标签
response.css('article')
# 从 article 里解析出 class 为 title 的 h3 标签 下面的 a 标签
article.css('h3.title a')
# 取出 a 里面的 href 属性值
a.attrib['href']
# 从响应里解析出 class 为 next 的 a 标签的 href 属性，并取出它的值
response.css('a.next::attr(href)').get()scrapy 中的 CSS 选择器可以取代 beautifulsoup 的功能，我们直接用它就解析、提取获取到的数据。看到这里，再回头看上面的完整代码，试着结合流程图再理解一下就会有不错的了解了。
我们还是打开之前爬取的网站：小众软件 https://www.appinn.com/category/windows/
用网页开发者工具选中下一页↓
注意截图中被框住的部分，浏览器已经展示出来这个按钮的 CSS 选择方法是什么了。它告诉我们下一页按钮的选择方式是a.next.page-numbers。
开始css选择器教学前，我建议你使用 Scrapy 提供的互动工具来体验一下 CSS 选择器。方式是在命令行中输入以下命令并回车
scrapy shell "https://www.appinn.com/category/windows/"
这时 Scrapy 已经访问了这个链接，并把获取到的结果记录了下来，你会进入到一个交互环境，我们可以在这个环境里写代码并一句一句执行。输入response 并回车，你能看见类似下面的响应，这就是上面获取到的网页结果。
我之前有说过，输出的200其实就是一个响应状态码，意思就是请求成功了！
之前的文章：requests库和BeautifulSoup库
下面我们就来学习一下css选择器吧，我们以下图中“下一页”按钮为例子?
小众软件网站下一页按钮的选择方式是a.next.page-numbers，其中的 a 是标签名。试着在互动环境中，输入response.css(‘a')，可以看到页面上所有的 a 元素。其他元素也是一样，例如写response.css(‘ul') 就可以选择出所有 ul 元素，response.css(‘div') 可以选择出div 元素。
a.next.page-numbers 中的.next 和.page-numbers 表示class的名字。当我们想要选择 class 包含container 的div 元素，我们可以写response.css(‘div.container')。
上面的选择器前面是标签名，. 表示 class，后面跟着 class 的名称。注意，它们是紧紧挨在一起的，中间不能有空格！
当要选择的元素有多个 class 时，比如下面这样的一个元素
<a class="next page-numbers" href="/windows/page/2/" rel="external nofollow" >下一页</a>
这个 a 元素有 next 和 page-number 两个 class，可以写多个 . 来选择：response.css(‘a.next.page-numbers')。表示选择 class 同时包含next 和 page-numbers 的 a 元素，这里它们也必须紧挨在一起，之前不能有空格。
除了 class 选择器外，同样也有 id 选择器，Scrapy 中也是用 # 代表 id。比如网页上的菜单按钮，我们看到它的 id 是 pull，class 是toggle-mobile-menu。所以可以写response.css(‘a#pull')，表示我们想选择一个 id 为 pull 的 a 元素。
当然，你也可以组合使用：response.css(‘a#pull.toggle-mobile-menu')。表示我们要选择 id 为 pull，并且 class 包含toggle-mobile-menu 的 a 元素。
还是小众软件的这个页面，如果我们想用 CSS 选择器选中标题这个位置的 a 元素，使用 Chrome 选取之后发现这个 a 元素既没有 id 也没有 class，浏览器也只给我们提示一个 a?
这时，我们就需要在该元素的父元素上找找线索，例如我们发现这个 a 元素在一个 h3 元素的下面，而这个 h3 元素是有 class 的，class 为 title 和 post-title。所以我们要做的是选择 class 为 title 和 post-title 的 h3 元素下面的 a 元素，用 CSS 选择器写作
response.css('h3.title.post-title a::text')可以看到，title 和 post-title 的 h3 元素写作 h3.title.post-title，是紧紧连在一起的，而下面的 a 元素则在 a 前面加了一个空格。想起之前说过的规则了吗？规则便是：并列关系连在一起，层级关系用空格隔开。
.title 和 .post-title 紧跟在 h3 后面，它俩都是 h3 的筛选条件。而空格后面跟着的 a 表示符合 h3.title.post-title 条件元素的子元素中的所有 a 元素。
我们之前还说过，空格后面表示的是所有的子元素，不管是处于多少层的子元素。而如果只想要第一层的子元素则应该用 > 分隔开。这里的 a 元素就是第一层的子元素，所以 h3.title.post-title a 和 h3.title.post-title > a 这两种写法的效果是一样的。
我们拿到了标题位置的 a 元素，想要拿到其中的文本内容就需要在后面加上 ::text，代码如下
response.css('h3.title.post-title a::text')在互动环境执行一下，会发现文本内容能获取到，但不是我们想要的纯文本，如果想拿到纯文本，还需要使用 get() 或者 getall() 方法，如下
# 取符合条件的第一条数据
response.css('h3.title.post-title a::text').get()
# 取符合条件的所有数据
response.css('h3.title.post-title a::text').getall()还是用这个 a 元素举例。如果我们想得到这个 a 元素的 href 属性，需要调用这个元素的 attrib 属性。在互动环境中执行下面两句代码
# 拿到符合选择器条件的第一个 a 标签
a = response.css('h3.title.post-title a')
a.attrib['href']attrib 属性实际上是一个字典，里面存储了元素上的所有 HTML 属性。如果把第二句换成 a.attrib，你就能看到这个 a 元素上的所有属性。类似的，输入 a.attrib[‘title']，你可以得到它的 title 属性。
现在我们试试打印所有符合 h3.title.post-title a 这个条件的标签的 href 属性，就像下面这样
for a in response.css('h3.title.post-title a'):
print(a.attrib['href'])或者另一种写法也可以取到 href 属性，就是加上 ::attr(href)
for href in response.css('h3.title.post-title a::attr(href)').getall():
print(href)以上是“怎么使用Python爬虫中的Scrapy框架”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！希望分享的内容对大家有帮助，更多相关知识，欢迎关注亿速云行业资讯频道！
免责声明：本站发布的内容（图片、视频和文字）以原创、转载和分享为主，文章观点不代表本网站立场，如果涉及侵权请联系站长邮箱：is@yisu.com进行举报，并提供相关证据，一经查实，将立刻删除涉嫌侵权内容。
