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Python编程基础之（五）Scrapy爬虫框架

经过前面四章的学习，我们已经可以使用Requests库、Beautiful Soup库和Re库，编写基本的Python爬虫程序了。那么这一章就来学习一个专业的网络爬虫框架--Scrapy。没错，是框架，而不是像前面介绍的函数功能库。

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Scrapy是一个快速、功能强大的网络爬虫框架。

可能大家还不太了解什么是框架，爬虫框架其实是实现爬虫功能的一个软件结构和功能组件的集合。

简而言之， Scrapy就是一个爬虫程序的半成品，可以帮助用户实现专业的网络爬虫。

使用Scrapy框架，不需要你编写大量的代码，Scrapy已经把大部分工作都做好了，允许你调用几句代码便自动生成爬虫程序，可以节省大量的时间。

当然，框架所生成的代码基本是一致的，如果遇到一些特定的爬虫任务时，就不如自己使用Requests库搭建来的方便了。

PyCharm安装

测试安装：

出现框架版本说明安装成功。

掌握Scrapy爬虫框架的结构是使用好Scrapy的重中之重！

先上图：

整个结构可以简单地概括为： “5+2”结构和3条数据流

5个主要模块（及功能）：

（1）控制所有模块之间的数据流。

（2）可以根据条件触发事件。

（1）根据请求下载网页。

（1）对所有爬取请求进行调度管理。

（1）解析DOWNLOADER返回的响应--response。

（2）产生爬取项--scraped item。

（3）产生额外的爬取请求--request。

（1）以流水线方式处理SPIDER产生的爬取项。

（2）由一组操作顺序组成，类似流水线，每个操作是一个ITEM PIPELINES类型。

（3）清理、检查和查重爬取项中的HTML数据并将数据存储到数据库中。

2个中间键：

（1）对Engine、Scheduler、Downloader之间进行用户可配置的控制。

（2）修改、丢弃、新增请求或响应。

（1）对请求和爬取项进行再处理。

（2）修改、丢弃、新增请求或爬取项。

3条数据流：

（1）：图中数字 1-2

1：Engine从Spider处获得爬取请求--request。

2：Engine将爬取请求转发给Scheduler，用于调度。

（2）：图中数字 3-4-5-6

3：Engine从Scheduler处获得下一个要爬取的请求。

4：Engine将爬取请求通过中间件发送给Downloader。

5：爬取网页后，Downloader形成响应--response，通过中间件发送给Engine。

6：Engine将收到的响应通过中间件发送给Spider处理。

（3）：图中数字 7-8-9

7：Spider处理响应后产生爬取项--scraped item。

8：Engine将爬取项发送给Item Pipelines。

9：Engine将爬取请求发送给Scheduler。

任务处理流程：从Spider的初始爬取请求开始爬取，Engine控制各模块数据流，不间断从Scheduler处获得爬取请求，直至请求为空，最后到Item Pipelines存储数据结束。

作为用户，只需配置好Scrapy框架的Spider和Item Pipelines，也就是数据流的入口与出口，便可完成一个爬虫程序的搭建。Scrapy提供了简单的爬虫命令语句，帮助用户一键配置剩余文件，那我们便来看看有哪些好用的命令吧。

Scrapy采用命令行创建和运行爬虫

PyCharm打开Terminal，启动Scrapy：

Scrapy基本命令行格式：

具体常用命令如下：

下面用一个例子来学习一下命令的使用：

1.建立一个Scrapy爬虫工程，在已启动的Scrapy中继续输入：

执行该命令，系统会在PyCharm的工程文件中自动创建一个工程，命名为pythonDemo。

2.产生一个Scrapy爬虫，以教育部网站为例：

命令生成了一个名为demo的spider，并在Spiders目录下生成文件demo.py。

命令仅用于生成demo.py文件，该文件也可以手动生成。

观察一下demo.py文件：

3.配置产生的spider爬虫，也就是demo.py文件：

4.运行爬虫，爬取网页：

如果爬取成功，会发现在pythonDemo下多了一个t20210816_551472.html的文件，我们所爬取的网页内容都已经写入该文件了。

以上就是Scrapy框架的简单使用了。

Request对象表示一个HTTP请求，由Spider生成，由Downloader执行。

Response对象表示一个HTTP响应，由Downloader生成，有Spider处理。

Item对象表示一个从HTML页面中提取的信息内容，由Spider生成，由Item Pipelines处理。Item类似于字典类型，可以按照字典类型来操作。

如何入门 Python 爬虫

现在之所以有这么多的小伙伴热衷于爬虫技术，无外乎是因为爬虫可以帮我们做很多事情，比如搜索引擎、采集数据、广告过滤等，以Python为例，Python爬虫可以用于数据分析，在数据抓取方面发挥巨大的作用。

但是这并不意味着单纯掌握一门Python语言，就对爬虫技术触类旁通，要学习的知识和规范还有喜很多，包括但不仅限于HTML 知识、HTTP/HTTPS 协议的基本知识、正则表达式、数据库知识，常用抓包工具的使用、爬虫框架的使用等。而且涉及到大规模爬虫，还需要了解分布式的概念、消息队列、常用的数据结构和算法、缓存，甚至还包括机器学习的应用，大规模的系统背后都是靠很多技术来支撑的。

零基础如何学爬虫技术？对于迷茫的初学者来说，爬虫技术起步学习阶段，最重要的就是明确学习路径，找准学习方法，唯有如此，在良好的学习习惯督促下，后期的系统学习才会事半功倍，游刃有余。

用Python写爬虫，首先需要会Python，把基础语法搞懂，知道怎么使用函数、类和常用的数据结构如list、dict中的常用方法就算基本入门。作为入门爬虫来说，需要了解 HTTP协议的基本原理，虽然 HTTP 规范用一本书都写不完，但深入的内容可以放以后慢慢去看，理论与实践相结合后期学习才会越来越轻松。关于爬虫学习的具体步骤，我大概罗列了以下几大部分，大家可以参考：

网络爬虫基础知识:

爬虫的定义

爬虫的作用

Http协议

基本抓包工具(Fiddler)使用

Python模块实现爬虫：

urllib3、requests、lxml、bs4 模块大体作用讲解

使用requests模块 get 方式获取静态页面数据

使用requests模块 post 方式获取静态页面数据

使用requests模块获取 ajax 动态页面数据

使用requests模块模拟登录网站

使用Tesseract进行验证码识别

Scrapy框架与Scrapy-Redis：

Scrapy 爬虫框架大体说明

Scrapy spider 类

Scrapy item 及 pipeline

Scrapy CrawlSpider 类

通过Scrapy-Redis 实现分布式爬虫

借助自动化测试工具和浏览器爬取数据：

Selenium + PhantomJS 说明及简单实例

Selenium + PhantomJS 实现网站登录

Selenium + PhantomJS 实现动态页面数据爬取

爬虫项目实战：

分布式爬虫+ Elasticsearch 打造搜索引擎

如何入门 Python 爬虫?

“入门”是良好的动机，但是可能作用缓慢。如果你手里或者脑子里有一个项目，那么实践起来你会被目标驱动，而不会像学习模块一样慢慢学习。

如果你想要入门Python爬虫，你需要做很多准备。首先是熟悉python编程；其次是了解HTML；

还要了解网络爬虫的基本原理；最后是学习使用python爬虫库。

如果你不懂python，那么需要先学习python这门非常easy的语言。编程语言基础语法无非是数据类型、数据结构、运算符、逻辑结构、函数、文件IO、错误处理这些，学起来会显枯燥但并不难。

刚开始入门爬虫，你甚至不需要去学习python的类、多线程、模块之类的略难内容。找一个面向初学者的教材或者网络教程，花个十几天功夫，就能对python基础有个三四分的认识了。

网络爬虫的含义：

网络爬虫，其实也可以叫做网络数据采集更容易理解。就是通过编程向网络服务器请求数据（HTML表单），然后解析HTML，提取出自己想要的数据。

这会涉及到数据库、网络服务器、HTTP协议、HTML、数据科学、网络安全、图像处理等非常多的内容。但对于初学者而言，并不需要掌握这么多。

python爬虫---爬取LOL云顶之弈数据

本来是想爬取之后作最佳羁绊组合推算，但是遇到知识点无法消化（知识图谱），所以暂时先不组合了，实力有限

库的安装

1.requests  #爬取棋子数据

2.json  #棋子数据为js动态，需使用json解析

3.BeautifulSoup

实战前先新建个lol文件夹作为工作目录，并创建子目录data，用于存放数据。

1.爬取数据，新建个py文件，用于爬取云顶数据，命名为data.py

1.1定义个req函数，方便读取。//需设定编码格式，否则会出现乱码

def Re_data(url):

re = requests.get(url)

re.encoding = 'gbk'

data = json.loads(re.text)

return data['data']

1.2定义个Get函数，用于读取数据并使用保存函数进行保存数据，保存格式为json。

def Get_data():

# 获取数据并保存至data目录

base_url = ''

chess = Re_data(base_url + 'chess.js')

race = Re_data(base_url + 'race.js')

job = Re_data(base_url + 'job.js')

equip = Re_data(base_url + 'equip.js')

Save_data(chess,race,job,equip)

1.3定义save函数实现读取的数据进行文件保存，保存目录为工作目录下的data文件夹。

def Save_data(t_chess,t_race,t_job,t_equip):

with open('./data/chess.json','w') as f:

json.dump(t_chess,f,indent='\t')

with open('./data/race.json','w') as f:

json.dump(t_race,f,indent='\t')

with open('./data/job.json','w') as f:

json.dump(t_job,f,indent='\t')

with open('./data/equip.json','w') as f:

json.dump(t_equip,f,indent='\t')

1.4定义主函数main跑起来

if __name__ == '__main__':

start = time.time()

Get_data()

print('运行时间：' + str(time.time() - start) + '秒')

至此，数据爬取完成。

2.种族和职业进行组合。

2.1未完成 //未完成，使用穷举方法进行组合会出现内存不够导致组合失败（for循环嵌套导致数组内存超限）

//待学习，使用知识图谱建立组合优选，可参考：

期间遇到的问题：

1.爬取棋子数据时为动态js加载，需通过json模块的loads方法获取

2.3层for循环嵌套数据量大，导致计算失败，需优化计算方法。

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