标签：界面 conf 提取数据 简单 crawl 数据库 多线程操作 list 设置
scrapy是基于twisted的异步处理框架，与传统的requests爬虫程序执行流程不同，scrapy使用多线程，将发送请求，提取数据，保存数据等操作分别交给Scheduler（调度器），Downloader（下载器），Spider（爬虫），Pipeline（管道）等爬虫“组件”来完成。多线程的运行框架使得爬虫的效率大大提升，让爬虫程序变得更快，更强。基于以上特点，本文将以爬取豆瓣图书信息为例，简要阐述基于scrapy框架下的爬虫实现流程。
二、爬虫流程以及代码实现
（一）分析需要爬取的网页结构
??在编写一个爬虫项目之前，我们需要对所需爬取的网页有一个清晰的认识。爬虫的本质是在响应中的字符串提取所需信息，即只有我们提取到的响应中存在我们所需要的数据时，我们才能进行爬虫。我们访问豆瓣读书(https://book.douban.com/tag/?view=type)，发现豆瓣图书标签中存在许多大分类（文学，文化...），大分类中存在许多小分类（小说，外国文学...）。点开每个小分类标签，会呈现出不同类型的书的列表清单，且不止一页。我们要做的就是提取豆瓣所有类型书籍下的所有书籍的简要信息，包括图书作者，书名，图书价格，豆瓣评分，书籍评论人数等。
（二）创建scrapy项目
??创建scrapy项目十分简单，首先打开命令提示符，通过cd命令路径，将工作路径定位到我们需要创建项目的路径下，然后创建一个scrapy项目，用到的程序如下：
scrapy startproject douban_books #创建一个名字为douban_books的爬虫项目
cd douban_books #定位到项目文件夹内
scrapy genspider book book.douban.com #创建爬虫所需的脚本文件book.py；book.douban.com设置允许爬取的网页范围(allow_domains)
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（三）设置USER_AGENT，LOG_LEVEL
??接下里我们切换到settings.py文件中，对爬虫项目进行变量配置与赋值。首先，利用url地址请求头中的USER_AGENT对发送请求进行伪装，可更加顺利地发送请求并获取到服务器的响应。用LOG_LEVEL设置的日志级别，让打印出来的结果更加干净，整洁。
USER_AGENT = ‘Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/55.0.2883.87 Safari/537.36‘ #设置useragent
LOG_LEVEL = ‘WARNING‘ #设置日志级别，即输出结果只会显示warning以及warning以上的日志
（四）编写爬虫程序
??打开spiders文件夹下的book.py文件，我们将在此文件中编写实现提取数据的核心代码。
在此程序中，start_url为我们首先要发送的url地址，该url地址不受allowed_domains约束；parse函数用来执行提取start_url页面数据的主要逻辑，需要注意，该函数名不可以随意更改。如下：
import scrapy
import re
from copy import deepcopy
class BookSpider(scrapy.Spider):
name = ‘book‘#爬虫名
allowed_domains = [‘book.douban.com‘] #允许爬取的url地址范围
start_urls = [‘https://book.douban.com/tag/?view=type‘] #首先发送请求的url地址
def parse(self, response): #实现提取数据等主要逻辑
pass
程序的基本框架搭建好后，就可以开始编写获取网页信息的程序。
通过网页标签分析可以看出，大标题（小说，外国文学...）对应了六块大标签，每块大标签下存放了以行捆绑的中标签，中标签下才是我们所需要提取的小标签（文学，文化...）。因此想要提取到所有数据，我们需要对响应进行三次遍历操作。
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def parse(self, response):
item = {}
div_list = response.xpath(".//div[@class=‘article‘]/div[2]/div") # 进行分组
for div in div_list:
item["big_title"] = div.xpath("./a/@name").extract_first() # 提取大标签
tr_list = div.xpath(".//table[@class=‘tagCol‘]") # 进行分组
for tr in tr_list:
td_list = tr.xpath(".//td")
for td in td_list:
item["small_title"] = td.xpath("./a/text()").extract_first()
item["cate_list_url"] = td.xpath("./a/@href").extract_first()
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2.发送每个小标签地址的请求，获取每个小标签url地址的响应
??从图7可以看出，我们抓取的url地址不完整，因此需要对其进行补充，再分别发送请求。
if item["cate_list_url"] is not None:
item["cate_list_url"] = ‘https://book.douban.com‘ + item["cate_list_url"]
yield scrapy.Request(
item["cate_list_url"],
callback=self.parse_list,
meta={"item": deepcopy(item)}
)
3. 提取书籍的数据
??在第2节中我们获取了每个小标签url地址的响应，接下来只需要新定义一个函数parse_list来处理响应，就可以抓取到所需数据。而这些数据中往往带有换行符、制表符以及空格等我们所不需要的字符，因此可以使用正则表达式进行处理，使最终提取的数据更为美观。
def parse_list(self, response):
item = response.meta["item"]
li_list = response.xpath(".//ul[@class=‘subject-list‘]/li") # 分组
for li in li_list:
item["book_name"] = li.xpath(".//div[@class=‘info‘]/h2/a/@title").extract_first()
item["book_name"] = re.sub(r"[(\n)(\t)( )]", "", item["book_name"]) #删除书名中的空格与换行符等
item["book_score"] = li.xpath(".//div[@class=‘star clearfix‘]/span[@class=‘rating_nums‘]/text()").extract_first()
book_detail_str = li.xpath(".//div[@class=‘info‘]//div[@class=‘pub‘]/text()").extract_first()
book_detail_str = re.sub(r"[(\n)( )]", "", book_detail_str) #提取书籍简要信息，并对简要信息进行切片处理，提取切片中的内容
book_detail_list = list(book_detail_str.split("/"))
item["book_price"] = book_detail_list[-1] if len(book_detail_list) > 0 else None
item["book_author"] = book_detail_list[0] if len(book_detail_list) > 0 else None
item["book_comment_nums"] = li.xpath(".//div[@class=‘star clearfix‘]/span[@class=‘pl‘]/text()").extract_first()
item["book_comment_nums"] = re.sub(r"[(\n)( )]", "", item["book_comment_nums"])
print(item)
image
4 实现翻页请求
??通过对网页结构进行分析，小编发现每一个小便签下的图书信息不止一页，因此需要设置翻页请求，定位到“下一页”按钮标签后，同样发现抓取的url地址不全，需要将地址补全。小编将发出翻页请求所对应的响应（即callback）也放入parse_list函数。
image
next_page = response.xpath(".//span[@class=‘next‘]/a/@href").extract_first()#提取url地址
if next_page is not None:#判断，如果还有下一页，就继续发送请求
next_page = ‘https://book.douban.com‘ + next_page
yield scrapy.Request(
next_page,
callback=self.parse_list,#把发出的请求交给parse_list函数进行处理
meta = {"item":deepcopy(item)}
)
yield item
5. 开启管道，保存数据
??管道用于将爬取的数据保存到本地文件或数据库中。管道需要事先在settings.py文件中开启，将# Configure item pipelines下的注释行解除，便可在pipeline.py中实现保存功能，本文以创建一个.txt文档对数据进行保存为例。
import json
class DoubanBooksPipeline:
def process_item(self, item, spider):
with open("douban_book_list.txt","a",encoding="utf-8") as f:
f.write(json.dumps(item,ensure_ascii=False))
6. 运行项目，爬取数据
??完成上述设置后，就可运行项目抓取数据啦~运行项目仅需打开命令提示符，输入如下程序即可执行：
scrapy crawl book
三、注意事项
??1.deepcopy是用于不同函数在多线程传输之中进行备份操作的行为。由于数据公用一个item字典，在多线程操作中可能出现重复值的现象，利用deepcopy可以有效地解决item中出现重复值的问题。
??2.豆瓣具备一定反爬虫，scrapy可能用同一个headers运行数秒就会被服务器监测为爬虫行为，需要利用一些反反爬虫的操作。例如：在settings.py中设置一个USER_AGENT和IP池，并在发送请求时随机选择一个USER_AGENT和IP，便可以进行有效地伪装，达到更完善的爬虫效果。
(ps:需要完整的程序可以关注微信公众号：Stata and Python数据分析，并在后台回复“豆瓣图书”来获取~)
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作者：StataPython数据分析
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