目录

• 一、前情提要
• 为什么要使用Scrapy 框架？
• 二、Scrapy框架的概念
• 三、Scrapy安装
• 四、Scrapy实战运用
• 这一串代码干了什么？
• 五、Scrapy的css选择器教学
• 按标签名选择
• 按 class 选择
• 按 id 选择
• 按层级关系选择
• 取元素中的文本
• 取元素的属性

一、前情提要

为什么要使用Scrapy 框架？

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。

二、Scrapy框架的概念

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

三、Scrapy安装

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。

四、Scrapy实战运用

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('h2.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！

这一串代码干了什么？

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('h2.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 h2 标签 下面的 a 标签
article.css('h2.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。

五、Scrapy的css选择器教学

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👇

按标签名选择

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。

按 class 选择

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。

按 id 选择

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。

按层级关系选择

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 h2 元素的下面，而这个 h2 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 h2 元素下面的 a 元素，用 CSS 选择器写作

response.css('h2.title.post-title a::text')

可以看到，title 和 post-title 的 h2 元素写作 h2.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 h2 后面，它俩都是 h2 的筛选条件。而空格后面跟着的 a 表示符合 h2.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 h2.title.post-title a 和 h2.title.post-title > a 这两种写法的效果是一样的。

取元素中的文本

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('h2.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('h2.title.post-title a::text').get()

# 取符合条件的所有数据
response.css('h2.title.post-title a::text').getall()

取元素的属性

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('h2.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 h2.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('h2.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('h2.title.post-title a::attr(href)').getall():
  print(href)

本次分享到此结束了，非常感谢大家阅读！！
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以上就是Python爬虫进阶Scrapy框架精文讲解的详细内容，更多关于Python爬虫Scrapy框架的资料请关注hwidc其它相关文章！

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