初识python爬虫框架Scrapy

　　Scrapy，按照其官网（https://scrapy.org/）上的解释：一个开源和协作式的框架，用快速、简单、可扩展的方式从网站提取所需的数据。

　　我们一开始上手爬虫的时候，接触的是urllib、requests抑或是Selenium这样的库，这些库都有非常好的易用性，上手很快，几行代码就能实现网页的批量爬取。但是当我们的爬虫越来越大、越来越复杂时，这个时候，框架式的爬虫就可以发挥它的威力了，这其中python爬虫领域最著名的开源框架便是scrapy。其版本目前已更新到了1.6.

　　认识一个库都是从看官方文档开始的，scrapy的官方文档就写得很精致，甚至比网上大多数博客中片段的上手文章要好很多，小爬建议各位都跟着官方文档走一遍：https://doc.scrapy.org/en/latest/。当然，中文的scrapy网站也建议各位参考，网站内提供了很多简单的实例：http://www.scrapyd.cn/。

scrapy的安装非常方便：pip install Scrapy。pip会方便地给我们安装scrapy和它需要的所有依赖包，除了有些慢。如果您会科学上网，那么这些就都不算问题。

小爬我电脑用的win10专业版，直接使用PowerShell就可以方便查看scrapy。

我们不妨写个简单的爬虫，从爬取美剧天堂“最近100个更新”开始，网页如下：https://www.meijutt.com/new100.html

1、首先，新建一个项目：scrapy startproject movies

2、然后 在powershell中使用CD movies切换到对应的项目文件夹下，再新建自己的爬虫：scrapy genspider [options]

我们暂且使用默认的模板（template）创建爬虫：scrapy genspider meiju meiju.com

 3、将文件夹导入Visual studio code，可以看到整个工程项目的文件夹结构如下：

 这些模块具体的作用可以详见其结构图：

引擎、下载器、爬虫、调度器、管道，结合各类中间件，利用twisted异步框架，实现多线程爬取。

4、首先修改Items.py文件，定义要爬取的字段，即数据存储的模板：默认代码如下图所示：

比如，我们要获取美剧天堂该页面下的“名称”和“分类”字段，可以这样定义item：

import scrapy
class MoviesItem(scrapy.Item):
    # define the fields for your item here like:
    name = scrapy.Field()   #名称
    classification=scrapy.Field()  #分类

框架自动生成的爬虫脚本代码如下：

5、改写meiju.py这个爬虫文件，修改默认的start-urls属性，实现parse解析方法：

首先需要导入items下的MovieItem类，且实例化对象：

# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
from movies.items import MoviesItem

class MeijuSpider(scrapy.Spider):
    name = 'meiju'
    allowed_domains = ['meijutt.com']
    start_urls = ['https://www.meijutt.com/new100.html']

    def parse(self, response):
        movies=response.xpath('//ul[contains(@class,"top-list") and contains(@class,"fn-clear")]/li')   #用xpath对网页返回的response对象进行解析
        for each_movie in movies:
            item=MovieItem()   #实例出item对象
            item['name']=each_movie.xpath('./h5/a/@title').extract()[0]   #提起name字段
            item["classification"]=each_movie.xpath('./span[2]/text()').extract_first()  #提取classification字段
            yield item  #返回item，并交由pipeline管道处理
            　

默认的pipeline.py管道文件如下：

6、我们需要实现process_item方法来处理movies.py文件返回的每一个item，比如导出到txt文件：

注意：process_item()是必须要实现的方法，被定义的Item Pipeline会默认调用这个方法对Item进行处理。比如，我们可以进行数据处理或者将数据写入到数据库等操作。它必须返回Item类型的值或者抛出一个DropItem异常。

• 如果它返回的是Item对象，那么此Item会被低优先级的Item Pipeline的process_item()方法处理，直到所有的方法被调用完毕。

from movies.items import MoviesItem   #导入items中的MoviesItem类
class MoviesPipeline(object):
    def process_item(self, item, spider):
        with open("D:\\myMovie.txt","a") as fp:
            fp.write(item['name']+'\t'+item['classification']+"\n") 
        return item     　　

7、记得修改配置文件settings.py，取消ITEM_PIPELINES注释，将ROBOTSTXT_OBEY参数值改为“否”，即“不遵守机器人协议”，启用管道：

# Configure item pipelines
# See https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html
#ITEM_PIPELINES = {
#    'movies.pipelines.MoviesPipeline': 100,
#}

其中，ITEM_PIPELINES是一个字典文件，键为要打开的ItemPipeline类，值为优先级（0-1000），ItemPipeline是按照优先级来调用的，值越小，优先级越高。

 8、最后，运行爬虫：scrapy crawl meiju，过程如下：

得到的txt文件如下所示：

一个简单的scrapy爬虫项目大功告成！