网络爬虫:使用Scrapy框架编写一个抓取书籍信息的爬虫服务

上周学习了BeautifulSoup的基础知识并用它完成了一个网络爬虫( 使用Beautiful Soup编写一个爬虫 系列随笔汇总),

BeautifulSoup是一个非常流行的Python网络抓取库,它提供了一个基于HTML结构的Python对象。
虽然简单易懂,又能非常好的处理HTML数据,
但是相比Scrapy而言,BeautifulSoup有一个最大的缺点:慢。

Scrapy 是一个开源的 Python 数据抓取框架,速度快,强大,而且使用简单。
来看一个官网主页上的简单并完整的爬虫:

虽然只有10行左右的代码,但是它的确是一个完整的爬虫服务:

  • 当执行scrapy runspider xxx.py命令的时候, Scrapy在项目里查找Spider(蜘蛛🕷️)并通过爬虫引擎来执行它。
  • 首先从定义在start_urls里的URL开始发起请求,然后通过parse()方法处理响应。response参数就是返回的响应对象。
  • 在parse()方法中,通过一个CSS选择器获取想要抓取的数据。

Scrapy所有的请求都是异步的:

  • 也就是说Scrapy不需要等一个请求完成才能处理下一条请求,而是同时发起另一条请求。
  • 而且,异步请求的另一个好处是当某个请求失败了,其他的请求不会受到影响。

安装(Mac)

其他操作系统请参考完整安装指导:
http://doc.scrapy.org/en/latest/intro/install.html

Scrapy中几个需要了解的概念

Spiders

Spider类想要表达的是:如何抓取一个确定了的网站的数据。比如在start_urls里定义的去哪个链接抓取,parse()方法中定义的要抓取什么样的数据。
当一个Spider开始执行的时候,它首先从start_urls()中的第一个链接开始发起请求,然后在callback里处理返回的数据。

Items

Item类提供格式化的数据,可以理解为数据Model类。

Selectors

Scrapy的Selector类基于lxml库,提供HTML或XML转换功能。以response对象作为参数生成的Selector实例即可通过实例对象的xpath()方法获取节点的数据。

编写一个Web爬虫

接下来将上一个Beautiful Soup版的抓取书籍信息的例子( 使用Beautiful Soup编写一个爬虫 系列随笔汇总)改写成Scrapy版本。

新建项目

这行命令会创建一个名为book_project的项目。

编写Item类

即实体类,代码如下:

编写Spider类

设置这个Spider的名称,允许爬取的域名和从哪个链接开始:

遍历分页数据

从allitebooks.com获取书籍信息方法

‘//a’的意思所有的a标签;
‘//a[contains(@title, “Last Page →”)’ 的意思是在所有的a标签中,title属性包涵”Last Page →”的a标签;
extract() 方法解析并返回符合条件的节点数据。

从amazon.com获取书籍价格方法

启动服务

-o books.csv 参数的意思是将抓取的Item集合输出到csv文件。

除了CSV格式,Scrapy还支持JSON,XML的格式输入。具体请参考:
http://doc.scrapy.org/en/latest/topics/feed-exports.html#topics-feed-exports

结果:

完整代码请移步GitHub:
https://github.com/backslash112/book_scraper_scrapy
我们处于大数据时代,对数据处理感兴趣的朋友欢迎查看另一个系列随笔:
利用Python进行数据分析 基础系列随笔汇总

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