建站平台绑定域名房管局网上查询系统
Scrapy是一个为了爬取网站数据，提取结构性数据而编写的应用框架。 其可以应用在数据挖掘，信息处理或存储历史数据等一系列的程序中。其最初是为了页面抓取 (更确切来说, 网络抓取 )所设计的， 也可以应用在获取API所返回的数据(例如 Amazon Associates Web Services ) 或者通用的网络爬虫。Scrapy用途广泛，可以用于数据挖掘、监测和自动化测试。
Scrapy 使用了 Twisted异步网络库来处理网络通讯。整体架构大致如下
Scrapy主要包括了以下组件：
-
- 引擎(Scrapy)
用来处理整个系统的数据流, 触发事务(框架核心) - 调度器(Scheduler)
用来接受引擎发过来的请求, 压入队列中, 并在引擎再次请求的时候返回. 可以想像成一个URL（抓取网页的网址或者说是链接）的优先队列, 由它来决定下一个要抓取的网址是什么, 同时去除重复的网址 - 下载器(Downloader)
用于下载网页内容, 并将网页内容返回给蜘蛛(Scrapy下载器是建立在twisted这个高效的异步模型上的) - 爬虫(Spiders)
爬虫是主要干活的, 用于从特定的网页中提取自己需要的信息, 即所谓的实体(Item)。用户也可以从中提取出链接,让Scrapy继续抓取下一个页面 - 项目管道(Pipeline)
负责处理爬虫从网页中抽取的实体，主要的功能是持久化实体、验证实体的有效性、清除不需要的信息。当页面被爬虫解析后，将被发送到项目管道，并经过几个特定的次序处理数据。 - 下载器中间件(Downloader Middlewares)
位于Scrapy引擎和下载器之间的框架，主要是处理Scrapy引擎与下载器之间的请求及响应。 - 爬虫中间件(Spider Middlewares)
介于Scrapy引擎和爬虫之间的框架，主要工作是处理蜘蛛的响应输入和请求输出。 - 调度中间件(Scheduler Middewares)
介于Scrapy引擎和调度之间的中间件，从Scrapy引擎发送到调度的请求和响应。
- 引擎(Scrapy)
Scrapy运行流程大概如下：
- 引擎从调度器中取出一个链接(URL)用于接下来的抓取
- 引擎把URL封装成一个请求(Request)传给下载器
- 下载器把资源下载下来，并封装成应答包(Response)
- 爬虫解析Response
- 解析出实体（Item）,则交给实体管道进行进一步的处理
- 解析出的是链接（URL）,则把URL交给调度器等待抓取
一、安装
1、安装wheelpip install wheel2、安装lxmlhttps://pypi.python.org/pypi/lxml/4.1.03、安装pyopensslhttps://pypi.python.org/pypi/pyOpenSSL/17.5.04、安装Twistedhttps://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/5、安装pywin32https://sourceforge.net/projects/pywin32/files/6、安装scrapypip install scrapy注：windows平台需要依赖pywin32，请根据自己系统32/64位选择下载安装，https://sourceforge.net/projects/pywin32/
二、爬虫举例
入门篇：美剧天堂前100最新（http://www.meijutt.com/new100.html）
1、创建工程
scrapy startproject movie2、创建爬虫程序
cd movie
scrapy genspider meiju meijutt.com3、自动创建目录及文件
4、文件说明：
- scrapy.cfg 项目的配置信息，主要为Scrapy命令行工具提供一个基础的配置信息。（真正爬虫相关的配置信息在settings.py文件中）
- items.py 设置数据存储模板，用于结构化数据，如：Django的Model
- pipelines 数据处理行为，如：一般结构化的数据持久化
- settings.py 配置文件，如：递归的层数、并发数，延迟下载等
- spiders 爬虫目录，如：创建文件，编写爬虫规则
注意：一般创建爬虫文件时，以网站域名命名
5、设置数据存储模板
items.py
import scrapyclass MovieItem(scrapy.Item):# define the fields for your item here like:# name = scrapy.Field()name = scrapy.Field()6、编写爬虫
meiju.py
# -*- coding: utf-8 -*-import scrapy
from movie.items import MovieItemclass MeijuSpider(scrapy.Spider):name = "meiju"allowed_domains = ["meijutt.com"]start_urls = ['http://www.meijutt.com/new100.html']def parse(self, response):movies = response.xpath('//ul[@class="top-list fn-clear"]/li')for each_movie in movies:item = MovieItem()item['name'] = each_movie.xpath('./h5/a/@title').extract()[0]yield item7、设置配置文件
settings.py增加如下内容
ITEM_PIPELINES = {'movie.pipelines.MoviePipeline':100}8、编写数据处理脚本
pipelines.py
class MoviePipeline(object):def process_item(self, item, spider):with open("my_meiju.txt",'a') as fp:fp.write(item['name'].encode("utf8") + '\n')9、执行爬虫
cd movie
scrapy crawl meiju --nolog10、结果
进阶篇：爬取校花网（http://www.xiaohuar.com/list-1-1.html）
1、创建一个工程
scrapy startproject xhspider2、创建爬虫程序
cd pic
scrapy genspider xh xiaohuar.com3、自动创建目录及文件
4、文件说明：
- scrapy.cfg 项目的配置信息，主要为Scrapy命令行工具提供一个基础的配置信息。（真正爬虫相关的配置信息在settings.py文件中）
- items.py 设置数据存储模板，用于结构化数据，如：Django的Model
- pipelines 数据处理行为，如：一般结构化的数据持久化
- settings.py 配置文件，如：递归的层数、并发数，延迟下载等
- spiders 爬虫目录，如：创建文件，编写爬虫规则
注意：一般创建爬虫文件时，以网站域名命名
5、设置数据存储模板
# -*- coding: utf-8 -*-# Define here the models for your scraped items
#
# See documentation in:
# https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/items.htmlimport scrapyclass XhspiderItem(scrapy.Item):# define the fields for your item here like:# name = scrapy.Field()addr = scrapy.Field()name = scrapy.Field()pass
6、编写爬虫
# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
import os# 导入item中结构化数据模板
from xhspider.items import XhspiderItemclass XhSpider(scrapy.Spider):# 爬虫名称，唯一name = "xh"# 允许访问的域allowed_domains = ["xiaohuar.com"]# 初始URLstart_urls = ['http://www.xiaohuar.com/list-1-1.html']def parse(self, response):# 获取所有图片的a标签allPics = response.xpath('//div[@class="img"]/a')for pic in allPics:# 分别处理每个图片，取出名称及地址item = XhspiderItem()name = pic.xpath('./img/@alt').extract()[0]addr = pic.xpath('./img/@src').extract()[0]if addr.startswith('/d/file/'):addr = 'http://www.xiaohuar.com' + addritem['name'] = nameitem['addr'] = addr# 返回爬取到的数据yield item
7、设置配置文件
# 设置处理返回数据的类及执行优先级
ITEM_PIPELINES = {'xhspider.pipelines.XhspiderPipeline': 300,
}8、编写数据处理脚本
# -*- coding: utf-8 -*-# Define your item pipelines here
#
# Don't forget to add your pipeline to the ITEM_PIPELINES setting
# See: https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.htmlimport urllib
import urllib.request
import os
import socket
import sslclass XhspiderPipeline(object):def process_item(self, item, spider):headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64; rv:52.0) Gecko/20100101 Firefox/52.0'}print(item['addr'])ctx = ssl._create_unverified_context()req = urllib.request.Request(url=item['addr'], headers=headers)res = urllib.request.urlopen(req,context=ctx)file_name = os.path.join('./allpic', item['name'] + '.jpg')with open(file_name, 'wb') as f:f.write(res.read())return item
9、执行爬虫
cd pic
scrapy crawl xh --nolog结果：
终极篇：我想要所有校花图
注明：基于进阶篇再修改为终极篇
# xh.py
# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
from xhspider.items import XhspiderItemclass AllxhSpider(scrapy.Spider):# 爬虫名称，唯一name = "allxh"# 允许访问的域allowed_domains = ["xiaohuar.com"]# 初始URLstart_urls = ['http://www.xiaohuar.com/hua/']# 设置一个空集合url_set = set()def parse(self, response):# 如果图片地址以http://www.xiaohuar.com/list-开头，我才取其名字及地址信息if response.url.startswith("http://www.xiaohuar.com/list-"):allPics = response.xpath('//div[@class="img"]/a')for pic in allPics:# 分别处理每个图片，取出名称及地址item = XhspiderItem()name = pic.xpath('./img/@alt').extract()[0]addr = pic.xpath('./img/@src').extract()[0]if addr.startswith('/d/file/'):addr = 'http://www.xiaohuar.com' + addritem['name'] = nameitem['addr'] = addr# 返回爬取到的信息yield item# 获取所有的地址链接urls = response.xpath("//a/@href").extract()for url in urls:# 如果地址以http://www.xiaohuar.com/list-开头且不在集合中，则获取其信息if url.startswith("http://www.xiaohuar.com/list-"):if url in AllxhSpider.url_set:passelse:AllxhSpider.url_set.add(url)# 回调函数默认为parse,也可以通过from scrapy.http import Request来指定回调函数# from scrapy.http import Request# Request(url,callback=self.parse)yield self.make_requests_from_url(url)else:pass