【python爬虫】14.Scrapy框架讲解

前言

前两关，我们学习了能提升爬虫速度的进阶知识——协程，并且通过项目实操，将协程运用于抓取薄荷网的食物数据。

可能你在体验开发一个爬虫项目的完整流程时，会有这样的感觉：原来要完成一个完整的爬虫程序需要做这么多琐碎的工作。

比如，要导入不同功能的模块，还要编写各种爬取流程的代码。而且根据不同的项目，每次要编写的代码也不同。

不知道你会不会有这样的想法：能不能有一个现成的爬虫模板，让我们拿来就能套用，就像PPT模板一样。我们不需要管爬虫的全部流程，只要负责填充好爬虫的核心逻辑代码就好。要是有的话，我们编写代码一定会很方便省事。

其实，在Python中还真的存在这样的爬虫模板，只不过它的名字是叫框架。

一个爬虫框架里包含了能实现爬虫整个流程的各种模块，就像PPT模板一开始就帮你设置好了主题颜色和排版方式一样。

这一关，我们要学习的就是一个功能强大的爬虫框架——Scrapy。

Scrapy是什么

以前我们写爬虫，要导入和操作不同的模块，比如requests模块、gevent库、csv模块等。而在Scrapy里，你不需要这么做，因为很多爬虫需要涉及的功能，比如麻烦的异步，在Scrapy框架都自动实现了。

我们之前编写爬虫的方式，相当于在一个个地在拼零件，拼成一辆能跑的车。而Scrapy框架则是已经造好的、现成的车，我们只要踩下它的油门，它就能跑起来。这样便节省了我们开发项目的时间。

下面，我们来了解Scrapy的基础知识，包括Scrapy的结构及其工作原理。

Scrapy的结构

上面的这张图是Scrapy的整个结构。你可以把整个Scrapy框架看成是一家爬虫公司。最中心位置的Scrapy Engine(引擎）就是这家爬虫公司的大boss，负责统筹公司的4大部门，每个部门都只听从它的命令，并只向它汇报工作。

我会以爬虫流程的顺序来依次跟你介绍Scrapy爬虫公司的4大部门。

Scheduler(调度器)部门主要负责处理引擎发送过来的requests对象（即网页请求的相关信息集合，包括params，data，cookies，request headers…等），会把请求的url以有序的方式排列成队，并等待引擎来提取（功能上类似于gevent库的queue模块）。

Downloader（下载器）部门则是负责处理引擎发送过来的requests，进行网页爬取，并将返回的response（爬取到的内容）交给引擎。它对应的是爬虫流程【获取数据】这一步。

Spiders(爬虫)部门是公司的核心业务部门，主要任务是创建requests对象和接受引擎发送过来的response（Downloader部门爬取到的内容），从中解析并提取出有用的数据。它对应的是爬虫流程【解析数据】和【提取数据】这两步。

Item Pipeline（数据管道）部门则是公司的数据部门，只负责存储和处理Spiders部门提取到的有用数据。这个对应的是爬虫流程【存储数据】这一步。

Downloader Middlewares（下载中间件）的工作相当于下载器部门的秘书，比如会提前对引擎大boss发送的诸多requests做出处理。

Spider Middlewares（爬虫中间件）的工作则相当于爬虫部门的秘书，比如会提前接收并处理引擎大boss发送来的response，过滤掉一些重复无用的东西。

Scrapy的工作原理

你会发现，在Scrapy爬虫公司里，每个部门都各司其职，形成了很高效的运行流程。

这套运行流程的逻辑很简单，就是：引擎大boss说的话就是最高需求。

上图展现出的也是Scrapy框架的工作原理——引擎是中心，其他组成部分由引擎调度。

在Scrapy里，整个爬虫程序的流程都不需要我们去操心，且Scrapy中的程序全部都是异步模式，所有的请求或返回的响应都由引擎自动分配去处理。

哪怕有某个请求出现异常，程序也会做异常处理，跳过报错的请求，继续往下运行程序。

在一定程度上，Scrapy可以说是非常让人省心的一套爬虫框架。

Scrapy的用法

现在，你已经初步了解Scrapy的结构以及工作原理。接下来，为了让你熟悉Scrapy的用法，我们使用它来完成一个小项目——爬取豆瓣Top250图书。

明确目标与分析过程

依旧是遵循写代码的三个步骤：明确目标、分析过程、代码实现来完成项目。我会在代码实现的步骤重点讲解Scrapy的用法。

首先，要明确目标。请你务必打开以下豆瓣Top250图书的链接。

https://book.douban.com/top250

豆瓣Top250图书一共有10页，每页有25本书籍。我们的目标是：先只爬取前三页书籍的信息，也就是爬取前75本书籍的信息（包含书名、出版信息和书籍评分）。

接着，我们来分析网页。既然我们要爬取书籍信息，我们就得先判断这些信息被存在了哪里。

判断的方法你应该了然于胸。赶紧右击打开“检查”工具，点开Network，刷新页面，然后点击第0个请求top250，看Response.

我们能在里面翻找到书名、出版信息，说明我们想要的书籍信息就藏在这个网址的HTML里。

确定书籍信息有存在这个网址的HTML后，我们就来具体观察一下这个网站。

你点击翻到豆瓣Top250图书的第2页。

你会观察到，网址发生了变化，后面多了?start=25。我们猜想，后面的数字是代表一页的25本书籍。

你可以翻到第3页，验证一下我们的猜想是不是正确的。

事实证明，我们猜对了。每翻一页，网址后面的数字都会增加25，说明这个start的参数就是代表每页的25本书籍。

这么一观察，我们要爬取的网址的构造规律就出来了。只要改变?start=后面的数字（翻一页加25），我们就能得到每一页的网址。

找到了网址的构造规律，我们可以重点来分析HTML的结构，看看等下怎么才能提取出我们想要的书籍信息。

仍旧是右击打开“检查”工具，点击Elements，再点击光标，把鼠标依次移到书名、出版信息、评分处，就能在HTML里找到这些书籍信息。如下图，《追风筝的人》的书籍信息就全部放在

标签里。

很快，你就会发现，其实每一页的25本书籍信息都分别藏在了一个

标签里。不过这个标签没有class属性，也没有id属性，不方便我们提取信息。

我们得再找一个既方便我们提取，又能包含所有书籍信息的标签。

在

标签下的元素刚好都能满足我们的要求，既有class属性，又包含了书籍的信息。

我们只要取出

元素下元素的title属性的值、

元素、元素，就能得到书名、出版信息和评分的数据。

页面分析完毕，接着进入代码实现的步骤。

代码实现——创建项目

从这里开始，我会带你使用Scrapy编写我们的项目爬虫。其中会涉及到很多Scrapy的用法，请你一定要认真地看！

如果你想在自己本地的电脑使用Scrapy，需要提前安装好它。（安装方法：Windows：在终端输入命令：pip install scrapy；mac：在终端输入命令：pip3 install scrapy，按下enter键）

首先，要在本地电脑打开终端（windows：Win+R，输入cmd；mac：command+空格，搜索“终端”），然后跳转到你想要保存项目的目录下。

假设你想跳转到E盘里名为Python文件夹中的Pythoncode子文件夹。你需要再命令行输入e:，就会跳转到e盘，再输入cd Python，就能跳转到Python文件夹。接着输入cd Pythoncode，就能跳转到Python文件夹里的Pythoncode子文件夹。

然后，再输入一行能帮我们创建Scrapy项目的命令：scrapy startproject douban，douban就是Scrapy项目的名字。按下enter键，一个Scrapy项目就创建成功了。

整个scrapy项目的结构，如下图所示：

Scrapy项目里每个文件都有特定的功能，比如settings.py 是scrapy里的各种设置。items.py是用来定义数据的，pipelines.py是用来处理数据的，它们对应的就是Scrapy的结构中的Item Pipeline（数据管道）。

现在或许你还看不懂它们，没关系，事情将会一点点变清晰。我们来讲解它们。

代码实现——编辑爬虫

如前所述，spiders是放置爬虫的目录。我们可以在spiders这个文件夹里创建爬虫文件。我们来把这个文件，命名为top250。后面的大部分代码都需要在这个top250.py文件里编写。

先在top250.py文件里导入我们需要的模块。

import scrapy
import bs4
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导入BeautifulSoup用于解析和提取数据，这个应该不需要我多做解释。在第2关、第3关的时候你就已经对它非常熟稔。

导入scrapy是待会我们要用创建类的方式写这个爬虫，我们所创建的类将直接继承scrapy中的scrapy.Spider类。这样，有许多好用属性和方法，就能够直接使用。

接着我们开始编写爬虫的核心代码。

在Scrapy中，每个爬虫的代码结构基本都如下所示：

class DoubanSpider(scrapy.Spider):
    name = 'douban'
    allowed_domains = ['book.douban.com']
    start_urls = ['https://book.douban.com/top250?start=0']
    
    def parse(self, response):
        print(response.text)
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第1行代码：定义一个爬虫类DoubanSpider。就像我刚刚讲过的那样，DoubanSpider类继承自scrapy.Spider类。

第2行代码：name是定义爬虫的名字，这个名字是爬虫的唯一标识。name = 'douban’意思是定义爬虫的名字为douban。等会我们启动爬虫的时候，要用到这个名字。

第3行代码：allowed_domains是定义允许爬虫爬取的网址域名（不需要加https://）。如果网址的域名不在这个列表里，就会被过滤掉。

为什么会有这个设置呢？当你在爬取大量数据时，经常是从一个URL开始爬取，然后关联爬取更多的网页。比如，假设我们今天的爬虫目标不是爬书籍信息，而是要爬豆瓣图书top250的书评。我们会先爬取书单，再找到每本书的URL，再进入每本书的详情页面去抓取评论。

allowed_domains就限制了，我们这种关联爬取的URL，一定在book.douban.com这个域名之下，不会跳转到某个奇怪的广告页面。

第4行代码：start_urls是定义起始网址，就是爬虫从哪个网址开始抓取。在此，allowed_domains的设定对start_urls里的网址不会有影响。

第6行代码：parse是Scrapy里默认处理response的一个方法，中文是解析。

你或许会好奇，这里是不是少了一句类似requests.get()这样的代码？的确是，在这里，我们并不需要写这一句。scrapy框架会为我们代劳做这件事，写好你的请求，接下来你就可以直接写对响应如何做处理，我会在后面为你做示例。

了解完爬虫代码的基础结构，我们继续来完善爬取豆瓣Top图书的代码。

豆瓣Top250图书一共有10页，每一页的网址我们都知道。我们可以选择把10页网址都塞进start_urls的列表里。

但是这样的方式并不美观，而且如果要爬取的是上百个网址，全部塞进start_urls的列表里的话，代码就会非常长。

其实，我们可以利用豆瓣Top250图书的网址规律，用for循环构造出每个网址，再把网址添加进start_urls的列表里。这样代码会美观得多。

完善后的代码如下：

class DoubanSpider(scrapy.Spider):
    name = 'douban'
    allowed_domains = ['book.douban.com']
    start_urls = []
    for x in range(3):
        url = 'https://book.douban.com/top250?start=' + str(x * 25)
        start_urls.append(url)
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我们只先爬取豆瓣Top250前3页的书籍信息。

接下来，只要再借助parse方法处理response，借助BeautifulSoup来取出我们想要的书籍信息的数据，代码即可完成。

我们前面在分析项目过程的时候，已经知道书籍信息都藏在了哪些元素里，现在可以利用find_all和find方法提取出来。比如，书名是元素下元素的title属性的值；出版信息在

元素里；评分在元素里。

按照过去的知识，我们可能会把代码写成这个模样：

import scrapy
import bs4
from ..items import DoubanItem

class DoubanSpider(scrapy.Spider):
#定义一个爬虫类DoubanSpider。
    name = 'douban'
    #定义爬虫的名字为douban。
    allowed_domains = ['book.douban.com']
    #定义爬虫爬取网址的域名。
    start_urls = []
    #定义起始网址。
    for x in range(3):
        url = 'https://book.douban.com/top250?start=' + str(x * 25)
        start_urls.append(url)
        #把豆瓣Top250图书的前3页网址添加进start_urls。

    def parse(self, response):
    #parse是默认处理response的方法。
        bs = bs4.BeautifulSoup(response.text,'html.parser')
        #用BeautifulSoup解析response。
        datas = bs.find_all('tr',class_="item")
        #用find_all提取

元素，这个元素里含有书籍信息。 for data in datas: #遍历datas。 title = data.find_all('a')[1]['title'] #提取出书名。 publish = data.find('p',class_='pl').text #提取出出版信息。 score = data.find('span',class_='rating_nums').text #提取出评分。 print([title,publish,score]) #打印上述信息。

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按照过去，我们会把书名、出版信息、评分，分别赋值，然后统一做处理——或是打印，或是存储。但在scrapy这里，事情却有所不同。

spiders（如top250.py）只干spiders应该做的事。对数据的后续处理，另有人负责。

代码实现——定义数据

在scrapy中，我们会专门定义一个用于记录数据的类。

当我们每一次，要记录数据的时候，比如前面在每一个最小循环里，都要记录“书名”，“出版信息”，“评分”。我们会实例化一个对象，利用这个对象来记录数据。

每一次，当数据完成记录，它会离开spiders，来到Scrapy Engine（引擎），引擎将它送入Item Pipeline（数据管道）处理。

定义这个类的py文件，正是items.py。

我们已经知道，我们要爬取的数据是书名、出版信息和评分，我们来看看如何在items.py里定义这些数据。代码如下：

import scrapy
#导入scrapy
class DoubanItem(scrapy.Item):
#定义一个类DoubanItem，它继承自scrapy.Item
    title = scrapy.Field()
    #定义书名的数据属性
    publish = scrapy.Field()
    #定义出版信息的数据属性
    score = scrapy.Field()
    #定义评分的数据属性
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第1行代码，我们导入了scrapy。目的是，我们等会所创建的类将直接继承scrapy中的scrapy.Item类。这样，有许多好用属性和方法，就能够直接使用。比如到后面，引擎能将item类的对象发给Item Pipeline（数据管道）处理。

第3行代码：我们定义了一个DoubanItem类。它继承自scrapy.Item类。

第5、7、9行代码：我们定义了书名、出版信息和评分三种数据。scrapy.Field()这行代码实现的是，让数据能以类似字典的形式记录。你可能不太明白这句话的含义，没关系。我带你来体验一下，你就能感受到是怎样一回事：

import scrapy
#导入scrapy
class DoubanItem(scrapy.Item):
#定义一个类DoubanItem，它继承自scrapy.Item
    title = scrapy.Field()
    #定义书名的数据属性
    publish = scrapy.Field()
    #定义出版信息的数据属性
    score = scrapy.Field()
    #定义评分的数据属性

book = DoubanItem()
# 实例化一个DoubanItem对象
book['title'] = '海边的卡夫卡'
book['publish'] = '[日] 村上春树 / 林少华 / 上海译文出版社 / 2003'
book['score'] = '8.1'
print(book)
print(type(book))

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运行结果：

{'publish': '[日] 村上春树 / 林少华 / 上海译文出版社 / 2003',
 'score': '8.1',
 'title': '海边的卡夫卡'}
<class '__main__.DoubanItem'>
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你会看到打印出来的结果的确和字典非常相像，但它却并不是dict，它的数据类型是我们定义的DoubanItem，属于“自定义的Python字典”。我们可以利用类似上述代码的样式，去重新写top250.py。如下所示：

import scrapy
import bs4
from ..items import DoubanItem
# 需要引用DoubanItem，它在items里面。因为是items在top250.py的上一级目录，所以要用..items，这是一个固定用法。

class DoubanSpider(scrapy.Spider):
#定义一个爬虫类DoubanSpider。
    name = 'douban'
    #定义爬虫的名字为douban。
    allowed_domains = ['book.douban.com']
    #定义爬虫爬取网址的域名。
    start_urls = []
    #定义起始网址。
    for x in range(3):
        url = 'https://book.douban.com/top250?start=' + str(x * 25)
        start_urls.append(url)
        #把豆瓣Top250图书的前3页网址添加进start_urls。

    def parse(self, response):
    #parse是默认处理response的方法。
        bs = bs4.BeautifulSoup(response.text,'html.parser')
        #用BeautifulSoup解析response。
        datas = bs.find_all('tr',class_="item")
        #用find_all提取

元素，这个元素里含有书籍信息。 for data in datas: #遍历data。 item = DoubanItem() #实例化DoubanItem这个类。 item['title'] = data.find_all('a')[1]['title'] #提取出书名，并把这个数据放回DoubanItem类的title属性里。 item['publish'] = data.find('p',class_='pl').text #提取出出版信息，并把这个数据放回DoubanItem类的publish里。 item['score'] = data.find('span',class_='rating_nums').text #提取出评分，并把这个数据放回DoubanItem类的score属性里。 print(item['title']) #打印书名。 yield item #yield item是把获得的item传递给引擎。

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在3行，我们需要引用DoubanItem，它在items里面。因为是items在top250.py的上一级目录，所以要用…items，这是一个固定用法。

当我们每一次，要记录数据的时候，比如前面在每一个最小循环里，都要记录“书名”，“出版信息”，“评分”。我们会实例化一个item对象，利用这个对象来记录数据。

每一次，当数据完成记录，它会离开spiders，来到Scrapy Engine（引擎），引擎将它送入Item Pipeline（数据管道）处理。这里，要用到yield语句。

yield语句你可能还不太了解，这里你可以简单理解为：它有点类似return，不过它和return不同的点在于，它不会结束函数，且能多次返回信息。

如果用可视化的方式来呈现程序运行的过程，就如同上图所示：爬虫（Spiders）会把豆瓣的10个网址封装成requests对象，引擎会从爬虫（Spiders）里提取出requests对象，再交给调度器（Scheduler），让调度器把这些requests对象排序处理。

然后引擎再把经过调度器处理的requests对象发给下载器（Downloader），下载器会立马按照引擎的命令爬取，并把response返回给引擎。

紧接着引擎就会把response发回给爬虫（Spiders），这时爬虫会启动默认的处理response的parse方法，解析和提取出书籍信息的数据，使用item做记录，返回给引擎。引擎将它送入Item Pipeline（数据管道）处理。

代码实操——设置

到这里，我们就用代码编写好了一个爬虫。不过，实际运行的话，可能还是会报错。

原因在于Scrapy里的默认设置没被修改。比如我们需要修改请求头。点击settings.py文件，你能在里面找到如下的默认设置代码：

# Crawl responsibly by identifying yourself (and your website) on the user-agent
#USER_AGENT = 'douban (+http://www.yourdomain.com)'

# Obey robots.txt rules
ROBOTSTXT_OBEY = True
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请你把USER _AGENT的注释取消（删除#），然后替换掉user-agent的内容，就是修改了请求头。

又因为Scrapy是遵守robots协议的，如果是robots协议禁止爬取的内容，Scrapy也会默认不去爬取，所以我们还得修改Scrapy中的默认设置。

把ROBOTSTXT_OBEY=True改成ROBOTSTXT_OBEY=False，就是把遵守robots协议换成无需遵从robots协议，这样Scrapy就能不受限制地运行。

修改后的代码应该如下所示：

# Crawl responsibly by identifying yourself (and your website) on the user-agent
USER_AGENT = 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/71.0.3578.98 Safari/537.36'

# Obey robots.txt rules
ROBOTSTXT_OBEY = False
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现在，我们已经编写好了spider，也修改好了setting。万事俱备，只欠东风——运行Scrapy。

代码实操——运行

想要运行Scrapy有两种方法，一种是在本地电脑的终端跳转到scrapy项目的文件夹（跳转方法：cd+文件夹的路径名），然后输入命令行：scrapy crawl douban（douban 就是我们爬虫的名字）。

另一种运行方式需要我们在最外层的大文件夹里新建一个main.py文件（与scrapy.cfg同级）。

我们只需要在这个main.py文件里，输入以下代码，点击运行，Scrapy的程序就会启动。

from scrapy import cmdline
#导入cmdline模块,可以实现控制终端命令行。
cmdline.execute(['scrapy','crawl','douban'])
#用execute（）方法，输入运行scrapy的命令。
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第1行代码：在Scrapy中有一个可以控制终端命令的模块cmdline。导入了这个模块，我们就能操控终端。

第3行代码：在cmdline模块中，有一个execute方法能执行终端的命令行，不过这个方法需要传入列表的参数。我们想输入运行Scrapy的代码scrapy crawl douban，就需要写成[‘scrapy’,‘crawl’,‘douban’]这样。

至此，Scrapy的用法我们学完啦。

值得一提的是，在本关卡中为了教学方便理解，先写了爬虫，再定义数据。但是，在实际项目实战中，常常顺序却是相反的——先定义数据，再写爬虫。所以，流程图应如下：

细心的你可能会发现，这一关的内容没有涉及到存储数据的步骤。

是的，存储数据需要修改pipelines.py文件。这一关的内容已经很充实，所以这个知识点我们留到下一关再讲。

复习

最后，是这一关的重点知识的复习。

Scrapy的结构——

Scrapy的工作原理——

Scrapy的用法——

下一关，我们准备用Scrapy来实操一个大项目——爬取人气企业的招聘信息。

下关见啦~

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