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本文轉載自微信公眾號「大數據DT」，作者趙國生 王健。轉載本文請聯系大數據DT公眾號。  

Scrapy是用純Python語言實現的一個為爬取網站數據、提取結構性數據而編寫的應用框架，Scrapy使用了Twisted異步網絡框架來處理網絡通信，可以加快我們的下載速度，不用自己去實現異步框架，并且包含了各種中間件接口，可以靈活地實現各種需求。

Scrapy可以應用在包括數據挖掘、信息處理或存儲歷史數據等一系列的程序中，其最初是為頁面抓取(更確切地說是網絡抓取)而設計的，也可以應用于獲取API所返回的數據(例如Amazon Associates Web Services)或者通用的網絡爬蟲。

01 Scrapy框架介紹

關于Scrapy框架的最簡單的安裝方法是：

通過anaconda→environments→最右邊界面的第一個選項all，在搜索框里搜索scrapy→選擇安裝。

或者在terminal或者cmd中使用pip安裝就好。

# python 3+ 
pip3 install scrapy 

Scrapy內部實現了包括并發請求、免登錄、URL去重等很多復雜操作，用戶不需要明白Scrapy內部具體的爬取策略，只需要根據自己的需求去編寫小部分的代碼，就能抓取到所需要的數據。Scrapy框架如圖8-1所示。

圖8-1 Scrapy框架

圖8-1中帶箭頭的線條表示數據流向，首先從初始URL開始，調度器(Scheduler)會將其交給下載器(Downloader)，下載器向網絡服務器(Internet)發送服務請求以進行下載，得到響應后將下載的數據交給爬蟲(Spider)，爬蟲會對網頁進行分析，分析出來的結果有兩種：一種是需要進一步抓取的鏈接，這些鏈接會被傳回調度器;另一種是需要保存的數據，它們則被送到項目管道(Item Pipeline)，Item會定義數據格式，最后由Pipeline對數據進行清洗、去重等處理，繼而存儲到文件或數據庫。

02 Scrapy框架詳解

Scrapy由Python語言編寫，是一個快速、高層次的屏幕抓取和Web抓取框架，用于抓取Web站點并從頁面中提取出結構化的數據。Scrapy用途廣泛，可以用于數據挖掘、監測和自動化測試等。

1. 框架內組件及作用

Scrapy框架內包含的組件如下：

• 爬蟲中間件(Spider Middleware)：位于Scrapy引擎和爬蟲之間的框架，主要用于處理爬蟲的響應輸入和請求輸出。
• 調度器中間件(Scheduler Middleware)：位于Scrapy引擎和調度器之間的框架，主要用于處理從Scrapy引擎發送到調度器的請求和響應。
• 調度器：用來接收引擎發過來的請求，壓入隊列中，并在引擎再次請求的時候返回。它就像是一個URL的優先隊列，由它來決定下一個要抓取的網址是什么，同時在這里會去除重復的網址。
• 下載器中間件(Downloader Middleware)：位于Scrapy引擎和下載器之間的框架，主要用于處理Scrapy引擎與下載器之間的請求及響應。代理IP和用戶代理可以在這里設置。
• 下載器：用于下載網頁內容，并將網頁內容返回給爬蟲。
• Scrapy引擎(ScrapyEngine)：用來控制整個系統的數據處理流程，并進行事務處理的觸發。
• 爬蟲：爬蟲主要是干活的，用于從特定網頁中提取自己需要的信息，即所謂的項目(又稱實體)。也可以從中提取URL，讓Scrapy繼續爬取下一個頁面。
• 項目管道：負責處理爬蟲從網頁中爬取的項目，主要的功能就是持久化項目、驗證項目的有效性、清除不需要的信息。當頁面被爬蟲解析后，將被送到項目管道，并經過幾個特定的次序來處理其數據。

2. Scrapy運行流程

Scrapy運行流程如下：

• 引擎從調度器中取出一個URL用于接下來的抓取;
• 引擎把URL封裝成一個請求(request)傳給下載器;
• 下載器把資源下載下來，并封裝成一個響應(response);
• 爬蟲解析響應;
• 解析出的是項目，則交給項目管道進行進一步的處理;
• 解析出的是鏈接URL，則把URL交給調度器等待下一步的抓取。

3. 數據流向

Scrapy數據流是由執行流程的核心引擎來控制的，流程如圖8-2所示。

圖8-2 框架組件數據流

• 引擎打開網站，找到處理該網站的爬蟲并向該爬蟲請求第一個要爬取的URL。
• 引擎從爬蟲中獲取到第一個要爬取的URL，并在調度器中以請求調度。
• 引擎向調度器請求下一個要爬取的URL。
• 調度器返回下一個要爬取的URL給引擎，引擎通過下載中間件轉給下載器。
• 一旦頁面下載完畢，下載器便會生成一個該頁面的響應，并通過下載器中間件將其發送給引擎。
• 引擎從下載器中接收到響應并通過爬蟲中間件發送給爬蟲處理。
• 爬蟲處理響應，并返回爬取到的項目及新的請求給引擎。
• 引擎將爬蟲爬取到的項目傳給項目管道，將爬蟲返回的請求傳給調度器。
• 從第2步重復直到調度器中沒有更多的請求，引擎便會關閉該網站。

03 Scrapy框架中的Selector

當我們取得了網頁的響應之后，最關鍵的就是如何從繁雜的網頁中把我們需要的數據提取出來，Python中常用以下模塊來處理HTTP文本解析問題：

• BeautifulSoup：作為程序員間非常流行的網頁分析庫，它通?；贖TML代碼的結構來構造一個Python對象，對不良標記的處理也非常合理，但它有一個缺點，就是“慢”。
• lxml：一個基于ElementTree的Python化的XML解析庫。

我們可以在Scrapy中使用任意熟悉的網頁數據提取工具，如上面的兩種，但是，Scrapy本身也為我們提供了一套提取數據的機制，我們稱之為選擇器Selector，它通過特定的XPath或者CSS表達式來選擇HTML文件中的某個部分。

XPath是一門用來在XML文件中選擇節點的語言，也可以用在HTML上。CSS是一門將HTML文檔樣式化的語言。選擇器由它定義，并與特定的HTML元素的樣式相關連。

Selector是基于lxml來構建的，支持XPath選擇器、CSS選擇器以及正則表達式，功能全面、解析速度快且和準確度高。

本文篇幅有限，具體實操案例請關注大數據DT后續內容推送，或查閱《Python網絡爬蟲技術與實戰》一書第8章。查看更多爬蟲干貨文章，可關注大數據DT，在公眾號后臺對話框回復爬蟲。

關于作者：趙國生，哈爾濱師范大學教授，工學博士，碩士生導師，黑龍江省網絡安全技術領域特殊人才。主要從事可信網絡、入侵容忍、認知計算、物聯網安全等方向的教學與科研工作。

本文摘編自《Python網絡爬蟲技術與實戰》，經出版方授權發布。