scrapy学习笔记

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原创最新推荐文章于 2026-05-08 00:02:23 发布 2.4k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

爬虫Scrapy框架制作爬虫制作爬虫（spiders/itcastSpider.py）爬虫功能要分两步：爬数据在当前目录下输入命令，将在mySpider/spider目录下创建一个名为itcast的爬虫，并指定爬取域的范围： scrapy genspider itcast “itcast.cn” 打开 mySpider/spider目录里的 itcast.py，默认增加了下列代码: import scrapy class ItcastSpider(scrapy.Spider): name = “itcast” allowed 阅读详情

scrapy是python最有名的爬虫框架之一，可以很方便的进行web抓取，并且提供了很强的定制型，这里记录简单学习的过程和在实际应用中会遇到的一些常见问题

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

在安装scrapy之前有一些依赖需要安装，否则可能会安装失败，scrapy的选择器依赖于lxml，还有Twisted网络引擎，下面是ubuntu下安装的过程

1. linux下安装

# 1. 安装xml依赖库
$ sudo apt-get install libxml2 libxml2-dev
$ sudo apt-get install libxslt1-dev
$ sudo apt-get install python-libxml2

# 2. 安装lxml
$ sudo pip install lxml

# 3. 安装Twisted（版本可以换成最新的），用pip也可以，如果失败的话下载源码安装，如下
$ wget https://pypi.python.org/packages/6b/23/8dbe86fc83215015e221fbd861a545c6ec5c9e9cd7514af114d1f64084ab/Twisted-16.4.1.tar.bz2#md5=c6d09bdd681f538369659111f079c29d
$ tar xjf Twisted-16.4.1.tar.bz2
$ cd Twisted-16.4.1
$ sudo python setup.py install

# 3. 安装scrapy
$ sudo pip install scrapy

http://lxml.de/installation.html

2. Mac下安装

# 安装xml依赖库
$ xcode-select —install

# 其实相关依赖pip会自动帮我们装上
$ pip install scrapy

mac下安装有时候会失败，建议使用virtualenv安装在独立的环境下，可以减少一些问题，因为mac系统自带python，例如一些依赖库依赖的一些新的版本，而升级新版本会把旧版本卸载掉，卸载可能会有权限的问题

二、基本使用

1. 初始化scrapy项目

我们可以使用命令行初始化一个项目

$ scrapy startproject tutorial

这里可以查看scrapy更多其他的命令

初始化完成后，我们得到下面目录结构

scrapy.cfg:         项目的配置文件
tutorial/:          该项目的python模块, 在这里添加代码
    items.py:       项目中的item文件
    pipelines.py:   项目中的pipelines文件.
    settings.py:    项目全局设置文件.
    spiders/        爬虫模块目录

我们先看一下scrapy的处理流程图

scrapy由下面几个部分组成

spiders：爬虫模块，负责配置需要爬取的数据和爬取规则，以及解析结构化数据
items：定义我们需要的结构化数据，使用相当于dict
pipelines：管道模块，处理spider模块分析好的结构化数据，如保存入库等
middlewares：中间件，相当于钩子，可以对爬取前后做预处理，如修改请求header，url过滤等

我们先来看一个例子，在spiders目录下新建一个模块DmozSpider.py

import scrapy

class DmozSpider(scrapy.Spider):
    # 必须定义
    name = "dmoz"
    # 初始urls
    start_urls = [
        "http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Books/",
        "http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Resources/"
    ]

    # 默认response处理函数
    def parse(self, response):
        # 把结果写到文件中
        filename = response.url.split("/")[-2]
        with open(filename, 'wb') as f:
            f.write(response.body)

打开终端进入根目录，执行下面命令

$ scrapy crawl dmoz

爬虫开始爬取start_urls定义的url，并输出到文件中，最后输出爬去报告，会输出爬取得统计结果

2016-09-13 10:36:43 [scrapy] INFO: Spider opened
2016-09-13 10:36:43 [scrapy] INFO: Crawled 0 pages (at 0 pages/min), scraped 0 items (at 0 items/min)
2016-09-13 10:36:43 [scrapy] DEBUG: Telnet console listening on 127.0.0.1:6023
2016-09-13 10:36:44 [scrapy] DEBUG: Crawled (200) <GET http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Resources/> (referer: None)
2016-09-13 10:36:45 [scrapy] DEBUG: Crawled (200) <GET http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Books/> (referer: None)
2016-09-13 10:36:45 [scrapy] INFO: Closing spider (finished)
2016-09-13 10:36:45 [scrapy] INFO: Dumping Scrapy stats:
{'downloader/request_bytes': 548,
 'downloader/request_count': 2,
 'downloader/request_method_count/GET': 2,
 'downloader/response_bytes': 16179,
 'downloader/response_count': 2,
 'downloader/response_status_count/200': 2,
 'finish_reason': 'finished',
 'finish_time': datetime.datetime(2016, 9, 13, 2, 36, 45, 585113),
 'log_count/DEBUG': 3,
 'log_count/INFO': 7,
 'response_received_count': 2,
 'scheduler/dequeued': 2,
 'scheduler/dequeued/memory': 2,
 'scheduler/enqueued': 2,
 'scheduler/enqueued/memory': 2,
 'start_time': datetime.datetime(2016, 9, 13, 2, 36, 43, 935790)}
2016-09-13 10:36:45 [scrapy] INFO: Spider closed (finished)

这里我们完成了简单的爬取和保存的操作，会在根目录生成两个文件Resources和Books

2. 通过代码运行爬虫

每次进入控制台运行爬虫还是比较麻烦的，而且不好调试，我们可以通过CrawlerProcess通过代码运行爬虫，新建一个模块run.py

from scrapy.crawler import CrawlerProcess
from scrapy.utils.project import get_project_settings

from spiders.DmozSpider import DmozSpider

# 获取settings.py模块的设置
settings = get_project_settings()
process = CrawlerProcess(settings=settings)

# 可以添加多个spider
# process.crawl(Spider1)
# process.crawl(Spider2)
process.crawl(DmozSpider)

# 启动爬虫，会阻塞，直到爬取完成
process.start()

参考：http://doc.scrapy.org/en/latest/topics/practices.html#run-scrapy-from-a-script

三、Scrapy类

如上面的DmozSpider类，爬虫类继承自scrapy.Spider，用于构造Request对象给Scheduler

1. 常用属性与方法

属性

name：爬虫的名字，必须唯一（如果在控制台使用的话，必须配置）
start_urls：爬虫初始爬取的链接列表
parse：response结果处理函数
custom_settings：自定义配置，覆盖settings.py中的默认配置

方法

start_requests：启动爬虫的时候调用，默认是调用make_requests_from_url方法爬取start_urls的链接，可以在这个方法里面定制，如果重写了该方法，start_urls默认将不会被使用，可以在这个方法里面定制一些自定义的url，如登录，从数据库读取url等，本方法返回Request对象
make_requests_from_url：默认由start_requests调用，可以配置Request对象，返回Request对象
parse：response到达spider的时候默认调用，如果在Request对象配置了callback函数，则不会调用，parse方法可以迭代返回Item或Request对象，如果返回Request对象，则会进行增量爬取

2. Request与Response对象

每个请求都是一个Request对象，Request对象定义了请求的相关信息（url, method, headers, body, cookie, priority）和回调的相关信息（meta, callback, dont_filter, errback），通常由spider迭代返回

其中meta相当于附加变量，可以在请求完成后通过response.meta访问（'handle_httpstatus_all':True）（允许所有的状态码）

请求完成后，会通过Response对象发送给spider处理，常用属性有（url, status, headers, body, request, meta, ）

详细介绍参考官网

看下面这个例子

from scrapy import Spider
from scrapy import Request

class TestSpider(Spider):
    name = 'test'
    start_urls = [
        "http://www.qq.com/",
    ]

    def login_parse(self, response):
        ''' 如果登录成功,手动构造请求Request迭代返回 '''
        print response
        for i in range(0, 10):
            yield Request('http://www.example.com/list/1?page={0}'.format(i))

    def start_requests(self):
        ''' 覆盖默认的方法(忽略start_urls),返回登录请求页,制定处理函数为login_parse '''
        return Request('http://www.example.com/login', method="POST" body='username=bomo&pwd=123456', callback=self.login_parse)


    def parse(self, response):
        ''' 默认请求处理函数 '''
        print response

四、Selector

上面我们只是爬取了网页的html文本，对于爬虫，我们需要明确我们需要爬取的结构化数据，需要对原文本进行解析，解析的方法通常有下面这些

普通文本操作
正则表达式：re
Dom树操作：BeautifulSoup
XPath选择器：lxml

scrapy默认支持选择器的功能，自带的选择器构建与lxml之上，并对其进行了改进，使用起来更为简洁明了

1. XPath选择器

XPpath是标准的XML文档查询语言，可以用于查询XML文档中的节点和内容，关于XPath语法，可以参见这里

先看一个例子，通过html或xml构造Selector对象，然后通过xpath查询节点，并解析出节点的内容

from scrapy import Selector

html = '<html><body><span>good</span><span>buy</span></body></html>'
sel = Selector(text=html)
nodes = sel.xpath('//span')
for node in nodes:
    print node.extract()

Selector相当于节点，通过xpath去到子节点集合（SelectorList），可以继续搜索，通过extract方法可以取出节点的值，extract方法也可以作用于SelectorList，对于SelectorList可以通过extract_first取出第一个节点的值

通过text()取出节点的内容
通过@href去除节点属性值（这里是取出href属性的值）
直接对节点取值，则是输出节点的字符串

2. CSS选择器

除了XPath选择器，scrapy还支持css选择器

html = """
        <html>
            <body>
                <span>good</span>
                <span>buy</span>
                <ul>
                    <li class="video_part_lists">aa<li>
                    <li class="video_part_lists">bb<li>
                    <li class="audio_part_lists">cc<li>
                    <li class="video_part_lists">
                        <a href="/">主页</a>
                    <li>
                </ul>
            </body>
        </html>
        """
sel = Selector(text=html)

# 选择class为video_part_lists的li节点
lis = sel.css('li.video_part_lists')

for li in lis:
    # 选择a节点的属性
    print li.css('a::attr(href)').extract()

关于css选择器更多的规则，可以见w3c官网

https://www.w3.org/TR/selectors/

五、Item类

上面我们只是爬取了网页的html文本，对于爬虫，我们需要明确我们需要爬取的结构化数据，我们定义一个item存储分类信息，scrapy的item继承自scrapy.Item

from scrapy import Item, Field

class DmozItem(Item):
    title = Field()
    link = Field()
    desc = Field()

scrapy.Item的用法与python中的字典用法基本一样，只是做了一些安全限制，属性定义使用Field，这里只是进行了声明，而不是真正的属性，使用的时候通过键值对操作，不支持属性访问

what, 好坑爹，这意味着所有的属性赋值都得用字符串了，这里有解释（还是没太明白）

why-is-scrapys-field-a-dict

修改DmozSpider的parse方法

class DmozSpider(scrapy.Spider):
    ...
    def parse(self, response):
        for sel in response.xpath('//ul/li'):
            dmoz_item = DmozItem()
            dmoz_item['title'] = sel.xpath('a/text()').extract()
            dmoz_item['link'] = sel.xpath('a/@href').extract()
            dmoz_item['desc'] = sel.xpath('text()').extract()
            print dmoz_item

六、Pipeline

spider负责爬虫的配置，item负责声明结构化数据，而对于数据的处理，在scrapy中使用管道的方式进行处理，只要注册过的管道都可以处理item数据（处理，过滤，保存）

下面看看管道的声明方式，这里定义一个预处理管道PretreatmentPipeline.py，如果item的title为None，则设置为空字符串

class PretreatmentPipeline(object):
    def process_item(self, item, spider):
        if item['title']:
            # 不让title为空
            item['title'] = ''
        return item

再定义一个过滤重复数据的管道DuplicatesPipeline.py，当link重复，则丢弃

from scrapy.exceptions import DropItem

class DuplicatesPipeline(object):
    def __init__(self):
        self.links = set()

    def process_item(self, item, spider):
        if item['link'] in self.links:
            # 跑出DropItem表示丢掉数据
            raise DropItem("Duplicate item found: %s" % item)
        else:
            self.links.add(item['link'])
            return item

最后可以定义一个保存数据的管道，可以把数据保存到数据库中

from scrapy.exceptions import DropItem
from Database import Database

class DatabasePipeline(object):
    def __init__(self):
        self.db = Database

    def process_item(self, item, spider):
        if self.db.item_exists(item['id']):
            self.db.update_item(item)
        else:
            self.db.insert_item(item)

定义好管道之后我们需要配置到爬虫上，我们在settings.py模块中配置，后面的数字表示管道的顺序

ITEM_PIPELINES = {
    'pipelines.DuplicatesPipeline.DuplicatesPipeline': 1,
    'pipelines.PretreatmentPipeline.PretreatmentPipeline': 2,
}

我们也可以为spider配置单独的pipeline

class TestSpider(Spider):
    # 自定义配置
    custom_settings = {
        # item处理管道
        'ITEM_PIPELINES': {
            'tutorial.pipelines.FangDetailPipeline.FangDetailPipeline': 1,
        },
    }
    ...

除了process_item方法外，pipeline还有open_spider和spider_closed两个方法，在爬虫启动和关闭的时候调用

七、Rule

爬虫的通常需要在一个网页里面爬去其他的链接，然后一层一层往下爬，scrapy提供了LinkExtractor类用于对网页链接的提取，使用LinkExtractor需要使用CrawlSpider爬虫类中，CrawlSpider与Spider相比主要是多了rules，可以添加一些规则，先看下面这个例子，爬取链家网的链接

from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule
from scrapy.linkextractors import LinkExtractor

class LianjiaSpider(CrawlSpider):
    name = "lianjia"

    allowed_domains = ["lianjia.com"]

    start_urls = [
        "http://bj.lianjia.com/ershoufang/"
    ]

    rules = [
        # 匹配正则表达式,处理下一页
        Rule(LinkExtractor(allow=(r'http://bj.lianjia.com/ershoufang/pg\s+$',)), callback='parse_item'),

        # 匹配正则表达式,结果加到url列表中,设置请求预处理函数
        # Rule(FangLinkExtractor(allow=('http://www.lianjia.com/client/', )), follow=True, process_request='add_cookie')
    ]

    def parse_item(self, response):
        # 这里与之前的parse方法一样，处理
        pass

1. Rule对象

Role对象有下面参数

link_extractor：链接提取规则
callback：link_extractor提取的链接的请求结果的回调
cb_kwargs：附加参数，可以在回调函数中获取到
follow：表示提取的链接请求完成后是否还要应用当前规则（boolean），如果为False则不会对提取出来的网页进行进一步提取，默认为False
process_links：处理所有的链接的回调，用于处理从response提取的links，通常用于过滤（参数为link列表）
process_request：链接请求预处理（添加header或cookie等）

2. LinkExtractor

LinkExtractor常用的参数有：

allow：提取满足正则表达式的链接
deny：排除正则表达式匹配的链接（优先级高于allow）
allow_domains：允许的域名（可以是str或list）
deny_domains：排除的域名（可以是str或list）
restrict_xpaths：提取满足XPath选择条件的链接（可以是str或list）
restrict_css：提取满足css选择条件的链接（可以是str或list）
tags：提取指定标签下的链接，默认从a和area中提取（可以是str或list）
attrs：提取满足拥有属性的链接，默认为href（类型为list）
unique：链接是否去重（类型为boolean）
process_value：值处理函数（优先级大于allow）

关于LinkExtractor的详细参数介绍见官网

注意：如果使用rules规则，请不要覆盖或重写CrawlSpider的parse方法，否则规则会失效，可以使用parse_start_urls方法

八、Middleware

从最开始的流程图可以看到，爬去一个资源链接的流程，首先我们配置spider相关的爬取信息，在启动爬取实例后，scrapy_engine从Spider取出Request（经过SpiderMiddleware），然后丢给Scheduler（经过SchedulerMiddleware），Scheduler接着把请求丢给Downloader（经过DownloadMiddlware），Downloader把请求结果丢还给Spider，然后Spider把分析好的结构化数据丢给Pipeline，Pipeline进行分析保存或丢弃，这里面有4个角色

scrapy有下面三种middlewares

SpiderMiddleware：通常用于配置爬虫相关的属性，引用链接设置，Url长度限制，成功状态码设置，爬取深度设置，爬去优先级设置等
DownloadMiddlware：通常用于处理下载之前的预处理，如请求Header（Cookie,User-Agent），登录验证处理，重定向处理，代理服务器处理，超时处理，重试处理等
SchedulerMiddleware（已经废弃）：为了简化框架，调度器中间件已经被废弃，使用另外两个中间件已经够用了

1. SpiderMiddleware

爬虫中间件有下面几个方法

process_spider_input：当response通过spider的时候被调用，返回None（继续给其他中间件处理）或抛出异常（不会给其他中间件处理，当成异常处理）
process_spider_output：当spider有item或Request输出的时候调动
process_spider_exception：处理出现异常时调用
process_start_requests：spider当开始请求Request的时候调用

下面是scrapy自带的一些中间件（在scrapy.spidermiddlewares命名空间下）

UrlLengthMiddleware
RefererMiddleware
OffsiteMiddleware
HttpErrorMiddleware
DepthMiddleware

我们自己实现一个SpiderMiddleware

TODO

参考链接：http://doc.scrapy.org/en/latest/topics/spider-middleware.html

2. DownloaderMiddleware

下载中间件有下面几个方法

process_request：请求通过下载器的时候调用
process_response：请求完成后调用
process_exception：请求发生异常时调用
from_crawler：从crawler构造的时候调用
from_settings：从settings构造的时候调用
``

更多详细的参数解释见这里

在爬取网页的时候，使用不同的User-Agent可以提高请求的随机性，定义一个随机设置User-Agent的中间件RandomUserAgentMiddleware

import random

class RandomUserAgentMiddleware(object):
    """Randomly rotate user agents based on a list of predefined ones"""

    def __init__(self, agents):
        self.agents = agents

    # 从crawler构造，USER_AGENTS定义在crawler的配置的设置中
    @classmethod
    def from_crawler(cls, crawler):
        return cls(crawler.settings.getlist('USER_AGENTS'))

    # 从settings构造，USER_AGENTS定义在settings.py中
    @classmethod
    def from_settings(cls, settings):
        return cls(settings.getlist('USER_AGENTS'))

    def process_request(self, request, spider):
        # 设置随机的User-Agent
        request.headers.setdefault('User-Agent', random.choice(self.agents))

在settings.py设置USER_AGENTS参数

USER_AGENTS = [
    "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 6.0; Windows NT 5.1; SV1; AcooBrowser; .NET CLR 1.1.4322; .NET CLR 2.0.50727)",
    "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0; Windows NT 6.0; Acoo Browser; SLCC1; .NET CLR 2.0.50727; Media Center PC 5.0; .NET CLR 3.0.04506)",
    "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0; AOL 9.5; AOLBuild 4337.35; Windows NT 5.1; .NET CLR 1.1.4322; .NET CLR 2.0.50727)",
    "Mozilla/5.0 (Windows; U; MSIE 9.0; Windows NT 9.0; en-US)",
    "Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 9.0; Windows NT 6.1; Win64; x64; Trident/5.0; .NET CLR 3.5.30729; .NET CLR 3.0.30729; .NET CLR 2.0.50727; Media Center PC 6.0)",
    "Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 8.0; Windows NT 6.0; Trident/4.0; WOW64; Trident/4.0; SLCC2; .NET CLR 2.0.50727; .NET CLR 3.5.30729; .NET CLR 3.0.30729; .NET CLR 1.0.3705; .NET CLR 1.1.4322)",
    "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0b; Windows NT 5.2; .NET CLR 1.1.4322; .NET CLR 2.0.50727; InfoPath.2; .NET CLR 3.0.04506.30)",
    "Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 5.1; zh-CN) AppleWebKit/523.15 (KHTML, like Gecko, Safari/419.3) Arora/0.3 (Change: 287 c9dfb30)",
    "Mozilla/5.0 (X11; U; Linux; en-US) AppleWebKit/527+ (KHTML, like Gecko, Safari/419.3) Arora/0.6",
    "Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 5.1; en-US; rv:1.8.1.2pre) Gecko/20070215 K-Ninja/2.1.1",
    "Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 5.1; zh-CN; rv:1.9) Gecko/20080705 Firefox/3.0 Kapiko/3.0",
    "Mozilla/5.0 (X11; Linux i686; U;) Gecko/20070322 Kazehakase/0.4.5",
    "Mozilla/5.0 (X11; U; Linux i686; en-US; rv:1.9.0.8) Gecko Fedora/1.9.0.8-1.fc10 Kazehakase/0.5.6",
    "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/535.11 (KHTML, like Gecko) Chrome/17.0.963.56 Safari/535.11",
    "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_7_3) AppleWebKit/535.20 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1036.7 Safari/535.20",
    "Opera/9.80 (Macintosh; Intel Mac OS X 10.6.8; U; fr) Presto/2.9.168 Version/11.52",
]

配置爬虫中间件的方式与pipeline类似，第二个参数表示优先级

# 配置爬虫中间件
SPIDER_MIDDLEWARES = {
    'myproject.middlewares.CustomSpiderMiddleware': 543,
    # 如果想禁用默认的中间件的话，可以设置其优先级为None
    'scrapy.spidermiddlewares.offsite.OffsiteMiddleware': None,
}

# 配置下载中间件
DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {
    'myproject.middlewares.RandomUserAgentMiddleware': 543,
    'scrapy.contrib.downloadermiddleware.useragent.UserAgentMiddleware': None,
}

3. 代理服务器

爬虫最怕的就是封ip，这时候就需要代理服务器来爬取，scrapy设置代理服务器非常简单，只需要在请求前设置Request对象的meta属性，添加proxy值即可，通常我们可以通过中间件来做

class ProxyMiddleware(object):
    def process_request(self, request, spider):
        proxy = 'https://178.33.6.236:3128'     # 代理服务器
        request.meta['proxy'] = proxy

九、缓存

scrapy默认已经自带了缓存的功能，通常我们只需要配置即可，打开settings.py

# 打开缓存
HTTPCACHE_ENABLED = True

# 设置缓存过期时间（单位：秒）
#HTTPCACHE_EXPIRATION_SECS = 0

# 缓存路径(默认为：.scrapy/httpcache)
HTTPCACHE_DIR = 'httpcache'

# 忽略的状态码，例如：302
HTTPCACHE_IGNORE_HTTP_CODES = []

# 缓存模式(文件缓存)
HTTPCACHE_STORAGE = 'scrapy.extensions.httpcache.FilesystemCacheStorage'

十、多线程

scrapy网络请求是基于Twisted，而Twisted默认支持多线程，而且scrapy默认也是通过多线程请求的，并且支持多核CPU的并发，通常只需要配置一些参数即可

# 默认Item并发数：100
CONCURRENT_ITEMS = 100

# 默认Request并发数：16
CONCURRENT_REQUESTS = 16

# 默认每个域名的并发数：8
CONCURRENT_REQUESTS_PER_DOMAIN = 8

# 每个IP的最大并发数：0表示忽略
CONCURRENT_REQUESTS_PER_IP = 0

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