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Scrapy框架学习和实践

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一、前言

近期工作遇到了一些和网络爬虫相关的内容，于是抽时间了解一下爬虫系统。这边文章是学习和使用Scrapy框架进行信息爬取的一篇学习笔记。

二、Scrapy的基本介绍

简介

Scrapy（/ˈskreɪpaɪ/）是一个用于爬取网站并提取结构化数据的应用程序框架，可用于各种有用的应用程序，例如数据挖掘、信息处理或历史档案。尽管Scrapy最初是为了网络抓取而设计的，但也可以用于使用API（如亚马逊联盟网络服务）提取数据或作为通用网络爬虫。

（摘自Scrapy官方文档：docs.scrapy.org/en/latest/i…

组件介绍

  • Scrapy Engine(引擎) : 负责Spider、ItemPipeline、Downloader、Scheduler中间的通讯，信号、数据传递等。
  • Scheduler(调度器) : 它负责接受引擎发送过来的Request请求，并按照一定的方式进行整理排列，入队，当引擎需要时，交还给引擎。
  • Downloader（下载器） ：负责下载Scrapy Engine(引擎)发送的所有Requests请求，并将其获取到的Responses交还给Scrapy Engine(引擎)，由引擎交给Spider来处理，
  • Spider（爬虫） ：它负责处理所有Responses,从中分析提取数据，获取Item字段需要的数据，并将需要跟进的URL提交给引擎，再次进入Scheduler(调度器).
  • Item Pipeline(管道) ：它负责处理Spider中获取到的Item，并进行进行后期处理（详细分析、过滤、存储等）的地方。
  • Downloader Middlewares（下载中间件） ：你可以当作是一个可以自定义扩展下载功能的组件。
  • Spider Middlewares（Spider中间件） ：你可以理解为是一个可以自定扩展和操作引擎和Spider中间通信的功能组件（比如进入Spider的Responses;和从Spider出去的Requests）

数据流控制

Scrapy框架学习和实践 在Scrapy中，数据流由执行引擎控制，流程如下：

  1. 引擎从Spider获取要爬取的初始请求。
  2. 引擎将请求安排到调度器中，并请求下一个要爬取的请求。
  3. 调度器将下一个要爬取的请求返回给引擎。
  4. 引擎将请求发送给下载器，经过下载器中间件。
  5. 页面下载完成后，下载器生成一个带有该页面的响应，并将其发送给引擎，此过程会经过下载器中间件。
  6. 引擎从下载器接收响应，并将其经过Spider中间件发送给Spider进行处理。
  7. Spider处理响应，经过Spider中间件返回抓取的数据项和新的请求。
  8. 引擎将处理后的数据项发送到数据管道，然后将处理后的请求发送给调度器，并请求下一个要爬取的请求。
  9. 重复上述过程（从步骤3）直到调度器没有更多的请求为止。

三、Scrapy实践

目标

从Foresight News网站上爬取Web3投融资信息并持久化存储

执行步骤

简单总结爬取数据的步骤，可以分为以下三步：

  • 爬取目标网站
  • 结构化数据选取
  • 存储数据

爬取目标网站

首先，创建爬虫项目，可以使用如下命令

scrapy startproject foresight

其次，创建爬虫(genspider)，进入foresight/spiders目录，执行命令，生成对应的爬虫程序代码fundrasing.py

scrapy genspider fundraising "https://foresightnews.pro/wiki/fundraising"

命令行会自动生成一个包含spider基本属性和方法的模板，先对parse函数进行简单修改：

def parse(self, response):
	filename = "fr.html"
	open(filename, 'wb').write(response.body)

然后运行爬虫程序，验证一下是否可以爬取到数据，运行命令如下：

scrapy crawl fundraising

运行后，在当前目录下生成了"fr.html"文件。

结构化数据选取

首先，定义一个想要提取的结构化数据类型，它需要包含：公司（项目）名称、融资金额，融资轮次和融资时间。

class ForesightItem(scrapy.Item):
    # define the fields for your item here like:
    name=scrapy.Field()
    amount=scrapy.Field()
    amount_unit=scrapy.Field()
    amount_round=scrapy.Field()
    date=scrapy.Field()

然后从爬取中的页面中，提取这些信息。修改刚才写好的fundrasing.py，把简单的保存整个HTML的逻辑改为从页面中提取相应的元素。

import scrapy
from foresight.items import ForesightItem

class FundraisingSpider(scrapy.Spider):
    name = "fundraising"
    allowed_domains = ["foresightnews.pro"]
    start_urls = ["https://foresightnews.pro/wiki/fundraising"]

    def parse(self, response):
        elements=response.xpath('//*[@class="invest InvestCord"]')
        for element in elements:
            item = ForesightItem()
            item_name = element.xpath('./div/div/span[@class="name"]/text()').extract()
            item_amount=element.xpath('./div[1]/div[2]/div[1]/text()').extract()[0].strip()
            item_amount_unit=element.xpath('./div[1]/div[2]/div[1]/span/text()').extract()
            item_amount_round=element.xpath('./div[1]/div[2]/div[2]/text()').extract()
            item_date=element.xpath('./div[1]/div[3]/text()').extract()
            # print(f"名字：{item_name}, 融资金额： {item_amount},{item_amount_unit}融资轮次： {item_amount_round},日期： {item_date}")

            item['name'] = item_name
            item['amount'] = item_amount
            item['amount_unit']=item_amount_unit
            item['amount_round'] = item_amount_round
            item['date'] = item_date

            # return or yield ？
            yield item

关于return和yield的区别：

Scrapy框架学习和实践

注意：如果想要使用Scrapy的pipeline处理item数据，在parse()函数结尾处需要用yield关键字

数据持久化

有两种方式可以完成的数据持久化，简单的办法是通过命令行存储文件，支持的文件格式有：JSON、JSON lines、CSV和XML。另一种发放可以通过Pipeline实现数据的存储逻辑。

1.命令行存储文件：

scrapy crawl fundraising -O foresight.csv

可以看到在当前目录下，出现了foresight.csv文件，文件中存储了之前定义好的几项信息。

2.通过Pipeline存储数据

另一种存储数据的方式是通过pipeline接受每一个item数据，随后可以通过写入文件或者数据库等存储媒介。

以写入文件为例，自定义一个pipeline:

class ForesightPipeline:
    def __init__(self):
        self.file = open('./foresight2.csv', 'wb')
        self.exporter = CsvItemExporter(self.file,fields_to_export=["name","amount","amount_unit","amount_round","date"])
        self.exporter.start_exporting()

    def process_item(self, item, spider):
        if isinstance(item, ForesightItem):
            self.exporter.export_item(item)        
        return item
    
    def close_spider(self, spider):
        self.exporter.finish_exporting()
        self.file.close()
        print(f"文件已保存至:{self.file.name}")

这段代码里使用了框架提供的CsvItemExporter类，使用时仅需要通过传入文件名和CSV首行名称，即可按顺序逐行写入文件。

另外，如果要pipeline生效，需要在此项目的setting文件里加入pipeline的配置：

ITEM_PIPELINES = {
   "foresight.pipelines.ForesightPipeline": 300,
}

在这个设置中需要给不同的pipeline赋予整数值，这个整数在习惯上通常定义在0-1000的范围内，整数值决定pipeline的运行顺序，按照从小到大的顺序依次执行。

配置完成后，再执行

scrapy crawl fundraising

可以在代码目录下生成一个名为”foresight2.csv“的文件，里面存储了爬取的数据信息：

Scrapy框架学习和实践

除了写文件之外，还经常通过pipeline进行数据去重、简单的数据处理、写入数据库等操作。

至此，一个简单的网页爬虫就完成了，可以在此基础上增加更多目标地址，或者根据当前页面的url进行递归爬取。另外Scrapy还提供了一套插件管理体系，支持开发人员扩展系统配置，增加额外功能，关于Scrapy的更多使用方式和技巧，还是需要在实践中逐渐探索和加深理解的。