如何在python中添加spider

在Python中添加spider的步骤包括：安装Scrapy框架、创建Scrapy项目、编写spider代码、运行spider、解析和存储数据。其中，安装Scrapy框架是最基础的一步，也是实现后续操作的前提。Scrapy是一个强大的爬虫框架，能够方便地抓取网站数据。下面将详细展开如何安装Scrapy框架。

一、安装Scrapy框架

Scrapy是一个为Python设计的开源爬虫框架，用于从网站提取数据。它可以处理各种复杂的网页结构，并提供了强大的数据提取和处理功能。安装Scrapy框架的步骤如下：

安装Python和pip

首先，确保你已经安装了Python和pip。你可以通过以下命令检查是否已经安装：
```
python --version
pip --version
```
如果没有安装，可以从Python的官方网站下载并安装Python，同时pip也会随之安装。
安装Scrapy

使用pip安装Scrapy，打开命令行工具并运行以下命令：
```
pip install scrapy
```
这将自动下载并安装Scrapy及其所有依赖项。

二、创建Scrapy项目

一旦安装了Scrapy，就可以创建一个新的Scrapy项目。Scrapy项目包含了所有爬虫所需的设置和代码。创建Scrapy项目的步骤如下：

创建项目目录

在命令行工具中，导航到你希望创建项目的目录，然后运行以下命令：
```
scrapy startproject myproject
```
这将创建一个名为myproject的目录，其中包含Scrapy项目的基本结构。

项目结构

Scrapy项目的基本结构如下：

myproject/ scrapy.cfg myproject/ __init__.py items.py middlewares.py pipelines.py settings.py spiders/ __init__.py

spiders目录是你将编写爬虫代码的地方。

三、编写spider代码

在Scrapy项目中，spider是实际执行抓取任务的代码。编写spider代码的步骤如下：

创建spider文件

在spiders目录中创建一个新的Python文件，例如myspider.py。

编写spider代码

在myspider.py中编写spider代码。以下是一个简单的spider示例：

import scrapy
class MySpider(scrapy.Spider):
    name = 'myspider'
    start_urls = ['http://example.com']
    def parse(self, response):
        for title in response.css('title::text').getall():
            yield {'title': title}

在这个示例中，MySpider类继承自scrapy.Spider，并定义了name和start_urls属性，以及一个parse方法用于解析响应。

四、运行spider

一旦编写了spider代码，就可以运行spider来抓取数据。运行spider的步骤如下：

运行spider命令

在命令行工具中导航到Scrapy项目目录，然后运行以下命令：
```
scrapy crawl myspider
```
这将启动spider，并开始抓取数据。

五、解析和存储数据

抓取数据后，通常需要对数据进行解析和存储。Scrapy提供了多种数据存储方式，包括JSON、CSV、数据库等。解析和存储数据的步骤如下：

解析数据

在spider的parse方法中编写解析逻辑。例如，上述示例中的parse方法将抓取页面标题并返回一个字典。
存储数据

可以将抓取的数据存储为JSON文件。运行以下命令：
```
scrapy crawl myspider -o output.json
```
这将把抓取的数据存储到output.json文件中。

此外，还可以使用Scrapy的Item和Pipeline来处理和存储数据。以下是一个使用Item和Pipeline的示例：

定义Item

在items.py中定义一个Item类：

import scrapy
class MyItem(scrapy.Item):
    title = scrapy.Field()

修改spider代码

在myspider.py中使用Item：

import scrapy
from myproject.items import MyItem
class MySpider(scrapy.Spider):
    name = 'myspider'
    start_urls = ['http://example.com']
    def parse(self, response):
        for title in response.css('title::text').getall():
            item = MyItem()
            item['title'] = title
            yield item

定义Pipeline

在pipelines.py中定义一个Pipeline类：

class MyPipeline:
    def process_item(self, item, spider):
        # 处理和存储数据
        return item

启用Pipeline

在settings.py中启用Pipeline：

ITEM_PIPELINES = {
    'myproject.pipelines.MyPipeline': 300,
}

通过以上步骤，你可以在Python中成功添加spider，并实现数据抓取、解析和存储。

六、Scrapy中的中间件

Scrapy中的中间件是指位于Scrapy引擎和下载器之间，或位于Scrapy引擎和spider之间的一层处理器。中间件可以在请求和响应的各个阶段进行自定义处理。Scrapy提供了多种类型的中间件，包括下载中间件和spider中间件。

1、下载中间件

下载中间件用于处理下载器和Scrapy引擎之间的请求和响应。以下是一些常见的下载中间件功能：

设置请求头：可以在请求发送之前设置自定义的请求头。
处理重定向：可以处理HTTP重定向。
代理设置：可以设置代理服务器以隐藏真实的IP地址。

以下是一个示例，展示如何编写一个简单的下载中间件来设置请求头：

from scrapy import signals
class MyDownloaderMiddleware:
    @classmethod
    def from_crawler(cls, crawler):
        # This method is used by Scrapy to create your spiders.
        s = cls()
        crawler.signals.connect(s.spider_opened, signal=signals.spider_opened)
        return s
    def process_request(self, request, spider):
        # 设置自定义请求头
        request.headers['User-Agent'] = 'my-custom-user-agent'
        return None
    def process_response(self, request, response, spider):
        # 处理响应
        return response
    def spider_opened(self, spider):
        spider.logger.info('Spider opened: %s' % spider.name)

要启用这个中间件，需要在settings.py中进行配置：

DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {
    'myproject.middlewares.MyDownloaderMiddleware': 543,
}

2、Spider中间件

Spider中间件用于处理Scrapy引擎和spider之间的请求和响应。以下是一些常见的Spider中间件功能：

过滤请求：可以在请求发送到spider之前进行过滤。
修改响应：可以在响应发送到spider之前进行修改。
处理异常：可以处理spider中发生的异常。

以下是一个示例，展示如何编写一个简单的Spider中间件来过滤请求：

from scrapy import signals
class MySpiderMiddleware:
    @classmethod
    def from_crawler(cls, crawler):
        # This method is used by Scrapy to create your spiders.
        s = cls()
        crawler.signals.connect(s.spider_opened, signal=signals.spider_opened)
        return s
    def process_spider_input(self, response, spider):
        # 处理响应
        return None
    def process_spider_output(self, response, result, spider):
        # 过滤请求
        for item in result:
            if 'filter' not in item['title']:
                yield item
    def spider_opened(self, spider):
        spider.logger.info('Spider opened: %s' % spider.name)

要启用这个中间件，需要在settings.py中进行配置：

SPIDER_MIDDLEWARES = {
    'myproject.middlewares.MySpiderMiddleware': 543,
}

七、Scrapy中的扩展

Scrapy中的扩展是指用于增强Scrapy功能的插件。扩展可以在多个阶段对Scrapy进行自定义处理，例如在spider启动和关闭时执行特定操作。以下是一些常见的扩展功能：

统计信息：收集和报告爬取过程中的统计信息。
日志记录：自定义日志记录行为。
错误处理：处理spider中的错误和异常。

以下是一个示例，展示如何编写一个简单的扩展来收集和报告统计信息：

from scrapy import signals
class MyExtension:
    @classmethod
    def from_crawler(cls, crawler):
        # This method is used by Scrapy to create your spiders.
        ext = cls()
        crawler.signals.connect(ext.spider_opened, signal=signals.spider_opened)
        crawler.signals.connect(ext.spider_closed, signal=signals.spider_closed)
        return ext
    def spider_opened(self, spider):
        spider.crawler.stats.set_value('myextension/start_time', time.time())
    def spider_closed(self, spider, reason):
        start_time = spider.crawler.stats.get_value('myextension/start_time')
        end_time = time.time()
        total_time = end_time - start_time
        spider.crawler.stats.set_value('myextension/total_time', total_time)
        spider.logger.info('Total time taken: %s seconds' % total_time)

要启用这个扩展，需要在settings.py中进行配置：

EXTENSIONS = {
    'myproject.extensions.MyExtension': 500,
}

八、Scrapy中的调度器

调度器是Scrapy中的一个重要组件，负责管理请求队列并调度请求。调度器的主要功能包括：

请求队列管理：管理请求队列，包括将新请求加入队列和从队列中取出请求。
请求去重：确保每个请求只被处理一次。

以下是一些常见的调度器配置项：

DUPEFILTER_CLASS：用于指定去重过滤器的类。
SCHEDULER_QUEUE_CLASS：用于指定请求队列的类。

以下是一个示例，展示如何自定义调度器：

from scrapy.core.scheduler import Scheduler
class MyScheduler(Scheduler):
    def __init__(self, dupefilter, jobdir=None, logunser=False, stats=None):
        super(MyScheduler, self).__init__(dupefilter, jobdir, logunser, stats)
        # 自定义初始化代码
    def enqueue_request(self, request):
        # 自定义请求加入队列的逻辑
        return super(MyScheduler, self).enqueue_request(request)
    def next_request(self):
        # 自定义从队列中取出请求的逻辑
        return super(MyScheduler, self).next_request()

要启用自定义调度器，需要在settings.py中进行配置：

SCHEDULER = 'myproject.scheduler.MyScheduler'

九、Scrapy中的信号

Scrapy中的信号是用于在爬取过程中触发特定事件的机制。通过监听和处理这些信号，可以在爬取过程中执行特定操作。以下是一些常见的信号：

spider_opened：当spider打开时触发。
spider_closed：当spider关闭时触发。
item_scraped：当item被抓取时触发。

以下是一个示例，展示如何监听和处理item_scraped信号：

from scrapy import signals
from scrapy.xlib.pydispatch import dispatcher
class MyExtension:
    def __init__(self):
        dispatcher.connect(self.item_scraped, signal=signals.item_scraped)
    def item_scraped(self, item, spider):
        spider.logger.info('Item scraped: %s' % item)

要启用这个扩展，需要在settings.py中进行配置：

EXTENSIONS = {
    'myproject.extensions.MyExtension': 500,
}

十、Scrapy中的下载器

下载器是Scrapy中的一个重要组件，负责将请求发送到目标网站并接收响应。下载器的主要功能包括：

发送请求：将请求发送到目标网站。
接收响应：接收目标网站的响应并将其传递给spider。

以下是一些常见的下载器配置项：

DOWNLOAD_DELAY：用于设置请求之间的延迟时间。
CONCURRENT_REQUESTS：用于设置并发请求的数量。
RETRY_ENABLED：用于启用或禁用请求重试。

以下是一个示例，展示如何配置下载器：

# settings.py 设置请求之间的延迟时间 DOWNLOAD_DELAY = 2 设置并发请求的数量 CONCURRENT_REQUESTS = 16 启用请求重试 RETRY_ENABLED = True

十一、Scrapy中的Item和Field

Item和Field是Scrapy中的两个重要概念，用于定义和存储抓取的数据。Item类似于Python的字典，而Field用于定义Item的字段。以下是一些常见的Item和Field用法：

定义Item

在items.py中定义一个Item类：

import scrapy
class MyItem(scrapy.Item):
    title = scrapy.Field()
    description = scrapy.Field()
    url = scrapy.Field()

使用Item

在spider中使用Item：

import scrapy
from myproject.items import MyItem
class MySpider(scrapy.Spider):
    name = 'myspider'
    start_urls = ['http://example.com']
    def parse(self, response):
        for article in response.css('article'):
            item = MyItem()
            item['title'] = article.css('h1::text').get()
            item['description'] = article.css('p::text').get()
            item['url'] = response.url
            yield item

十二、Scrapy中的命令行工具

Scrapy提供了丰富的命令行工具，用于管理和运行Scrapy项目。以下是一些常见的命令行工具：

scrapy startproject：用于创建新的Scrapy项目。
scrapy genspider：用于生成新的spider文件。
scrapy crawl：用于运行spider。
scrapy shell：用于启动Scrapy的交互式shell。

以下是一些命令行工具的示例用法：

创建新的Scrapy项目
```
scrapy startproject myproject
```
生成新的spider文件
```
scrapy genspider myspider example.com
```
运行spider
```
scrapy crawl myspider
```
启动Scrapy的交互式shell
```
scrapy shell 'http://example.com'
```

十三、Scrapy中的日志记录

日志记录是Scrapy中的一个重要功能，用于跟踪和记录爬取过程中的事件和错误。Scrapy提供了丰富的日志记录配置选项。以下是一些常见的日志记录配置项：

LOG_LEVEL：用于设置日志记录的级别（例如：DEBUG、INFO、WARNING、ERROR）。
LOG_FILE：用于将日志记录到文件。

以下是一个示例，展示如何配置日志记录：

# settings.py 设置日志记录级别 LOG_LEVEL = 'INFO' 将日志记录到文件 LOG_FILE = 'scrapy.log'

通过以上配置，Scrapy将记录INFO级别及以上的日志，并将日志记录到scrapy.log文件中。

十四、Scrapy中的调试和测试

调试和测试是确保Scrapy爬虫正确工作的关键步骤。Scrapy提供了多种调试和测试工具。以下是一些常见的调试和测试方法：

使用Scrapy Shell

Scrapy Shell是一个交互式的命令行工具，用于调试和测试爬虫。可以在Scrapy Shell中执行爬虫代码并查看结果。
```
scrapy shell 'http://example.com'
```
使用Logging

使用日志记录可以帮助调试和跟踪爬虫的执行过程。在爬虫代码中添加日志记录语句：