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Scrapy 是一个使用 Python 语言开发，为了爬取网站数据，提取结构性数据而编写的应用框架，它用途广泛，比如：数据挖掘、监测和自动化测试。安装使用终端命令 pip install Scrapy 即可。
Scrapy 比较吸引人的地方是：我们可以根据需求对其进行修改，它提供了多种类型的爬虫基类，如：BaseSpider、sitemap 爬虫等，新版本提供了对 web2.0 爬虫的支持。
1 Scrapy 介绍
1.1 组成
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)：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）：负责处理所有 Responses，从中解析提取数据，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)：负责处理 Spider 中获取到的 Item，并进行后期处理，如：详细解析、过滤、存储等。
Downloader Middlewares（下载中间件）：一个可以自定义扩展下载功能的组件，如：设置代理、设置请求头等。
Spider Middlewares（Spider 中间件）：一个可以自定扩展和操作引擎和 Spider 中间通信的功能组件，如：自定义 request 请求、过滤 response 等。
总的来说就是：Spider 和 Item Pipeline 需要我们自己实现，Downloader Middlewares 和 Spider Middlewares 我们可以根据需求自定义。
1.2 流程梳理
1）Spider 将需要发送请求的 URL 交给 Scrapy Engine 交给调度器；
2）Scrapy Engine 将请求 URL 转给 Scheduler；
3）Scheduler 对请求进行排序整理等处理后返回给 Scrapy Engine；
4）Scrapy Engine 拿到请求后通过 Middlewares 发送给 Downloader；
5）Downloader 向互联网发送请求，在获取到响应后，又经过 Middlewares 发送给 Scrapy Engine。
6）Scrapy Engine 获取到响应后，返回给 Spider，Spider 处理响应，并从中解析提取数据；
7）Spider 将解析的数据经 Scrapy Engine 交给 Item Pipeline， Item Pipeline 对数据进行后期处理；
8）提取 URL 重新经 Scrapy Engine 交给Scheduler 进行下一个循环，直到无 URL 请求结束。
1.3 Scrapy 去重机制
Scrapy 提供了对 request 的去重处理，去重类 RFPDupeFilter 在 dupefilters.py 文件中，路径为：Python安装目录\Lib\site-packages\scrapy ，该类里面有个方法 request_seen 方法，源码如下：
def request_seen(self, request): # 计算 request 的指纹 fp = self.request_fingerprint(request) # 判断指纹是否已经存在 if fp in self.fingerprints: # 存在 return True # 不存在，加入到指纹集合中 self.fingerprints.add(fp) if self.file: self.file.write(fp + os.linesep)
它在 Scheduler 接受请求的时候被调用，进而调用 request_fingerprint 方法（为 request 生成一个指纹），源码如下：
def request_fingerprint(request, include_headers=None): if include_headers: include_headers = tuple(to_bytes(h.lower()) for h in sorted(include_headers)) cache = _fingerprint_cache.setdefault(request, {}) if include_headers not in cache: fp = hashlib.sha1() fp.update(to_bytes(request.method)) fp.update(to_bytes(canonicalize_url(request.url))) fp.update(request.body or b"") if include_headers: for hdr in include_headers: if hdr in request.headers: fp.update(hdr) for v in request.headers.getlist(hdr): fp.update(v) cache[include_headers] = fp.hexdigest() return cache[include_headers]
在上面代码中我们可以看到
fp = hashlib.sha1()...cache[include_headers] = fp.hexdigest()
它为每一个传递过来的 URL 生成一个固定长度的唯一的哈希值。再看一下 __init__ 方法，源码如下：
def __init__(self, path=None, debug=False): self.file = None self.fingerprints = set() self.logdupes = True self.debug = debug self.logger = logging.getLogger(__name__) if path: self.file = open(os.path.join(path, "requests.seen"), "a+") self.file.seek(0) self.fingerprints.update(x.rstrip() for x in self.file)
我们可以看到里面有 self.fingerprints = set() 这段代码，就是通过 set 集合的特点（set 不允许有重复值）进行去重。
去重通过 dont_filter 参数设置，如图所示
dont_filter 为 False 开启去重，为 True 不去重。
2 实现过程
制作 Scrapy 爬虫需如下四步：
创建项目 ：创建一个爬虫项目
明确目标 ：明确你想要抓取的目标（编写 items.py）
制作爬虫 ：制作爬虫开始爬取网页（编写 xxspider.py）
存储内容 ：设计管道存储爬取内容（编写pipelines.py）
我们以爬取去哪儿网北京景区信息为例，如图所示：
2.1 创建项目
在我们需要新建项目的目录，使用终端命令 scrapy startproject 项目名 创建项目，我创建的目录结构如图所示：
spiders 存放爬虫的文件
items.py 定义数据类型
middleware.py 存放中间件
piplines.py 存放数据的有关操作
settings.py 配置文件
scrapy.cfg 总的控制文件
2.2 定义 Item
Item 是保存爬取数据的容器，使用的方法和字典差不多。我们计划提取的信息包括：area（区域）、sight（景点）、level（等级）、price（价格），在 items.py 定义信息，源码如下：
import scrapyclass TicketspiderItem(scrapy.Item): area = scrapy.Field() sight = scrapy.Field() level = scrapy.Field() price = scrapy.Field() pass2.3 爬虫实现
在 spiders 目录下使用终端命令 scrapy genspider 文件名 要爬取的网址 创建爬虫文件，然后对其修改及编写爬取的具体实现，源码如下：
import scrapyfrom ticketSpider.items import TicketspiderItemclass QunarSpider(scrapy.Spider): name = "qunar" allowed_domains = [""] start_urls = ["/ticket/list.htm?keyword=%E5%8C%97%E4%BA%AC®ion=&from=mpl_search_suggest"] def parse(self, response): sight_items = response.css("#search-list .sight_item") for sight_item in sight_items: item = TicketspiderItem() item["area"] = sight_item.css("::attr(data-districts)").extract_first() item["sight"] = sight_item.css("::attr(data-sight-name)").extract_first() item["level"] = sight_item.css(".level::text").extract_first() item["price"] = sight_item.css(".sight_item_price em::text").extract_first() yield item # 翻页 next_url = response.css(".next::attr(href)").extract_first() if next_url: next_url = "" + next_url yield scrapy.Request( next_url, callback=self.parse )
简单介绍一下：
name：爬虫名
allowed_domains：允许爬取的域名
atart_urls：爬取网站初始请求的 url（可定义多个）
parse 方法：解析网页的方法
response 参数：请求网页后返回的内容
yield
在上面的代码中我们看到有个 yield，简单说一下，yield 是一个关键字，作用和 return 差不多，差别在于 yield 返回的是一个生成器（在 Python 中，一边循环一边计算的机制，称为生成器），它的作用是：有利于减小服务器资源，在列表中所有数据存入内存，而生成器相当于一种方法而不是具体的信息，占用内存小。
爬虫伪装
通常需要对爬虫进行一些伪装，关于爬虫伪装可通过【Python 爬虫（一）：爬虫伪装】做一下简单了解，这里我们使用一个最简单的方法处理一下。
使用终端命令 pip install scrapy-fake-useragent 安装
在 settings.py 文件中添加如下代码：
DOWNLOADER_MIDDLEWARES = { # 关闭默认方法 "scrapy.downloadermiddlewares.useragent.UserAgentMiddleware": None, # 开启 "scrapy_fake_useragent.middleware.RandomUserAgentMiddleware": 400, }2.4 保存数据
我们将数据保存到本地的 csv 文件中，csv 具体操作可以参考：CSV 文件读写，下面看一下具体实现。
首先，在 pipelines.py 中编写实现，源码如下：
import csvclass TicketspiderPipeline(object): def __init__(self): self.f = open("ticker.csv", "w", encoding="utf-8", newline="") self.fieldnames = ["area", "sight", "level", "price"] self.writer = csv.DictWriter(self.f, fieldnames=self.fieldnames) self.writer.writeheader() def process_item(self, item, spider): self.writer.writerow(item) return item def close(self, spider): self.f.close()
然后，将 settings.py 文件中如下代码：
ITEM_PIPELINES = { "ticketSpider.pipelines.TicketspiderPipeline": 300,}
放开即可。
2.5 运行
我们在 settings.py 的同级目录下创建运行文件，名字自定义，放入如下代码：
from scrapy.cmdline import executeexecute("scrapy crawl 爬虫名".split())
这个爬虫名就是我们之前在爬虫文件中的 name 属性值，最后在 Pycharm 运行该文件即可。
参考：
/doc/
/wiki/897692888725344/923029685138624
完整代码请关注文末公众号，后台回复 qs 获取。
