使用 Scrapy 爬取去哪兒網景區資訊
Scrapy 是一個使用 Python 語言開發，為了爬取網站資料，提取結構性資料而編寫的應用框架，它用途廣泛，比如：資料探勘、監測和自動化測試。安裝使用終端命令 pip install Scrapy 即可。
Scrapy 比較吸引人的地方是：我們可以根據需求對其進行修改，它提供了多種型別的爬蟲基類，如：BaseSpider、sitemap 爬蟲等，新版本提供了對 web2.0 爬蟲的支援。
1 Scrapy 介紹
1.1 組成
Scrapy Engine(引擎)：負責 Spider、ItemPipeline、Downloader、Scheduler 中間的通訊，訊號、資料傳遞等。
Scheduler(排程器)：負責接受引擎傳送過來的 Request 請求，並按照一定的方式進行整理排列、入隊，當引擎需要時，交還給引擎。
Downloader（下載器）：負責下載 Scrapy Engine(引擎) 傳送的所有 Requests 請求，並將其獲取到的 Responses 交還給 Scrapy Engine(引擎)，由引擎交給 Spider 來處理。
Spider（爬蟲）：負責處理所有 Responses，從中解析提取資料，獲取 Item 欄位需要的資料，並將需要跟進的 URL 提交給引擎，再次進入 Scheduler(排程器)。
Item Pipeline(管道)：負責處理 Spider 中獲取到的 Item，並進行後期處理，如：詳細解析、過濾、儲存等。
Downloader Middlewares（下載中介軟體）：一個可以自定義擴充套件下載功能的元件，如：設定代理、設定請求頭等。
Spider Middlewares（Spider 中介軟體）：一個可以自定擴充套件和操作引擎和 Spider 中間通訊的功能元件，如：自定義 request 請求、過濾 response 等。
總的來說就是：Spider 和 Item Pipeline 需要我們自己實現，Downloader Middlewares 和 Spider Middlewares 我們可以根據需求自定義。
1.2 流程梳理
1）Spider 將需要傳送請求的 URL 交給 Scrapy Engine 交給排程器；
2）Scrapy Engine 將請求 URL 轉給 Scheduler；
3）Scheduler
Scrapy Engine；
4）Scrapy Engine 拿到請求後通過 Middlewares 傳送給 Downloader；
5）Downloader 向網際網路傳送請求，在獲取到響應後，又經過 Middlewares 傳送給 Scrapy Engine。
6）Scrapy Engine 獲取到響應後，返回給 Spider，Spider 處理響應，並從中解析提取資料；
7）Spider 將解析的資料經 Scrapy Engine 交給 Item Pipeline， Item Pipeline 對資料進行後期處理；
8）提取 URL 重新經 Scrapy Engine 交給Scheduler 進行下一個迴圈，直到無 URL 請求結束。
1.3 Scrapy 去重機制
Scrapy 提供了對 request 的去重處理，去重類 RFPDupeFilter 在 dupefilters.py 檔案中，路徑為：Python安裝目錄\Lib\site-packages\scrapy ，該類裡面有個方法 request_seen 方法，原始碼如下：
def request_seen(self, request):
# 計算 request 的指紋
fp = self.request_fingerprint(request)
# 判斷指紋是否已經存在
if fp in self.fingerprints:
# 存在
return True
# 不存在，加入到指紋集合中
self.fingerprints.add(fp)
if self.file:
self.file.write(fp + os.linesep)它在 Scheduler 接受請求的時候被呼叫，進而呼叫 request_fingerprint 方法（為 request 生成一個指紋），原始碼如下：
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]在上面程式碼中我們可以看到
fp = hashlib.sha1()
...
cache[include_headers] = fp.hexdigest()它為每一個傳遞過來的 URL 生成一個固定長度的唯一的雜湊值。再看一下 __init__ 方法，原始碼如下：
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)我們可以看到裡面有 self.fingerprints = set() 這段程式碼，就是通過 set 集合的特點（set 不允許有重複值）進行去重。
去重通過 dont_filter 引數設定，如圖所示
dont_filter 為 False 開啟去重，為 True 不去重。
2 實現過程
製作 Scrapy 爬蟲需如下四步：
- 建立專案 ：建立一個爬蟲專案
- 明確目標 ：明確你想要抓取的目標（編寫 items.py）
- 製作爬蟲 ：製作爬蟲開始爬取網頁（編寫 xxspider.py）
- 儲存內容 ：設計管道儲存爬取內容（編寫pipelines.py）
我們以爬取去哪兒網北京景區資訊為例，如圖所示：
2.1 建立專案
在我們需要新建專案的目錄，使用終端命令 scrapy startproject 專案名 建立專案，我建立的目錄結構如圖所示：
- spiders 存放爬蟲的檔案
- items.py 定義資料型別
- middleware.py 存放中介軟體
- piplines.py 存放資料的有關操作
- settings.py 配置檔案
- scrapy.cfg 總的控制檔案
2.2 定義 Item
Item 是儲存爬取資料的容器，使用的方法和字典差不多。我們計劃提取的資訊包括：area（區域）、sight（景點）、level（等級）、price（價格），在 items.py 定義資訊，原始碼如下：
import scrapy
class TicketspiderItem(scrapy.Item):
area = scrapy.Field()
sight = scrapy.Field()
level = scrapy.Field()
price = scrapy.Field()
pass2.3 爬蟲實現
在 spiders 目錄下使用終端命令 scrapy genspider 檔名 要爬取的網址 建立爬蟲檔案，然後對其修改及編寫爬取的具體實現，原始碼如下：
import scrapy
from ticketSpider.items import TicketspiderItem
class QunarSpider(scrapy.Spider):
name = 'qunar'
allowed_domains = ['piao.qunar.com']
start_urls = ['https://piao.qunar.com/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
# 翻頁
next_url = response.css('.next::attr(href)').extract_first()
if next_url:
next_url = "https://piao.qunar.com" + next_url
yield scrapy.Request(
next_url,
callback=self.parse
)簡單介紹一下：
- name：爬蟲名
- allowed_domains：允許爬取的域名
- atart_urls：爬取網站初始請求的 url（可定義多個）
- parse 方法：解析網頁的方法
- response 引數：請求網頁後返回的內容
yield
在上面的程式碼中我們看到有個 yield，簡單說一下，yield 是一個關鍵字，作用和 return 差不多，差別在於 yield 返回的是一個生成器（在 Python 中，一邊迴圈一邊計算的機制，稱為生成器），它的作用是：有利於減小伺服器資源，在列表中所有資料存入記憶體，而生成器相當於一種方法而不是具體的資訊，佔用記憶體小。
爬蟲偽裝
通常需要對爬蟲進行一些偽裝，關於爬蟲偽裝可通過【Python 爬蟲（一）：爬蟲偽裝】做一下簡單瞭解，這裡我們使用一個最簡單的方法處理一下。
- 使用終端命令
pip install scrapy-fake-useragent安裝 - 在 settings.py 檔案中新增如下程式碼：
DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {
# 關閉預設方法
'scrapy.downloadermiddlewares.useragent.UserAgentMiddleware': None,
# 開啟
'scrapy_fake_useragent.middleware.RandomUserAgentMiddleware': 400,
}2.4 儲存資料
我們將資料儲存到本地的 csv 檔案中，csv 具體操作可以參考：CSV 檔案讀寫，下面看一下具體實現。
首先，在 pipelines.py 中編寫實現，原始碼如下：
import csv
class 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()然後，將 settings.py 檔案中如下程式碼：
ITEM_PIPELINES = {
'ticketSpider.pipelines.TicketspiderPipeline': 300,
}放開即可。
2.5 執行
我們在 settings.py 的同級目錄下建立執行檔案，名字自定義，放入如下程式碼：
from scrapy.cmdline import execute
execute('scrapy crawl 爬蟲名'.split())這個爬蟲名就是我們之前在爬蟲檔案中的 name 屬性值，最後在 Pycharm 執行該檔案即可。
參考：
http://www.scrapyd.cn/doc/
https://www.liaoxuefeng.com/wiki/897692888725344/923029685138624
完整程式碼請關注文末公眾號，後臺回覆 qs 獲取