pythonscrapy

A. scrapy和python有什么关系

Scrapy是Python开发的一个快速、高层次的web数据抓取框架，用于抓取web站点并从页面中提取结构化的数据。Scrapy用途广泛，可以用于数据挖掘和监测。

Scrapy吸引人的地方在于它是一个框架，任何人都可以根据需求方便的修改。它也提供了多种类型爬虫的基类，如BaseSpider、sitemap爬虫等。

Scrapy算得上是Python世界中最常用的爬虫框架了，同时它也是我掌握的几种流行语言中最好的爬虫框架，没有之一！我认为它也是最难学习的框架，同样没有之一。很多初学Scarpy的经常向我抱怨完全不清楚Scrapy该怎样入手，即使看的是中文的文档，也感到很难理解。我当初接触Scrapy时也有这样的感觉。之所以感到Scrapy难学，究其原因，是其官方文档实在太过凌乱，又缺少实用的代码例子，让人看得云里雾里，不知其所已然。虽然其文档不良，但却没有遮挡住它的光辉，它依然是Python世界中目前最好用的爬虫框架。其架构的思路、蜘蛛执行的效能，还有可扩展的能力都非常出众，再配以Python语言的简洁轻巧，使得爬虫的开发事半功倍。

相关推荐：《Python基础教程》

Scrapy的优点：

（1）提供了内置的HTTP缓存，以加速本地开发。

（2）提供了自动节演调节机制，而且具有遵守robots.txt的设置的能力。

（3）可以定义爬行深度的限制，以避免爬虫进入死循环链接。

（4）会自动保留会话。

（5）执行自动HTTP基本认证。不需要明确保存状态。

（6）可以自动填写登录表单。

（7）Scrapy有一个内置的中间件，可以自动设置请求中的引用(referrer)头。

（8）支持通过3xx响应重定向，也可以通过HTML元刷新。

（9）避免被网站使用的meta重定向困住，以检测没有JS支持的页面。

（10）默认使用CSS选择器或XPath编写解析器。

（11）可以通过Splash或任何其他技术(如Selenium)呈现JavaScript页面。

（12）拥有强大的社区支持和丰富的插件和扩展来扩展其功能。

（13）提供了通用的蜘蛛来抓取常见的格式：站点地图、CSV和XML。

（14）内置支持以多种格式(JSON、CSV、XML、JSON-lines)导出收集的数据并将其存在多个后端(FTP、S3、本地文件系统)中。

Scrapy框架原理

Scrapy Engine(引擎)：负责Spider、ItemPipeline、Downloader、Scheler中间的通讯，信号、数据传递等。

Scheler(调度器)：负责接收引擎发送过来的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Scheler(调度器)，

Item Pipeline(管道)：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）

Scrapy各个组件介绍

·Scrapy Engine：

引擎负责控制数据流在系统中所有组件中流动,并在相应动作发生时触发事件。它也是程序的入口,可以通过scrapy指令方式在命令行启动,或普通编程方式实例化后调用start方法启动。

·调度器(Scheler)

调度器从引擎接收爬取请求(Request)并将它们入队,以便之后引擎请求它们时提供给引擎。一般来说,我们并不需要直接对调度器进行编程,它是由Scrapy主进程进行自动控制的。

·下载器(Down-loader)

下载器负责获取页面数据并提供给引擎,而后将网站的响应结果对象提供给蜘蛛(Spider)。具体点说,下载器负责处理产生最终发出的请求对象 Request 并将返回的响应生成 Response对象传递给蜘蛛。

·蜘蛛——Spiders

Spider是用户编写用于分析响应(Response)结果并从中提取Item(即获取的Item)或额外跟进的URL的类。每个Spider负责处理一个特定(或一些)网站。

·数据管道——Item Pipeline

Item Pipeline 负责处理被 Spider 提取出来的 Item。 典型的处理有清理、验证及持久化(例如,存取到数据库中)。

·下载器中间件(Downloader middle-wares)

下载器中间件是在引擎及下载器之间的特定钩子(specific hook),处理Downloader传递给引擎的Response。其提供了一个简便的机制,通过插入自定义代码来扩展Scrapy的功能。

·Spider中间件(Spider middle-wares)

Spider 中间件是在引擎及 Spider 之间的特定钩子(specific hook),处理 Spider 的输入(Response)和输出(Items及Requests)。其提供了一个简便的机制,通过插入自定义代码来扩展Scrapy的功能。

从Scrapy的系统架构可见,它将整个爬网过程进行了非常具体的细分,并接管了绝大多数复杂的工作,例如,产生请求和响应对象、控制爬虫的并发等。

B. 基于python的scrapy爬虫，关于增量爬取是怎么处理的

一、增量爬取的思路：即保存上一次状态，本次抓取时与上次比对，如果不在上次的状态中，便视为增量，保存下来。对于scrapy来说，上一次的状态是抓取的特征数据和上次爬取的 request队列（url列表），request队列可以通过request队列可以通过scrapy.core.scheler的pending_requests成员得到，在爬虫启动时导入上次爬取的特征数据，并且用上次request队列的数据作为start url进行爬取，不在上一次状态中的数据便保存。
二、选用BloomFilter原因：对爬虫爬取数据的保存有多种形式，可以是数据库，可以是磁盘文件等，不管是数据库，还是磁盘文件，进行扫描和存储都有很大的时间和空间上的开销，为了从时间和空间上提升性能，故选用BloomFilter作为上一次爬取数据的保存。保存的特征数据可以是数据的某几项，即监控这几项数据，一旦这几项数据有变化，便视为增量持久化下来，根据增量的规则可以对保存的状态数据进行约束。比如：可以选网页更新的时间，索引次数或是网页的实际内容，cookie的更新等

C. Python中的爬虫框架有哪些呢

实现爬虫技术的编程环境有很多种，Java、Python、C++等都可以用来爬虫。但很多人选择Python来写爬虫，为什么呢？因为Python确实很适合做爬虫，丰富的第三方库十分强大，简单几行代码便可实现你想要的功能。更重要的，Python也是数据挖掘和分析的好能手。那么，Python爬虫一般用什么框架比较好？
一般来讲，只有在遇到比较大型的需求时，才会使用Python爬虫框架。这样的做的主要目的，是为了方便管理以及扩展。本文我将向大家推荐十个Python爬虫框架。
1、Scrapy：Scrapy是一个为了爬取网站数据，提取结构性数据而编写的应用框架。 可以应用在包括数据挖掘，信息处理或存储历史数据等一系列的程序中。它是很强大的爬虫框架，可以满足简单的页面爬取，比如可以明确获知url pattern的情况。用这个框架可以轻松爬下来如亚马逊商品信息之类的数据。但是对于稍微复杂一点的页面，如weibo的页面信息，这个框架就满足不了需求了。它的特性有：HTML, XML源数据 选择及提取 的内置支持；提供了一系列在spider之间共享的可复用的过滤器(即 Item Loaders)，对智能处理爬取数据提供了内置支持。
2、Crawley：高速爬取对应网站的内容，支持关系和非关系数据库，数据可以导出为JSON、XML等。
3、Portia：是一个开源可视化爬虫工具，可让使用者在不需要任何编程知识的情况下爬取网站！简单地注释自己感兴趣的页面，Portia将创建一个蜘蛛来从类似的页面提取数据。简单来讲，它是基于scrapy内核；可视化爬取内容，不需要任何开发专业知识；动态匹配相同模板的内容。

4、newspaper：可以用来提取新闻、文章和内容分析。使用多线程，支持10多种语言等。作者从requests库的简洁与强大得到灵感，使用Python开发的可用于提取文章内容的程序。支持10多种语言并且所有的都是unicode编码。
5、Python-goose：Java写的文章提取工具。Python-goose框架可提取的信息包括：文章主体内容、文章主要图片、文章中嵌入的任何Youtube/Vimeo视频、元描述、元标签。
6、Beautiful Soup：名气大，整合了一些常用爬虫需求。它是一个可以从HTML或XML文件中提取数据的Python库。它能够通过你喜欢的转换器实现惯用的文档导航,查找,修改文档的方式.Beautiful Soup会帮你节省数小时甚至数天的工作时间。Beautiful Soup的缺点是不能加载JS。
7、mechanize：它的优点是可以加载JS。当然它也有缺点，比如文档严重缺失。不过通过官方的example以及人肉尝试的方法，还是勉强能用的。
8、selenium：这是一个调用浏览器的driver，通过这个库你可以直接调用浏览器完成某些操作，比如输入验证码。Selenium是自动化测试工具，它支持各种浏览器，包括 Chrome，Safari，Firefox等主流界面式浏览器，如果在这些浏览器里面安装一个 Selenium 的插件，可以方便地实现Web界面的测试. Selenium支持浏览器驱动。Selenium支持多种语言开发，比如 Java，C，Ruby等等，PhantomJS 用来渲染解析JS，Selenium 用来驱动以及与Python的对接，Python进行后期的处理。
9、cola：是一个分布式的爬虫框架，对于用户来说，只需编写几个特定的函数，而无需关注分布式运行的细节。任务会自动分配到多台机器上，整个过程对用户是透明的。项目整体设计有点糟，模块间耦合度较高。
10、PySpider：一个国人编写的强大的网络爬虫系统并带有强大的WebUI。采用Python语言编写，分布式架构，支持多种数据库后端，强大的WebUI支持脚本编辑器，任务监视器，项目管理器以及结果查看器。Python脚本控制，可以用任何你喜欢的html解析包。

D. python中的scrapy是什么意思a

Scrapy英文意思是刮擦
被用来命名爬虫界知名的框架。
使用这个框架可以轻易实现常规网页采集。也支持大型架构。升级后redis更是支持分布式。利用scrapyd更是可以发布服务。
从事爬虫方向必学！

E. python scrapy 怎么删除一个project

直接右键删除会弹出管理员权限
所以只要在管理员权限里面删除就可以
具体操作：
1、在右下角开始图标上单击右键选择WindowPorerShell(管理员)
2、进入后cd到你project所在的目录，输入命令del 项目名 ，然后输入Y确定即可。
望采纳

F. python scrapy中怎么加入自己写的py

在使用python来处理数据时，经常需要使用到读取文本和写入文本的with open，如果将这两个语句写入一个.py文件中，那么每次需要读取或者写入文本时，只需要import就可以了。

上代码：

import codecs #防止编码问题#传入的参数为path和code，path表示txt文件的绝对或相对路径，code表示该txt的编码，一般为utf-8无bom，两个参数的数据类型都为str。def readtxt(path, code):
with codecs.open(path, 'r', encoding=code)as f:
txt_lines = f.readlines() return txt_lines#传入参数为path、content和code，path和code和上述相同，content即为写入的内容，数据类型为字符串。def writetxt(path, content, code):
with codecs.open(path, 'a', encoding=code)as f:
f.write(content) return path+' is ok!'1234567891011121314

然后将其保存为.py文件，命名随意，我这里命名为reader.py
然后新建一个文件夹，命名看心情，我这里命名myMole，将reader.py放到文件夹中，并将文件夹放到自己的某个路径下。

G. Python编程基础之（五）Scrapy爬虫框架

经过前面四章的学习，我们已经可以使用Requests库、Beautiful Soup库和Re库，编写基本的Python爬虫程序了。那么这一章就来学习一个专业的网络爬虫框架--Scrapy。没错，是框架，而不是像前面介绍的函数功能库。

Scrapy是一个快速、功能强大的网络爬虫框架。

可能大家还不太了解什么是框架，爬虫框架其实是实现爬虫功能的一个软件结构和功能组件的集合。

简而言之， Scrapy就是一个爬虫程序的半成品，可以帮助用户实现专业的网络爬虫。

使用Scrapy框架，不需要你编写大量的代码，Scrapy已经把大部分工作都做好了，允许你调用几句代码便自动生成爬虫程序，可以节省大量的时间。

当然，框架所生成的代码基本是一致的，如果遇到一些特定的爬虫任务时，就不如自己使用Requests库搭建来的方便了。

PyCharm安装

测试安装：

出现框架版本说明安装成功。

掌握Scrapy爬虫框架的结构是使用好Scrapy的重中之重！

先上图：

整个结构可以简单地概括为： “5+2”结构和3条数据流

5个主要模块（及功能）：

（1）控制所有模块之间的数据流。

（2）可以根据条件触发事件。

（1）根据请求下载网页。

（1）对所有爬取请求进行调度管理。

（1）解析DOWNLOADER返回的响应--response。

（2）产生爬取项--scraped item。

（3）产生额外的爬取请求--request。

（1）以流水线方式处理SPIDER产生的爬取项。

（2）由一组操作顺序组成，类似流水线，每个操作是一个ITEM PIPELINES类型。

（3）清理、检查和查重爬取项中的HTML数据并将数据存储到数据库中。

2个中间键：

（1）对Engine、Scheler、Downloader之间进行用户可配置的控制。

（2）修改、丢弃、新增请求或响应。

（1）对请求和爬取项进行再处理。

（2）修改、丢弃、新增请求或爬取项。

3条数据流：

（1）：图中数字 1-2

1：Engine从Spider处获得爬取请求--request。

2：Engine将爬取请求转发给Scheler，用于调度。

（2）：图中数字 3-4-5-6

3：Engine从Scheler处获得下一个要爬取的请求。

4：Engine将爬取请求通过中间件发送给Downloader。

5：爬取网页后，Downloader形成响应--response，通过中间件发送给Engine。

6：Engine将收到的响应通过中间件发送给Spider处理。

（3）：图中数字 7-8-9

7：Spider处理响应后产生爬取项--scraped item。

8：Engine将爬取项发送给Item Pipelines。

9：Engine将爬取请求发送给Scheler。

任务处理流程：从Spider的初始爬取请求开始爬取，Engine控制各模块数据流，不间断从Scheler处获得爬取请求，直至请求为空，最后到Item Pipelines存储数据结束。

作为用户，只需配置好Scrapy框架的Spider和Item Pipelines，也就是数据流的入口与出口，便可完成一个爬虫程序的搭建。Scrapy提供了简单的爬虫命令语句，帮助用户一键配置剩余文件，那我们便来看看有哪些好用的命令吧。

Scrapy采用命令行创建和运行爬虫

PyCharm打开Terminal，启动Scrapy：

Scrapy基本命令行格式：

具体常用命令如下：

下面用一个例子来学习一下命令的使用：

1.建立一个Scrapy爬虫工程，在已启动的Scrapy中继续输入：

执行该命令，系统会在PyCharm的工程文件中自动创建一个工程，命名为pythonDemo。

2.产生一个Scrapy爬虫，以教育部网站为例http://www.moe.gov.cn：

命令生成了一个名为demo的spider，并在Spiders目录下生成文件demo.py。

命令仅用于生成demo.py文件，该文件也可以手动生成。

观察一下demo.py文件：

3.配置产生的spider爬虫，也就是demo.py文件：

4.运行爬虫，爬取网页：

如果爬取成功，会发现在pythonDemo下多了一个t20210816_551472.html的文件，我们所爬取的网页内容都已经写入该文件了。

以上就是Scrapy框架的简单使用了。

Request对象表示一个HTTP请求，由Spider生成，由Downloader执行。

Response对象表示一个HTTP响应，由Downloader生成，有Spider处理。

Item对象表示一个从HTML页面中提取的信息内容，由Spider生成，由Item Pipelines处理。Item类似于字典类型，可以按照字典类型来操作。

H. Python爬虫与mac下Scrapy配置

用Python开发爬虫很方便。

本质：抓取---分析---存储

要点：

（1）get请求：最基本抓取。用到 urllib  urllib2  requests  httplib2 。

（2）表单登陆：向服务器发送post请求，服务器再将返回的cookie存入本地

（3）使用cookie登陆：

（4）对于反爬虫机制的处理：

(5)对于断线重连：使用multi_session和multi_open对爬虫抓取的session或opener进行保持

（6）多线程抓取

（7）对于Ajax请求

（8）自动化测试工具Selenium

由于 linux下已经预装了 lxml 和 OPENSSL

如果想验证 lxml ，可以分别输入

出现下面的提示这证明已经安装成功

如果想验证 open ssl，则直接输入openssl 即可，如果跳转到 OPENSSL 命令行，则安装成功。

接下来直接安装 Scrapy 即可

安装完毕之后，输入 scrapy

注意，这里linux下不要输入Scrapy，linux依然严格区分大小写的，感谢kamen童鞋提醒。

如果出现如下提示，这证明安装成功

下面是stackoverflow上的高票解决办法：

I've just fixed this issue on my OS X.

Please backup your files first.

Scrapy 1.0.0 is ready to go.

I. scrapy是python的内置函数吗

scrapy是python的内置函数。
python的内置函数用最多的是框架Scrapy，其次便是beautifulsoup以及selenium、Requests库等。
最基础的就是urllib和正则re了。

J. Python编程网页爬虫工具集介绍

【导语】对于一个软件工程开发项目来说，一定是从获取数据开始的。不管文本怎么处理，机器学习和数据发掘，都需求数据，除了通过一些途径购买或许下载的专业数据外，常常需求咱们自己着手爬数据，爬虫就显得格外重要，那么Python编程网页爬虫东西集有哪些呢?下面就来给大家一一介绍一下。

1、 Beautiful Soup

客观的说，Beautifu Soup不完满是一套爬虫东西，需求协作urllib运用，而是一套HTML / XML数据分析，清洗和获取东西。

2、Scrapy

Scrapy相Scrapy, a fast high-level screen scraping and web crawling framework
for
Python.信不少同学都有耳闻，课程图谱中的许多课程都是依托Scrapy抓去的，这方面的介绍文章有许多，引荐大牛pluskid早年的一篇文章：《Scrapy
轻松定制网络爬虫》，历久弥新。

3、 Python-Goose

Goose最早是用Java写得，后来用Scala重写，是一个Scala项目。Python-Goose用Python重写，依靠了Beautiful
Soup。给定一个文章的URL, 获取文章的标题和内容很便利，用起来非常nice。

以上就是Python编程网页爬虫工具集介绍，希望对于进行Python编程的大家能有所帮助，当然Python编程学习不止需要进行工具学习，还有很多的编程知识，也需要好好学起来哦，加油!