安裝方法：Windows：在終端輸入命令：pip install scrapy；mac：在終端輸入命令：pip3 install scrapy，按下enter鍵,再輸入cd Python，就能跳轉到Python文件夾。接著輸入cd Pythoncode，就能跳轉到Python文件夾里的Pythoncode子文件夾。最后輸入一行能幫我們創(chuàng)建Scrapy項目的命令：scrapy startproject douban，douban就是Scrapy項目的名字。按下enter鍵，一個Scrapy項目就創(chuàng)建成功了。

項目目標:

爬取豆瓣讀書Top250的書名,出版信息和評分

目標url為:https://book.douban.com/top250?start=0
整個scrapy項目的結構，如下圖

spiders是放置爬蟲的目錄。我們在spiders這個文件夾里創(chuàng)建爬蟲文件,我們把這個文件命名為top250,大部分代碼都需要在這個top250.py文件里編寫。在top250.py文件里導入我們需要的模塊:import scrapy , bs4
導入scrapy是我們要用創(chuàng)建類的方式寫這個爬蟲，我們所創(chuàng)建的類將直接繼承scrapy中的scrapy.Spider類。這樣，有許多好用屬性和方法，就能夠直接使用。

在Scrapy中，每個爬蟲的代碼結構基本都如下所示：

class DoubanSpider(scrapy.Spider): #定義一個爬蟲類DoubanSpider,DoubanSpider類繼承自scrapy.Spider類。
    name = 'douban'  #定義爬蟲的名字，這個名字是爬蟲的唯一標識。
    allowed_domains = ['book.douban.com']#定義允許爬蟲爬取的網址域名（不需要加https://）。如果網址的域名不在這個列表里，就會被過濾掉。allowed_domains就限制了，我們這種關聯(lián)爬取的URL，一定在book.douban.com這個域名之下，不會跳轉到某個奇怪的廣告頁面。
    start_urls = ['https://book.douban.com/top250?start=0']#定義起始網址，就是爬蟲從哪個網址開始抓取
    
    def parse(self, response):#parse是Scrapy里默認處理response的一個方法，中文是解析。
        print(response.text)
#這里我們并不需要寫類似requests.get()的語句,scrapy框架會為我們代勞做這件事，寫好你的請求，接下來你就可以直接寫對響應如何做處理

每一次，當數據完成記錄，它會離開spiders，來到Scrapy Engine（引擎），引擎將它送入Item Pipeline（數據管道）處理。定義這個類的py文件，正是items.py。
如果要爬取豆瓣讀書的書名、出版信息和評分，示例:

在items.py里如何定義數據:

import scrapy
#導入scrapy
class DoubanItem(scrapy.Item):
#定義一個類DoubanItem，它繼承自scrapy.Item
    title = scrapy.Field()
    #定義書名的數據屬性
    publish = scrapy.Field()
    #定義出版信息的數據屬性
    score = scrapy.Field()
    #定義評分的數據屬性

scrapy.Field()這行代碼實現的是，讓數據能以類似字典的形式記錄,它輸出的結果非常像字典，但它卻并不是dict，它的數據類型是我們定義的DoubanItem，屬于自定義的Python字典.我們利用類似上述代碼的樣式，去重新寫top250.py

import scrapy
import bs4
from ..items import DoubanItem
# 需要引用DoubanItem，它在items里面。因為是items在top250.py的上一級目錄，所以要用..items，這是一個固定用法。

class DoubanSpider(scrapy.Spider):
#定義一個爬蟲類DoubanSpider。
    name = 'douban'
    #定義爬蟲的名字為douban。
    allowed_domains = ['book.douban.com']
    #定義爬蟲爬取網址的域名。
    start_urls = []
    #定義起始網址。
    for x in range(3):
        url = 'https://book.douban.com/top250?start=' + str(x * 25)
        start_urls.append(url)
        #把豆瓣Top250圖書的前3頁網址添加進start_urls。

    def parse(self, response):
    #parse是默認處理response的方法。
        bs = bs4.BeautifulSoup(response.text,'html.parser')
        #用BeautifulSoup解析response。
        datas = bs.find_all('tr',class_="item")
        #用find_all提取<tr class="item">元素，這個元素里含有書籍信息。
        for data in  datas:
        #遍歷data。
            item = DoubanItem()
            #實例化DoubanItem這個類。
            item['title'] = data.find_all('a')[1]['title']
            #提取出書名，并把這個數據放回DoubanItem類的title屬性里。
            item['publish'] = data.find('p',class_='pl').text
            #提取出出版信息，并把這個數據放回DoubanItem類的publish里。
            item['score'] = data.find('span',class_='rating_nums').text
            #提取出評分，并把這個數據放回DoubanItem類的score屬性里。
            print(item['title'])
            #打印書名。
            yield item
            #yield item是把獲得的item傳遞給引擎。

當我們每一次，要記錄數據的時候，比如前面在每一個最小循環(huán)里，都要記錄“書名”，“出版信息”，“評分”。我們會實例化一個item對象，利用這個對象來記錄數據。
每一次，當數據完成記錄，它會離開spiders，來到Scrapy Engine（引擎），引擎將它送入Item Pipeline（數據管道）處理。這里，要用到y(tǒng)ield語句。
yield語句它有點類似return，不過它和return不同的點在于，它不會結束函數，且能多次返回信息。

就如同上圖所示：爬蟲（Spiders）會把豆瓣的10個網址封裝成requests對象，引擎會從爬蟲（Spiders）里提取出requests對象，再交給調度器（Scheduler），讓調度器把這些requests對象排序處理。然后引擎再把經過調度器處理的requests對象發(fā)給下載器（Downloader），下載器會立馬按照引擎的命令爬取，并把response返回給引擎。
緊接著引擎就會把response發(fā)回給爬蟲（Spiders），這時爬蟲會啟動默認的處理response的parse方法，解析和提取出書籍信息的數據，使用item做記錄，返回給引擎。引擎將它送入Item Pipeline（數據管道）處理。

代碼實操——設置

點擊settings.py文件，把USER _AGENT的注釋取消（刪除#），然后替換掉user-agent的內容，就是修改了請求頭。
因為Scrapy是遵守robots協(xié)議的，如果是robots協(xié)議禁止爬取的內容，Scrapy也會默認不去爬取，所以修改Scrapy中的默認設置。把ROBOTSTXT_OBEY=True改成ROBOTSTXT_OBEY=False，就是把遵守robots協(xié)議換成無需遵從robots協(xié)議，這樣Scrapy就能不受限制地運行。

1.

想要運行Scrapy有兩種方法，一種是在本地電腦的終端跳轉到scrapy項目的文件夾

（跳轉方法：cd+文件夾的路徑名如：
cd D:\python\Pythoncode\douban\douban）
然后輸入命令行：scrapy crawl douban（douban 就是我們爬蟲的名字）。）

2.

另一種運行方式需要我們在最外層的大文件夾里新建一個main.py文件（與scrapy.cfg同級）。

然后在這個main.py文件里，輸入以下代碼，點擊運行，Scrapy的程序就會啟動。

from scrapy import cmdline
#導入cmdline模塊,可以實現控制終端命令行。
cmdline.execute(['scrapy','crawl','douban'])
#用execute（）方法，輸入運行scrapy的命令。

第1行代碼：在Scrapy中有一個可以控制終端命令的模塊cmdline。導入了這個模塊，我們就能操控終端。
第2行代碼：在cmdline模塊中，有一個execute方法能執(zhí)行終端的命令行，不過這個方法需要傳入列表的參數。我們想輸入運行Scrapy的代碼scrapy crawl douban，就需要寫成[‘scrapy’,‘crawl’,‘douban’]這樣。
在實際項目實戰(zhàn)中，我們應該先定義數據，再寫爬蟲。所以，流程圖應如下：

最后，存儲數據需要修改pipelines.py文件

到此這篇關于教你用scrapy框架爬取豆瓣讀書Top250的書類信息的文章就介紹到這了,更多相關scrapy爬取豆瓣書類信息內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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