浅谈Scrapy网络爬虫框架的工作原理和数据采集

Scrapy框架概述

Scrapy是一个基于Python的高级网络爬虫框架，它的设计初衷是为了提高网络爬取效率和性能。同时，Scrapy支持多种数据提取和存储方式，包括JSON、XML和CSV等数据格式以及MySQL、MongoDB等多种数据存储方式。

Scrapy框架的工作原理

Scrapy的工作原理和其他网络爬虫框架类似，通常包括以下步骤：

1. 发送HTTP请求：Scrapy通过发送HTTP请求来获取目标网站上的数据。

2. 解析HTML响应：Scrapy通过解析目标网站的HTML响应来获取数据。

3. 数据处理：Scrapy通过多种方式对获取的数据进行处理，例如数据清洗、数据筛选。

4. 数据存储：Scrapy支持多种数据存储方式，将获取到的数据存储在指定的存储介质中。

简单来说，Scrapy框架通过向目标网站发送HTTP请求获取HTML响应，再通过解析HTML响应来获取需要采集的数据。之后对获取的数据进行清洗和处理，最后将其存储在指定的数据存储介质中。

Scrapy框架的数据采集示例

下面我们通过两个示例来介绍Scrapy框架的数据采集过程。

示例1：爬取豆瓣电影TOP250

首先，我们需要创建一个Scrapy项目，并定义数据模型(Item)和数据提取规则。下面是一个数据模型示例：

class MovieItem(Item):
    title = scrapy.Field()
    link = scrapy.Field()
    rating = scrapy.Field()
    cover = scrapy.Field()
    category = scrapy.Field()
    country = scrapy.Field()
    language = scrapy.Field()
    director = scrapy.Field()
    actor = scrapy.Field()
    introduction = scrapy.Field()

然后，在Scrapy的spider中定义数据提取规则，具体规则如下：

class DoubanSpider(scrapy.Spider):
    name = 'douban'
    start_urls = ['https://movie.douban.com/top250']

    def parse(self, response):
        items = []
        movies = response.css('.item')
        for movie in movies:
            item = MovieItem()
            item['title'] = movie.css('.title::text').extract_first()
            item['link'] = movie.css('.hd a::attr(href)').extract_first()
            item['rating'] = movie.css('.rating_num::text').extract_first()
            item['cover'] = movie.css('.pic img::attr(src)').extract_first()
            item['category'] = movie.css('.bd p:nth-child(1)::text').extract_first().strip().split('/')[0]
            item['country'] = movie.css('.bd p:nth-child(1)::text').extract_first().strip().split('/')[1]
            item['language'] = movie.css('.bd p:nth-child(1)::text').extract_first().strip().split('/')[2]
            item['director'] = movie.css('.bd p:nth-child(2)::text').extract_first().strip().split(':')[1]
            item['actor'] = movie.css('.bd p:nth-child(3)::text').extract_first().strip()
            item['introduction'] = movie.css('.bd p:nth-child(2).quote::text').extract_first().strip()
            items.append(item)
        return items

最后，在Scrapy项目目录下执行以下命令启动爬虫即可：

scrapy crawl douban -o douban.csv

示例2：爬取拉勾网招聘信息

首先，我们需要创建一个Scrapy项目，并定义数据模型(Item)和数据提取规则。下面是一个数据模型示例：

class JobItem(Item):
    title = scrapy.Field()
    company = scrapy.Field()
    salary = scrapy.Field()
    location = scrapy.Field()
    experience = scrapy.Field()
    education = scrapy.Field()
    category = scrapy.Field()
    tags = scrapy.Field()
    link = scrapy.Field()
    time = scrapy.Field()

然后，在Scrapy的spider中定义数据提取规则，具体规则如下：

class LagouSpider(scrapy.Spider):
    name = 'lagou'
    allowed_domains = ['lagou.com']
    start_urls = ['https://www.lagou.com/']

    def start_requests(self):
        for keyword in self.settings.get('KEYWORDS'):
            url = 'https://www.lagou.com/jobs/positionAjax.json?needAddtionalResult=false'
            headers = {
                'Referer': 'https://www.lagou.com/',
                'User-Agent': self.settings.get('USER_AGENT'),
                'X-Requested-With': 'XMLHttpRequest'
            }
            formdata = {
                'first': 'true',
                'pn': '1',
                'kd': keyword
            }
            yield scrapy.FormRequest(url=url, headers=headers, formdata=formdata, callback=self.parse)

    def parse(self, response):
        items = []
        data = json.loads(response.text)
        for job in data['content']['positionResult']['result']:
            item = JobItem()
            item['title'] = job['positionName']
            item['company'] = job['companyFullName']
            item['salary'] = job['salary']
            item['location'] = job['city']
            item['experience'] = job['workYear']
            item['education'] = job['education']
            item['category'] = job['firstType']
            item['tags'] = ','.join(job['positionLables'])
            item['link'] = 'https://www.lagou.com/jobs/' + str(job['positionId']) + '.html'
            item['time'] = job['createTime']
            items.append(item)
        return items

最后，在Scrapy项目目录下执行以下命令启动爬虫即可：

scrapy crawl lagou -o lagou.csv

总结

本文介绍了Scrapy网络爬虫框架的工作原理和数据采集过程，并通过两个示例详细讲解了Scrapy框架的使用。使用Scrapy框架可以轻松快速地实现网络爬虫，并对采集到的数据进行多种方式的处理和存储。