Python Scrapy爬虫框架的使用

Scrapy是一个用于爬取Web站点并从中提取数据的Python应用程序框架。 本攻略将介绍使用Scrapy构建Python爬虫的基本步骤。

安装Scrapy

在终端中使用以下命令安装Scrapy：

pip install scrapy

构建爬虫

以下示例将介绍如何使用Scrapy构建爬虫程序。该程序将从特定网站抓取图片信息。

1. 在终端中使用以下命令创建一个新的Scrapy项目：

scrapy startproject myproject

1. 进入项目目录并创建名为spider的目录：

cd myproject
mkdir spider

1. 在spider目录中创建一个名为image_spider.py的Python文件，并在该文件中添加以下代码：

```python
import scrapy

class ImageSpider(scrapy.Spider):
    name = 'images'
    start_urls = ['https://example.com/images']

    def parse(self, response):
        img_urls = response.css('img::attr(src)').extract()

        yield {'image_urls': img_urls}

```

在这里，我们定义了一个 ImageSpider 类，它继承了 scrapy.Spider 类。我们设置了 name 和 start_urls 属性，其中 name 属性是为该爬虫命名，并在以后使用。 start_urls 属性在该爬虫开始爬取时将用于指定起始URL。

1. 在终端中使用以下命令运行爬虫：

scrapy crawl images

这个命令将从我们在ImageSpider类中定义的 start_urls 开始爬取网站，并在Spider解析每个响应时调用我们的 parse 方法。

解析方法会抽取响应中的图片URL并存储为项目中的字典数据项，字典键为 image_urls。

爬取结束后，我们可以在项目目录下的 items.json 文件中看到爬虫抓取到的图片信息。

1. 将图片下载到本地

Scrapy已经提供了下载器，可以将抓取到的图片下载到本地。添加以下代码将文件下载到本地：

```python
import scrapy

class ImageSpider(scrapy.Spider):
name = 'images'
start_urls = ['https://example.com/images']

   def parse(self, response):
       img_urls = response.css('img::attr(src)').extract()

       yield {'image_urls': img_urls}

       def parse(self, response):
            for sel in response.xpath('//img'):
                item = ImageItem()
                item['title'] = sel.xpath('@alt').extract()
                item['link'] = sel.xpath('@src').extract()
                yield item

```

我们添加了一个新的方法 parse_item，在该方法中我们将执行下载文件的操作。这里我们将使用 ImagesPipeline ，它是 Scrapy 的内置下载器，它可以自动下载项目中定义的 ItemImage。

1. 在 settings.py 中启用 ImagesPipeline

```python
IMAGES_STORE = 'images/'

ITEM_PIPELINES = {
'scrapy.pipelines.images.ImagesPipeline': 1
}
```

我们要将下载的文件存储在项目目录下的名为 images 的目录中，所以我们将 IMAGES_STORE 设置为 images/。

1. 在终端中使用以下命令运行爬虫并下载图片：

scrapy crawl images

此时，我们可以在 images 目录中看到已经成功下载的图片。

总结

这是一个简单的使用 Scrapy 构建 Python 爬虫的完整攻略。我们使用了 Scrapy 帮助我们快速、高效地抓取网站，并从中提取数据。 Scrapy 还提供了许多有用的工具和功能，以便更好地解释数据。