Python爬蟲入門【17】：高考派大學數據抓取 scrapy

1.高考派大學數據----寫在前面

寫到終于了scrapy爬蟲框架了，這個框架可以說是蟒爬蟲框架里面出鏡率最高的一個了，我們接下來重點研究一下它的使用規則。

安裝過程自己百度一下，就能找到3種以上的安裝手法，一個哪都可以安裝上
可以參考https://scrapy-chs.readthedocs.io/zh_CN/0.24/intro/install.html官方說明進行安裝。

2.高考派大學數據----創建scrapy項目

通用使用下面的命令，創建即可

scrapy startproject mySpider

完成之后，你的項目的目錄結構為

每個文件對應的意思為

• scrapy.cfg項目的配置文件
• mySpider /根目錄
• mySpider / items.py項目的目標文件，規范數據格式，用來定義解析對象對應的屬性或字段。
• mySpider / pipelines.py項目的管道文件，負責處理被蜘蛛提取出來的項目。典型的處理有清理，驗證及持久化（例如存取到數據庫）
• mySpider / settings.py項目的設置文件
• mySpider / spiders /爬蟲主目錄
• middlewares.py Spider中間件是在引擎及Spider之間的特定鉤子（具體鉤子），處理蜘蛛的輸入（響應）和輸出（items及requests）。其提供了一個簡便的機制，通過插入自定義代碼來擴展Scrapy功能。本篇文章沒有涉及

高考派大學數據----創建Scrapy爬蟲

通過命令行進入到mySpider / spiders /目錄，然后執行如下命令

scrapy genspider 高考 “ www.gaokaopai.com ”

打開mySpider / spiders /目錄里面的高考，默認增加了下列代碼

import scrapy

class GaoKaoSpider(scrapy.Spider):
    name = "GaoKao"
    allowed_domains = ["www.gaokaopai.com"]
    start_urls = ['http://www.gaokaopai.com/']

    def parse(self, response):
        pass

默認生成的代碼，一個所有游戲GaoKaoSpider的類，這個并且類的英文用scrapy.Spider繼承來的
而且默認實現了三個屬性狀語從句：一個方法

name =“”這個是爬蟲的名字，必須唯一，在不同的爬蟲需要定義不同的名字
allowed_domains = []域名范圍，限制爬蟲爬取當前域名下的網頁
start_urls = []爬取的URL元組/列表。爬蟲從這里開始爬取數據，第一次爬取的頁面就是從這里開始，其他的URL將會從這些起始的URL爬取的結果中生成
解析（self，response）解析網頁的方法， -個初始網址完成下載后將調用，調用的時候傳入每一個初始URL返回的響應對象作為唯一參數，主要作用1、負責解析返回的網頁數據，response.body 2、生成下一頁的URL請求

高考派大學數據----第一個案例

要我們爬取的的英文高考派大學數據數據為http://www.gaokaopai.com/rank-index.html

頁面下部有一個加載更多，點擊抓取鏈接

尷尬的事情發生了，竟然是一個POST請求，本打算實現一個GET的，這回代碼量有點大了?

scrapy模式是GET請求的，如果我們需要修改成POST，那么需要重寫Spider類的start_requests（self）方法，并且不再調用start_urls里面的url了，所以，咱對代碼進行一些修改。重寫代碼之后，注意下面這段代碼

request = FormRequest(self.start_url,headers=self.headers,formdata=form_data,callback=self.parse)

FormRequest需要引入模塊from scrapy import FormRequest
self.start_url寫上帖請求的地址即可formdata
用來提交表單數據
callback調用網頁解析參數
最后的yield請求表示這個函數是一個生成器

import scrapy
from scrapy import FormRequest
import json

from items import MyspiderItem
class GaokaoSpider(scrapy.Spider):
    name = 'GaoKao'
    allowed_domains = ['gaokaopai.com']
    start_url = 'http://www.gaokaopai.com/rank-index.html'

    def __init__(self):
        self.headers = {
            "User-Agent":"自己找個UA",
            "X-Requested-With":"XMLHttpRequest"
        }

    # 需要重寫start_requests() 方法
    def start_requests(self):
        for page in range(0,7):
            form_data = {
                "otype": "4",
                "city":"",
                "start":str(25*page),
                "amount": "25"
            }

            request = FormRequest(self.start_url,headers=self.headers,formdata=form_data,callback=self.parse)
            yield request

    def parse(self, response):
        print(response.body)
        print(response.url)
        print(response.body_as_unicode())
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在我們def parse(self, response):函數里面，輸出一下網頁內容，這個地方，需要用到1個知識點是

獲取網頁內容 response.body response.body_as_unicode()

• response.url獲取抓取的RUL
• response.body獲取網頁內容字節類型
• response.body_as_unicode（）獲取網站內容字符串類型

我們接下來就可以運行一下爬蟲程序了

項目在根目錄創建33一個begin.py文件，里面寫入如下代碼

from scrapy import cmdline
cmdline.execute(("scrapy crawl GaoKao").split())

運行該文件，記住在scrapy中的其他py文件中，運行是不會顯示相應的結果的，每次測試的時候，都需要運行begin.py當然，你可起一個其他的名字。

如果你不這么干的，那么你只能采用下面的操作，就是比較麻煩。

cd到爬蟲目錄里執行scrapy crawl GaoKao--nolog命令
說明：scrapy crawl GaoKao(GaoKao表示爬蟲名稱) --nolog(--nolog表示不顯示日志)

運行起來，就在控制臺打印數據了，測試方便，可以把上述代碼中那個數字7，修改成2，有心人能看到我這個小文字

pycharm在運行過程中，會在控制臺打印很多紅色的字，沒事，那不是BUG

一定要在紅色的字中間找到黑色的字，黑色的字才是你打印出來的數據，如下，得到這樣的內容，就成功一大半了。

但是這個地方有個小坑，就是，你會發現返回的數據不一致，這個我測試了一下，是因為第一頁的數據返回的不是JSON格式的，而是普通的網頁，那么我們需要針對性處理一下，這個先不用管，把我們items.py進行完善

import scrapy
class MyspiderItem(scrapy.Item):
    # 學校名稱
    uni_name = scrapy.Field()
    uni_id = scrapy.Field()
    city_code = scrapy.Field()
    uni_type = scrapy.Field()
    slogo = scrapy.Field()
    # 錄取難度
    safehard = scrapy.Field()
    # 院校所在地
    rank = scrapy.Field()

然后在剛才的GaokaoSpider類中，繼續完善解析函數，判斷通過response.headers["Content-Type"]去確定本。頁面的英文HTML格式，還是JSON格式。

        if(content_type.find("text/html")>0):
            # print(response.body_as_unicode())
            trs = response.xpath("http://table[@id='results']//tr")[1:]
            for item in trs:
                school = MyspiderItem()
                rank = item.xpath("td[1]/span/text()").extract()[0]
                uni_name = item.xpath("td[2]/a/text()").extract()[0]
                safehard  = item.xpath("td[3]/text()").extract()[0]
                city_code = item.xpath("td[4]/text()").extract()[0]
                uni_type = item.xpath("td[6]/text()").extract()[0]

                school["uni_name"] = uni_name
                school["uni_id"] = ""
                school["city_code"] = city_code
                school["uni_type"] = uni_type
                school["slogo"] = ""
                school["rank"] = rank
                school["safehard"] = safehard
                yield school

        else:
            data = json.loads(response.body_as_unicode())
            data = data["data"]["ranks"] # 獲取數據

            for item in data:
                school = MyspiderItem()
                school["uni_name"] = item["uni_name"]
                school["uni_id"] = item["uni_id"]
                school["city_code"] = item["city_code"]
                school["uni_type"] = item["uni_type"]
                school["slogo"] = item["slogo"]
                school["rank"] = item["rank"]
                school["safehard"] = item["safehard"]
                # 將獲取的數據交給pipelines，pipelines在settings.py中定義
                yield school

parse（）方法的執行機制

1. 使用產量返回數據，不要使用收益。這樣子的解析就會被當做一個生成器.scarpy將解析生成的數據，逐一返回
2. 如果返回值是請求則加入爬取隊列，如果是項目類型，則交給管道出來，其他類型報錯

到這里，如果想要數據準備的進入到管道中，你需要在setting.py中將配置開啟

    # See https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html
    ITEM_PIPELINES = {
       'mySpider.pipelines.MyspiderPipeline': 300,
    }

關系編寫同時pipeline.py文件

import os
import csv

class MyspiderPipeline(object):

    def __init__(self):
        # csv 文件
        store_file = os.path.dirname(__file__)+"/spiders/school1.csv"
        self.file = open(store_file,"a+",newline='',encoding="utf-8")
        self.writer = csv.writer(self.file)

    def process_item(self, item, spider):
        try:

            self.writer.writerow((
                item["uni_name"],
                item["uni_id"],
                item["city_code"],
                item["uni_type"],
                item["slogo"],
                item["rank"],
                item["safehard"]
            ))

        except Exception as e:
            print(e.args)

    def close_spider(self,spider):
        self.file.close()
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好了，代碼全部編寫完畢，還是比較簡單的吧，把上面的數字在修改成圖7，為啥是7，因為只能獲取到前面150條數據