Python 新手入门很多时候都会写个爬虫练手，本教程使用 Scrapy 框架，帮你简单快速实现爬虫，并将数据保存至数据库。在机器学习中数据挖掘也是十分重要的，我的数据科学老师曾经说过，好算法不如好数据。

介绍

Scrapy ，Python 开发的一个快速、高层次的屏幕抓取和 web 抓取框架，用于抓取 web 站点并从页面中提取结构化的数据。文件结构清晰，即使是小白也能够快速上手，总之非常好用😂。

XPath ,它是一种用来查找 XML 文档中节点位置的语言。 XPath 基于 XML 的树状结构，有不同类型的节点，包括元素节点，属性节点和文本节点，提供在数据结构树中找寻节点的能力。

MySQL 是一种关系数据库管理系统，它的优势：它是免费的。作者是下载了 MAMP for Mac ，内嵌MySQL和Apache。

首先通过 Scrapy 爬取到网页后，通过 XPath 来定位指定元素，获取到你想要的数据,得到数据之后可以将数据存入数据库( MySQL )。简单了解之后就可以开始编写你的爬虫。

*重要：下载并查看 Demo ，结合本文可以快速实现一个基本爬虫✌️。

准备工作

安装 Scrapy (系统默认安装了 Python):

$ pip install Scrapy

在当前目录新建工程

$ scrapy startproject yourproject

新建工程文件结构如下：

yourproject/
----|scrapy.cfg             # 部署配置文件
    |yourproject/           # 工程目录
    |----__init__.py
    |----items.py           # 项目数据文件
    |----pipelines.py       # 项目管道文件
    |----settings.py        # 项目设置文件
    |----spiders/           # 我们的爬虫 目录
        |----__init__.py    # 爬虫主要代码在这里

简单的爬虫主要使用了spiders、items、pipelines这三个文件：

spider ：爬虫的主要逻辑。
items ：爬虫的数据模型。
pipelines ：爬虫获取到的数据的加工工厂，可以进行数据筛选或保存。

数据模型：items

先看看我们要爬取的网站，这个是 Scrapy 官方 Demo 爬取数据用的网站，我们先用这个来练手。

分析网页的信息我们可以看到网页主体是一个列表，列表每一行都包含可一句引用、作者名字、标签等信息。作者名右边点击（about）可以看到作者的详细信息，包括介绍、出生年月日、地点等等。根据上面的数据，我们可以先创建如下数据模型：

items.py

import scrapy

# quote 我们要爬取的主体
class QuoteItem(scrapy.Item):
    text = scrapy.Field()
    tags = scrapy.Field()
    author = scrapy.Field()

    next_page = scrapy.Field()
    pass
    
# quote 的作者信息 对应 QuoteItem.author
class AuthorItem(scrapy.Item):
    name = scrapy.Field()
    birthday = scrapy.Field()
    address = scrapy.Field()
    description = scrapy.Field()
    pass

所有的模型必须继承scrapy.Item，完成这一步我们就可以开始写爬虫的逻辑了。

# 完整的 QuoteItem 数据结构示例
{
    text,
    tags,
    author:{
        name,
        birthday,
        address,
        description
    }
}

爬虫：spider

既然是爬虫，自然需要去爬取网页，爬虫部分的几个要点：

引入你创建的数据模型
首先爬虫类要继承scrapy.Spider。
设置爬虫的名字name，启动爬虫时要用。
将你要爬取的网址放入start_requests()，作为爬虫的起点。
爬取的网页信息成功后，在的请求响应parse()中解析。

spiders/init.py

在顶部引入创建的数据模型。

import scrapy
from ScrapySample.items import QuoteItem
from ScrapySample.items import AuthorItem

爬虫类，name->爬虫名字，allowed_domains->爬取网页的白名单。

class QuotesSpider(scrapy.Spider):
    name = "quotes"
    allowed_domains = ["quotes.toscrape.com"]

在start_requests()中记录你要爬取的网址。

可以只放入一个网址，然后让爬虫自己爬取起始网址中下一页的链接。也可以在这里把所有需要爬的网址直接放入，比如说page一般是从1开始，并且有序的，写一个for循环可以直接输入所有页面的网址。

本文使用的是让爬虫自己去爬取下一页网址的方式，所以只写入了一个起始网址。

    def start_requests(self):
        urls = [
            'http://quotes.toscrape.com/page/1/',
        ]
        for url in urls:
            yield scrapy.Request(url=url, callback=self.parse)

如下代码，爬取网页成功之后，我们要分析网页结构，找到我们需要的数据。

我们先来看XPath语法，//div[@class="col-md-8"]/div[@class="quote"：这是表示查找 class 为"col-md-8"的 div 节点下的一个子节点，并且子节点是一个 class 为"quote" div 节点。如果在当前页面找到了这样一个节点，则返回节点信息，如果没有找到则返回None。

    def parse(self, response):
        # 通过查看器，找到列表所在的节点
        courses = response.xpath('//div[@class="col-md-8"]/div[@class="quote"]')

        for course in courses:
            # 将数据模型实例化 并从节点中找到数据填入我们的数据模型
            item = QuoteItem()
            # 轮询 course 节点下所有 class 为 "text" 的 span 节点,获取所有匹配到的节点的 text() ，由于获取到的是列表，我们默认取第一个。
            item['text'] = course.xpath('.//span[@class="text"]/text()').extract_first()
            item['author'] = course.xpath('.//small[@class="author"]/text()').extract_first()
            item['tags'] = course.xpath('.//div[@class="tags"]/a/text()').extract()

            # 请求作者详细信息
            author_url = course.xpath('.//a/@href').extract_first()
            # 如果作者介绍的链接不为空 则去请求作者的详细信息
            if author_url != '':
                request = scrapy.Request(url='http://quotes.toscrape.com'+author_url, dont_filter=True, callback=self.authorParse)
                # 将我们已经获取到的 QuoteItem 传入该请求的回调函数 authorParse()，在该函数内继续处理作者相关数据。
                request.meta['item'] = item
                yield request
        
        # 继续爬向下一页 该函数具体实现下面会分析
        next_page_request = self.requestNextPage(response)
        yield next_page_request

这段注释不是很详细，如果看不懂可能需要补一下相关知识。

爬取作者详细信息

成功获取作者详细信息 AuthorItem 后并且赋值给 QuoteItem 的属性 author ，这样一个完整的引述信息 QuoteItem 就组装完成了。

    def authorParse(self, response):
        # 先获取从 parse() 传递过来的 QuoteItem
        item = response.meta['item']
        # 通过查看器，找到作者详细信息所在节点
        sources = response.xpath('//div[@class="author-details"]')
        
        # 实例化一个作者信息的数据模型
        author_item = AuthorItem()
        # 往作者信息模型填入数据
        for source in sources:
            author_item['name'] = source.xpath('.//h3[@class="author-title"]/text()').extract_first()
            author_item['birthday'] = source.xpath('.//span[@class="author-born-date"]/text()').extract_first()
            author_item['address'] = source.xpath('.//span[@class="author-born-location"]/text()').extract_first()
            author_item['description'] = source.xpath('.//div[@class="author-description"]/text()').extract_first()
    
        # 最后将作者信息 author_item 填入 QuoteItem 
        item['author'] = author_item
        # 保存组装好的完整数据模型
        yield item

爬虫自己找到出路（下一页网页链接）

通过查看器我们可以找到下一页按钮元素，找到该节点并提取链接，爬虫即奔向下一个菜园。

    def requestNextPage(self, response):
        next_page = response.xpath('.//li[@class="next"]/a/@href').extract_first()
        # 判断下一个是按钮元素的链接是否存在
        if next_page is not None:
            if next_page != '':
                return scrapy.Request(url='http://quotes.toscrape.com/'+next_page, callback=self.parse)
        return None

爬虫的主要逻辑到这里就结束了，我们可以看到，一小段代码就可以实现一个简单的爬虫。一般主流网页都针对防爬虫做了一些处理，实操过程中也许并不会这么顺利，我们可能需要模仿浏览器的User-Agent，或者做访问延时防止请求过于频繁等等处理。

数据处理：pipelines

pipelines是 Scrapy 用来后续处理的管道，可以同时存在多个，并且可以自定义顺序执行，通常用来做数据处理和数据保存。我们需要在settings.py文件中设置需要需要执行的管道和执行顺序。

# 在 settings.py 加入下面的代码
ITEM_PIPELINES = {
   'ScrapySample.pipelines.ScrapySamplePipeline': 300,
}

在这里我只使用了一个管道ScrapySamplePipeline，用来将数据保存到数据库当中，后面的数字300是表示该管道的优先级，数字越小优先级越高。

由于我们要保存数据到数据库，所以我们需要先在本地搭建起数据库服务，我这里用的是MySQL，如果没有搭建的小伙伴可以下个 MAMP 免费版本，安装好傻瓜式操作一键启动Apache、MySQL服务。当然，数据库和表还是要自己建的。

# 在 pipelines.py 中加入数据库配置信息
config = {
    'host': '127.0.0.1',
    'port': 8081,
    'user': 'root',
    'password': 'root',
    'db': 'xietao',
    'charset': 'utf8mb4',
    'cursorclass': pymysql.cursors.DictCursor,
}

我们可以在__init__()函数里做一些初始化工作，比如说连接数据库。

然后process_item()函数是管道处理事件的函数，我们要在这里将数据保存入数据库，我在这个函数里写了一些插入数据库操作。

close_spider()函数是爬虫结束工作时候调用，我们可以在这里关闭数据库。

class ScrapySamplePipeline(object):

    def __init__(self):
        # 连接数据库
        self.db = sql.connect(**config)
        self.cursor = self.db.cursor()

    def process_item(self, item, spider):
        # 先保存作者信息
        sql = 'INSERT INTO author (name, birthday, address, detail) VALUES (%s, %s, %s, %s)'
        self.cursor.execute(sql, (item['author']['name'], item['author']['birthday'], item['author']['address'], item['author']['description']))
        # 获取作者id
        author_id = self.cursor.lastrowid

        # 保存引述信息
        sql = 'INSERT INTO spider (text, tags, author) VALUES (%s, %s, %s)'
        self.cursor.execute(sql, (item['text'], ','.join(item['tags']), author_id))
        self.db.commit()

    # 即将结束爬虫
    def close_spider(self, spider):
        self.db.close()
        self.cursor.close()
        print('close db')

如果不需要保存数据库或者对数据处理的话，pipelines这部分是可以忽略的。这个时候在命令行切换到工程目录下，输入开始执行爬虫命令：

$ scrapy crawl quotes

部分不保存到数据库的小伙伴可以使用下方命令，将爬取的数据以 Json 格式导出到该工程目录下。

$ scrapy crawl quotes -o quotes.json

最后贴上数据库数据成功录入的截图。

总结

这是作者最开始学习 Python 的时候写的，有一些不尽人意的地方后面会再调整，写下本文用意是巩固知识或是用于以后回顾，同时希望对同样刚开始学习 Python 的读者有所帮助。

最后再次贴上Demo ️。