Python基础之Scrapy进阶

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Python基础之Scrapy进阶

在上一篇文章Python基础之Scrapy简介中，简述了Scrapy的基本原理，安装步骤，创建项目以及如何通过Scrapy进行简单的爬虫，同时遗留了两个问题，即分页爬取，和异步内容爬取。本文以一个简单的爬取某股票网站为例，简述Scrapy在分页和接口数据爬取的相关应用，仅供学习分享使用，如有不足之处，还请指正。

Scrapy架构图

关于Scrapy架构图，如下所示：绿线是数据流向

关于Scrapy架构各项说明，如下所示：

Scrapy Engine(引擎): 负责 Spider、ItemPipeline、Downloader、Scheduler 中间的通讯，信号、数据传递等。
Scheduler(调度器): 它负责接受引擎发送过来的 Request 请求，并按照一定的方式进行整理排列，入队，当引擎需要时，交还给引擎。
Downloader（下载器）：负责下载 Scrapy Engine(引擎)发送的所有 Requests 请求，并将其获取到的 Responses 交还给 Scrapy Engine(引擎)，由引擎交给 Spider 来处理，
Spider（爬虫）：它负责处理所有 Responses,从中分析提取数据，获取 Item 字段需要的数据，并将需要跟进的 URL 提交给引擎，再次进入 Scheduler(调度器)，
Item Pipeline(管道)：它负责处理 Spider 中获取到的 Item，并进行进行后期处理（详细分析、过滤、存储等）的地方。
Downloader Middlewares（下载中间件）：你可以当作是一个可以自定义扩展下载功能的组件。
Spider Middlewares（Spider 中间件）：你可以理解为是一个可以自定扩展和操作引擎和 Spider 中间通信的功能组件（比如进入 Spider 的 Responses;和从 Spider 出去的 Requests）

目标分析

本次爬取的是某财富网站的沪深A股，共232页，如下所示：

在Chrome浏览器，通过开发者工具（F12），进行分析，发现我们需要爬取的内容，均在id为table_wraper_table中，如下所示：

通过以上分析，似乎已经胜利在望，但通过查询源代码，发现网址请求到的页面中，table是空的，并没有我们想要的股票数据内容，如下所示：

通过以上步骤的排查，说明所见即所得，有时也不一定通用。既然页面不是一次请求获取的，那么就可能是通过ajax的方式异步获取的，需要进一步排查Network，即网络请求信息。继续排查跟踪网络请求信息，发现股票信息是通过以下接口获取的，返回的是json格式的字符串，我们获取对应内容后，只需要解析json即可获取相应的数据，如下所示：

通过分析接口请求的url，发现对应的页码和每页请求条数，即可以变化的量，对于多页，则轮询并替换即可，如下所示：

创建爬虫

在之前stockstar项目的基础上，再次创建一个爬虫，如下所示：

Scrapy爬虫开发

通过命令行创建项目后，基本Scrapy爬虫框架已经形成，剩下的就是业务代码填充。

定义爬取内容

定义需要爬取哪些字段内容，如下所示：

 1 # Define here the models for your scraped items
 2 #
 3 # See documentation in:
 4 # https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/items.html
 5 
 6 import scrapy
 7 
 8 
 9 class StockstarItem(scrapy.Item):
10     """
11     定义需要爬取的字段名称
12     """
13     # define the fields for your item here like:
14     # name = scrapy.Field()
15     stock_type = scrapy.Field()  # 股票类型
16     stock_id = scrapy.Field()  # 股票ID
17     stock_name = scrapy.Field()  # 股票名称
18     stock_price = scrapy.Field()  # 股票价格
19     stock_chg = scrapy.Field()  #  涨跌幅

定制业务逻辑

Scrapy的爬虫结构是固定的，定义一个类，继承自scrapy.Spider，类中定义属性【爬虫名称，域名，起始url】，重写父类方法【parse】，根据需要爬取的页面逻辑不同，在parse中定制不同的爬虫代码，如下所示：

 1 class EastmoneySpider(scrapy.Spider):
 2     name = 'eastmoney'
 3     allowed_domains = ['eastmoney.com/']
 4     start_urls = [
 5         'http://**.****.********.com/api/qt/clist/get?cb=jQuery112405581218321729968_1630076590847&pn=1&pz=20&po=1&np=1&fields=f1,f2,f3,f4,f5,f6,f7,f8,f9,f10,f12,f13,f14,f136,f115,f152&_=1630076590848']
 6     index = 1
 7 
 8     def parse(self, response):
 9         item = StockstarItem()
10         text = response.text
11         text = text[text.find('(') + 1:]  # 去掉小括号前面的
12         text = text[0:-2]  # 去掉小括号后面的
13         # print(text)  #  此处用于打印处理好的原始字符
14         obj = json.loads(text)
15         print('********************本次抓取第' + str(self.index) + '页股票********************')
16         data = obj['data']
17         total = data['total']
18         diffs = data['diff']
19         total_page = total / 20
20         if total % 20 > 0:
21             total_page += 1  # 如果求模大于0，则也码加1
22         for diff in diffs:
23             item['stock_type'] = '沪深A股'
24             item['stock_id'] = str(diff['f12'])
25             item['stock_name'] = str(diff['f14'])
26             item['stock_price'] = str(diff['f2'])
27             item['stock_chg'] = str(diff['f3']) + '%'
28             yield item
29         # 当第一页解析完，进行下一页解析
30         self.index += 1
31         print('总页码:' + str(total_page))
32         if self.index <= total_page:
33             next_page = 'http://**.****.******.com/api/qt/clist/get?cb=jQuery112405581218321729968_1630076590847&pn=' + str(
34                 self.index) + '&pz=20&po=1&np=1&ut=bd1d9ddb04089700cf9c27f6f7426281&fields=f1,f2,f3,f4,f5,f6,f7,f8,f9,f10,f12,f13,f11,f62,f128,f136,f115,f152&_=1630076590848'
35             yield scrapy.Request(next_page, callback=self.parse,dont_filter=True)
36         else:
37             print('当前是最后一页')

注意：为了不泄露目标网站，爬取地址做了模糊处理

数据处理

在Pipeline中，对抓取的数据进行处理，本例为简便，在控制进行输出，如下所示：

 1 class StockstarPipeline:
 2     def process_item(self, item, spider):
 3         str_item = '股票类型:'+item['stock_type']+'    股票代码:'+item['stock_id']+'    股票名称:'+item['stock_name']+'    股票价格:'+item['stock_price']+'    股票涨跌幅:'+item['stock_chg']
 4         print(str_item)  # 打印
 5         self.save_data(str_item)  # 保存
 6         return item
 7 
 8     def save_data(self,str_item):
 9         """
10         保存数据
11         :param str_item: 保存的内容文件
12         :return:
13         """
14         with open('stocks.txt', 'a', encoding='utf-8') as f:
15             f.write(str_item+'\n')