架构组成
文件结构：
myproject/
main.py
scrapy.cfg
myproject/
__init__.py
items.py
middlewares.py
pipelines.py
settings.py
spiders/
__init__.py
nytimes.py
scrapy.cfg
1. scrapy.cfg 是 Scrapy 项目配置文件，它用于定义项目的基本配置信息：
例如可以进行如下配置，这里的 myproject 是项目的名称，你需要将其替换为你自己的项目名称：
[settings]
default = myproject.settings
[deploy]
#url = http://localhost:6800/
project = myproject
items.py
2. items.py 是 Scrapy 项目中的一个文件，用于定义数据结构，也称为 “item”。在 Scrapy 中，items 是用来存储从网站提取的数据。每个 item 通常对应于你想从网站上抓取的一个对象，比如一篇文章、一个产品、一条新闻等等
例如，可以这样写, scrapy.Field() 是一个特殊的类型，表示这个字段是一个 Scrapy item 字段。”title, date”这些都是你自己定义的变量，将来需要被网站上抓取的内容赋值：
import scrapy
class SnopesItem(scrapy.Item):
title = scrapy.Field()
date = scrapy.Field()
url = scrapy.Field()
claim = scrapy.Field()
rating = scrapy.Field()
site = scrapy.Field()
tag = scrapy.Field()
在 Scrapy 项目中，当你抓取到数据时，你会创建一个 item 对象，并将抓取到的数据赋值给相应的字段。例如：
import scrapy
from myproject.items import SnopesItem
class NYTimesSpider(scrapy.Spider):
name = “nytimes”
start_urls = [‘https://www.nytimes.com/section/politics’]
def parse(self, response):
for article in response.css(‘.css-18yolpw’):
item = SnopesItem()
item[‘title’] = article.css(‘h2::text’).get()
item[‘date’] = article.css(‘.css-1d8a290 span::text’).get()
item[‘url’] = response.urljoin(article.css(‘a::attr(href)’).get())
item[‘claim’] = article.css(‘p::text’).get()
item[‘rating’] = “True”
item[‘site’] = “NYTimes”
item[‘tag’] = “Politics”
yield item
middlewares.py
3. middlewares.py 是 Scrapy 项目中的一个文件，用于定义中间件（middlewares）。中间件是在 Scrapy 中处理请求和响应的钩子（hooks），它们可以用于修改或处理 Scrapy 发出的每一个请求和收到的每一个响应。
请求预处理：在 Scrapy 发出请求之前，对请求进行修改或处理。例如，添加自定义的请求头、设置代理、处理 cookie 等。
响应预处理：在 Scrapy 收到响应之后，对响应进行修改或处理。例如，检查响应状态码、处理重定向、过滤不必要的响应等。
错误处理：在请求或响应过程中捕获并处理错误。例如，处理连接超时、重试失败的请求等。
例如：
from scrapy import signals
from fake_useragent import UserAgent
class MyCustomDownloaderMiddleware:
def __init__(self):
self.ua = UserAgent()
@classmethod
def from_crawler(cls, crawler):
# This method is used by Scrapy to create your spiders.
s = cls()
crawler.signals.connect(s.spider_opened, signal=signals.spider_opened)
return s
def process_request(self, request, spider):
# This method is called for each request that goes through the downloader middleware.
# Here we can modify the request (e.g., set custom headers)
request.headers[‘User-Agent’] = self.ua.random
return None
def process_response(self, request, response, spider):
# This method is called with the response returned from the downloader.
# Here we can modify the response (e.g., filter certain responses)
if response.status != 200:
spider.logger.warning(f”Non-200 response: {response.status} for {request.url}”)
return response
def process_exception(self, request, exception, spider):
# This method is called when an exception is raised during the request/response handling.
# Here we can handle exceptions (e.g., retry the request)
spider.logger.error(f”Request failed: {exception} for {request.url}”)
return None
def spider_opened(self, spider):
spider.logger.info(‘Spider opened: %s’ % spider.name)
更详细的配置介绍可以看其他博客，例如scrapy中间件详解_scrapy 中间件-CSDN博客
pipelines.py
4. pipelines.py 是 Scrapy 项目中的一个文件，用于定义数据管道（Item Pipeline）。数据管道是在 Scrapy 中处理爬取到的数据（items）的组件。通过数据管道，你可以对爬取到的数据进行一系列的处理，例如清洗数据、验证数据、将数据保存到数据库等
数据清洗：对爬取到的数据进行清洗和规范化处理，例如去除空白字符、格式化日期等。
数据验证：验证爬取到的数据是否符合预期，例如检查字段是否为空、数值是否在合理范围内等。
数据存储：将爬取到的数据保存到数据库、文件或其他存储系统中，例如保存到 MySQL 数据库、MongoDB、JSON 文件等。
pipelines.py 文件的示例，展示了如何定义一个简单的数据管道，将爬取到的数据进行清洗并保存到 JSON 文件中：
import json
class JsonWriterPipeline:
def open_spider(self, spider):
# 当爬虫启动时，这个方法会被调用。我们在这里打开文件。
self.file = open(‘items.json’, ‘w’)
def close_spider(self, spider):
# 当爬虫关闭时，这个方法会被调用。我们在这里关闭文件。
self.file.close()
def process_item(self, item, spider):
# 这个方法会处理每一个从爬虫传递过来的 item。
# 我们在这里将 item 转换为 JSON 格式并写入文件。
item[“url”] = item[“url”].strip(” \n\t\r”)
item[“title”] = item[“title”].strip().replace(“\n”, ” “).replace(“\r”, ” “).replace(“\t”, ” “).replace(” “, ” “)
item[“date”] = item[“date”].strip(” \n\t\r”)
item[“claim”] = item[“claim”].strip().replace(“\n”, ” “).replace(“\r”, ” “).replace(“\t”, ” “).replace(” “, ” “)
item[“rating”] = item[“rating”].strip(” \n\t\r”)
line = json.dumps(dict(item)) + “\n”
self.file.write(line)
return item
settings.py
5. settings.py 是 Scrapy 项目中的一个配置文件，用于定义和配置项目的各种设置和参数。这些设置包括爬虫的基本配置、并发请求数、下载延迟、用户代理、中间件和数据管道等
全局配置：定义全局的项目配置，例如项目名称、日志级别等。
爬虫配置：定义和控制爬虫的行为，例如并发请求数、下载延迟、超时设置等。
中间件配置：配置下载中间件、爬虫中间件和扩展。
数据管道配置：配置数据管道，以便对爬取到的数据进行处理和存储。
其他配置：包括代理设置、用户代理设置、请求头配置、禁止重定向等。
settings.py 配置示例：
# 项目名称
BOT_NAME = ‘myproject’
# 定义爬虫模块
SPIDER_MODULES = [‘myproject.spiders’]
NEWSPIDER_MODULE = ‘myproject.spiders’
# 遵守 robots.txt 规则
ROBOTSTXT_OBEY = True
# 并发请求数
CONCURRENT_REQUESTS = 16
# 下载延迟
DOWNLOAD_DELAY = 3
# 禁用 cookies
COOKIES_ENABLED = False
# 默认请求头
DEFAULT_REQUEST_HEADERS = {
‘Accept’: ‘text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,*/*;q=0.8’,
‘Accept-Language’: ‘en’,
}
# 启用或禁用扩展
EXTENSIONS = {
‘scrapy.extensions.telnet.TelnetConsole’: None,
}
# 启用或禁用下载中间件
DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {
‘myproject.middlewares.MyCustomDownloaderMiddleware’: 543,
}
# 启用或禁用爬虫中间件
SPIDER_MIDDLEWARES = {
‘myproject.middlewares.MyCustomSpiderMiddleware’: 543,
}
# 启用或禁用数据管道
ITEM_PIPELINES = {
‘myproject.pipelines.MyCustomPipeline’: 300,
}
# 启用自动限速扩展
AUTOTHROTTLE_ENABLED = True
AUTOTHROTTLE_START_DELAY = 5
AUTOTHROTTLE_MAX_DELAY = 60
AUTOTHROTTLE_TARGET_CONCURRENCY = 1.0
AUTOTHROTTLE_DEBUG = False
# 启用 HTTP 缓存
HTTPCACHE_ENABLED = True
HTTPCACHE_EXPIRATION_SECS = 0
HTTPCACHE_DIR = ‘httpcache’
HTTPCACHE_IGNORE_HTTP_CODES = []
HTTPCACHE_STORAGE = ‘scrapy.extensions.httpcache.FilesystemCacheStorage’
spiders/nytimes.py
6. spiders/nytimes.py 文件通常是一个 Scrapy 爬虫脚本，这里的示例用于定义从 New York Times 网站上爬取数据的爬虫。这个文件中会包含爬虫类、爬取逻辑、数据提取规则等。
这里将selenium包和scrapy包配合使用抓取网络数据，但有些网站是可以只使用scrapy就可以完成数据爬取的。
PS： 这是因为NYtimes网站的内容动态加载的，具体可以看https://www.nytimes.com/section/politics，网页向下滚动后加载接下来的内容，因此我们在抓取内容时也需要模拟人类向下滚动页面的操作，这就需要使用selenium包加载页面并滚动到底部，以触发动态内容加载：
# 导入所需的模块和库，包括 Scrapy、Selenium、以及项目中的 SnopesItem 数据结构
import scrapy
from snopes.items import SnopesItem
from fake_useragent import UserAgent
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.chrome.options import Options
from selenium.webdriver.chrome.service import Service
from scrapy.http import HtmlResponse
import time
# 定义爬虫的主要逻辑
class NYTimesSpider(scrapy.Spider):
# 定义爬虫的名称，在命令行运行爬虫时使用
name = “NYTimes”
# 限定爬虫可以访问的域名和起始 URL
allowed_domains = [“nytimes.com”]
start_urls = [“https://www.nytimes.com/section/politics”]
# 使用 fake_useragent 随机生成一个用户代理，以避免被网站屏蔽
ua = UserAgent(browsers=[“chrome”])
# 初始化爬虫，包括配置 Selenium 的 ChromeDriver
def __init__(self, *args, **kwargs):
super(NYTimesSpider, self).__init__(*args, **kwargs)
# 配置 Selenium 的 ChromeDriver
chrome_driver_path = “C:/path/to/chromedriver” # chromedriver的路径，具体是你电脑中该执行器的位置
# 设置浏览器选项，如禁用 GPU、无头模式、设置窗口大小等
chrome_options = Options()
chrome_options.add_argument(“–headless”)
chrome_options.add_argument(“–disable-gpu”)
chrome_options.add_argument(“–no-sandbox”)
chrome_options.add_argument(“–window-size=1920,1080”)
# 初始化 Selenium 的 ChromeDriver 实例
self.service = Service(chrome_driver_path)
# webdriver.Chrome 是 selenium.webdriver 模块中的类，用于启动和控制 Chrome 浏览器
# options=chrome_options 用于传递浏览器配置选项，如禁用 GPU、无头模式、设置窗口大小等
self.driver = webdriver.Chrome(service=self.service, options=chrome_options)
# 负责请求起始 URL 并处理页面加载和滚动，以获取完整的页面内容
def parse(self, response):
# 将 Web 浏览器导航到响应的 URL
self.driver.get(response.url)
time.sleep(10) # 等待页面加载
# 检索网页的当前高度
last_height = self.driver.execute_script(“return document.body.scrollHeight”)
while True:
# 获取当前页面的HTML内容并传递给Scrapy
page_source = self.driver.page_source
fake_response = HtmlResponse(url=self.driver.current_url, body=page_source, encoding=’utf-8′) # 使用 HTML 内容创建虚假响应
yield from self.parse_articles(fake_response) # 解析相应中的文章，提取当前页面中需要的信息即item
# 滚动到页面底部（下一页）
self.driver.execute_script(“window.scrollTo(0, document.body.scrollHeight);”)
time.sleep(5) # 等待新内容加载
# 检索网页的新高度，是last_height 的高度加上新内容的高度
new_height = self.driver.execute_script(“return document.body.scrollHeight”)
# 检查新高度是否与之前的高度相同，若相同，表示已经加载完毕
if new_height == last_height:
break
last_height = new_height
# 定义处理响应和提取数据的方法
def parse_articles(self, page_source):
# 迭代与 CSS 选择器匹配的每个文章元素
for article in response.css(‘.css-18yolpw’):
item = SnopesItem()
# css选择器选择需要的内容
item[“title”] = article.css(‘div:nth-child(1) > article:nth-child(1) > a:nth-child(2) > h3:nth-child(1)::text’).get()
item[“date”] = article.css(‘div:nth-child(1) > div:nth-child(2) > span:nth-child(1)::text’).get()
item[“url”] = response.urljoin(article.css(‘div:nth-child(1) > article:nth-child(1) > a:nth-child(2)::attr(href)’).get())
item[“claim”] = article.css(‘div:nth-child(1) > article:nth-child(1) > p:nth-child(3)::text’).get()
item[“rating”] = “True”
item[“site”] = “NYTimes”
item[“tag”] = “NYTimes”
# 执行完后是自动调用了pipeline.py 对数据进行清洗保存等
yield item
只使用scrapy完成数据爬取案例：（点击网页中的下一页按钮，之后继续爬取）
import json
import scrapy
from fake_useragent import UserAgent
from snopes.items import SnopesItem
class SnopesFactSpider(scrapy.Spider):
name = “snopes_fact” # specifies the name of the spider
allowed_domains = [“www.snopes.com”] # domain names that the spider is allowed to crawl
# base_url = ‘https://www.snopes.com/tag/joe-biden/?pagenum={}’
base_url = ‘https://www.snopes.com/’
start_urls = [“https://www.snopes.com/tag/joe-biden/”] # URLs that the spider will start crawling from
ua = UserAgent()
# def start_requests(self):
# for page in range(2,7):
# url = self.base_url.format(page)
# yield scrapy.Request(url,callback=self.parse)
def parse(self, response): # processing responses and extracting data
# follow links to article pages
for href in response.css(“.outer_article_link_wrapper::attr(href)”):
yield response.follow(href, self.parse_article,
headers={“User-Agent”: self.ua.random},)
# receives a Response object and should return either Item objects, Request objects, or an iterable of either
# follow pagination links
for href in response.css(“.next-button::attr(href)”):
yield response.follow(href, self.parse,
headers={“User-Agent”: self.ua.random},)
def parse_article(self, response):
item = SnopesItem()
item[“url”] = response.url
item[“title”] = response.css(“.title-container > h1::text”).extract_first(“”)
try:
item[“date”] = json.loads(response.css(“script[type=’application/ld+json’]::text”).extract_first())[
“datePublished”]
except:
item[“date”] = “”
item[“claim”] = response.css(“.claim_cont::text”).extract_first(“”)
item[“rating”] = response.css(“.rating_title_wrap::text”).extract_first(“”)
# item[“head_image_url”] = response.css(“#cover-main::attr(src)”).extract_first(“”)
# item[“body”] = response.css(“#fact_check_rating_container ~ *”).extract()
# item[“sources”] = response.css(“#sources_rows > p”).extract()
item[“site”] = “snopes”
item[“tag”] = “joe-biden”
yield item
# pass
main.py
7. main.py 调用具体的爬虫类
例如：
# main.py
import sys
import os
from scrapy.cmdline import execute
def start_scrapy():
# sys.path.append(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
# sys.path.append(“C:/Users/lenovo/Desktop/reddit_new/AgentReddit/snopes/”)
os.chdir(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
# 运行单个爬虫
execute([“scrapy”, “crawl”, “NYTimes”])
if __name__ == ‘__main__’:
start_scrapy()
只需要改动”NYTimes”就可以，这是与 spiders/nytimes.py中的”name”相对应。
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