?创建 Scrapy 爬虫框架项目

本篇是在 Anaconda 环境下，如果没有安装 Anaconda 请到官网下载安装
下载地址：Anaconda | Individual Edition Anaconda | Individual EditionAnaconda's open-source Individual Edition is the easiest way to perform Python/R data science and machine learning on a single machine.https://www.anaconda.com/download/Anaconda | Individual Edition

一、 Scrapy 爬虫框架项目的创建

1.打开【cmd】
2.进入你要使用的 Anaconda 环境
- 1.环境名可以在【Pycharm】的【Settings】下【Project：】下找到
- 2.使用命令：activate 环境名，例如：activate learn
- 3.进入想要存放 scrapy 项目的目录下?
- 4.新建项目：scrapy startproject xxx项目名，例如：scrapy startproject dem
- 5.在文件资源管理器打开该目录，就会发现生成了好几个文件
- 6.使用 Pycharm 打开项目所在目录就可以了。这里我们就把项目创建好了，分析一下自动生成的文件的作用

1.2 Scrapy 爬虫框架项目的开发

1.使用 Pycharm 打开项目，截图：
2.项目的开发的大致流程：
- 1.明确需要爬取的目标/产品：编写 item.py
- 2.在 spider 目录下载创建 python 文件制作爬虫：
  - 地址 spider/xxspider.py 负责分解，提取下载的数据
- 3.存储内容：pipelines.py
Pipeline.py 文件
- 对应 pipelines 文件
- 爬虫提取出数据存入 item 后，item 中保存的数据需要进一步处理，比如清洗，去虫，存储等
- Pipeline 需要处理 process_item 函数
- process_item
  - spider 提取出来的 item 作为参数传入，同时传入的还有 spider
  - 此方法必须实现
  - 必须返回一个 Item 对象，被丢弃的 item 不会被之后的 pipeline
_ init _：构造函数
- 进行一些必要的参数初始化
open_spider(spider)：
- spider 对象对开启的时候调用
close_spider(spider)：
- 当 spider 对象被关闭的时候调用
Spider 目录
- 对应的是文件夹 spider 下的文件
- _ init _：初始化爬虫名称，start _urls 列表
- start_requests：生成 Requests 对象交给 Scrapy 下载并返回 response
- parse：根据返回的 response 解析出相应的 item，item 自动进入 pipeline：如果需要，解析 url，url自动交给 requests 模块，一直循环下去
- start_requests：此方法尽能被调用一次，读取 start _urls 内容并启动循环过程
- name：设置爬虫名称
- start_urls：设置开始第一批爬取的 url
- allow_domains：spider 允许去爬的域名列表
- start_request(self)：只被调用一次
- parse：检测编码
- log：日志记录

二、爬取前的分析?

2.1?在正式爬取资源前，我们可以利用scrapy shell来分析我们想爬取的漫画网页主页，整理下思路。在cmd中运行如下指令:

scrapy shell http://www.sixmh7.com/23370/

我们可以看到，输入命令后，就会有一些日志一样的东西显示出来，蓝色区域则显示出可以使用的scrapy命令，接下来我们需要用到“response”来进行爬取前的分析，你可以接着输入response.body这条命令，看看会输出什么

2.2.查看章节链接和章节名：我们利用浏览器打开开发者工具，查看一下漫画主页的链接，如图：

我们可以发现，章节链接都在<li>里面，这里我们利用scrapy shell来提取一下：

2.2.1.提取章节名

response.xpath('//ul[@id="mh-chapter-list-ol-0"]/li/a/p/text()').extract()

2.2.2.提取章节链接

response.xpath('//ul[@id="mh-chapter-list-ol-0"]/li/a/@href').extract()

?这里我们发现，这里并不是全部章节的内容，需要点击查看更多章节动态获取，接下来我们分析动态获取的接口（有一些漫画站不需要动态获取，只是把静态的内容隐藏了）

?接下来获取全部的链接和章节名，就不截图了，下面直接上代码

# 章节链接地址
urls = response.xpath('//ul[@id="mh-chapter-list-ol-0"]/li/a/@href').extract()
# 获取所有的章节名
dir_names = response.xpath('//ul[@id="mh-chapter-list-ol-0"]/li/a/p/text()').extract()
data = {
    "id": 23370,
    "id2": 1
}
response = requests.post("http://www.sixmh7.com/bookchapter/", data=data)
for index in range(len(response.json())):
    link_url = "/23370/" + response.json()[index]['chapterid'] + ".html"
    urls.append(link_url)
    dir_name = response.json()[index]['chaptername']
    dir_names.append(dir_name)

?2.3.分析图片链接来源

?????????首先我们要理清楚一个思路：章节链接（link_urls）和图片链接（img_urls）是两种链接，你点进第一章后，利用开发者工具就能发现这一点。相当于说：每页漫画都有两个链接：页面链接和图片来源链接，2.2步中我们利用response.xpath('//ul[@id="mh-chapter-list-ol-0"]/li/a/@href').extract()获取到的是页面链接，而我们要做的就是首先跳转到这个页面，然后找到图片链接，最后将保存的图片链接下载。

2.3.1 接下来我们分析章节里的图片链接，如下图

2.3.2 获取本页的图片链接
这里，我们很容易就和上面一样想到，利response.xpath('//li[@id="page_01"]/img/@src').extract()
来获取图片链接，但是当你真正这么做了，就会发现输出为空。原因就在于这一段html是利用简单的js动态加载进去的，你可以利用response.body来查看html不经过css和js修饰的源码。就会发现并没有打印出图片的信息，只有一堆js

由于这里的动态加载方法较为简单，如下图，可以直接利用开发者工具查看到js代码，因此我们直接获取js，然后进行分析即可（后续复杂的动态请求晚点学）

但是在这里我们发现，这段js代码被加密了，所以我们需要对这段eval代码进行解密

从scrapy shell进去章节页面，输入如下命令获取js

response.xpath('//script/text()').extract()[2].strip()

 eval_js = response.xpath('//script/text()').extract()[2].strip()
        js = """
                  function decode(code) {
                    if(code.indexOf("eval(function")>-1){
                        code = code.replace(/^eval/, '');
                        code = eval(code);
                        return code;
                    }
            }
            """
        com = execjs.compile(js)
        images = com.call('decode', eval_js)[13:].replace(']', '').split(",")

?2.4这里我把前面需要的内容整理下，方便直接看：

# 章节链接地址
urls = response.xpath('//ul[@id="mh-chapter-list-ol-0"]/li/a/@href').extract()
# 获取所有的章节名
dir_names = response.xpath('//ul[@id="mh-chapter-list-ol-0"]/li/a/p/text()').extract()
data = {
    "id": 23370,
    "id2": 1
}
response = requests.post("http://www.sixmh7.com/bookchapter/", data=data)
for index in range(len(response.json())):
    link_url = "/23370/" + response.json()[index]['chapterid'] + ".html"
    urls.append(link_url)
    dir_name = response.json()[index]['chaptername']
    dir_names.append(dir_name))

#进入第一章分析
scrapy shell http://www.sixmh7.com/23370/1297116.html
#获取IMG SRC（注意输出的是js，还需要后续处理）
response.xpath('//script/text()').extract()[2].strip()

?三、正式编写

1）items.py

class Sixmh7Item(scrapy.Item):
    # define the fields for your item here like:
    # name = scrapy.Field()
    # 漫画名
    book_name = scrapy.Field()
    # 漫画别名
    nick_name = scrapy.Field()
    # 分类
    tags = scrapy.Field()
    # 作者名字
    author = scrapy.Field()
    # 状态，1代表完结，0代表连载中
    end = scrapy.Field()
    # 封面图远程地址
    cover_url = scrapy.Field()
    # 章节名
    chapter_name = scrapy.Field()
    # 地区id
    area_id = scrapy.Field()
    # 由图片标签组成的字符串
    images = scrapy.Field()
    # 章节序
    chapter_order = scrapy.Field()
    # 漫画简介
    summary = scrapy.Field()
    # 后台配置的api_key
    api_key = scrapy.Field()
    # 用来区别采集源，自己写
    src = scrapy.Field()
    # 用来唯一定义每个漫画，可以是该漫画的url，也可以是该漫画在被采集站的id
    src_url = scrapy.Field()
    # 用来唯一定义每个章节，与src_url同理
    c_src_url = scrapy.Field()
    # 章节链接
    link_url = scrapy.Field()

2）setting.py

BOT_NAME = 'sixmh7'

SPIDER_MODULES = ['sixmh7.spiders']
NEWSPIDER_MODULE = 'sixmh7.spiders'
USER_AGENT = 'Mozilla/5.0'
ROBOTSTXT_OBEY = False
ITEM_PIPELINES = {
   'sixmh7.pipelines.Sixmh7Pipeline': 1,
}

3）sixmh.py（正式版）

class SixmhSpider(scrapy.Spider):
    name = 'sixmh'

    def __init__(self):
        # 章节链接server域名
        self.server_link = 'http://www.sixmh7.com'
        self.allowed_domains = ['www.sixmh7.com']
        self.start_urls = ['http://www.sixmh7.com/23370/']

    # 可以查看scrapy文档
    def start_requests(self):
        yield scrapy.Request(url=self.start_urls[0], callback=self.parse1)

    # 解析response，获取每个大章节图片链接地址
    def parse1(self, response):
        items = []
        # 漫画名
        book_name = response.xpath('//div[@class="cy_title"]/h1/text()').extract()[0]
        # 漫画别名
        nick_name = response.xpath('//div[@class="cy_title"]/h1/text()').extract()[0]
        # 分类
        tags = response.xpath('//div[@class="cy_xinxi"]/span/text()').extract()[3].replace("标签：", "")
        # 作者名字
        author = response.xpath('//div[@class="cy_xinxi"]/span/text()').extract()[0].replace("作者：", "")
        # 状态，1代表完结，0代表连载中
        status = response.xpath('//div[@class="cy_xinxi"]/span/font/text()').extract()[0]
        if '连载中' == status:
            end = 0
        else:
            end = 1
        # 封面图远程地址
        cover_url = response.xpath('//div[@class="cy_info_cover"]/img/@src').extract()[0]
        # 漫画简介
        summary = response.xpath('//div[@class="cy_xinxi cy_desc"]/p/text()').extract()[0]
        # 章节链接地址
        urls = response.xpath('//ul[@id="mh-chapter-list-ol-0"]/li/a/@href').extract()
        # 获取所有的章节名
        dir_names = response.xpath('//ul[@id="mh-chapter-list-ol-0"]/li/a/p/text()').extract()
        data = {
            "id": 23370,
            "id2": 1
        }
        response = requests.post("http://www.sixmh7.com/bookchapter/", data=data)
        for index in range(len(response.json())):
            link_url = "/23370/" + response.json()[index]['chapterid'] + ".html"
            urls.append(link_url)
            dir_name = response.json()[index]['chaptername']
            dir_names.append(dir_name)
        # 保存章节链接和章节名
        for index in range(len(urls)):
            item = Sixmh7Item()
            item['api_key'] = 'abc123456'
            item['link_url'] = self.server_link + urls[index]
            item['chapter_name'] = dir_names[index]
            item['chapter_order'] = re.sub('\D', '', dir_names[index])
            item['book_name'] = book_name
            item['nick_name'] = nick_name
            item['tags'] = tags
            item['author'] = author
            item['end'] = end
            item['cover_url'] = cover_url
            item['summary'] = summary
            item['src'] = self.server_link
            item['src_url'] = self.start_urls[0]
            item['c_src_url'] = self.server_link + urls[index]
            item['area_id'] = 1
            items.append(item)
        # 根据每个章节的连接，发送request请求，并传递item参数
        for item in items:
            yield scrapy.Request(url=item['link_url'], meta={'item': item}, callback=self.parse2)

    # 解析一个章节的第一页的页码数和图片链接
    def parse2(self, response):
        # 接收传递的item
        item = response.meta['item']
        # 下面一句不能少，是用来更新要解析的章节链接
        item['link_url'] = response.url
        hxs = Selector(response)
        # 获取章节第一页图片的链接
        eval_js = hxs.xpath('//script/text()').extract()[2].strip()
        js = """
                  function decode(code) {
                    if(code.indexOf("eval(function")>-1){
                        code = code.replace(/^eval/, '');
                        code = eval(code);
                        return code;
                    }
            }
            """
        com = execjs.compile(js)
        images = com.call('decode', eval_js)[13:].replace(']', '').split(",")
        tags = []
        for i in images:
            tags.append(eval(i))
        # 将获取的章节的第一页的图片链接保存到img_url中
        item['images'] = ','.join(tags)
        # 返回item，交给item pipeline下载图片
        yield item

这一段代码比较多，但是我相信只要你一步步敲过来，那么肯定很容易理解代码，而且我在学习原博客的过程中，也是遇到了许多坑，修改了很多地方，如果你直接复制我的代码却没法运行，你可以这么做：将报错以后的地方全部注释，然后print输出报错的东西（比如item报错你就print(item)一下），然后对照报错信息进行修改。

4）pipelines.py

import requests


class Sixmh7Pipeline:
    def process_item(self, item, spider):
        url = 'http://www.xswang.online/api.php/postbot/save'
        print(item)
        res = requests.post(url=url, data=item)

5）运行