玩转 Scrapy 框架 (一)：Scrapy 框架介绍及使用入门

一、Scrapy 框架介绍

简介： Scrapy 是一个基于 Python 开发的爬虫框架，可以说它是当前 Python 爬虫生态中最流行的爬虫框架，该框架提供了非常多爬虫的相关组件，架构清晰，可扩展性强。基于 Scrapy，我们可以灵活高效地完成各种爬虫需求。注意：Scrapy 框架几乎是 Python 爬虫学习和工作过程中必须掌握的框架，需要好好钻研和掌握。 下面是 Scrapy 框架的一些相关资源，包括官网、文档、GitHub 地址，建议不熟悉相关知识的读者在阅读之前浏览一下基本介绍。

Scrapy 官网：https://scrapy.org/
Scrapy 文档：https://docs.scrapy.org/en/latest/
GitHub：https://github.com/scrapy/scrapy/

架构： 首先从整体上看一下 Scrapy 框架的架构，如下图所示：

上图来源于 Scrapy 官方文档，初看上去可能比较复杂，下面我们来介绍一下。

Engine： 图中最中间的部分，中文可以称为引擎，用来处理整个系统的数据流和事件，是整个框架的核心，可以理解为整个框架的中央处理器(类似人的大脑)，负责数据的流转和逻辑的处理。

Item： 它是一个抽象的数据结构，所以在图中没有体现出来，它定义了爬取结果的数据结构，爬取的数据会被赋值成 Item 对象。每个 Item 就是一个类，类里面定义了爬取结果的数据字段，可以理解为它用来规定爬取数据的存储格式。

Scheduler： 图中下方的部分，中文可以称为调度器，它用来接受 Engine 发过来的 Request 并将其加入队列中，同时也可以将 Request 发回给 Engine 供 Downloader 执行，它主要维护 Request 的调度逻辑，比如先进先出、先进后出、优先级进出等等。

Spiders： 图中上方的部分，中文可以称为蜘蛛，Spiders 是一个复数的统称，其可以对应多个 Spider，每个 Spider 里面定义了站点的爬取逻辑和页面的解析规则，它主要负责解析响应并生成 Item 和新的请求然后发给 Engine 进行处理。

Downloader： 图中右侧部分，中文可以称为下载器，即完成 向服务器发送请求，然后拿到响应 的过程，得到的响应会再发送给 Engine 处理。

Item Pipelines： 图中左侧部分，中文可以称为项目管道，这也是一个复数统称，可以对应多个 Item Pipeline。Item Pipeline 主要负责处理由 Spider 从页面中抽取的 Item，做一些数据清洗、验证和存储等工作，比如将 Item 的某些字段进行规整，将 Item 存储到数据库等操作都可以由 Item Pipeline 来完成。

Downloader Middlewares： 图中 Engine 和 Downloader 之间的方块部分，中文可以称为下载器中间件，同样也是复数统称，其包含多个 Downloader Middleware，它是位于 Engine 和 Downloader 之间的 Hook 框架，负责实现 Downloader 和 Engine 之间的请求和响应的处理过程。

Spider Middlewares： 图中 Engine 和 Spiders 之间的方块部分，中文可以称为蜘蛛中间件，它是位于 Engine 和 Spiders 之间的 Hook 框架，负责实现 Spiders 和 Engine 之间的 Item，请求和响应的处理过程。

以上便是 Scrapy 中所有的核心组件，初看起来可能觉得非常复杂并且难以理解，但上手之后我们会慢慢发现其架构设计之精妙，后面让我们来一点点了解和学习。

数据流： 了解了 Scrapy 的基本组件和功能，通过图和描述我们可以知道，在整个爬虫运行的过程中，Engine 负责了整个数据流的分配和处理，数据流主要包括 Item、Request、Response 这三大部分，那它们又是怎么被 Engine 控制和流转的呢？结合官网的架构图来对数据流做一个简单说明：

启动爬虫项目时，Engine 根据要爬取的目标站点找到处理该站点的 Spider，Spider 会生成最初需要爬取的页面对应的一个或多个 Request，然后发给 Engine。
Engine 从 Spider 中获取这些 Request，然后把它们交给 Scheduler 等待被调度
Engine 向 Scheduler 索取下一个要处理的 Request，这时候 Scheduler 根据其调度逻辑选择合适的 Request 发送给 Engine
Engine 将 Scheduler 发来的 Request 转发给 Downloader 进行下载执行，将 Request 发送给 Downloader 的过程会经由许多定义好的 Downloader Middlewares 的处理
Downloader 将 Request 发送给目标服务器，得到对应的 Response，然后将其返回给 Engine。将 Response 返回 Engine 的过程同样会经由许多定义好的 Downloader Middlewares 的处理。
Engine 从 Downloader 处接收到的 Response 里包含了爬取的目标站点的内容，Engine 会将此 Response 发送给对应的 Spider 进行处理，将 Response 发送给 Spider 的过程中会经由定义好的 Spider Middlewares 的处理
Spider 处理 Response，解析 Response 的内容，这时候 Spider 会产生一个或多个爬取结果 Item 或者后续要爬取的目标页面对应的一个或多个 Request，然后再将这些 Item 或 Request 发送给 Engine 进行处理，将 Item 或 Request 发送给 Engine 的过程会经由定义好的 Spider Middlewares 的处理
Engine 将 Spider 发回的一个或多个 Item 转发给定义好的 Item Pipelines 进行数据处理或存储的一系列操作，将 Spider 发回的一个或多个 Request 转发给 Scheduler 等待下一次被调度。

重复第2步到第8步，直到 Scheduler 中没有更多的 Request，这时候 Engine 会关闭 Spider，整个爬取过程结束。从整体上来看，各个组件都只专注于一个功能，组件和组件之间的耦合度非常低，也非常容易扩展。再由 Engine 将各个组件组合起来，使得各个组件各司其职，互相配合，共同完成爬取工作。另外加上 Scrapy 对异步处理的支持，Scrapy 还可以最大限度地利用网络带宽，提高数据爬取和处理的效率。
在这里插入图片描述
项目结构： 了解了 Scrapy 的基本架构和数据流过程之后，我们再来大致看一下其项目代码的整体架构是怎样的。在这之前我们需要先安装 Scrapy 框架，一般情况下直接使用 pip 直接安装即可，如下：

# windows下可能会安装失败 安装失败请单独下载Wheel文件 然后在使用pip安装
pip/pip3 install -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com scrapy
pip/pip3 install scrapy # 不加镜像源# ubuntu 首先要确认以下依赖已经安装
sudo apt-get install build-essential python3-dev libssl-dev libffi-dev libxml2 libxml2-dev libxslt1-dev zlib1g-dev
# centos 首先要确认以下依赖已经安装
sudo yum groupinstall -y development tools
sudo yum install -y epel-release libxslt-devel libxml2-devel openssl-devel

安装成功之后，我们就可以使用 scrapy 命令行了，在命令行输入 scrapy 可以得到下图所示的结果：

Scrapy 可以通过命令行来创建一个爬虫项目，比如我们要创建一个专门用来爬取新闻的项目，取名为 news，那么我们可以执行如下命令：

scrapy startproject news

这里使用 startproject 命令加上项目的名称就创建了一个名为 news 的 Scrapy 爬虫项目。执行完毕之后，当前运行目录下便会出现一个名为 news 的文件夹，该文件夹就对应一个 Scrapy 爬虫项目。接着进入 news 文件夹，我们可以再利用命令行创建一个 Spider 用来专门爬取某个站点的新闻，比如新浪新闻，我们可以使用如下命令创建一个 Spider：

cd .\news\
scrapy genspider sina news.sina.com.cn
# 提示
Created spider 'sina' using template 'basic' in module:news.spiders.sina

这里我们利用 genspider 命令加上 Spider 的名称再加上对应的域名，成功创建了一个 Spider，这个 Spider 会对应一个 Python 文件，出现在项目的 spiders 目录下。现在项目文件的结构如下：

在此将各个文件的功能描述如下：

scrapy.cfg: Scrapy项目的配置文件，其中定义了项目的配置文件路径、部署信息等
items.py: 定义了Item数据结构，所有Item的定义都可以放这里
pipelines.py: 定义了Item Pipeline的实现，所有的Item Pipeline的实现都可以放在这里
settings.py: 定义了项目的全局配置
middlewares.py: 定义了Downloader Middlewares和Spider Middlewares的实现
spiders: 里面包含了一个个 Spider 的实现，每个 Spider 都对应一个 Python 文件

在此我们仅需要对这些文件的结构和用途做初步的了解，后续会对它们进行深入讲解。小结：

本节介绍了 Scrapy 框架的基本架构、数据流过程以及项目结构，如果你之前没有接触过 Scrapy，可能会觉得本节的内容很难理解，属于正常现象。不用担心，后续我会结合实战案例逐节了解 Scrapy 每个组件的用法，在学习的过程中，你会慢慢了解到 Scrapy 的强大和设计精妙之处，到时候再回过头来看看本小节，就会融会贯通了。

二、Scrapy 入门

在上小节我们介绍了 Scrapy 框架的基本架构、数据流过程和项目架构，对 Scrapy 有了初步的认识。接下来我们用 Scrapy 实现一个简单的项目，完成一遍 Scrapy 抓取流程。通过这个过程，我们可以对 Scrapy 的基本用法和原理有大体了解。本节要完成的目标如下：

创建一个 Scrapy 项目，熟悉 Scrapy 项目的创建流程。
编写一个 Spider 来抓取站点和处理数据，了解 Spider 的基本用法。
初步了解 Item Pipeline 的功能，将抓取的内容保存到 MongoDB 数据库。
运行 Scrapy 爬虫项目，了解 Scrapy 项目的运行流程。

这里我们以 Scrapy 推荐的官方练习项目为例进行实战演练，抓取的目标站点为：https://quotes.toscrape.com/，页面如下图所示：

这个站点包含了一系列名人名言、作者和标签，我们需要使用 Scrapy 将其中的内容爬取并保存下来。在开始之前，我们需要安装好 Scrapy 框架、MongoDB 和 PyMongo 库，Scrapy 框架具体的安装可以参考上一小节，MongoDB 和 PyMongo 库可以分别参考笔者文章：https://blog.csdn.net/xw1680/article/details/127626145 与 https://blog.csdn.net/xw1680/article/details/129605416 安装好这三部分之后，我们就可以正常使用 Scrapy 命令了，同时也可以使用 PyMongo 连接 MongoDB 数据库并写入数据了。

① 创建项目： 首先我们需要创建一个 Scrapy 项目，可以直接用命令生成，项目名称可以叫做 ScrapyQuotes，创建命令如下：
在这里插入图片描述
运行完毕后，当前文件夹下会生成一个名为 ScrapyQuotes 的文件夹，文件夹结构如下所示：

② 创建 Spider： Spider 是自己定义的类，Scrapy 用它来从网页里抓取内容，并解析抓取结果。不过这个类必须继承 Scrapy 提供的 Spider 类 scrapy.Spider，还要定义 Spider 的名称和起始 Request，以及怎样处理爬取后的结果的方法。也可以使用命令行创建一个 Spider，比如要生成 Quotes 这个 Spider，可以执行如下命令：
在这里插入图片描述
进入刚刚创建的 ScrapyQuotes 文件夹，然后执行 genspider 命令。第一个参数是 Spider 的名称，第二个参数是网站域名。执行完毕后，spiders 文件夹中多了一个 quotes.py，它就是刚刚创建的 Spider，内容如下所示：

import scrapyclass QuotesSpider(scrapy.Spider):name = "quotes"allowed_domains = ["quotes.toscrape.com"]start_urls = ["https://quotes.toscrape.com"]def parse(self, response):pass

这个 QuotesSpider 就是刚才命令行自动创建的 Spider，它继承了 scrapy 的 Spider 类，QuotesSpider 有3个属性，分别为 name、allowed_domains 和 start_urls，还有一个方法 parse。

name: 是每个项目唯一的名字，用来区分不同的 Spider
allowed_domains: 是允许爬取的域名，如果初始或后续的请求链接不是这个域名下的，则请求链接会被过滤掉
start_urls: 包含了 Spider 在启动时爬取的 URL 列表，初始请求是由它来定义的
parse: Spider 的一个方法。在默认情况下，start_urls 里面的链接构成的请求完成下载后，parse 方法就会被调用，返回的响应就会作
为唯一的参数传递给 parse 方法。该方法负责解析返回的响应、提取数据或者进一步生成要处理的请求。

补充说明：新的 Scrapy 框架 scrapy.Spider 中的 parse 方法还有一个额外的参数 **kwargs，如下图所示：
在这里插入图片描述
而使用 genspider 命令创建的模板中爬虫类重写的 parse 方法是没有这个参数的，故 Pycharm 会进行提示，如下图所示：

为了严谨，这里需要我们手动改写为如下所示的代码：

import scrapyclass QuotesSpider(scrapy.Spider):name = "quotes"allowed_domains = ["quotes.toscrape.com"]start_urls = ["https://quotes.toscrape.com"]def parse(self, response, **kwargs):pass

如果每次都手动进行更改的话，会比较繁琐，我们可以直接更改模板文件：

# 路径: F:\development_tools\Python39\Lib\site-packages\scrapy\templates\spiders\basic.tmpl
import scrapyclass $classname(scrapy.Spider):name = "$name"allowed_domains = ["$domain"]start_urls = ["$url"]# 原始的模板文件是没有**kwargs的def parse(self, response, **kwargs):pass

此时我们手动删除 quotes.py 文件，然后再次使用 genspider 命令创建 Spider 时，会发现 parse 方法中已经自带了 **kwargs 参数。

③ 创建 Item： Item 是保存爬取数据的容器，定义了爬取结果的数据结构。它的使用方法和字典类似。不过相比字典，Item 多了额外的保护机制，可以避免拼写错误或者定义字段错误。创建 Item 需要继承 scrapy 的 Item 类，并且定义类型为 Field 的字段，这个字段就是我们要爬取的字段。观察目标网站，我们可以获取到的内容有下面几项：

text: 文本，即每条名言的内容，是一个字符串
author: 作者，即每条名言的作者，是一个字符串
tags: 标签，即每条名言的标签，是字符串组成的列表

这样的话，每条爬取数据就包含这3个字段，那么我们就可以定义对应的 Item，此时将 items.py 修改如下：

# Define here the models for your scraped items
#
# See documentation in:
# https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/items.htmlimport scrapy# class ScrapyquotesItem(scrapy.Item): 个人习惯，将类名更改如下
class ScrapyQuotesItem(scrapy.Item):# define the fields for your item here like:# name = scrapy.Field()text = scrapy.Field()  # 每条名言的内容author = scrapy.Field()  # 作者tags = scrapy.Field()  # 标签

这里我们声明了 ScrapyQuotesItem，继承了 Item 类，然后使用 Field 定义了3个字段，接下来爬取时我们就会用到这个 Item。

④ 解析 Response： parse 方法的参数 response 是 start_urls 里面的链接爬取后的结果，即页面请求后得到的 Response，Scrapy 将其转化为了一个数据对象，里面包含了页面请求后得到的 Response Status、Body 等内容。这里我梳理一下 Response 可用的属性和方法，以便我们做解析处理使用，如下所示：

# ① url：Request URL
# ② status：Response 状态码，一般情况下请求成功状态码为200
# ③ headers：Response Headers，是一个字典，字段是一一对应的
# ④ body：Response Body，这个通常就是访问页面之后得到的源代码结果了，比如里面包含的是HTML或者JSON字符串，但注意其结果是 
# bytes 类型。与requests模块请求后得到的响应属性content类似
# ⑤ request：Response 对应的 Request 对象
# ⑥ certificate：是twisted.internet.ssl.Certifucate类型的对象，通常代表一个SSL证书对象
# ⑦ ip_address：是一个ipaddress.IPv4Address或IPv6Address类型的对象，代表服务器的IP地址
# ⑧ urljoin：是对URL的一个处理方法，可以传入当前页面的相对URL，该方法处理后返回的就是绝对URL
# urljoin 其实使用的就是: from urllib.parse import urljoin 可以去看源码
# ⑨ follow/follow_all：是一个根据URL来生成后续Request的方法，和直接构造Request不同的是，该方法接收的url可以是相对URL，不必
# 一定是绝对URL，因为follow方法中有做url拼接的操作，源码如下:
if isinstance(url, Link):url = url.url
elif url is None:raise ValueError("url can't be None")
url = self.urljoin(url)

另外 Response 还有几个常用的子类，如 TextResponse 和 HtmlResponse， HtmlResponse 又是 TextResponse 的子类，实际上回调方法接收的 response 参数就是一个 HtmlResponse 对象，它还有几个常用的方法或属性。

# ① text: 同body属性，但结果是str类型
# ② encoding: Response的编码，默认是utf-8
# ③ selector: 根据Response的内容构造而成的Selector对象，利用它我们可以进一步调用xpath、css等方法进行结果的提取
# ④ xpath()方法: 传入XPath进行内容提取，等同于调用selector的xpath方法
# ⑤ css()方法: 传入CSS选择器进行内容提取，等同于调用selector的css方法
# ⑥ json()方法: 是Scrapy2.2新增的方法，利用该方法可以直接将text属性转换为JSON对象，本质其实使用的就是json.loads，源码如下:
if self._cached_decoded_json is _NONE:self._cached_decoded_json = json.loads(self.body)
return self._cached_decoded_json

以上便是对 Response 的基本介绍，关于 Response 更详细的解释可以参考官方文档：https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/request-response.html#response-objects。所以在 parse 方法中，我们可以直接对 response 变量包含的内容进行解析，比如浏览器请求结果的网页源代码，进一步分析源代码内容，或者找出结果中的链接而得到下一个请求。我们可以看到网页中既有我们想要的结果，又有下一页的链接，这两部分内容我们都需要进行处理。首先看看网页结构，如下图所示：
在这里插入图片描述
每一页都有多个 class 为 quote 的区块，每个区块内都包含text、author、tags。那么我们先找出所有的 quote，然后提取每个 quote 中的内容。我们可以使用CSS选择器或Xpath选择器进行提取，这个过程我们可以直接借助 response 的 css 或 xpath 方法实现，这都是 Scrapy 给我们封装好的方法，直接调用即可 (CSS选择器和Xpath语法属于爬虫基础内容，笔者这里不再进行赘述)， 此处，笔者使用 CSS 选择器进行元素定位与提取，可以将 parse 方法的内容进行如下改写：

def parse(self, response, **kwargs):quotes = response.css("div.quote")for quote in quotes:text = quote.css("span.text::text").extract_first("")author = quote.css("small.author::text").extract_first("")tags = quote.css("div.tags a.tag::text").extract()

这里首先利用 CSS 选择器选取所有的 quote 并将其赋值为 quotes 变量，然后利用 for 循环遍历每个 quote，解析每个 quote 的内容。ps：单独调用 css 方法我们得到的是 Selector 对象组成的列表；调用 extract 方法会进一步从 Selector 对象里提取其内容，再加上 ::text 则会从 HTML 代码中提取出正文文本。因此对于 text，我们只需要获取结果的第一个元素即可，所以使用 extract_first 方法，得到的就是一个字符串。而对于 tags，我们想要获取所有结果组成的列表，所以使用 extract 方法，得到的就是所有标签字符串组成的列表。

⑤ 使用 Item： 之前已经定义好了 ScrapyQuotesItem，接下来就要使用它了。我们可以把 Item 理解为一个字典，和字典还不太相同，其本质是一个类，所以在使用的时候需要实例化。实例化之后，我们依次用刚才解析的结果赋值 Item 的每一个字段，最后将 Item 返回。QuotesSpider 的改写如下所示：

import scrapy
from ..items import ScrapyQuotesItemclass QuotesSpider(scrapy.Spider):name = "quotes"allowed_domains = ["quotes.toscrape.com"]start_urls = ["https://quotes.toscrape.com"]def parse(self, response, **kwargs):quotes = response.css("div.quote")for quote in quotes:item = ScrapyQuotesItem()item["text"] = quote.css("span.text::text").extract_first("")item["author"] = quote.css("small.author::text").extract_first("")item["tags"] = quote.css("div.tags a.tag::text").extract()yield item

如此一来，首页的所有内容就被解析出来并被赋值成了一个个 ScrapyQuotesItem 了，每个 ScrapyQuotesItem 就代表一条名言，包含名言的内容、作者和标签。

⑥ 后续 Request： 上面的操作实现了从首页抓取内容，如果运行它，我们其实已经可以从首页提取到所有 quote 信息并将其转化为一个个 ScrapyQuotesItem 对象了。我们将页面拉倒最底部，如下图所示：
在这里插入图片描述
这里发现有一个 Next 按钮，查看一下源代码，可以看到它的链接是 /page/2/，实际上全链接是 https://quotes.toscrape.com/page/2/，通过这个链接我们就可以构造下一个 Request 了。构造 Request 时需要用到 scrapy 的 Request 类，Request 对象实际上指的就是 scrapy.http.Request 类的一个实例，它包含了 HTTP 请求的基本信息，用这个 Request 类我们可以构造 Request 对象发送 HTTP 请求，它会被 Engine 交给 Downloader 进行处理执行，返回一个 Response 对象。Request 的构造参数梳理如下：

url: Request 的页面链接，即 Request URL。
callback：Request 的回调方法，通常这个方法需要定义在 Spider 类里面，并且需要对应一个 response 参数，代表 Request 执行请求后得到的 Response 对象。如果这个 callback 参数不指定，默认会使用 Spider 类里面的 parse 方法。
method：Request 的方法，默认是 GET，还可以设置为 POST、PUT、DELETE 等。
meta：Request 请求携带的额外参数，利用 meta，我们可以指定任意处理参数，特定的参数经由 Scrapy 各个组件的处理，可以得到不同的效果。另外，meta 还可以用来向回调方法传递信息。
body：Request 的内容，即 Request Body，往往 Request Body 对应的是 POST 请求，我们可以使用 FormRequest 或 JsonRequest 更方便地实现 POST 请求。
headers：Request Headers，是字典形式。
cookies：Request 携带的 Cookies，可以是字典或列表形式。
encoding：Request 的编码，默认是 utf-8。
prority：Request 优先级，默认是0，这个优先级是给 Scheduler 做 Request 调度使用的，数值越大，就越被优先调度并执行。
dont_filter：Request 不去重，Scrapy 默认会根据 Request 的信息进行去重，使得在爬取过程中不会出现重复的请求，设置为 True 代表这个 Request 会被忽略去重操作，默认是 False。
errback：错误处理方法，如果在请求过程中出现了错误，这个方法就会被调用。
flags：请求的标志，可以用于记录类似的处理。
cb_kwargs：回调方法的额外参数，可以作为字典传递。

值得注意的是，meta 参数是一个十分有用而且易扩展的参数，它可以以字典的形式传递，包含的信息不受限制，所以很多 Scrapy 的插件会基于 meta 参数做一些特殊处理。在默认情况下，Scrapy 就预留了一些特殊的 key 作为特殊处理。比如 request.meta['proxy'] 可以用来设置请求时使用的代理，request.meta['max_retry_times'] 可以设置用来设置请求的最大重试次数等。更多具体的内容可以参见：https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/request-response.html

另外，Scrapy 还专门为 POST 请求提供了两个类 ------ FormRequest 和 JsonRequest，它们都是 Request 类的子类，我们可以利用 FormRequest 的 formdata 参数传递表单内容，利用 JsonRequest 的 json 参数传递 JSON 内容，其他的参数和 Request 基本是一致的。二者的详细介绍可以参考官方文档：
JsonRequest：https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/request-response.html#jsonrequest
FormRequest：https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/request-response.html#formrequest-objects

示例代码如下：

import scrapyclass TestSpider(scrapy.Spider):name = 'test'allowed_domains = ['www.httpbin.org']# start_urls = ['https://www.httpbin.org/post']start_url = 'https://www.httpbin.org/post'# 大坑：注意这里的年龄千万不要写18 否则会报错 所有都以字符串的形式来表示# 至于为什么可以自己去看源码data = {"name": "Amo", "age": "18"}def start_requests(self):yield scrapy.http.FormRequest(self.start_url, callback=self.parse_response, formdata=self.data)yield scrapy.http.JsonRequest(self.start_url, callback=self.parse_response,data=self.data)def parse_response(self, response, **kwargs):print("text", response.text)

使用 start_requests() 方法生成了一个 FormRequest 和 JsonRequest，请求的页面链接修改为了 https://www.httpbin.org/post，它可以把 POST 请求的详情返回，另外 data 保持不变。运行结果如下图所示：

这里我们可以看到两种请求的效果。第一个 JsonRequest，我们可以观察到页面返回结果的 json 字段就是我们所请求时添加的 data 内容，这说明实际上是发送了 Content-Type 为 application/json 的 POST 请求，这种对应的就是发送 JSON 数据。第二个 FormRequest，我们可以观察到页面返回结果的 form 字段就是我们请求时添加的 data 内容，这说明实际上是发送了 Content-Type 为 application/x-www-form-urlencoded 的 POST 请求，这种对应的就是表单提交。这两种 POST 请求的发送方式我们需要区分清楚，并根据服务器的实际需要进行选择。

回到正题， 刚才所定义的 parse 方法就是用来提取名言 text、author、tags 的方法，而下一页的结构和刚才已经解析的页面结构是一样的，所以我们可以再次使用 parse 方法来做页面解析。接下来我们要做的就是利用选择器得到下一页链接并生成请求，在 parse 方法后追加如下的代码：

href = response.css("li.next a::attr(href)").extract_first("")
next_url = response.urljoin(href)
yield scrapy.Request(url=next_url, callback=self.parse)

第一行代码首先通过 CSS 选择器获取下一个页面的链接，即要获取超链接 a 中的 href 属性，这里用到了 ::attr(href) 进行提取，其中 attr 代表提取节点的属性，href 则为要提取的属性名，然后再下一步调用 extract_first 方法获取内容。第二行代码调用了 urljoin 方法，urljoin 方法可以将相对 URL 构造成一个绝对 URL。例如，获取到的下一页地址是 /page/2/，urljoin 方法处理后得到的结果就是：https://quotes.toscrape.com/page/2/。第三行代码通过 url 和 callback 变量构造了一个新的 Request，回调方法 callback 依然使用 parse 方法。这个 Request 执行完成之后，其对应的 Response 会重新经过 parse 方法处理，得到第二页的解析结果，然后以此类推，生成第二页的下一页，也就是第三页的请求。这样爬虫就进入到了一个循环，直到最后一页。通过几行代码，我们就轻松实现了一个抓取循环，将每个页面的结果抓取下来了。现在，改写之后的整个 Spider 类如下所示：

import scrapy
from ..items import ScrapyQuotesItemclass QuotesSpider(scrapy.Spider):name = "quotes"allowed_domains = ["quotes.toscrape.com"]start_urls = ["https://quotes.toscrape.com"]def parse(self, response, **kwargs):quotes = response.css("div.quote")for quote in quotes:item = ScrapyQuotesItem()item["text"] = quote.css("span.text::text").extract_first("")item["author"] = quote.css("small.author::text").extract_first("")item["tags"] = quote.css("div.tags a.tag::text").extract()yield itemhref = response.css("li.next a::attr(href)").extract_first("")next_url = response.urljoin(href)yield scrapy.Request(url=next_url, callback=self.parse)

可以看到整个站点的抓取逻辑就轻松完成了，不需要再去编写怎样发送 Request，不需要去关心异常处理，因为这些工作 Scrapy 都帮我们完成了，我们只需要关注 Spider 本身的抓取和提取逻辑即可。

⑦ 运行： 接下来就是运行项目了，进入项目目录，运行如下命令：

PS D:\Code\dream> cd .\scrapy_study\ScrapyQuotes\
PS D:\Code\dream\scrapy_study\ScrapyQuotes> scrapy crawl quotes# 也可以进入到spiders目录 注意此时quotes.py中导入就不能在使用from ..items了
# 改为: from ScrapyQuotes.items import ScrapyQuotesItem
PS D:\Code\dream\scrapy_study\ScrapyQuotes> cd .\ScrapyQuotes\spiders\
PS D:\Code\dream\scrapy_study\ScrapyQuotes\ScrapyQuotes\spiders> scrapy runspider quotes.py

上面两种方式在 Pycharm 中都无法调试源码，故一般我们会采用下面的方式，在项目的根目录创建 main.py 文件，如下图所示：
在这里插入图片描述
在 main.py 文件中编写如下代码：

# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time    : 2023-12-20 1:44
# @Author  : AmoXiang
# @File    : main.py
# @Software: PyCharm
# @Blog: https://blog.csdn.net/xw1680
import os.path
import sysfrom scrapy.cmdline import executesys.path.append(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))# execute(["scrapy", "crawl", "quotes"])
execute("scrapy crawl quotes".split(" "))

然后我们直接在 Pycharm 中右键运行 main.py 文件即可，运行之后，Scrapy 会先输出当前的版本号以及正在启动的项目名称。然后输出当前 settings.py 中一些重写后的配置。接着会输出当前所应用的 Middlewares 和 Item Pipelines。Middlewares 和 Item Pipelines 都沿用了 Scrapy 的默认配置，我们可以在 settings.py 中配置它们的开启和关闭，后续文章会对它们的用法进行讲解。接下来就是输出各个页面的抓取结果了，可以看到爬虫一边解析，一边翻页，直到将所有内容抓取完毕，然后终止。最后，Scrapy 输出了整个抓取过程的统计信息，如请求的字节数、请求次数、响应次数、完成原因等。整个 Scrapy 程序成功运行，我们通过非常简单的代码就完成了一个站点内容的爬取，所有的名言都被我们抓取下来了。

⑧ 保存到文件： Scrapy 提供的 Feed Exports 可以轻松将抓取结果输出。例如，我们想要将抓取的名言结果保存成 JSON 文件，那么可以执行如下命令：

PS D:\Code\dream\scrapy_study\ScrapyQuotes> scrapy crawl quotes -o quotes.json

命令运行之后，项目内多了一个 quotes.json 文件，文件包含了刚才抓取的所有内容，内容是 JSON 格式，如下图所示：
在这里插入图片描述
另外我们还可以让每一个 Item 输出一行 JSON，输出后缀为 jl，为 jsonline 的缩写，命令如下：

PS D:\Code\dream\scrapy_study\ScrapyQuotes> scrapy crawl quotes -o quotes.jl
PS D:\Code\dream\scrapy_study\ScrapyQuotes> scrapy crawl quotes -o quotes.jsonlines

如下图所示：
在这里插入图片描述
Feed Exports 支持输出的格式还有很多，例如 csv、xml、pickle、marshal 等，同时它支持 ftp、s3 等远程输出，另外还可以通过自定义 ItemExporter 来实现其他的输出。例如，下面命令对应的输出分别为 csv、xml、pickle、marshal 格式以及 ftp 远程输出：

scrapy crawl quotes -o quotes.csv
scrapy crawl quotes -o quotes.xml
scrapy crawl quotes -o quotes.pickle
scrapy crawl quotes -o quotes.marshal
scrapy crawl quotes -o ftp://user:pass@ftp.example.com/path/to/quotes.csv

其中，ftp 输出需要正确配置用户名、密码、地址、输出路径，否则会报错。通过 Scrapy 提供的 Feed Exports，我们可以轻松地将抓取结果输出到文件中，对于一些小型项目来说，这应该足够了。如果想要更复杂的输出，如输出到数据库等，我们可以使用 Item Pipeline 来完成。

⑨ 使用 Item Pipeline： 如果想进行更复杂的操作，如将结果保存到 MongoDB 数据库中或者筛选某些有用的 Item，那么我们可以定义 Item Pipeline 来实现。Item Pipeline 为项目管道，当 Item 生成后，它会自动发送到 Item Pipeline 处进行处理，我们可以用 Item Pipeline 来做如下操作：

清洗 HTML 数据
验证爬取数据，检查爬取字段
查重并丢弃重复内容
将爬取结果存储到数据库

要实现 Item Pipeline 很简单，只需要定义一个类并实现 process_item 方法即可。启用 Item Pipeline 后，Item Pipeline 会自动调用这个方法，process_item 方法必须返回包含数据的字典或 Item 对象，或者抛出 DropItem 异常。process_item 方法有两个参数。一个参数是 item，每次 Spider 生成的 Item 都会作为参数传递过来，另一个参数是 spider，就是 Spider 的实例。接下来我们实现一个 Item Pipeline，筛掉 text 长度大于 50 的 Item，并将结果保存到 MongoDB。修改项目里的 pipelines.py 文件，之前用命令行自动生成的文件内容可以删掉，增加一个 TextPipeline，内容如下所示：

class TextPipeline(object):def __init__(self):self.limit = 50def process_item(self, item, spider):if item["text"]:if len(item["text"]) > self.limit:item["text"] = item["text"][:self.limit].rstrip() + "..."return itemelse:return DropItem("Missing Text")

这段代码在构造方法里定义了限制长度为 50，实现了 process_item 方法，其参数是 item 和 spider。首先该方法判断 item 的 text 属性是否存在，如果不存在，则抛出 DropItem 异常。如果存在，再判断长度是否大于50，如果大于，那就截断然后拼接省略号，再将 Item 返回。接下来，我们将处理后的 item 存入 MongoDB，定义另外一个 Pipeline。同样在 pipelines.py 中，我们实现另一个类 MongoPipeline，内容如下所示：

class MongoPipeline(object):def __init__(self, connection_string, database):self.connection_string = connection_stringself.database = database@classmethoddef from_crawler(cls, crawler):return cls(connection_string=crawler.settings.get('MONGODB_CONNECTION_STRING'),database=crawler.settings.get('MONGODB_DATABASE'))def open_spider(self, spider):self.client = pymongo.MongoClient(self.connection_string)self.db = self.client[self.database]def process_item(self, item, spider):name = item.__class__.__name__self.db[name].insert_one(dict(item))return itemdef close_spider(self, spider):self.client.close()

MongoPipeline 类实现了另外几个 API 定义的方法。

from_crawler：一个类方法，用 @classmethod 标识，这个方法是以依赖注入的方式实现的，方法的参数就是 crawler。通过 crawler，我们能拿到全局配置的每个配置信息，在全局配置 settings.py 中，可以通过定义 MONGO_URI 和 MONGO_DB 来指定 MongoDB 连接需要的地址以及数据库名称，拿到配置信息之后返回类对象即可。所以这个方法的定义主要是用来获取 settings.py 中的配置的。
open_spider：当 Spider 被开启时，这个方法被调用，主要进行了一些初始化操作。
close_spider：当 Spider 被关闭时，这个方法被调用，将数据库连接关闭。

最主要的 process_item 方法则执行了数据插入操作，这里直接调用 insert 方法传入 item 对象即可将数据存储到 MongoDB。定义好 TextPipeline 和 MongoPipeline 这两个类后，我们需要再 settings.py 中使用它们。MongoDB 的连接信息还需要定义。我们在 settings.py 中加入如下内容：

USER_AGENT = ("Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko)"" Chrome/120.0.0.0 Safari/537.36")ROBOTSTXT_OBEY = False # 修改为False
ITEM_PIPELINES = {"ScrapyQuotes.pipelines.TextPipeline": 2,"ScrapyQuotes.pipelines.MongoPipeline": 3,
}
MONGODB_CONNECTION_STRING = "localhost"
MONGODB_DATABASE = "ScrapyQuotes"

这里我们声明了 ITEM_PIPELINES 字典，键名是 Pipeline 的类名称，键值是调用优先级，是一个数字，数字越小则对应的 Pipeline 越先被调用，另外我们声明了 MongoDB 的连接字符串和存储的数据库名称。在 Pycharm 中运行 main.py 文件，爬取结束后，我们可以看到 MongoDB 中创建了一个 ScrapyQuotes 的数据库和 ScrapyQuotesItem 的集合，内容如下图所示：
在这里插入图片描述
长的 text 已经被处理并追加了省略号，短的 text 保持不变，author 和 tags 也都相应保存到了数据库的集合中。

至此今天的学习就到此结束了，笔者在这里声明，笔者写文章只是为了学习交流，以及让更多学习Scrapy框架的读者少走一些弯路，节省时间，并不用做其他用途，如有侵权，联系博主删除即可。感谢您阅读本篇博文，希望本文能成为您编程路上的领航者。祝您阅读愉快！

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