怎么用Python+Scrapy爬取视频
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一、scrapy简介
1. 什么是Scrapy
Scrapy是一个为了爬取网站数据，提取结构性数据而编写的应用框架，我们只需要实现少量的代码，就能够快速的抓取
Scrapy使用了Twisted异步网络框架，可以加快我们的下载速度
http://scrapy-chs.readthedocs.io/zh_CN/1.0/intro/overview.html
异步和非阻塞的区别
异步：调用在发出之后，这个调用就直接返回，不管有无结果
非阻塞：关注的是程序在等待调用结果时的状态，指在不能立刻得到结果之前，该调用不会阻塞当前线程
2. Scrapy工作流程
另一种爬虫方式
Scrapy工作流程
| Scrapy engine(引擎) | 总指挥:负责数据和信号的在不同模块间的传递 | scrapy已经实现 |
|---|---|---|
| Scheduler(调度器) | 一个队列,存放引擎发过来的request请求 | scrapy已经实现 |
| Downloader(下载器) | 下载把引擎发过来的requests请求,并返回给引擎 | scrapy已经实现 |
| Spider(爬虫) | 处理引擎发来的response,提取数据,提取url,并交给引擎 | 需要手写 |
| Item Pipline(管道) | 处理引擎传过来的数据,比如存储 | 需要手写 |
| Downloader Middlewares(下载中间件) | 可以自定义的下载扩展，比如设置代理 | 一般不用手写 |
| Spider Middlewares(中间件) | 可以自定义requests请求和进行response过滤 | 一般不用手写 |
3. Scrapy入门
#1 创建一个scrapy项目 scrapy startproject mySpider #2 生成一个爬虫 scrapy genspider demo "demo.cn" #3 提取数据 完善spider 使用xpath等 #4 保存数据 pipeline中保存数据
在命令中运行爬虫
scrapy crawl qb # qb爬虫的名字
在pycharm中运行爬虫
from scrapy import cmdline cmdline.execute("scrapy crawl qb".split())4. pipline使用
从pipeline的字典形可以看出来，pipeline可以有多个，而且确实pipeline能够定义多个
为什么需要多个pipeline：
1 可能会有多个spider，不同的pipeline处理不同的item的内容
2 一个spider的内容可以要做不同的操作，比如存入不同的数据库中
注意：
1 pipeline的权重越小优先级越高
2 pipeline中process_item方法名不能修改为其他的名称
5. 文件目录结构
文件配置：
setting：
SPIDER_MODULES = ['st.spiders'] NEWSPIDER_MODULE = 'st.spiders' LOG_LEVEL = 'WARNING' # 这样设置可以在运行的时候不打印日志文件 ... # Obey robots.txt rules ROBOTSTXT_OBEY = False # 调整为false, ... # Override the default request headers: # 头部信息,反爬 DEFAULT_REQUEST_HEADERS = { 'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/88.0.4324.96 Safari/537.36', 'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8', 'Accept-Language': 'en', } ... ITEM_PIPELINES = { # 打开管道 'st.pipelines.StPipeline': 300, }为了运行文件方便：新建start.py(和settings在同一目录下)，
from scrapy import cmdline cmdline.execute('scrapy crawl stsp'.split()) # 这里爬虫项目名为stsp目前是这样，后面提取数据的时候修改对应文件 .
二、页面分析
第一页url：https://699pic.com/video-sousuo-0-18-0-0-0-1-4-popular-0-0-0-0-0-0.html
url规律：
url = 'https://699pic.com/video-sousuo-0-18-0-0-0-{}-4-popular-0-0-0-0-0-0.html'.format(i)通过分析页面知道视频数据在li里面，如图所示.现在问题就简单了。
三、解析数据
def parse(self, response): # global count # count += 1 # print(response) liList = response.xpath('//li') # 获取所有的li,后面提取有用的 print(len(liList)) # 76(然后分析可知,第11个到第70个是我们需要的数据) newfolderName = 'page{}'.format(count) # 文件夹的名字page1,page2,.... # 步骤二 创建一个新的文件夹 保存每页的视频 if not os.path.exists(newfolderName): os.mkdir(newfolderName) for li in liList[10:-6]: video_link = li.xpath("./a/div/video/@data-original").extract_first() videoLink = 'https:' + video_link # url拼接 title = li.xpath("./a[2]/h4/text()").extract_first() # 下载数据: res = requests.get(videoLink,headers=headers) data = res.content try: with open(newfolderName + '/' + title + '.mp4','wb') as f: f.write(data) print('%s下载成功'%title) except: break四、文件配置
items:
import scrapy class StItem(scrapy.Item): # define the fields for your item here like: # 和两个对应前面的数据 videoLink = scrapy.Field() title = scrapy.Field() # pass
设置好items文件后需要在爬虫文件(stsp.py)头部添加如下代码：
from st.items import StItem # 这个要设置根目录文件即st
然后调整stsp文件：
item = StItem(videoLink=videoLink,title=title)yield item # 这里必须使用yield,如果使用return最后在管道中只能得到一个文件
piplines：
# 前面的注释代码 from itemadapter import ItemAdapter import csv class StPipeline: def __init__(self): # 打开文件，指定方式为写，利用第3个参数把csv写数据时产生的空行消除 self.f = open('Sp.csv','w',encoding='utf-8',newline='') # 设置文件第一行的字段名，注意要跟spider传过来的字典key名称相同 self.file_name = ['title', 'videoLink'] # 指定文件的写入方式为csv字典写入，参数1为指定具体文件，参数2为指定字段名 self.writer = csv.DictWriter(self.f, fieldnames=self.file_name) # 写入第一行字段名，因为只要写入一次，所以文件放在__init__里面 self.writer.writeheader() def process_item(self, item, spider): # 写入spider传过来的具体数值 self.writer.writerow(dict(item)) # 这里的item是上面创建出来的实例对象,需要转换成dict # 写入完返回 return item def close_spider(self,spider): self.f.close()五、批量爬取
next_url = 'https://699pic.com/video-sousuo-0-18-0-0-0-{}-4-popular-0-0-0-0-0-0.html'.format(count) # 这里的count是初始化的全局变量count,每次执行数据解析,就让他+1 request = scrapy.Request(next_url) yield request最后运行程序：
csv文件：
page2.mp4文件：
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