Scrapy爬虫实战：抓取交大在线课程数据

随着互联网的普及，网络上的信息数据越来越多。然而对于需要大量信息的数据分析或科研任务，手动获取这些信息是非常费时费力的。因此，爬虫技术应运而生。本文将介绍如何使用Scrapy爬虫工具来抓取交大在线课程数据。

一、Scrapy简介

Scrapy是一个Python编写的高级网络爬虫框架，可用于数据挖掘、信息处理和整合等多个方面。依据设计原则领域，Scrapy的运行模块主要分为调度器、下载器、解析器和数据存储器四个部分。其中，Scrapy中的爬虫是通过使用Python编写自定义spider来完成数据的抓取。

二、交大在线课程数据

交大在线是上海交通大学开发的一套在线学习平台，提供高质量的教育内容和在线学习解决方案。为方便用户查询课程信息，交大在线提供了课程搜索页面，其中包含了课程名、授课老师、授课时间、授课单位等信息。我们就可以利用Scrapy实现对其数据的抓取。

三、Scrapy的安装

Scrapy目前支持Windows、Mac和Linux三个主要的操作系统。运行Scrapy需要Python 2.7 或 Python 3.4 版本以上。

在Windows系统下，安装Scrapy需要先安装Microsoft Visual C++ Compiler for Python 2.7。安装完成后，即可通过命令行安装Scrapy。

在Mac系统下，可以通过Homebrew安装Scrapy。通过终端输入以下命令即可进行安装：

brew install scrapy

在Linux系统下，可以通过apt-get或 yum命令安装Scrapy。在终端输入以下命令即可安装：

sudo apt-get install scrapy

四、创建Scrapy项目

在使用Scrapy进行数据抓取前，需要创建一个Scrapy项目。在终端输入以下命令即可创建：

scrapy startproject jiaoda_spider

创建完成后，我们可以在该项目的文件夹中，看到如下的文件架构：

jiaoda_spider/

scrapy.cfg            # 部署配置文件
jiaoda_spider/        # 项目代码目录
    __init__.py
    items.py          # 爬取数据结构定义
    pipelines.py      # 数据过滤和储存
    settings.py       # Scrapy配置文件
    spiders/          # 爬虫代码目录
        __init__.py
        jiaoda.py     # 自定义爬虫文件

五、编写爬虫脚本

Scrapy项目创建完成后，我们需要实现自定义的爬虫。在spiders文件夹中，创建一个jiaoda.py文件，作为我们自定义的爬虫。

首先，我们需要在该文件中引入必要的依赖，包括scrapy库、Item类以及CrawlSpider类等。

from scrapy import Spider
from scrapy import Request
from jiaoda_spider.items import JiaodaSpiderItem

class JiaodaSpider(Spider):

name = "jiaoda"
allowed_domains = ["ocw.mit.edu"]
start_urls = [
    "http://ocw.mit.edu/courses/electrical-engineering-and-computer-science/"
]

def parse(self, response):
    # 打印响应内容
    print(response.body)

运行上述程序，我们可以看到控制台上输出了抓取到的HTML内容。这个时候，就可以编写XPath路径，获取需要的数据。在这里，我们以获取每个课程的名称为例：

def parse(self, response):

# 获取所有课程页面地址
course_urls = response.xpath(
    "//h3[@class='course_title']/a/@href"
).extract()

for url in course_urls:
    yield Request(url, callback=self.parse_course)

def parse_course(self, response):

# 获取课程名
item = JiaodaSpiderItem()
item["name"] = response.xpath("//h1/text()").extract_first()
yield item

在parse函数中，我们定义了根据网站源代码中的课程名称获取URL的方法，使用了XPath路径的方法，可以在打印到字符串中的所有标记中选择特定标记。

在parse_course函数中，我们使用了Item类，将处理过的数据对象传递到pipeline中。在Scrapy中，pipeline是一种处理items的方法，可用于数据的储存、过滤和限制等。

六、运行爬虫脚本

在完成了自定义爬虫之后，就可以使用Scrapy启动下载器，抓取目标网站的数据。

在终端输入以下命令即可启动爬虫：

scrapy crawl jiaoda

在运行的过程中，Scrapy会输出抓取到的数据的日志，类似于此：

2019-09-27 23:14:16 [scrapy.core.scraper] DEBUG: Scraped from <200 http://ocw.mit.edu/courses/electrical-engineering-and-computer-science/6-006-introduction-to-algorithms-fall-2011/video-lectures/>
{'name': 'Video Lectures'}

七、数据处理和储存

在完成了数据的抓取之后，为了更加方便地进行数据分析和应用，我们需要对数据进行处理和储存。在Scrapy中，可以使用pipeline对数据进行处理。这里，我们将数据储存到SQLite中。

首先，我们需要在settings.py文件中修改管道组件。将settings.py中的ROBOTSTXT_OBEY设置为False。

在pipelines.py文件中，我们新增一个处理管道，用于储存爬取到的数据。

import sqlite3
from scrapy.exceptions import DropItem
from jiaoda_spider.items import JiaodaSpiderItem

class JiaodaSpiderPipeline(object):

def __init__(self):
    self.create_connection()
    self.create_table()

def create_connection(self):
    self.conn = sqlite3.connect("jiaoda.db")
    self.curr = self.conn.cursor()

def create_table(self):
    self.curr.execute("""DROP TABLE IF EXISTS jiaoda_tb""")
    self.curr.execute("""create table jiaoda_tb(
        name text
        )""")

def process_item(self, item, spider):
    self.store_db(item)
    return item

def store_db(self, item):
    self.curr.execute("""insert into jiaoda_tb values (?)""", (
        item["name"]
    ))
    self.conn.commit()

在该代码文件中，我们创建了一个JiaodaSpiderPipeline类，其中包含了储存抓取到的数据的方法。这里我们使用了SQLite数据库，将名称数据存入数据库中。

最后，在settings.py文件中，我们需要开启pipeline并将数据储存到SQLite中。

ITEM_PIPELINES = {

"jiaoda_spider.pipelines.JiaodaSpiderPipeline": 300

}

这样，我们就能够完成了爬取并储存了交大在线课程数据。

总结

Scrapy是一个高效的网络爬虫框架，在数据分析和科研领域应用广泛。本文详细介绍了Scrapy项目结构、爬虫编写、抓取数据处理和储存等全过程。读者可以根据本文所述进行实战，学习Scrapy，抓取自己所需的数据。