Scrapy框架中分两类爬虫，Spider类和CrawlSpider类。
此案例采用的是CrawlSpider类实现爬虫。
它是Spider的派生类，Spider类的设计原则是只爬取start_url列表中的网页，而CrawlSpider类定义了一些规则(rule)来提供跟进link的方便的机制，从爬取的网页中获取link并继续爬取的工作更适合。
创建项目指令：
scrapy startproject tencent
模版创建：
scrapy genspider crawl -t tencent 'hr.tencent.com'
CrawlSpider继承于Spider类，除了继承过来的属性外（name、allow_domains），还提供了新的属性和方法:
LinkExtractors
class scrapy.linkextractors.LinkExtractor
Link Extractors 的目的很简单: 提取链接｡
每个LinkExtractor有唯一的公共方法是 extract_links()，它接收一个 Response 对象，并返回一个 scrapy.link.Link 对象。
Link Extractors要实例化一次，并且 extract_links 方法会根据不同的 response 调用多次提取链接｡
主要参数：
allow：满足括号中“正则表达式”的值会被提取，如果为空，则全部匹配。
deny：与这个正则表达式(或正则表达式列表)不匹配的URL一定不提取。
allow_domains：会被提取的链接的domains。
deny_domains：一定不会被提取链接的domains。
restrict_xpaths：使用xpath表达式，和allow共同作用过滤链接。
rules
在rules中包含一个或多个Rule对象，每个Rule对爬取网站的动作定义了特定操作。如果多个rule匹配了相同的链接，则根据规则在本集合中被定义的顺序，第一个会被使用。
参数介绍：
link_extractor：是一个Link Extractor对象，用于定义需要提取的链接。
callback： 从link_extractor中每获取到链接时，参数所指定的值作为回调函数，该回调函数接受一个response作为其第一个参数。
注意：当编写爬虫规则时，避免使用parse作为回调函数。由于CrawlSpider使用parse方法来实现其逻辑，如果覆盖了 parse方法，crawl spider将会运行失败。
follow：是一个布尔(boolean)值，指定了根据该规则从response提取的链接是否需要跟进。 如果callback为None，follow 默认设置为True ，否则默认为False。
process_links：指定该spider中哪个的函数将会被调用，从link_extractor中获取到链接列表时将会调用该函数。该方法主要用来过滤。
process_request：指定该spider中哪个的函数将会被调用， 该规则提取到每个request时都会调用该函数。 (用来过滤request)
以下是案例代码：
item文件
import scrapy
class TencentItem(scrapy.Item):
# 职位
name = scrapy.Field()
# 详情链接
positionlink = scrapy.Field()
#职位类别
positiontype = scrapy.Field()
# 人数
peoplenum = scrapy.Field()
# 工作地点
worklocation = scrapy.Field()
# 发布时间
publish = scrapy.Field()
pipeline文件
import json
class TencentPipeline(object):
def __init__(self):
self.filename = open("tencent.json", "w")
def process_item(self, item, spider):
text = json.dumps(dict(item), ensure_ascii = False) + ",\n"
self.filename.write(text.encode("utf-8"))
return item
def close_spider(self, spider):
self.filename.close()
setting文件
BOT_NAME = 'tencent'
SPIDER_MODULES = ['tencent.spiders']
NEWSPIDER_MODULE = 'tencent.spiders'
LOG_FILE = 'tenlog.log'
LOG_LEVEL = 'DEBUG'
LOG_ENCODING = 'utf-8'
ROBOTSTXT_OBEY = True
DEFAULT_REQUEST_HEADERS = {
'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8',
# 'Accept-Language': 'en',
}
ITEM_PIPELINES = {
'tencent.pipelines.TencentPipeline': 300,
}
spider文件
# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
# 导入链接匹配规则类，用来提取符合规则的链接
from scrapy.linkextractors import LinkExtractor
from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule
from tencent.items import TencentItem
class TenecntSpider(CrawlSpider):
name = 'tencent1'
# 可选，加上会有一个爬去的范围
allowed_domains = ['hr.tencent.com']
start_urls = ['http://hr.tencent.com/position.php?&start=0#a']
# response中提取 链接的匹配规则，得出是符合的链接
pagelink = LinkExtractor(allow=('start=\d+'))
print (pagelink)
# 可以写多个rule规则
rules = [
# follow = True需要跟进的时候加上这句。
# 有callback的时候就有follow
# 只要符合匹配规则，在rule中都会发送请求，同是调用回调函数处理响应
# rule就是批量处理请求
Rule(pagelink, callback='parse_item', follow=True),
]
# 不能写parse方法，因为源码中已经有了，回覆盖导致程序不能跑
def parse_item(self, response):
for each in response.xpath("//tr[@class='even'] | //tr[@class='odd']"):
# 把数据保存在创建的对象中，用字典的形式
item = TencentItem()
# 职位
# each.xpath('./td[1]/a/text()')返回的是列表，extract转为unicode字符串，[0]取第一个
item['name'] = each.xpath('./td[1]/a/text()').extract()[0]
# 详情链接
item['positionlink'] = each.xpath('./td[1]/a/@href').extract()[0]
# 职位类别
item['positiontype'] = each.xpath("./td[2]/text()").extract()[0]
# 人数
item['peoplenum'] = each.xpath('./td[3]/text()').extract()[0]
# 工作地点
item['worklocation'] = each.xpath('./td[4]/text()').extract()[0]
# 发布时间
item['publish'] = each.xpath('./td[5]/text()').extract()[0]
# 把数据交给管道文件
yield item
