3、python开源——scrapy使用

此环节是在MAC OS中进行搭建

安装scrapy

pip install scrapy即可快速完成安装

创建项目:

$ scrapy startproject tutorial

输出如下:

New Scrapy project ‘tutorial’, using template directory ‘/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/python2.7/site-packages/scrapy/templates/project’, created in:

/Users/huilinwang/tutorial

You can start your first spider with:

cd tutorial

scrapy genspider example example.com

该目录下结构如下:

tutorial/

     scrapy.cfg

     tutorial/

          __init__.py

         items.py

         pipelines.py

         settings.py

         spiders/

                __init__.py

                 …

分解说明如下:

scrapy.cfg: 项目的配置文件

tutorial/: 该项目的python模块。之后您将在此加入代码。

tutorial/items.py: 项目中的item文件.

tutorial/pipelines.py: 项目中的pipelines文件.

tutorial/settings.py: 项目的设置文件.

tutorial/spiders/: 放置spider代码的目录.

定义item

Item 是保存爬取到的数据的容器;其使用方法和python字典类似, 并且提供了额外保护机制来避免拼写错误导致的未定义字段错误。

根据需要从dmoz.org获取到的数据对item进行建模。 我们需要从dmoz中获取名字,url,以及网站的描述。 对此,在item中定义相应的字段。编辑 tutorial 目录中的 items.py 文件:

import scrapy

class DmozItem(scrapy.Item):

       title = scrapy.Field()

       link = scrapy.Field()

       desc = scrapy.Field()

编写第一个爬虫(Spider)

Spider是用户编写用于从单个网站(或者一些网站)爬取数据的类。

其包含了一个用于下载的初始URL,如何跟进网页中的链接以及如何分析页面中的内容, 提取生成 item 的方法。

为了创建一个Spider,您必须继承 scrapy.Spider 类, 且定义以下三个属性:

name: 用于区别Spider。 该名字必须是唯一的,您不可以为不同的Spider设定相同的名字。

start_urls: 包含了Spider在启动时进行爬取的url列表。 因此,第一个被获取到的页面将是其中之一。 后续的URL则从初始的URL获取到的数据中提取。

parse() 是spider的一个方法。 被调用时,每个初始URL完成下载后生成的 Response 对象将会作为唯一的参数传递给该函数。 该方法负责解析返回的数据(response data),提取数据(生成item)以及生成需要进一步处理的URL的 Request 对象。

以下为我们的第一个Spider代码,保存在 tutorial/spiders 目录下的 dmoz_spider.py 文件中:

import scrapy

class DmozSpider(scrapy.spiders.Spider):

     name = “dmoz”

     allowed_domains = [“dmoz.org”]

     start_urls = [

     “http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Books/”,

     “http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Resources/”

     ]

     def parse(self, response):

         filename = response.url.split(“/”)[-2]

         with open(filename, ‘wb’) as f:

         f.write(response.body)

name属性很重要,不同spider不能使用相同的name

start_urls是spider抓取网页的起始点,可以包括多个url

parse方法是spider抓到一个网页以后默认调用的callback,避免使用这个名字来定义自己的方法。

当spider拿到url的内容以后,会调用parse方法,并且传递一个response参数给它,response包含了抓到的网页的内容,在parse方法里,你可以从抓到的网页里面解析数据。上面的代码只是简单地把网页内容保存到文件。

爬取

进入项目的根目录,执行下列命令启动spider:

scrapy crawl dmoz

有两个包含url所对应的内容的文件被创建了: Book , Resources 。

Scrapy为Spider的 start_urls 属性中的每个URL创建了 scrapy.Request 对象,并将 parse 方法作为回调函数(callback)赋值给了Request。

Request对象经过调度,执行生成 scrapy.http.Response 对象并送回给spider parse() 方法。

提取Item

从网页中提取数据有很多方法。Scrapy使用了一种基于 XPath 和 CSS 表达式机制: Scrapy Selectors 。

Selector有四个基本的方法(点击相应的方法可以看到详细的API文档):

xpath(): 传入xpath表达式,返回该表达式所对应的所有节点的selector list列表 。

css(): 传入CSS表达式,返回该表达式所对应的所有节点的selector list列表.

extract(): 序列化该节点为unicode字符串并返回list。

re(): 根据传入的正则表达式对数据进行提取,返回unicode字符串list列表。

在Shell中尝试Selector选择器

进入项目的根目录,执行下列命令来启动shell:

scrapy shell “http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Books/”

当shell载入后,您将得到一个包含response数据的本地 response 变量。

输入response.body将输出response的包体,

输出response.headers可以看到response的包头。

更为重要的是,当输入response.selector时, 您将获取到一个可以用于查询返回数据的selector(选择器), 以及映射到response.selector.xpath() 、 response.selector.css()的 快捷方法(shortcut):response.xpath()response.css()

同时,shell根据response提前初始化了变量sel。该selector根据response的类型自动选择最合适的分析规则(XML vs HTML)。

提取数据

尝试从这些页面中提取些有用的数据

在终端中输入 response.body 来观察HTML源码并确定合适的XPath表达式。不过,这任务非常无聊且不易。您可以考虑使用Firefox的Firebug扩展来使得工作更为轻松。

查看了网页的源码后,您会发现网站的信息是被包含在 第二个

    元素中。

我们可以通过这段代码选择该页面中网站列表里所有

  • 元素:
  • 在我们的spider中加入这段代码:

    import scrapy

    class DmozSpider(scrapy.Spider):

             name = “dmoz”

             allowed_domains = [“dmoz.org”]

             start_urls = [

            “http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Books/”,

             “http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Resources/”

             ]

             def parse(self, response):

                  for sel in response.xpath(‘//ul/li’):

                  title = sel.xpath(‘a/text()’).extract()

                  link = sel.xpath(‘a/@href’).extract()

                  desc = sel.xpath(‘text()’).extract()

                  print title, link, desc

    现在尝试再次爬取dmoz.org,您将看到爬取到的网站信息被成功输出

    /ul/li表示选择所有的ul标签下的li标签

    a/@href表示选择所有a标签的href属性

    a/text()表示选择a标签文本

    a[@href=”abc”]表示选择所有href属性是abc的a标签

    保存爬取到的数据

    最简单存储爬取的数据的方式是使用 Feed exports:

    scrapy crawl dmoz -o items.json

    该命令将采用 JSON 格式对爬取的数据进行序列化,生成 items.json 文件。

        原文作者:abeb6ca9bb86
        原文地址: https://www.jianshu.com/p/63c11112a769
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