CrawlSpiders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。
一、我们先来分析一下CrawlSpiders源码
源码解析
class CrawlSpider(Spider):
rules = ()
def __init__(self, *a, **kw):
super(CrawlSpider, self).__init__(*a, **kw)
self._compile_rules()
# 首先调用parse()来处理start_urls中返回的response对象
# parse()则将这些response对象传递给了_parse_response()函数处理，并设置回调函数为parse_start_url()
# 设置了跟进标志位True
# parse将返回item和跟进了的Request对象
def parse(self, response):
return self._parse_response(response, self.parse_start_url, cb_kwargs={}, follow=True)
# 处理start_url中返回的response，需要重写
def parse_start_url(self, response):
return []
def process_results(self, response, results):
return results
# 从response中抽取符合任一用户定义'规则'的链接，并构造成Resquest对象返回
def _requests_to_follow(self, response):
if not isinstance(response, HtmlResponse):
return
seen = set()
# 抽取之内的所有链接，只要通过任意一个'规则'，即表示合法
for n, rule in enumerate(self._rules):
links = [l for l in rule.link_extractor.extract_links(response) if l not in seen]
# 使用用户指定的process_links处理每个连接
if links and rule.process_links:
links = rule.process_links(links)
# 将链接加入seen集合，为每个链接生成Request对象，并设置回调函数为_repsonse_downloaded()
for link in links:
seen.add(link)
# 构造Request对象，并将Rule规则中定义的回调函数作为这个Request对象的回调函数
r = Request(url=link.url, callback=self._response_downloaded)
r.meta.update(rule=n, link_text=link.text)
# 对每个Request调用process_request()函数。该函数默认为indentify，即不做任何处理，直接返回该Request.
yield rule.process_request(r)
# 处理通过rule提取出的连接，并返回item以及request
def _response_downloaded(self, response):
rule = self._rules[response.meta['rule']]
return self._parse_response(response, rule.callback, rule.cb_kwargs, rule.follow)
# 解析response对象，会用callback解析处理他，并返回request或Item对象
def _parse_response(self, response, callback, cb_kwargs, follow=True):
# 首先判断是否设置了回调函数。（该回调函数可能是rule中的解析函数，也可能是 parse_start_url函数）
# 如果设置了回调函数（parse_start_url()），那么首先用parse_start_url()处理response对象，
# 然后再交给process_results处理。返回cb_res的一个列表
if callback:
#如果是parse调用的，则会解析成Request对象
#如果是rule callback，则会解析成Item
cb_res = callback(response, **cb_kwargs) or ()
cb_res = self.process_results(response, cb_res)
for requests_or_item in iterate_spider_output(cb_res):
yield requests_or_item
# 如果需要跟进，那么使用定义的Rule规则提取并返回这些Request对象
if follow and self._follow_links:
#返回每个Request对象
for request_or_item in self._requests_to_follow(response):
yield request_or_item
def _compile_rules(self):
def get_method(method):
if callable(method):
return method
elif isinstance(method, basestring):
return getattr(self, method, None)
self._rules = [copy.copy(r) for r in self.rules]
for rule in self._rules:
rule.callback = get_method(rule.callback)
rule.process_links = get_method(rule.process_links)
rule.process_request = get_method(rule.process_request)
def set_crawler(self, crawler):
super(CrawlSpider, self).set_crawler(crawler)
self._follow_links = crawler.settings.getbool('CRAWLSPIDER_FOLLOW_LINKS', True)
二、 CrawlSpider爬虫文件字段的介绍
1、 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:class scrapy.linkextractors.LinkExtractorLink 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｡
class scrapy.linkextractors.LinkExtractor(
allow = (),
deny = (),
allow_domains = (),
deny_domains = (),
deny_extensions = None,
restrict_xpaths = (),
tags = ('a','area'),
attrs = ('href'),
canonicalize = True,
unique = True,
process_value = None
)
主要参数：
① 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。
② 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。
③ allow_domains：会被提取的链接的domains。
④ deny_domains：一定不会被提取链接的domains。
⑤ restrict_xpaths：使用xpath表达式，和allow共同作用过滤链接。
2、 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。
class scrapy.spiders.Rule(
link_extractor,
callback = None,
cb_kwargs = None,
follow = None,
process_links = None,
process_request = None
)
① link_extractor：是一个Link Extractor对象，用于定义需要提取的链接。
② 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。
③ 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。
④ 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。
⑤ 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)
3、Scrapy提供了log功能，可以通过 logging 模块使用。可以修改配置文件settings.py，任意位置添加下面两行，效果会清爽很多。
LOG_FILE = "TencentSpider.log"
LOG_LEVEL = "INFO"
Scrapy提供5层logging级别:
① CRITICAL – 严重错误(critical)
② ERROR – 一般错误(regular errors)
③ WARNING – 警告信息(warning messages)
④ INFO – 一般信息(informational messages)
⑤ DEBUG – 调试信息(debugging messages)
通过在setting.py中进行以下设置可以被用来配置logging:
① LOG_ENABLED 默认: True，启用logging
② LOG_ENCODING 默认: ‘utf-8’，logging使用的编码
③ LOG_FILE 默认: None，在当前目录里创建logging输出文件的文件名
④ LOG_LEVEL 默认: ‘DEBUG’，log的最低级别
⑤ LOG_STDOUT 默认: False 如果为 True，进程所有的标准输出(及错误)将会被重定向到log中。例如，执行 print “hello” ，其将会在Scrapy log中显示。
三、 CrawlSpider爬虫案例分析
1、创建项目：scrapy startproject CrawlYouYuan
2、创建爬虫文件：scrapy genspider -t crawl youyuan youyuan.com
3、项目文件分析
items.py
模型类
import scrapy
class CrawlyouyuanItem(scrapy.Item):
# 用户名
username = scrapy.Field()
# 年龄
age = scrapy.Field()
# 头像图片的链接
header_url = scrapy.Field()
# 相册图片的链接
images_url = scrapy.Field()
# 内心独白
content = scrapy.Field()
# 籍贯
place_from = scrapy.Field()
# 学历
education = scrapy.Field()
# 兴趣爱好
hobby = scrapy.Field()
# 个人主页
source_url = scrapy.Field()
# 数据来源网站
sourec = scrapy.Field()
# utc 时间
time = scrapy.Field()
# 爬虫名
spidername = scrapy.Field()
youyuan.py
爬虫文件
# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
from scrapy.linkextractors import LinkExtractor
from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule
from CrawlYouYuan.items import CrawlyouyuanItem
import re
class YouyuanSpider(CrawlSpider):
name = 'youyuan'
allowed_domains = ['youyuan.com']
start_urls = ['http://www.youyuan.com/find/beijing/mm18-25/advance-0-0-0-0-0-0-0/p1/']
# 自动生成的文件不需要改东西，只需要添加rules文件里面Rule角色就可以
# 每一页匹配规则
page_links = LinkExtractor(allow=(r"youyuan.com/find/beijing/mm18-25/advance-0-0-0-0-0-0-0/p\d+/"))
# 每个人个人主页匹配规则
profile_links = LinkExtractor(allow=(r"youyuan.com/\d+-profile/"))
rules = (
# 没有回调函数，说明follow是True
Rule(page_links),
# 有回调函数，说明follow是False
Rule(profile_links, callback='parse_item', follow=True),
)
def parse_item(self, response):
item = CrawlyouyuanItem()
item['username'] = self.get_username(response)
# 年龄
item['age'] = self.get_age(response)
# 头像图片的链接
item['header_url'] = self.get_header_url(response)
# 相册图片的链接
item['images_url'] = self.get_images_url(response)
# 内心独白
item['content'] = self.get_content(response)
# 籍贯
item['place_from'] = self.get_place_from(response)
# 学历
item['education'] = self.get_education(response)
# 兴趣爱好
item['hobby'] = self.get_hobby(response)
# 个人主页
item['source_url'] = response.url
# 数据来源网站
item['sourec'] = "youyuan"
yield item
def get_username(self, response):
username = response.xpath("//dl[@class='personal_cen']//div[@class='main']/strong/text()").extract()
if len(username):
username = username[0]
else:
username = "NULL"
return username.strip()
def get_age(self, response):
age = response.xpath("//dl[@class='personal_cen']//dd/p/text()").extract()
if len(age):
age = re.findall(u"\d+岁", age[0])[0]
else:
age = "NULL"
return age.strip()
def get_header_url(self, response):
header_url = response.xpath("//dl[@class='personal_cen']/dt/img/@src").extract()
if len(header_url):
header_url = header_url[0]
else:
header_url = "NULL"
return header_url.strip()
def get_images_url(self, response):
images_url = response.xpath("//div[@class='ph_show']/ul/li/a/img/@src").extract()
if len(images_url):
images_url = ", ".join(images_url)
else:
images_url = "NULL"
return images_url
def get_content(self, response):
content = response.xpath("//div[@class='pre_data']/ul/li/p/text()").extract()
if len(content):
content = content[0]
else:
content = "NULL"
return content.strip()
def get_place_from(self, response):
place_from = response.xpath("//div[@class='pre_data']/ul/li[2]//ol[1]/li[1]/span/text()").extract()
if len(place_from):
place_from = place_from[0]
else:
place_from = "NULL"
return place_from.strip()
def get_education(self, response):
education = response.xpath("//div[@class='pre_data']/ul/li[3]//ol[2]/li[2]/span/text()").extract()
if len(education):
education = education[0]
else:
education = "NULL"
return education.strip()
def get_hobby(self, response):
hobby = response.xpath("//dl[@class='personal_cen']//ol/li/text()").extract()
if len(hobby):
hobby = ",".join(hobby).replace(" ", "")
else:
hobby = "NULL"
return hobby.strip()
pipelines.py
管道文件
import json
import codecs
class CrawlyouyuanPipeline(object):
def __init__(self):
self.filename = codecs.open('content.json', 'w', encoding='utf-8')
def process_item(self, item, spider):
html = json.dumps(dict(item), ensure_ascii=False)
self.filename.write(html + '\n')
return item
def spider_closed(self, spider):
self.filename.close()
settings.py
BOT_NAME = 'CrawlYouYuan'
SPIDER_MODULES = ['CrawlYouYuan.spiders']
NEWSPIDER_MODULE = 'CrawlYouYuan.spiders'
# Crawl responsibly by identifying yourself (and your website) on the user-agent
USER_AGENT = 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10.13; rv:56.0)'
# Obey robots.txt rules
ROBOTSTXT_OBEY = True
ITEM_PIPELINES = {
'CrawlYouYuan.pipelines.CrawlyouyuanPipeline': 300,
}
begin.py
from scrapy import cmdline
cmdline.execute('scrapy crawl youyuan'.split())
在运行程序之前需要使Scrapy版本和Twisted版本相吻合，设置如下
scr�apy.png
这次分享的文章和上一篇
Scrapy 框架基本了解以及Spiders爬虫文章来说，详细介绍了使用Scrapy框架爬虫的具体步骤，并同时编写爬虫案例进行分析，很好的诠释了Scrapy框架爬取数据的方便性和易懂性，下篇文章我会分享下Scrapy分布式爬取网站，让我们一起学习，一起探讨爬虫技术。
