一：概述
- 深度爬虫：针对其实url地址进行数据采集，在响应数据中进行数据筛选得到需要进行数据采集的下一波url地址，并将url地址添加到数据采集队列中进行二次爬取,以此类推
- 深度爬虫可以通过不同的方式实现，在urllib2和requesets模块中通过轮询数据筛选得到目标url地址，然后进行循环爬取数据即可，在scrapy中主要通过两种方式进行处理：
1.通过Response对象的地址序列和Request对象的请求处理完成深度采集
2.通过CrawlSpider类型中的请求链接提取规则自动进行深度数据采集处理
二：深度爬虫的应用
1.通过Response对象和Request完成深度数据采集
- Request对象：
是scrapy框架的核心对象，通过将字符串url地址包装成请求对象交给调度器进行调度管理，然后交给下载模块进行 数据采集
#Request底层源码
# scrapy中的Request请求对象
class Request(object_ref):
# 默认构建时，method="GET"包装的是GET请求的采集方式
# 参数url:请求地址字符串
# 参数callback：请求的回调函数
# 参数headers：默认的请求头
# 参数body: 请求体
# 参数cookies：请求中包含的cookie对象
# 参数encoding：请求编码方式
def __init__(self, url, callback=None, method='GET', headers=None, body=None,
cookies=None, meta=None, encoding='utf-8', priority=0,
dont_filter=False, errback=None, flags=None):
self._encoding = encoding # this one has to be set first
self.method = str(method).upper()
self._set_url(url)
self._set_body(body)
assert isinstance(priority, int), "Request priority not an integer: %r" % priority
self.priority = priority
if callback is not None and not callable(callback):
raise TypeError('callback must be a callable, got %s' % type(callback).__name__)
if errback is not None and not callable(errback):
raise TypeError('errback must be a callable, got %s' % type(errback).__name__)
assert callback or not errback, "Cannot use errback without a callback"
self.callback = callback
self.errback = errback
self.cookies = cookies or {}
self.headers = Headers(headers or {}, encoding=encoding)
self.dont_filter = dont_filter
self._meta = dict(meta) if meta else None
self.flags = [] if flags is None else list(flags)
- get请求
import scrapy
#get请求
class GetSpider(scrapy.Spider):
#一般情况下爬虫默认的为get请求方式
#定义爬虫名称
name = 'getspider'
#定义限制访问域名
allowed_domains = ['baidu.com']
#定义起始url地址
start_urls = [
'http://www.baidu.com'
]
def parse(self, response):
#进行响应数据的处理
'''
起始请求的数据采集，由scrapy框架自动完成
爬虫——起始地址url
——scrapy.Spider——Request()请求
:param response:
:return:
'''
pass
- post请求
#post请求
class PostSpider(scrapy.Spider):
'''
post请求操作爬虫
'''
name = 'postspider'
allowed_domains = ['renren.com']
start_urls = [
'http://www.renren.com/login'
]
def start_requests(self):
'''
重写start_requests()函数，发送自定义请求
:return:
'''
return scrapy.FormRequest(
self.start_urls[0],
formdata={'username':'admin', 'password':123456},
callback=self.parse_response
)
def parse_response(self, response):
#用来专门处理post请求得到的响应数据
pass
ps:由于scrapy框架默认的Request是get请求，想要发送post的请求，需要重写start_requests()函数覆盖父类中原有的请求方法
**Response对象在项目中直接操作的并不是很多
- 小结
案例操作：深度爬取xx招聘网站的xx岗位信息
#1.创建项目
scrapy startproject myspider
#2.分析请求地址页面，想要获取的数据，定义字段，封装item对象
# -*- coding: utf-8 -*-
# Define here the models for your scraped items
#
# See documentation in:
# https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/items.html
import scrapy
#分析字段
job = 工作名称
company = 公司名称
salary = 薪水
class ZhilianItem(scrapy.Item):
#定义属性字段
job = scrapy.Field()
company = scrapy.Field()
salary = scrapy.Field()
#3.创建数据库表来存储数据
create table jobs(
id int auto_increment primary key,
job varchar(200),
company varchar(200),
salary = varchar(50)
);
#4.开发爬虫程序
# -*- coding:utf-8 -*-
import scrapy
from .. import items
class ZhiLian(scrapy.Spider):
#定义爬虫的名称，用于在命令中调用
name = 'zl'
#定义域名限制，只能爬取xxx域名下的数据
allowed_domains = ['zhaopin.com']
#定义url地址
start_urls =(
'http://sou.zhaopin.com/jobs/searchresult.ashx?jl=%E5%8C%97%E4%BA%AC&kw=%E7%88%AC%E8%99%AB&sm=0&p=1',
)
def parse(self, response):
'''
采集到数据后，自动执行的函数，主要进行如下功能
数据筛选——》封装Item对象——》传递数据给Pipelines
采集到的数据封装在response
'''
#提取所有的工信息列表selecor列表
job_list = response.xpath("//div[@id='newlist_list_content_table']/table[position()>1]/tr[1]")
for select in job_list:
job = select.xpath("td[@class='zwmc']/div/a").xpath('string(.)').extract()[0]
company = select.xpath("td[@class='gsmc']/a/text()").extract()[0]
salary = select.xpath("td[@class='zwyx']/text()").extract()[0]
print job
print company
print salary
#封 装成item对象
item = items.ZhilianItem()
item['job'] = job
item['company'] = company
item['salary'] = salary
#将本次生成的item对象交给pipeline进行处理
yield item
#深度采集，爬取下一页
page_list = response.xpath('//div[@class="pagesDown"]/ul/li/a/@href').extract()
print ('################')
print page_list
print ('################')
for next_page in page_list:
next_page = response.urljoin(next_page)
yield scrapy.Request(next_page, callback=self.parse)
#5.数据处理：开发管道模块
在pipelines.py模块中定义处理Item数据的pipelines，将数据存储到数据库中
#导入数据库引擎对象
from sqlalchemy import create_engine
#导入会话构建对象
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
#替换MySQldb模块
import pymysql
pymysql.install_as_MySQLdb()
class ZhilianPipeline(object):
#处理智联招聘数据的pipeline，负责最终的数据验证和数据存储
def __init__(self):
'''
初始化对象数据：可以用于初始化资源
如：打开文件，打开数据库连接等操作
'''
#创建连接数据库引擎
self.engine = create_engine('mysql://root:123456@localhost/spider_zhilian?charset=utf8')
Session = sessionmaker(bind=self.engine)
self.session = Session()
def open_spider(self, spider):
'''
爬虫开启时需要调用函数，经常用于数据的初始化
:param spider:
:return:
'''
pass
def close_spider(self,spider):
'''
爬虫程序自动关闭时调用函数
经常用于做一些资源回收工作，如关闭和数据库的连接
:return:
'''
self.session.close()
def process_item(self, item, spider):
'''
该函数会在爬虫采集并封装好的Item对象时自动调用
函数针对item数据进行验证和存储
:param item:
:param spider:
:return:
'''
#定义sql语句
sql = 'insert into job(job, company, salary) values( "%s", "%s", "%s")'\
% (item['job'], item['company'], item['salary'])
#执行sql语句
self.session.execute(sql)
#提交数据
self.session.commit()
#6.在setting.py设置模块中注册pipeline
ITEM_PIPELINES = {
# 'myspider.pipelines.MyspiderPipeline': 300,
'myspider.pipelines.ZhilianPipeline': 300,
}
#7.启动项目
命令行：scrapy crawl zl
运行程序数据库里已经有数据了，是不是很easy
image.png
2.Spider CrawlSpider完成数据深度爬取
- scrapy框架对于深度爬虫，提供了一种封装类scrapy.CrawlSpider，当我们开发时继承这个类，就能使用scrapy框架封装好的各种深度爬虫功能
- scrapy.CrawlSpider是从scrapy.Spider继承并进行功能扩展的类，主要通过定义url地址提取规则，跟踪链接地址，从而进行深度的数据采集
(1).查看CrawlSpider的部分源码，可以帮助你理解
class CrawlSpider(Spider):
rules = ()
def __init__(self, *a, **kw):
super(CrawlSpider, self).__init__(*a, **kw)
self._compile_rules()
# 1. 调用重写父类的parse()函数来处理start_urls中返回的response对象
# 2. parse()则将这些response对象再次传递给了_parse_response()函数处理
# 2.1. _parse_response()函数中设置follow为True，该参数用于打开是否跟进链接提取
# 3. 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)
# 定义处理start_url中返回的response的函数，需要重写
def parse_start_url(self, response):
return []
# 结果过滤函数
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()
# 循环获取定义的url地址提取规则
for n, rule in enumerate(self._rules):
# 得到所有的提取规则列表
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)
# 采集数据链接处理，从符合规则的rule中提取链接并返回item和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，通过callback回调函数解析处理，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
# 规则过滤
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)
# 链接跟踪全局配置设置
def set_crawler(self, crawler):
super(CrawlSpider, self).set_crawler(crawler)
self._follow_links = crawler.settings.getbool('CRAWLSPIDER_FOLLOW_LINKS', True)
(2).LinkExtractor链接提取对象：主要目的用于定义链接提取匹配方式
class scrapy.linkextractors.LinkExtractor(
allow = (), # 正则表达式，符合规则的链接会提取
deny = (), # 正则表达式，负责规则的链接会排除
allow_domains = (), # 允许的域名
deny_domains = (), # 禁止的域名
deny_extensions = None, # 是否允许扩展
restrict_xpaths = (), # xpath表达式，和allow配合使用精确提取数据
tags = ('a','area'), # 标签~
attrs = ('href'), # 指定提取的属性
canonicalize = True,
unique = True, # 唯一约束，是否去重
process_value = None
)
ps:我们可以在终端命令执行 scrapy shell + url地址
测试url地址是否有效
# 导入LinkExtractor类型
>>> from linkextractors import LinkExtractor
# 定义提取规则，包含指定字符的链接被提取
>>> links = LinkExtractor(allow=('7624f24&p=\d+'))
#从响应数据中提取符合规则的超链接，执行extract_links()函数
next_urls = links.extract_links(response)
(3).Rule规则对象：链接操作规则对象，主要定义对于LinkExtractor类型提取的超链接url地址操作行为，一个爬虫可以有多个Rule对象，包含在rules列表中即可
class scrapy.spiders.Rule(
# LinkExtractor对象
link_extractor,
# 回调函数，得到数据库之后调用的函数
callback = None,
# 回调函数调用时传递的参数列表
cb_kwargs = None,
# 是否从返回的响应数据中根据LinkExtractor继续提取，一般选择True
follow = None,
# 从LinkExtractor中提取的连接，会自动调用该选项指定的函数，用来进行超链接的筛选
process_links = None,
# 指定每个请求封装处理时要调用的函数
process_request = None
)
(4).实战演练：爬取招聘信息
#1.创建项目
scrapy startproject myspider2
#2.分析请求地址页面，想要获取的数据，定义字段，封装item对象
# -*- coding: utf-8 -*-
# Define here the models for your scraped items
#
# See documentation in:
# https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/items.html
import scrapy
#分析字段
job = 工作名称
company = 公司名称
salary = 薪水
class ZhilianItem(scrapy.Item):
#定义属性字段
job = scrapy.Field()
company = scrapy.Field()
salary = scrapy.Field()
#3.爬虫程序开发
'''
基于scrapy.spider.CrawlSpider的深度爬虫操作
'''
#引入模块
from scrapy.spider import CrawlSpider, Rule
#引入链接提取模块
from scrapy.linkextractors import LinkExtractor
from .. items import ZhaopinItem
class ZhaopinSpider(CrawlSpider):
#定义爬虫名称
name = 'zp'
#限制域名
allowed_domains = ['zhaopin.com']
#定义起始url地址
start_urls = [
"http://sou.zhaopin.com/jobs/searchresult.ashx?jl=%E5%8C%97%E4%BA%AC%2b%E4%B8%8A%E6%B5%B7%2b%E5%B9%BF%E5%B7%9E%2b%E6%B7%B1%E5%9C%B3&kw=python&isadv=0&sg=7cd76e75888443e6b906df8f5cf121c1&p=1",
]
#定义链接提取规则:根据url地址分析得到
link_extractor = LinkExtractor(
allow = (r"e75888443e6b906df8f5cf121c1&p=\d+")
)
#定义链接操作规则
rules = [
Rule(link_extractor, follow = True, callback = 'parse_response'),
]
#注意：在这里不能重写parse()函数，因为父类中已经重写过parse()函数，如果我们再次重写该函数，深度采集数据就会失效
#处理响应数据
def parse_response(self, response)：
#提取当前页面所有需要的数据
job_list = response.xpath("//div[@id='newlist_list_content_table']/table[position()>1]/tr[1]")
for jobs in job_list:
job = jobs.xpath("td[@class='zwmc']/div/a").xpath("string(.)").extract()[0]
company = jobs.xpath("td[@class='gsmc']/a/text()").extract()[0]
salary = jobs.xpath("td[@class='zwyx']/text()").extract()[0]
print(job)
print(company)
print(salary)
ps:这里我们已经取到了想要的数据了，只是没有存储到数据库里、其实数据存储跟上面的案例数据存储方式一样，可以直接copy过来使用
#4.启动项目
scrapy crawl zp
三：总结
经过对深度采集数据的两种方式的介绍，那么下面该干什么呢？
欲知后事如何，且看下回分解
（欢迎加入Python交流群：930353061。人生苦短，我用python！！！）
