今天带来scrapy的第二讲，讲道理这个爬虫框架确实不错，但是用起来很多地方好坑，需要大家自己总结了，接下来我们先好好讲讲scrapy的用法机制。
1 命令行工具
list
列出当前项目中所有可用的spider。每行输出一个spider。
$ scrapy listspider1 spider2
fetch
使用Scrapy下载器(downloader)下载给定的URL，并将获取到的内容送到标准输出。
$ scrapy fetch --nolog http://www.example.com/some/page.html[ ... html content here ... ]
view
在浏览器中打开给定的URL，并以Scrapy spider获取到的形式展现。
$ scrapy view http://www.example.com/some/page.html[ ... browser starts ... ]
genspider
这仅仅是创建spider的一种快捷方法。该方法可以使用提前定义好的模板来生成spider。您也可以自己创建spider的源码文件。
$ scrapy genspider -t basic example example.com Created spider 'example' using template 'basic' in module: mybot.spiders.example
2 Spiders
Spider类定义了如何爬取某个(或某些)网站。包括了爬取的动作(例如:是否跟进链接)以及如何从网页的内容中提取结构化数据(爬取item)。 换句话说，Spider就是您定义爬取的动作及分析某个网页(或者是有些网页)的地方。
基本方法这里不做讲解，来看一下今天要讲的。
start_requests()
当spider启动爬取并且未制定URL时，该方法被调用。 当指定了URL时make_requests_from_url() 将被调用来创建Request对象。 该方法仅仅会被Scrapy调用一次，因此您可以将其实现为生成器。
如果您想要修改最初爬取某个网站的Request对象，您可以重写(override)该方法。 例如，如果您需要在启动时以POST登录某个网站，你可以这么写:
class MySpider(scrapy.Spider):
name = 'myspider'
def start_requests(self):
return [scrapy.FormRequest(http://www.example.com/login,
formdata={'user': 'john', 'pass': 'secret'},
callback=self.logged_in)] def logged_in(self, response):
# here you would extract links to follow and return Requests for
# each of them, with another callback
pass除了 start_urls 你也可以直接使用 start_requests()
import scrapyfrom myproject.items import MyItemclass MySpider(scrapy.Spider):
name = 'example.com'
allowed_domains = ['example.com'] def start_requests(self):
yield scrapy.Request('http://www.example.com/1.html', self.parse) yield scrapy.Request('http://www.example.com/2.html', self.parse) yield scrapy.Request('http://www.example.com/3.html', self.parse) def parse(self, response):
for h3 in response.xpath('//h3').extract(): yield MyItem(title=h3) for url in response.xpath('//a/@href').extract(): yield scrapy.Request(url, callback=self.parse)可以看到我们在这个spider里面没有写stat_url，直接通过start_requests方法进行爬取。
parse(response)
这个方法大家已经不再陌生，而且用起来很简单。
在单个回调函数中返回多个Request以及Item的例子:
import scrapyclass MySpider(scrapy.Spider):
name = 'example.com'
allowed_domains = ['example.com']
start_urls = [ 'http://www.example.com/1.html', 'http://www.example.com/2.html', 'http://www.example.com/3.html',
] def parse(self, response):
sel = scrapy.Selector(response) for h3 in response.xpath('//h3').extract(): yield {title: h3} for url in response.xpath('//a/@href').extract(): yield scrapy.Request(url, callback=self.parse)Spider arguments
Spider arguments are passed through the crawl command using the -a
option. For example:
import scrapyclass MySpider(scrapy.Spider): name = 'myspider' def __init__(self, category=None, *args, **kwargs): super(MySpider, self).__init__(*args, **kwargs) self.start_urls = ['http://www.example.com/categories/%s' % category] # ...
注意这里的init方法，可以在里面定义start_urls。
scrapy crawl myspider -a category=electronics
我们运行上面这个命令，就是把category=electronics传给myspider。
爬取规则(Crawling rules)
接下来给出配合rule使用CrawlSpider的例子:
mport scrapyfrom scrapy.spiders import CrawlSpider, Rulefrom scrapy.linkextractors import LinkExtractorclass MySpider(CrawlSpider):
name = 'example.com'
allowed_domains = ['example.com']
start_urls = ['http://www.example.com']
rules = ( # 提取匹配 'category.php' (但不匹配 'subsection.php') 的链接并跟进链接(没有callback意味着follow默认为True)
Rule(LinkExtractor(allow=('category\.php', ), deny=('subsection\.php', ))), # 提取匹配 'item.php' 的链接并使用spider的parse_item方法进行分析
Rule(LinkExtractor(allow=('item\.php', )), callback='parse_item'),
) def parse_item(self, response):
self.logger.info('Hi, this is an item page! %s', response.url)
item = scrapy.Item()
item['id'] = response.xpath('//td[@id=item_id]/text()').re(r'ID: (\d+)')
item['name'] = response.xpath('//td[@id=item_name]/text()').extract()
item['description'] = response.xpath('//td[@id=item_description]/text()').extract() return itemLinkExtractor是一个 Link Extractor 对象。 其定义了如何从爬取到的页面提取链接。 是一个 Link Extractor 对象。 其定义了如何从爬取到的页面提取链接。
callback是一个callable或string(该spider中同名的函数将会被调用)。 从link_extractor中每获取到链接时将会调用该函数。该回调函数接受一个response作为其第一个参数， 并返回一个包含 Item 以及(或) Request 对象(或者这两者的子类)的列表(list)。
注意我们这里callback = parse_item返回的就是item。
该spider将从example.com的首页开始爬取，获取category以及item的链接并对后者使用 parse_item方法。 当item获得返回(response)时，将使用XPath处理HTML并生成一些数据填入 Item 中。
3 Items
爬取的主要目标就是从非结构性的数据源提取结构性数据，例如网页。 Scrapy spider可以以python的dict来返回提取的数据.
Item使用简单的class定义语法以及 Field 对象来声明。例如:
import scrapyclass Product(scrapy.Item): name = scrapy.Field() price = scrapy.Field() stock = scrapy.Field() last_updated = scrapy.Field(serializer=str)
创建item
>>> product = Product(name='Desktop PC', price=1000)>>> print product Product(name='Desktop PC', price=1000)
获取字段的值
>>> product['name']
Desktop PC>>> product.get('name')
Desktop PC>>> product['price']1000>>> product['last_updated']
Traceback (most recent call last):
...
KeyError: 'last_updated'>>> product.get('last_updated', 'not set')not set>>> product['lala'] # getting unknown fieldTraceback (most recent call last):
...
KeyError: 'lala'>>> product.get('lala', 'unknown field')'unknown field'>>> 'name' in product # is name field populated?True>>> 'last_updated' in product # is last_updated populated?False>>> 'last_updated' in product.fields # is last_updated a declared field?True>>> 'lala' in product.fields # is lala a declared field?False获取所有获取到的值
>>> product.keys()
['price', 'name']>>> product.items()
[('price', 1000), ('name', 'Desktop PC')]扩展Item
您可以通过继承原始的Item来扩展item(添加更多的字段或者修改某些字段的元数据)。
class DiscountedProduct(Product): discount_percent = scrapy.Field(serializer=str) discount_expiration_date = scrapy.Field()
4 Item Pipeline
其实在之前我们就已经把数据放到item里面，并保存到本地json文件中。但发现好像还差点什么，没错就是Item Pipeline
以下是item pipeline的一些典型应用：
清理HTML数据
验证爬取的数据(检查item包含某些字段)
查重(并丢弃)
将爬取结果保存到数据库中
验证价格，同时丢弃没有价格的item
from scrapy.exceptions import DropItemclass PricePipeline(object): vat_factor = 1.15 def process_item(self, item, spider): if item['price']: if item['price_excludes_vat']: item['price'] = item['price'] * self.vat_factor return item else: raise DropItem(Missing price in %s % item)
process_item(self, item, spider)每个item pipeline组件都需要调用该方法，这个方法必须返回一个具有数据的dict，或是 Item(或任何继承类)对象， 或是抛出 DropItem
异常，被丢弃的item将不会被之后的pipeline组件所处理。
将item写入JSON文件
以下pipeline将所有(从所有spider中)爬取到的item，存储到一个独立地 items.jl 文件，每行包含一个序列化为JSON格式的item:
import jsonclass JsonWriterPipeline(object):
def __init__(self):
self.file = open('items.jl', 'wb') def process_item(self, item, spider):
line = json.dumps(dict(item)) + \n
self.file.write(line) return itemWrite items to MongoDB
import pymongoclass MongoPipeline(object):
collection_name = 'scrapy_items'
def __init__(self, mongo_uri, mongo_db):
self.mongo_uri = mongo_uri
self.mongo_db = mongo_db @classmethod
def from_crawler(cls, crawler):
return cls(
mongo_uri=crawler.settings.get('MONGO_URI'),
mongo_db=crawler.settings.get('MONGO_DATABASE', 'items')
) def open_spider(self, spider):
self.client = pymongo.MongoClient(self.mongo_uri)
self.db = self.client[self.mongo_db] def close_spider(self, spider):
self.client.close() def process_item(self, item, spider):
self.db[self.collection_name].insert(dict(item)) return item上面的classmethod实际上是返回了一个MongoPipeline实例，并把mongo的参数初始化。
去重
一个用于去重的过滤器，丢弃那些已经被处理过的item。让我们假设我们的item有一个唯一的id，但是我们spider返回的多个item中包含有相同的id:
from scrapy.exceptions import DropItemclass DuplicatesPipeline(object): def __init__(self): self.ids_seen = set() def process_item(self, item, spider): if item['id'] in self.ids_seen: raise DropItem(Duplicate item found: %s % item) else: self.ids_seen.add(item['id']) return item
问题来了，我们的代码都写完了，但是这些pipiline代码放在哪里？
就是放在demo/demo/pipelines.py 里面，他同时可以定义多个类对item 进行处理。
class TutorialPipeline(object): def process_item(self, item, spider): return item
这是默认的Pipeline代码，只有一个process_item方法。
为了启用一个Item Pipeline组件，你必须将它的类添加到 [ITEM_PIPELINES
(http://scrapychs.readthedocs.io/zh_CN/1.0/topics/settings.html#std:setting-ITEM_PIPELINES) 配置，就像下面这个例子:
ITEM_PIPELINES = {
'myproject.pipelines.PricePipeline': 300,
'myproject.pipelines.JsonWriterPipeline': 800,
}
作者：我是上帝可爱多
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