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爬虫框架Scrapy之CrawlSpiders

2024-09-07 01:45:35 218人阅读

CrawlSpiders

通过下面的命令可以快速创建 CrawlSpider模板的代码：

scrapy genspider -t crawl tencent tencent.com

上一个案例中，我们通过正则表达式，制作了新的url作为Request请求参数，现在我们可以换个花样...

class scrapy.spiders.CrawlSpider

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。

CrawlSpider继承于Spider类，除了继承过来的属性外（name、allow_domains），还提供了一个新的属性和方法:

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。


class scrapy.contrib.spiders.Rule(
        link_extractor, 
        callback = None, 
        cb_kwargs = None, 
        follow = None, 
        process_links = None, 
        process_request = None
)

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)

parse_start_url(response)：

当start_url的请求返回时，该方法被调用。

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?

classscrapy.contrib.linkextractors.sgml.SgmlLinkExtractor(
    allow = (),
    deny = (),
    allow_domains = (),
    deny_domains = (),
    deny_extensions = None,
    restrict_xpaths = (),
    tags = (‘a‘,‘area‘),
    attrs = (‘href‘),
    canonicalize = True,
    unique = True,
    process_value = http://www.mamicode.com/None
)

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。

爬取规则(Crawling rules)

继续用腾讯招聘为例，给出配合rule使用CrawlSpider的例子:

首先运行

 scrapy shell "http://hr.tencent.com/position.php?&start=0#a"

导入LinkExtractor，创建LinkExtractor实例对象。：
```
 from scrapy.linkextractors import LinkExtractor

 page_lx = LinkExtractor(allow=(‘position.php?&start=\d+‘))
```
allow : LinkExtractor对象最重要的参数之一，这是一个正则表达式，必须要匹配这个正则表达式(或正则表达式列表)的URL才会被提取，如果没有给出(或为空), 它会匹配所有的链接?

deny : 用法同allow，只不过与这个正则表达式匹配的URL不会被提取)?它的优先级高于 allow 的参数，如果没有给出(或None), 将不排除任何链接?
调用LinkExtractor实例的extract_links()方法查询匹配结果：
```
 page_lx.extract_links(response)
```
没有查到：
```
 []
```

注意转义字符的问题，继续重新匹配：

 page_lx = LinkExtractor(allow=(‘position\.php\?&start=\d+‘))
 # page_lx = LinkExtractor(allow = (‘start=\d+‘))

 page_lx.extract_links(response)

技术分享

CrawlSpider版本

那么，scrapy shell测试完成之后，修改以下代码

#提取匹配 ‘http://hr.tencent.com/position.php?&start=\d+‘的链接
page_lx = LinkExtractor(allow = (‘start=\d+‘))

rules = [
    #提取匹配,并使用spider的parse方法进行分析;并跟进链接(没有callback意味着follow默认为True)
    Rule(page_lx, callback = ‘parse‘, follow = True)
]

这么写对吗？

不对！千万记住 callback 千万不能写 parse，再次强调：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。

#tencent.py

import scrapy
from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule
from scrapy.linkextractors import LinkExtractor
from mySpider.items import TencentItem

class TencentSpider(CrawlSpider):
    name = "tencent"
    allowed_domains = ["hr.tencent.com"]
    start_urls = [
        "http://hr.tencent.com/position.php?&start=0#a"
    ]

    page_lx = LinkExtractor(allow=("start=\d+"))

    rules = [
        Rule(page_lx, callback = "parseContent", follow = True)
    ]

    def parseContent(self, response):
        for each in response.xpath(‘//*[@class="even"]‘):
            name = each.xpath(‘./td[1]/a/text()‘).extract()[0]
            detailLink = each.xpath(‘./td[1]/a/@href‘).extract()[0]
            positionInfo = each.xpath(‘./td[2]/text()‘).extract()[0]

            peopleNumber = each.xpath(‘./td[3]/text()‘).extract()[0]
            workLocation = each.xpath(‘./td[4]/text()‘).extract()[0]
            publishTime = each.xpath(‘./td[5]/text()‘).extract()[0]
            #print name, detailLink, catalog,recruitNumber,workLocation,publishTime

            item = TencentItem()
            item[‘name‘]=name.encode(‘utf-8‘)
            item[‘detailLink‘]=detailLink.encode(‘utf-8‘)
            item[‘positionInfo‘]=positionInfo.encode(‘utf-8‘)
            item[‘peopleNumber‘]=peopleNumber.encode(‘utf-8‘)
            item[‘workLocation‘]=workLocation.encode(‘utf-8‘)
            item[‘publishTime‘]=publishTime.encode(‘utf-8‘)

            yield item

    # parse方法当然也可以不写     
    def parse(self, response):                                              
         pass

运行： scrapy crawl tencent

Logging

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"

Log levels

Scrapy提供5层logging级别:
CRITICAL - 严重错误(critical)
ERROR - 一般错误(regular errors)
WARNING - 警告信息(warning messages)
INFO - 一般信息(informational messages)
DEBUG - 调试信息(debugging messages)

logging设置

通过在setting.py中进行以下设置可以被用来配置logging:

LOG_ENABLED 默认: True，启用logging
LOG_ENCODING 默认: ‘utf-8‘，logging使用的编码
LOG_FILE 默认: None，在当前目录里创建logging输出文件的文件名
LOG_LEVEL 默认: ‘DEBUG‘，log的最低级别
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。

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