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爬虫：Scrapy1
Python 2.7
npm install scrapy
步骤：
- 创建一个 Scrapy 项目
- 定义提取的 Item
- 编写爬取网站的 Spider 并提取 Item
- 编写 Item Pipeline 来存储提取到的 Item(即数据)
创建项目
scrapy startproject tutorial
该命令将会创建包含下列内容的 tutorial 目录:
tutorial/ scrapy.cfg tutorial/ __init__.py items.py pipelines.py settings.py spiders/ __init__.py
这些文件分别是:
- 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。
类似在 ORM 中做的一样，您可以通过创建一个 scrapy.Item 类， 并且定义类型为 scrapy.Field 的类属性来定义一个 Item。
对此，在 item 中定义相应的字段。编辑 tutorial 目录中的 items.py 文件:
import scrapyclass DmozItem(scrapy.Item): title = scrapy.Field() link = scrapy.Field() desc = scrapy.Field()
编写爬虫
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 scrapyclass 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): filename = response.url.split("/")[-2] with open(filename, ‘wb‘) as f: f.write(response.body)
爬取
进入项目的根目录，执行下列命令启动 spider:
scrapy crawl dmoz
crawl dmoz 启动用于爬取 dmoz.org 的 spider，您将得到类似的输出:
2014-01-23 18:13:07-0400 [scrapy] INFO: Scrapy started (bot: tutorial)2014-01-23 18:13:07-0400 [scrapy] INFO: Optional features available: ...2014-01-23 18:13:07-0400 [scrapy] INFO: Overridden settings: {}2014-01-23 18:13:07-0400 [scrapy] INFO: Enabled extensions: ...2014-01-23 18:13:07-0400 [scrapy] INFO: Enabled downloader middlewares: ...2014-01-23 18:13:07-0400 [scrapy] INFO: Enabled spider middlewares: ...2014-01-23 18:13:07-0400 [scrapy] INFO: Enabled item pipelines: ...2014-01-23 18:13:07-0400 [dmoz] INFO: Spider opened2014-01-23 18:13:08-0400 [dmoz] DEBUG: Crawled (200) <GET http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Resources/> (referer: None)2014-01-23 18:13:09-0400 [dmoz] DEBUG: Crawled (200) <GET http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Books/> (referer: None)2014-01-23 18:13:09-0400 [dmoz] INFO: Closing spider (finished)
查看包含 [dmoz] 的输出，可以看到输出的 log 中包含定义在 start_urls 的初始 URL，并且与 spider 中是一一对应的。在 log 中可以看到其没有指向其他页面( (referer:None) )。
除此之外，更有趣的事情发生了。就像我们 parse 方法指定的那样，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
Selectors 选择器简介
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。
为了配合 XPath，Scrapy 除了提供了 Selector 之外，还提供了方法来避免每次从 response 中提取数据时生成 selector 的麻烦。
Selector 有四个基本的方法:
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
为了介绍 Selector 的使用方法，接下来我们将要使用内置的 Scrapy shell。Scrapy Shell 需要您预装好 IPython(一个扩展的 Python 终端)。
您需要进入项目的根目录，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() 和 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)。
In [1]: sel.xpath(‘//title‘)Out[1]: [<Selector xpath=‘//title‘ data=http://www.mamicode.com/u‘<title>Open Directory - Computers: Progr‘>]In [2]: sel.xpath(‘//title‘).extract()Out[2]: [u‘<title>Open Directory - Computers: Programming: Languages: Python: Books</title>‘]In [3]: sel.xpath(‘//title/text()‘)Out[3]: [<Selector xpath=‘//title/text()‘ data=http://www.mamicode.com/u‘Open Directory - Computers: Programming:‘>]In [4]: sel.xpath(‘//title/text()‘).extract()Out[4]: [u‘Open Directory - Computers: Programming: Languages: Python: Books‘]In [5]: sel.xpath(‘//title/text()‘).re(‘(\w+):‘)Out[5]: [u‘Computers‘, u‘Programming‘, u‘Languages‘, u‘Python‘]
#我们可以通过这段代码选择该页面中网站列表里所有 <li> 元素:sel.xpath(‘//ul/li‘)#网站的描述:sel.xpath(‘//ul/li/text()‘).extract()#网站的标题:sel.xpath(‘//ul/li/a/text()‘).extract()#以及网站的链接:sel.xpath(‘//ul/li/a/@href‘).extract()
之前提到过，每个.xpath()调用返回 selector 组成的 list，因此我们可以拼接更多的.xpath()来进一步获取某个节点。我们将在下边使用这样的特性:
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
在我们的 spider 中加入这段代码:
import scrapyclass 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:
scrapy crawl dmoz
使用Item
Item 对象是自定义的 python 字典。您可以使用标准的字典语法来获取到其每个字段的值。(字段即是我们之前用 Field 赋值的属性):
>>> item = DmozItem()>>> item[‘title‘] = ‘Example title‘>>> item[‘title‘]‘Example title‘
一般来说，Spider 将会将爬取到的数据以 Item 对象返回。所以为了将爬取的数据返回，我们最终的代码将是:
import scrapyfrom tutorial.items import DmozItemclass 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‘): item = DmozItem() item[‘title‘] = sel.xpath(‘a/text()‘).extract() item[‘link‘] = sel.xpath(‘a/@href‘).extract() item[‘desc‘] = sel.xpath(‘text()‘).extract() yield item
现在对 dmoz.org 进行爬取将会产生 DmozItem 对象:
[dmoz] DEBUG: Scraped from <200 http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Books/> {‘desc‘: [u‘ - By David Mertz; Addison Wesley. Book in progress, full text, ASCII format. Asks for feedback. [author website, Gnosis Software, Inc.\n], ‘link‘: [u‘http://gnosis.cx/TPiP/‘], ‘title‘: [u‘Text Processing in Python‘]}[dmoz] DEBUG: Scraped from <200 http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Books/> {‘desc‘: [u‘ - By Sean McGrath; Prentice Hall PTR, 2000, ISBN 0130211192, has CD-ROM. Methods to build XML applications fast, Python tutorial, DOM and SAX, new Pyxie open source XML processing library. [Prentice Hall PTR]\n‘], ‘link‘: [u‘http://www.informit.com/store/product.aspx?isbn=0130211192‘], ‘title‘: [u‘XML Processing with Python‘]}
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。
在类似这样小规模的项目中，这种存储方式已经足够。 如果需要对爬取到的 item 做更多更为复杂的操作，可以编写 Item Pipeline 。 类似于在创建项目时对 Item 做的，用于编写自己的 tutorial/pipelines.py 也被创建。 不过如果仅仅想要保存 item，不需要实现任何的 pipeline。
爬虫：Scrapy1