python Scrapy 爬虫框架快速入门

快速入门安装
pip install scrapy
一、创建Scrapy项目
scrapy startproject Tencent
命令执行后，会创建一个Tencent文件夹，结构如下
ls
Tencent/
scrapy.cfg
Tencent/
  __init__.py
  items.py
  pipelines.py
  settings.py
  spiders/
    __init__.py
    爬取.py
    ....
文件说明

    scrapy.cfg 项目的配置信息，主要为Scrapy命令行工具提供一个基础的配置信息。（真正爬虫相关的配置信息在settings.py文件中）

    items.py 设置数据存储模板，用于结构化数据，如：Django的Model

    pipelines 数据处理行为，如：一般结构化的数据持久化

    settings.py 配置文件，如：递归的层数、并发数，延迟下载等

    spiders 爬虫目录，如：创建文件，编写爬虫规则

二、编写items.py文件，根据需要爬取的内容定义爬取字段
目标任务：爬取腾讯社招信息，需要爬取的内容为：职位名称，职位的详情链接，职位类别，招聘人数，工作地点，发布时间。
# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
class TencentItem(scrapy.Item):
# 职位名
positionname = scrapy.Field()
# 详情连接
positionlink = scrapy.Field()
# 职位类别
positionType = scrapy.Field()
# 招聘人数
peopleNum = scrapy.Field()
# 工作地点
workLocation = scrapy.Field()
# 发布时间
publishTime = scrapy.Field()
三、编写spider文件
进入Tencent目录，使用命令创建一个基础爬虫类：
# tencentPostion为爬虫名，tencent.com为爬虫作用范围
scrapy genspider tencentPostion "tencent.com"
执行命令后会在spiders文件夹中创建一个tencentPostion.py的文件，现在开始对其编写：
# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
from tencent.items import TencentItem
class TencentpositionSpider(scrapy.Spider):
"""
功能：爬取腾讯社招信息
"""
# 爬虫名
name = "tencentPosition"
# 爬虫作用范围
allowed_domains = ["tencent.com"]
url = "http://hr.tencent.com/position.php?&start="
offset = 0
# 起始url
start_urls = [url + str(offset)]
def parse(self, response):
for each in response.xpath("//tr[@class='even'] | //tr[@class='odd']"):
# 初始化模型对象
item = TencentItem()
# 职位名称
item['positionname'] = each.xpath("./td[1]/a/text()").extract()[0]
# 详情连接
item['positionlink'] = each.xpath("./td[1]/a/@href").extract()[0]
# 职位类别
item['positionType'] = each.xpath("./td[2]/text()").extract()[0]
# 招聘人数
item['peopleNum'] = each.xpath("./td[3]/text()").extract()[0]
# 工作地点
item['workLocation'] = each.xpath("./td[4]/text()").extract()[0]
# 发布时间
item['publishTime'] = each.xpath("./td[5]/text()").extract()[0]
yield item
if self.offset < 1680:
self.offset += 10
# 每次处理完一页的数据之后，重新发送下一页页面请求
# self.offset自增10，同时拼接为新的url，并调用回调函数self.parse处理Response
yield scrapy.Request(self.url + str(self.offset), callback = self.parse)
四、编写pipelines文件
# -*- coding: utf-8 -*-
import json
class TencentPipeline(object):
"""
功能：保存item数据
"""
def __init__(self):
self.filename = open("tencent.json", "w")
def process_item(self, item, spider):
text = json.dumps(dict(item), ensure_ascii = False) + ", "
self.filename.write(text.encode("utf-8"))
return item
def close_spider(self, spider):
self.filename.close()
五、settings文件设置（主要设置内容）
# 设置请求头部，添加url
DEFAULT_REQUEST_HEADERS = {
"User-Agent" : "Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 9.0; Windows NT 6.1; Trident/5.0;",
'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8'
}
# 设置item——pipelines
ITEM_PIPELINES = {
'tencent.pipelines.TencentPipeline': 300,
}
执行命令，运行程序
# tencentPosition为爬虫名
scrapy crwal tencentPosition
学习https://blog.csdn.net/langshanglibie/article/details/79171657