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Scrapy 框架入门教程

Scrapy入门教程

在本篇教程中，我已经安装好Scrapy

本篇教程中将带您完成下列任务:

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

在开始爬取之前，您必须创建一个新的Scrapy项目。进入您打算存储代码的目录中，运行下列命令:

scrapy startproject tutorial

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。

首先根据需要从dmoz.org获取到的数据对item进行建模。我们需要从dmoz中获取名字，url，以及网站的描述。对此，在item中定义相应的字段。编辑 tutorial 目录中的 items.py 文件:

import scrapy

class DmozItem(scrapy.Item):
    title = scrapy.Field()
    link = scrapy.Field()
    desc = scrapy.Field()

一开始这看起来可能有点复杂，但是通过定义item，您可以很方便的使用Scrapy的其他方法。而这些方法需要知道您的item的定义。

编写第一个爬虫(Spider)

Spider是用户编写用于从单个网站(或者一些网站)爬取数据的类。

其包含了一个用于下载的初始URL，如何跟进网页中的链接以及如何分析页面中的内容，提取生成 item 的方法。

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 scrapy

class 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 opened
2014-01-23 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 。

刚才发生了什么？

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

这里给出XPath表达式的例子及对应的含义:

/html/head/title: 选择HTML文档中 <head> 标签内的 <title> 元素
/html/head/title/text(): 选择上面提到的 <title> 元素的文字
//td: 选择所有的 <td> 元素
//div[@class="mine"]: 选择所有具有 class="mine" 属性的 div 元素

Selector有四个基本的方法(点击相应的方法可以看到详细的API文档):

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/"

注意：当您在终端运行Scrapy时，请一定记得给url地址加上引号，否则包含参数的url(例如 & 字符)会导致Scrapy运行失败。

shell的输出类似:

[ ... Scrapy log here ... ]

2014-01-23 17:11:42-0400 [default] DEBUG: Crawled (200) <GET http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Books/> (referer: None)
[s] Available Scrapy objects:
[s]   crawler    <scrapy.crawler.Crawler object at 0x3636b50>
[s]   item       {}
[s]   request    <GET http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Books/>
[s]   response   <200 http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Books/>
[s]   settings   <scrapy.settings.Settings object at 0x3fadc50>
[s]   spider     <Spider 'default' at 0x3cebf50>
[s] Useful shortcuts:
[s]   shelp()           Shell help (print this help)
[s]   fetch(req_or_url) Fetch request (or URL) and update local objects
[s]   view(response)    View response in a browser

In [1]:

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)。

让我们来试试:

In [1]: response.xpath('//title')
Out[1]: [<Selector xpath='//title' data=u'<title>Open Directory - Computers: Progr'>]

In [2]: response.xpath('//title').extract()
Out[2]: [u'<title>Open Directory - Computers: Programming: Languages: Python: Books</title>']

In [3]: response.xpath('//title/text()')
Out[3]: [<Selector xpath='//title/text()' data=u'Open Directory - Computers: Programming:'>]

In [4]: response.xpath('//title/text()').extract()
Out[4]: [u'Open Directory - Computers: Programming: Languages: Python: Books']

In [5]: response.xpath('//title/text()').re('(w+):')
Out[5]: [u'Computers', u'Programming', u'Languages', u'Python']

在我们的spider中加入这段代码:

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 scrapy

from tutorial.items import DmozItem

class 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

[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.
],
      '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]
'],
      '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

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。

或者保存到Item_pipelines文件中

# -*- 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()

然后进行settings文件设置（主要设置内容）

l# 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 = {
    'tutoria.pipelines.TencentPipeline': 300,
}

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