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  • python爬虫入门笔记:scrapy爬豆瓣

    把网站装进爬虫里,分为几步:

    • 新建项目 (Project):新建一个新的爬虫项目
    • 明确目标(Items):明确你想要抓取的目标
    • 制作爬虫(Spider):制作爬虫开始爬取网页
    • 存储内容(Pipeline):设计管道存储爬取内容

    1.新建项目(Project)

    在空目录下按住Shift键右击,选择“在此处打开命令窗口”,输入一下命令:

    >scrapy startproject douban

    创建project完成后,生成如下目录:

    用pycharm打开该项目,具体看一下:

    各个文件的作用:

      • scrapy.cfg:项目的配置文件
      • douban/:项目的Python模块,将会从这里引用代码
      • douban/items.py:项目的items文件(items是用来加载抓取内容的容器)
      • douban/pipelines.py:项目的pipelines文件
      • douban/settings.py:项目的设置文件
      • douban/spiders/:存储爬虫的目录     

    2.明确目标(Item) 

    item可以用scrapy.item.Item类来创建,并且用scrapy.item.Field对象来定义属性。

    接下来,我们开始来构建item模型(model)。本例中,构建items.py如下:

    首先,我们想要的内容有:

    • 电影名称(name)
    • 电影描述(movieInfo)
    • 电影评分(star)
    • 格言(quote)
    • 对应地,修改douban目录下的items.py文件,在原本的class后面添加我们自己的class。因为要抓豆瓣网站的内容,所以我们可以将其命名为DoubanItem:

    【attention】:

    爬取元素并不是必须声明一个model,也可以直接在爬虫代码中,将爬取的元素直接通过这种方式来展现


    根据官方文档介绍,Item是保存结构数据的地方,Scrapy可以将解析结果以字典形式返回,但是Python中字典缺少结构,在大型爬虫系统中很不方便,Item提供了类字典的API,并且可以很方便的声明字段,很多Scrapy组件可以利用Item的其他信息。后面也可以方便pipelines对爬到的数据进行处理。

    3.制作爬虫(Spider)

    制作爬虫,总体分两步:爬——取

    也就是说,首先你要获取整个网页的所有内容,然后再取出其中对你有用的部分。

    3.1爬

    Spider是用户自己编写的类,用来从一个域(或域组)中抓取信息。定义了用于下载的URL列表跟踪链接的方案、解析网页内容的方式,以此来提取items。

    要建立一个Spider,你必须用scrapy.spider.BaseSpider创建一个子类,并确定三个强制的属性:

    • name:爬虫的识别名称,必须是唯一的,不同的爬虫中必须定义不同的名字
    • start_urls:爬取的URL列表。爬虫从这里开始抓取数据,所以,第一次下载的数据将会从这些urls开始。其他子URL将会从这些起始URL中继承性生成
    • parse():解析的方法,调用的时候传入从每一个URL传回的Response对象作为唯一参数,负责解析并匹配抓取的数据(解析为item),跟踪更多的URL。

    下面我们来写第一只爬虫,命名为doubanspider.py,保存在doubanspiders目录下。

    在douban目录下按住shift右击,在此处打开命令窗口,输入:

     >scrapy crawl douban

    3.1.1 创建main.py,保存在douban目录下

    3.1.2 为免于被封,需要伪装一下,在settings.py里加上USER_AGENT

    USER_AGENT = 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_8_3) AppleWebKit/536.5 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1084.54 Safari/536.5'   

    3.2取

    使用Xpath来解析,相关知识可以看Xpath那一节,这里不细说,只是讲一下大概思路:
    F12审查元素,我们看一下页面代码,查看页面显示特征,如待抓取的页面内容是否需要组合,替换空格等,同时,存在分页情形要能自动抓取下一页
    查看代码特征后,发现几个问题:
    (1) title分在两行,需要用for循环遍历的方式把它组合起来;
    (2) 部分电影没有quote,需要考虑为空值情况;
    (3) 分页的url不完整,需要把它抓出来补成完整的URL(要引入Request, from scrapy.http import Request
    ),就可以循环抓取了。

    1. # -*- coding: utf-8 -*-  
    2.   
    3. from scrapy.spiders import CrawlSpider  
    4. from scrapy.selector import Selector  
    5. from douban.items import DoubanItem  
    6. from scrapy.http import Request  
    7.   
    8. class Douban(CrawlSpider):  
    9.     name = "douban"  
    10.     start_urls = ['http://movie.douban.com/top250']  
    11.   
    12.     url = 'http://movie.douban.com/top250'  
    13.   
    14.     def parse(self,response):  
    15.         #print response.body  
    16.         item = DoubanItem()  
    17.         selector = Selector(response)  
    18.         #print selector  
    19.         Movies = selector.xpath('//div[@class="info"]')  
    20.         #print Movies  
    21.         for eachMoive in Movies:  
    22.             title = eachMoive.xpath('div[@class="hd"]/a/span/text()').extract()  
    23.             # 把两个名称合起来  
    24.             fullTitle = ''  
    25.             for each in title:  
    26.                 fullTitle += each  
    27.             movieInfo = eachMoive.xpath('div[@class="bd"]/p/text()').extract()  
    28.             star = eachMoive.xpath('div[@class="bd"]/div[@class="star"]/span[@class="rating_num"]/text()').extract()[0]  
    29.             quote = eachMoive.xpath('div[@class="bd"]/p[@class="quote"]/span/text()').extract()  
    30.             # quote可能为空,因此需要先进行判断  
    31.             if quote:  
    32.                 quote = quote[0]  
    33.             else:  
    34.                 quote = ''  
    35.             #print fullTitle  
    36.             #print movieInfo  
    37.             #print star  
    38.             #print quote  
    39.             item['title'] = fullTitle  
    40.             item['movieInfo'] = ';'.join(movieInfo)  
    41.             item['star'] = star  
    42.             item['quote'] = quote  
    43.             yield item  
    44.             nextLink = selector.xpath('//span[@class="next"]/link/@href').extract()  
    45.             # 第10页是最后一页,没有下一页的链接  
    46.             if nextLink:  
    47.                 nextLink = nextLink[0]  
    48.                 print nextLink  
    49.                 yield Request(self.url + nextLink, callback=self.parse)    ## 递归将下一页的地址传给这个函数自己,在进行爬取注意寒老师提供的栗子中对此处二次解析的解读 callback=self.parse

    4.存储内容(Pipeline)

    保存信息的最简单的方法是通过Feed exports,主要有四种:JSON,JSON lines,CSV,XML。将结果用最常用的JSON导出,命令如下:

    >scrapy crawl douban -o items.json -t json        #-o 后面是导出文件名,-t 后面是导出类型。导出的结果,用文本编辑器打开json文件即可

    尝试导出csv格式:

    >scrapy crawl douban -o items.csv -t csv

    4.1 设置默认存储

    可以直接在settings.py文件中设置输出的位置和文件类型,如下:

    1. FEED_URI = u'file:///E:/douban/douban.csv'  
    2. FEED_FORMAT = 'CSV'  

    5.运行爬虫(main.py)

    不同于简单单线程爬虫程序直接运行,这里我们还需要通过一个main.py来运行,需要自己手动生成,main.py代码如下:

    运行结果:

    如果你想用抓取的items做更复杂的事情,你可以写一个 Item Pipeline(条目管道)。

     

     

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