python爬虫入门（七）Scrapy框架之Spider类

 Spider类

Spider类定义了如何爬取某个(或某些)网站。包括了爬取的动作(例如:是否跟进链接)以及如何从网页的内容中提取结构化数据(爬取item)。

换句话说，Spider就是您定义爬取的动作及分析某个网页(或者是有些网页)的地方。

class scrapy.Spider是最基本的类，所有编写的爬虫必须继承这个类。

主要用到的函数及调用顺序为：

__init__() : 初始化爬虫名字和start_urls列表

start_requests() 调用make_requests_from url():生成Requests对象交给Scrapy下载并返回response

parse() : 解析response，并返回Item或Requests（需指定回调函数）。Item传给Item pipline持久化 ， 而Requests交由Scrapy下载，并由指定的回调函数处理（默认parse())，一直进行循环，直到处理完所有的数据为止。

源码参考

#所有爬虫的基类，用户定义的爬虫必须从这个类继承
class Spider(object_ref):

    #定义spider名字的字符串(string)。spider的名字定义了Scrapy如何定位(并初始化)spider，所以其必须是唯一的。
    #name是spider最重要的属性，而且是必须的。
    #一般做法是以该网站(domain)(加或不加 后缀 )来命名spider。 例如，如果spider爬取 mywebsite.com ，该spider通常会被命名为 mywebsite
    name = None

    #初始化，提取爬虫名字，start_ruls
    def __init__(self, name=None, **kwargs):
        if name is not None:
            self.name = name
        # 如果爬虫没有名字，中断后续操作则报错
        elif not getattr(self, 'name', None):
            raise ValueError("%s must have a name" % type(self).__name__)

        # python 对象或类型通过内置成员__dict__来存储成员信息
        self.__dict__.update(kwargs)

        #URL列表。当没有指定的URL时，spider将从该列表中开始进行爬取。 因此，第一个被获取到的页面的URL将是该列表之一。 后续的URL将会从获取到的数据中提取。
        if not hasattr(self, 'start_urls'):
            self.start_urls = []

    # 打印Scrapy执行后的log信息
    def log(self, message, level=log.DEBUG, **kw):
        log.msg(message, spider=self, level=level, **kw)

    # 判断对象object的属性是否存在，不存在做断言处理
    def set_crawler(self, crawler):
        assert not hasattr(self, '_crawler'), "Spider already bounded to %s" % crawler
        self._crawler = crawler

    @property
    def crawler(self):
        assert hasattr(self, '_crawler'), "Spider not bounded to any crawler"
        return self._crawler

    @property
    def settings(self):
        return self.crawler.settings

    #该方法将读取start_urls内的地址，并为每一个地址生成一个Request对象，交给Scrapy下载并返回Response
    #该方法仅调用一次
    def start_requests(self):
        for url in self.start_urls:
            yield self.make_requests_from_url(url)

    #start_requests()中调用，实际生成Request的函数。
    #Request对象默认的回调函数为parse()，提交的方式为get
    def make_requests_from_url(self, url):
        return Request(url, dont_filter=True)

    #默认的Request对象回调函数，处理返回的response。
    #生成Item或者Request对象。用户必须实现这个类
    def parse(self, response):
        raise NotImplementedError

    @classmethod
    def handles_request(cls, request):
        return url_is_from_spider(request.url, cls)

    def __str__(self):
        return "<%s %r at 0x%0x>" % (type(self).__name__, self.name, id(self))

    __repr__ = __str__

主要属性和方法

name

定义spider名字的字符串。

例如，如果spider爬取 mywebsite.com ，该spider通常会被命名为 mywebsite

allowed_domains

包含了spider允许爬取的域名(domain)的列表，可选。

start_urls

初始URL元祖/列表。当没有制定特定的URL时，spider将从该列表中开始进行爬取。

start_requests(self)

该方法必须返回一个可迭代对象(iterable)。该对象包含了spider用于爬取（默认实现是使用 start_urls 的url）的第一个Request。

当spider启动爬取并且未指定start_urls时，该方法被调用。

parse(self, response)

当请求url返回网页没有指定回调函数时，默认的Request对象回调函数。用来处理网页返回的response，以及生成Item或者Request对象。

Scrapy框架爬取--->>>腾讯招聘的所有职位信息

 1.先分析腾讯招聘网站url

第一页：https://hr.tencent.com/position.php?&start=0#a

第二页：https://hr.tencent.com/position.php?&start=10#a

第三页：https://hr.tencent.com/position.php?&start=20#a

 发现有的职位类别为空，所有在找职位类别的时候空值也要加进去，否则for循环取不到值会直接退出了 ./td[2]/text()|./td[2]

2.目录结构

3.items.py

# -*- 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()

4.tencentPosition.py

tencentPosition.py用命令创建 scrapy genspider tencentPosition "tencent.com"

# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
from tencent.items import TencentItem

class TencentpositionSpider(scrapy.Spider):
    name = "tencent"
    allowed_domains = ["tencent.com"]

    url = "http://hr.tencent.com/position.php?&start="
    offset = 0

    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()|./td[2]").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 < 3171:
            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)

5.pipelines.py

# -*- coding: utf-8 -*-

import json

class TencentPipeline(object):
    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()

6.settings.py里面的设置

ROBOTSTXT_OBEY = True

DOWNLOAD_DELAY = 4   #防止爬取过快丢失数据


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'
}


ITEM_PIPELINES = {
    'tencent.pipelines.TencentPipeline': 300,
}

爬取的结果