本篇文章将从搭建虚拟环境开始，爬取伯乐在线上的所有文章的数据。
搭建虚拟环境之前需要配置环境变量，该环境变量的变量值为虚拟环境的存放目录
1. 配置环境变量
2.创建虚拟环境
用mkvirtualenv命令进行创建，--python后面加上python的安装目录，可以选择不同版本的python.这也是用到虚拟环境的好处。最后的scrapy_env是虚拟环境的名字。创建完成之后可以看到前面小括号里切换到了该虚拟环境下。
当然你也可以用workon命令来查看或者切换已经装上的虚拟环境，如果workon命令无法识别，需要先安装这个包 pip install virtualenvwrapper-win
3. 安装scrapy
安装scrapy之前需要安装几个前置文件:
a.安装TWisted 。
b.安装pywin32 。
该文件是一个exe文件，下载地址 https://sourceforge.net/projects/pywin32/ 。注意一定要下载python版本和操作系统版本对应的pywin32,
安装完成之后，在python交互模式下，输入以下命令，若不报错则说明安装成功了
c.安装pyOPENSSL
下载地址：https://launchpad.net/pyopenssl
d.安装scrapy (pip install...)
4.创建scrapy项目
因为pycharm默认是没有创建scrapy项目的选项，所以需要用到scrapy startproject 命令创建：
6.打开刚才创建的scrapy项目，可以发现scrapy包自动给我们生成了许多py文件,创建一个spider ，名为jobbole;再创建一个main.py文件用于测试。
main.py中的代码为:
import os,sys
from scrapy.cmdline import execute
sys.path.append(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
execute(["scrapy","crawl","jobbole"])
jobbole中代码如下：
import scrapy
class JobboleSpider(scrapy.Spider):
name="jobbole"
allowed_domains=['blog.jobbole.com']
start_urls=['http://blog.jobbole.com/all-posts/'] #被爬取的页面
在命令行进行测试：
出现上述信息说明你已经链接到了被爬取的url
7. 下面运行一下main
出现了这个错误，是因为我们在该虚拟环境上没有装pywin32 。
解决方法可以参考：
http://blog.csdn.net/ajklaclk/article/details/78632688
再次运行main.若出现以下情况说明已经正常链接到了你需要爬取的网站：
8.项目可以正常跑起来的情况下，下面就是开始写代码，爬取伯乐在线网上的所有文章。
首先分析一下该网站：
在list页面中的每一篇文章都有图片和内容本身，那么我们可以定义一下我们的爬取策略：
检查元素发现：
每一篇文章的地址及对应的图片的地址在同一个节点中可以获取，所以我们首先获取到该节点。
可以在scrapy shell界面中进行调试：
defparse(self,response):
article_node=response.css(".post.floated-thumb .post-thumb a") #获取节点
forurl_nodeinarticle_node:
article_urls=url_node.css("::attr(href)").extract_first() #获取文章地址
img_urls=url_node.css("img::attr(src)") .extract_first() #获取图片地址
yieldRequest(url=parse.urljoin(response.url,article_urls),meta={"front_image_url":img_urls},callback=self.parse_detail)
9. 在items中定义我们需要爬取的变量
下面开始提取各个字段的位置，可以根据自己的喜好采用CSS选择器获取XPATH来提取：
以title为例，打上断点进行调试（也可以用scrapy shell进行调试），确保我们得到正确的数据。
其他字段采用相同的方法，这里不再重复。
提取字段的代码：
def parse_detail(self,response):
create_time = response.css("p.entry-meta-hide-on-mobile::text").extract()[0].strip().replace("·", "").strip()
front_image_url=response.meta.get("front_image_url","")
item_loader=ArticleItemLoader(item=JobboleAriticleItem(),response=response)
item_loader.add_css("title","div.entry-header h1::text")
item_loader.add_value("create_time",create_time)
item_loader.add_css("tags",".entry-meta-hide-on-mobile a::text")
item_loader.add_css("content","div.entry")
item_loader.add_css("admire_nums",".post-adds h10::text")
item_loader.add_css("collect_nums",".btn-bluet-bigger.href-style.bookmark-btn.register-user-only::text")
item_loader.add_css("comment_nums",".btn-bluet-bigger.href-style.hide-on-480::text")
item_loader.add_value("url",response.url)
item_loader.add_value("front_img_url",front_image_url)
item_loader.add_value("url_object_id",get_md5(response.url))
article_item=item_loader.load_item()
yield article_item
需要说明的是url_object_id用到了get_md5方法将URL转换为散列值，作为我们等会用到的数据表的主键。
创建一个common.py，用下面的方法得到散列值：
import hashlib
def get_md5(url):
if isinstance(url,str): #若是Unicode类型，则转换为utf8类型
url=url.encode("utf8")
m=hashlib.md5()
m.update(url)
return m.hexdigest()
10.通过debug查看当前item中的值
可以发现，现在的字段全为list类型。所以我们需要进行相应的转换。这也算是比较麻烦的地方：
首先我们可以让所有字段都转换为str类型，并取第一个元素：
所以，我们之前调用的ItemLoader方法需要进行修改：
修改前：
修改后：
需要导入相应的类，不然会报错。完成之后我们就使用了自定义的ItemLoader.我们在该ItemLoader中加了一个输出时取首个的方法。下面再次debuge查看结果：
可以发现，现在的所有字段都变为了str类型。但是这并不是我们想获取的数据的格式，比如说收藏数评论数我们只需要数字而不需要文字 等等；同样我们继续在items中定义方法来进行控制。
首先，我们发现上面两篇文章的日期旁边的tags(标签)字段，第一篇文章中出现了 “评论的字样” 而第二篇文章则是正常的tags。由于评论数我们设置了专门的字段来爬取，所以这里的2评论是多余的，那么我们可以定义函数来进行筛选。
在tags中调用该函数，此时tags仍然是一个List，然后会执行output_processor=Join(“，”)语句，也就是将list中的内容通过逗号相连，并转换为str类型
运行：
此时的tags字段的值，才是我们想要爬取的内容。
同理对点赞数，收藏数，评论数通过正则表达式进行控制：
Debug：
通常情况下，我们的图片的url一般设置为list类型。所以也需要进行 转换：
这是将str转为list的小技巧
Debug:
由于create_time是str格式，我们将他转为日期格式：
Debug
11.至此，我们就获取到了jobbole网站的所有文章的数据，拿到数据之后有很多应用，常见的有 1.根据图片url下载对应的图片 2.将数据保存为多种格式的文件 3.将数据保存到数据库中。下面就来讲讲这三种应用。
前置工作：
在setting中打开ITEM_PIPELINES（默认是注释掉的）
原理：所有的item在运行时都会流经PIPELINES(管道)，这里的300表示优先级，数字越小，越先被处理。当pipeline.py中有多个类的时候，需要在上图所对应的位置进行配置。
应用：
1. 根据图片url让scrapy自动下载对应的图片
运行main:
可以发现图片已经被下载完成。运行完之后图片的量是非常庞大的。上面截图只是部分。
上面采用的是scrapy自带的ImagesPipeline。这个类中还有很多属性。感兴趣的可以进行看看，比如说下载图片时还可以根据图片大小来过滤图片，大家可以根据具体的需求进行配置：
虽然ImagesPipeline类中能满足大多数需求，不过如果我们想下载之后的图片的保存路径，那么我们需要继承该类，根据需求重载该类中的一些方法：
在setting中配置：
Debug:
可以发现，获取到了图片的下载路径
2. 将数据保存为多种格式的文件（这里以json文件为例）
运行：
注意，在pipeline中配好之后需要在setting中设置才能生效
3.将数据存到数据库中（以mysql数据库为例）
首先创建数据库和数据表：
下面在pipeline中编写代码：
运行结果：
这样我们就将伯乐在线的所有文章的数据爬取完成并存入了数据库，这里共有上万条记录。所以采用上述方法，也就是同步的插入方式效率相对来说比较低。若数据量上亿的话，那这种插入方法的劣势就很明显了。所以我们可以采用python中的Twisted框架提供了异步容器，我们可以将数据通过异步的方式插入到数据库中。具体做法如下：
在setting中定义4个常量：
在管道中编写方法：
Setting中：
运行：
运行结果一致，不过当数据量大的时候，异步插入数据的方式会提高效率。
总结：至此，整个项目就完成了，爬取伯乐在线的所有文章。
项目源码如下：
目录结构：
jobbole.py代码：
import scrapy
from scrapy.http import Request
from urllib import parse
from scrapy.loader import ItemLoader
from ArticleSpider2.items import JobboleAriticleItem,ArticleItemLoader
from ArticleSpider2.common import get_md5
class JobboleSpider(scrapy.Spider):
name="jobbole"
allowed_domains=['blog.jobbole.com']
start_urls=['http://blog.jobbole.com/all-posts/'] #被爬取的页面
def parse(self, response):
article_node=response.css(".post.floated-thumb .post-thumb a") #获取节点
for url_node in article_node:
article_urls=url_node.css("::attr(href)").extract_first() #获取文章地址
img_urls=url_node.css("img::attr(src)") .extract_first() #获取图片地址
yield Request(url=parse.urljoin(response.url,article_urls),meta={"front_image_url":img_urls},callback=self.parse_detail) #提交给scrapy进行下载
#response.url表示域名 article_urls该页面提取的地址
#获取下一页的url.如果存在，则将url交给parse函数进行提取。提取之后通过yield交给scrapy下载器进行下载
next_url=response.css(".next.page-numbers::attr(href)").extract_first("")
if next_url:
yield Request(url=parse.urljoin(response.url,next_url),callback=self.parse)
def parse_detail(self,response):
create_time = response.css("p.entry-meta-hide-on-mobile::text").extract()[0].strip().replace("·", "").strip()
front_image_url=response.meta.get("front_image_url","")
item_loader=ArticleItemLoader(item=JobboleAriticleItem(),response=response)
item_loader.add_css("title","div.entry-header h1::text")
item_loader.add_value("create_time",create_time)
item_loader.add_css("tags",".entry-meta-hide-on-mobile a::text")
item_loader.add_css("content","div.entry")
item_loader.add_css("admire_nums",".post-adds h10::text")
item_loader.add_css("collect_nums",".btn-bluet-bigger.href-style.bookmark-btn.register-user-only::text")
item_loader.add_css("comment_nums",".btn-bluet-bigger.href-style.hide-on-480::text")
item_loader.add_value("url",response.url)
item_loader.add_value("front_img_url",front_image_url)
item_loader.add_value("url_object_id",get_md5(response.url))
article_item=item_loader.load_item()
yield article_item
pass
common.py代码:
import hashlib
def get_md5(url):
if isinstance(url,str): #若是Unicode类型，则转换为utf8类型
url=url.encode("utf8")
m=hashlib.md5()
m.update(url)
return m.hexdigest()
items.py代码:
# -*- coding: utf-8 -*-
# Define here the models for your scraped items
#
# See documentation in:
# http://doc.scrapy.org/en/latest/topics/items.html
import scrapy
from scrapy.loader import ItemLoader
from scrapy.loader.processors import TakeFirst,MapCompose,Join
import re
import datetime
class Articlespider2Item(scrapy.Item):
# define the fields for your item here like:
# name = scrapy.Field()
pass
class ArticleItemLoader(ItemLoader):
default_output_processor = TakeFirst()
pass #定义一个类，继承scrapy自带的ItemLoader 。
def tags_filter(value):
if '评论' in value:
return ""
else: #过滤评论
return value
def getRight_nums(value):
re_str=".*?(d+).*"
value=re.match(re_str,value)
if value:
return int(value.group(1))
else:
return 0
def return_value(value):
return value
def date_time(value):
try:
value=datetime.datetime.strptime(value,"%Y/%m/%d").date()
#匹配这种格式，若满足则转化为日期格式
except Exception as e:
value=datetime.datetime.now().date()
return value
class JobboleAriticleItem(scrapy.Item):
title=scrapy.Field() #标题
create_time=scrapy.Field(
input_processor=MapCompose(date_time)
)#创建时间
tags=scrapy.Field(
input_processor=MapCompose(tags_filter),
output_processor=Join(",") #覆盖掉前面定义的默认TakeFirst()
) #标签
content=scrapy.Field() #内容
admire_nums=scrapy.Field(
input_processor=MapCompose(getRight_nums) #将admire_nums的值传过去，调用函数得到新的admire_nums值
) #点赞数
collect_nums=scrapy.Field(
input_processor=MapCompose(getRight_nums)
) #收藏数
comment_nums=scrapy.Field(
input_processor=MapCompose(getRight_nums)
) #评论数
url=scrapy.Field() #文章地址
url_object_id=scrapy.Field() #文章地址的散列值
front_img_url=scrapy.Field(
output_processor=MapCompose(return_value)
) #图片地址
front_image_path=scrapy.Field() #下载之后的图片的存储路径
pass
mian.py代码:
import os,sys
from scrapy.cmdline import execute
sys.path.append(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
execute(["scrapy","crawl","jobbole"])
pipelines.py代码:
# -*- coding: utf-8 -*-
# Define your item pipelines here
#
# Don't forget to add your pipeline to the ITEM_PIPELINES setting
# See: http://doc.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html
#一般获取到数据之后都是在管道.py对数据进行各种处理
from scrapy.pipelines.images import ImagesPipeline
from scrapy.exporters import JsonItemExporter
import MySQLdb
import MySQLdb.cursors
from twisted.enterprise import adbapi
class Articlespider2Pipeline(object):
def process_item(self, item, spider): #自带的
return item
class ArticleImagesPipeline(ImagesPipeline):
def item_completed(self, results, item, info):#继承ImagesPipeline 想要获取保存路径必须重载item_completed函数
if "front_img_url" in item: #判断这个路径是否存在
for ok,value in results:
image_file_path=value["path"]
item["front_img_path"]=image_file_path
return item
pass
class JsonExporterPipeline(object):
#用scrapy自带的exporter导出json文件
def __init__(self):
self.file=open('test.json','wb') #打开文件，wb表示以二进制的方式
self.exporter=JsonItemExporter(self.file,encoding="utf8",ensure_ascii=False)
self.exporter.start_exporting() #开始导出
def close_spider(self,spider):
self.exporter.finish_exporting() #结束导出
self.file.close() #关闭文件
def process_item(self,item,spider):
self.exporter.export_item(item)
return item #一定要return item
class MysqlPipeline(object):
#采用同步的方式将数据插入到mysql
def __init__(self):
self.conn=MySQLdb.connect('localhost','root','123456','article_spider',charset="utf8",use_unicode=True)
self.cursor=self.conn.cursor() #获取连接对象
def process_item(self,item,spider):
insert_sql="insert into bole_article VALUES(%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s)"
self.cursor.execute(insert_sql,(item["title"],item["create_time"],item["tags"],item["admire_nums"],
item["collect_nums"],item["comment_nums"],item["url"],item["url_object_id"],
item["front_img_url"],item["content"],item["front_image_path"]))
self.conn.commit()
class MysqlTwistedPipeline(object):
#采用Twisted框架提供的异步容器，将数据异步插入到数据库
def __init__(self, dbpool):
self.dbpool = dbpool
@classmethod
def from_settings(cls, settings):
dbparams = dict(
host=settings["MYSQL_HOST"],
db=settings["MYSQL_DBNAME"],
user=settings["MYSQL_USER"],
passwd=settings["MYSQL_PASSWORD"],
charset="utf8",
cursorclass=MySQLdb.cursors.DictCursor,
use_unicode=True
)
dbpool = adbapi.ConnectionPool("MySQLdb", **dbparams) # 连接池
return cls(dbpool) # 返回MysqlTwistedPipeline类的一个实例化对象
def process_item(self,item,spider):
query=self.dbpool.runInteraction(self.do_insert,item) #异步插入 执行do_insert方法
query.addErrback(self.handle_error) #当插入过程出现错误的时候执行handle_error方法
def handle_error(self,failure): #直接打印错误
print(failure)
def do_insert(self,cursor,item):
insert_sql = "insert into bole_article VALUES(%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s)"
cursor.execute(insert_sql, (item["title"], item["create_time"], item["tags"], item["admire_nums"],
item["collect_nums"], item["comment_nums"], item["url"], item["url_object_id"],
item["front_img_url"],item["content"],item["front_image_path"])) #与同步插入不同的是不需要直接commit()方法、
class ArticleImagesPipeline(ImagesPipeline): # 继承ImagesPipeline这个类，我们可以重载这里面的部分方法。从而可以获取到图片的保存路径
def item_completed(self, results, item, info): # results中存放了我们下载之后图片的存放路径。要获取到下载路径必须重写item_completed这个方法。
if "front_img_url" in item:
for ok, value in results:
image_file_path = value["path"] # value是一个dict ，他有一个path属性，他的值就是下载之后的图片的存放路径
item["front_image_path"] = image_file_path # 将下载路径存放给我们的items的属性中。
return item
setting.py代码:
# -*- coding: utf-8 -*-
# Scrapy settings for ArticleSpider2 project
#
# For simplicity, this file contains only settings considered important or
# commonly used. You can find more settings consulting the documentation:
#
# http://doc.scrapy.org/en/latest/topics/settings.html
# http://scrapy.readthedocs.org/en/latest/topics/downloader-middleware.html
# http://scrapy.readthedocs.org/en/latest/topics/spider-middleware.html
import os
BOT_NAME = 'ArticleSpider2'
SPIDER_MODULES = ['ArticleSpider2.spiders']
NEWSPIDER_MODULE = 'ArticleSpider2.spiders'
# Crawl responsibly by identifying yourself (and your website) on the user-agent
#USER_AGENT = 'ArticleSpider2 (+http://www.yourdomain.com)'
# Obey robots.txt rules
ROBOTSTXT_OBEY = True
# Configure maximum concurrent requests performed by Scrapy (default: 16)
#CONCURRENT_REQUESTS = 32
# Configure a delay for requests for the same website (default: 0)
# See http://scrapy.readthedocs.org/en/latest/topics/settings.html#download-delay
# See also autothrottle settings and docs
#DOWNLOAD_DELAY = 3
# The download delay setting will honor only one of:
#CONCURRENT_REQUESTS_PER_DOMAIN = 16
#CONCURRENT_REQUESTS_PER_IP = 16
# Disable cookies (enabled by default)
#COOKIES_ENABLED = False
# Disable Telnet Console (enabled by default)
#TELNETCONSOLE_ENABLED = False
# Override the default request headers:
#DEFAULT_REQUEST_HEADERS = {
# 'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8',
# 'Accept-Language': 'en',
#}
# Enable or disable spider middlewares
# See http://scrapy.readthedocs.org/en/latest/topics/spider-middleware.html
#SPIDER_MIDDLEWARES = {
# 'ArticleSpider2.middlewares.Articlespider2SpiderMiddleware': 543,
#}
# Enable or disable downloader middlewares
# See http://scrapy.readthedocs.org/en/latest/topics/downloader-middleware.html
#DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {
# 'ArticleSpider2.middlewares.MyCustomDownloaderMiddleware': 543,
#}
# Enable or disable extensions
# See http://scrapy.readthedocs.org/en/latest/topics/extensions.html
#EXTENSIONS = {
# 'scrapy.extensions.telnet.TelnetConsole': None,
#}
# Configure item pipelines
# See http://scrapy.readthedocs.org/en/latest/topics/item-pipeline.html
ITEM_PIPELINES = {
'ArticleSpider2.pipelines.Articlespider2Pipeline': 300,
'scrapy.pipelines.images.ImagesPipeline':1, #scrapy自带的图片下载机制
'ArticleSpider2.pipelines.ArticleImagesPipeline': 2, #重载方法，获取图片保存路径
# 'ArticleSpider2.pipelines.JsonExporterPipeline': 3 #导出json文件
# 'ArticleSpider2.pipelines.MysqlPipeline': 3, #同步插入数据库
'ArticleSpider2.pipelines.MysqlTwistedPipeline': 3 #异步插入数据库
}
IMAGES_URLS_FIELD='front_img_url'#指明从item的哪个字段去提取图片的URL.
project_dir=os.path.abspath(os.path.dirname(__file__))
IMAGES_STORE=os.path.join(project_dir,'images')#指明下载后图片的保存路径
# Enable and configure the AutoThrottle extension (disabled by default)
# See http://doc.scrapy.org/en/latest/topics/autothrottle.html
#AUTOTHROTTLE_ENABLED = True
# The initial download delay
#AUTOTHROTTLE_START_DELAY = 5
# The maximum download delay to be set in case of high latencies
#AUTOTHROTTLE_MAX_DELAY = 60
# The average number of requests Scrapy should be sending in parallel to
# each remote server
#AUTOTHROTTLE_TARGET_CONCURRENCY = 1.0
# Enable showing throttling stats for every response received:
#AUTOTHROTTLE_DEBUG = False
# Enable and configure HTTP caching (disabled by default)
# See http://scrapy.readthedocs.org/en/latest/topics/downloader-middleware.html#httpcache-middleware-settings
#HTTPCACHE_ENABLED = True
#HTTPCACHE_EXPIRATION_SECS = 0
#HTTPCACHE_DIR = 'httpcache'
#HTTPCACHE_IGNORE_HTTP_CODES = []
#HTTPCACHE_STORAGE = 'scrapy.extensions.httpcache.FilesystemCacheStorage'
MYSQL_HOST="localhost"
MYSQL_DBNAME="article_spider"
MYSQL_USER="root"
MYSQL_PASSWORD="123456"