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Scrapy实战-新浪网分类资讯爬虫

项目要求：
爬取新浪网导航页所有下所有大类、小类、小类里的子链接，以及子链接页面的新闻内容。

什么是Scrapy框架：
- Scrapy是用纯Python实现一个为了爬取网站数据、提取结构性数据而编写的应用框架，用途非常广泛。
- 框架的力量，用户只需要定制开发几个模块就可以轻松的实现一个爬虫，用来抓取网页内容以及各种图片，非常之方便。
- Scrapy 使用了 Twisted['twɪstɪd](其主要对手是Tornado)异步网络框架来处理网络通讯，可以加快我们的下载速度，不用自己去实现异步框架，并且包含了各种中间件接口，可以灵活的完成各种需求.
　　Scrapy架构图

制作Scrapy爬虫需要4个步骤：

- 　　新建项目 (scrapy startproject xxx)：新建一个新的爬虫项目
- 　　明确目标（编写items.py）：明确你想要抓取的目标
- 　　制作爬虫（spiders/xxspider.py）：制作爬虫开始爬取网页
- 　　存储内容（pipelines.py）：设计管道存储爬取内容

开始实战：

新建Scrapy项目

　　进入终端后，cd进入自定义的目录中，运行以下命令

　　 scrapy startproject sina

　　成功创建项目　　

明确目标(编写items.py）明确你想要抓取的目标　　
接下来需要明确抓取的目标，编写爬虫

打开mySpider目录下的items.py，该文件下已自动为我们创建好scrapy.Item 类，并且定义类型为 scrapy.Field的类属性来定义一个Item（可以理解成类似于ORM的映射关系）。

　　2.接下来，修改已创建好的SinaItem类，构建item模型（model）。

制作爬虫（spiders/xxspider.py）
第三步就开始制作爬虫开始爬取网页

在当前目录下输入命令，将在sina/sina/spiders目录下创建一个名为sina_guide的爬虫，并指定爬取域的范围：

　　 scrapy genspider sina_guide 'sina.com'

打开sina_guide.py文件，爬虫类也已创建好，默认爬虫名为‘sina_guide’，爬取范围为sina.com，起始网址为‘http://sina.com/’（需修改）

　需要修改起始网址为 http://news.sina.com.cn/guide/，该导航网址下有众多一级标题，又细分为众多二级标题

爬取所有大类标题及小类标题，右键点击‘审查元素’，可定位到该元素的地址，提取出XPATH地址(可使用xpath helper插件帮助定位生成)

1     def parse(self, response):
2         #items =[]
3         #所有大类标题和网址
4         first_title = response.xpath("//h3[@class='tit02']/a/text()").extract()
5         first_urls = response.xpath("//h3[@class='tit02']//@href").extract()
6         
7         #所有小类标题和网址
8         second_title = response.xpath("//ul[@class='list01']/li/a/text()").extract()
9         second_urls = response.xpath("//ul[@class='list01']/li/a/@href").extract()

根据爬取到的标题名分层创建文件夹，
- 　　创建大类标题文件夹

 1     def parse(self, response):
 2         #items =[]
 3         #所有大类标题和网址
 4         first_title = response.xpath("//h3[@class='tit02']/a/text()").extract()
 5         first_urls = response.xpath("//h3[@class='tit02']//@href").extract()
 6         
 7         #所有小类标题和网址
 8         second_title = response.xpath("//ul[@class='list01']/li/a/text()").extract()
 9         second_urls = response.xpath("//ul[@class='list01']/li/a/@href").extract()
10         
11         
12         #爬取大类并指定文件路径        
13         for i in range(0,len(first_title)):
14               
15             item =SinaItem()
16             
17             #指定大类工作路径和文件名
18             first_filename = "/Users/jvf/Downloads/数据分析/练习/0715-新浪网导航/DATA" + '/' + first_title[i]
19                    
20             #if判断，防止重复创建
21             #创建大类文件夹
22             if (not os.path.exists(first_filename)):
23                 os.makedirs(first_filename)
24            
25             #保存大类的标题和网址
26             item['first_title'] = first_title[i]
27             item['first_urls'] = first_urls[i]

- 创建二级标题文件夹

          #爬取小类标题并指定文件路径
            for j in range(0,len(second_urls)):
                                
                if second_urls[j].startswith(first_urls[i]):
                    second_filename =first_filename +'/'+ second_title[j]
                    
                    #if判断，防止重复创建文件夹
                    #创建文件夹，指定小类工作路径和文件名
                    if (not os.path.exists(second_filename)):
                        os.makedirs(second_filename)
                    
                    #保存小类标题和网址
                    item['second_title'] = second_title[j]
                    item['second_urls'] = second_urls[j]
                    item['second_filename']=second_filename
                    
                    #items.append(item)
                    
                    b_filename =r"/Users/jvf/Downloads/数据分析/练习/0715-新浪网导航/DATA/111.txt"
                    with open (b_filename,'a+') as b:
                        b.write(item['second_filename']+'	'+item['second_title']+'	'+item['second_urls']+'
')   
                    
            #发送每个小类url的Request请求，得到Response连同包含meta数据 一同交给回调函数 second_parse 方法处理
        #for item in items:
                    yield scrapy.Request(url = item['second_urls'],meta={'meta_1':copy.deepcopy(item)},callback=self.second_parse)
            
            
            #b_filename =r"/Users/jvf/Downloads/数据分析/练习/0715-新浪网导航/DATA/222.txt"
            #with open (b_filename,'a+') as b:
            #   b.write(item['second_filename']+'	'+item['second_title']+'
')
                
    def second_parse(self,response):
        item = response.meta['meta_1']
        third_urls =response.xpath('//a/@href').extract()
        
        #items =[]
        
        for i in range(0,len(third_urls)):
            
            #检查每个链接是否以大类网址开头，shtml结束，结果返回TRue
            if_belong = third_urls[i].startswith(item['first_urls']) and third_urls[i].endswith('shtml')
            if (if_belong):
                '''
                item = SinaItem()
                item['first_title'] = meta_1['first_title']
                item['first_urls'] = meta_1['first_urls']
                item['second_title'] = meta_1['second_title']
                item['second_urls'] = meta_1['second_urls']
                item['second_filename']=meta_1['second_filename']
                '''
                item['third_urls'] =third_urls[i]
            yield scrapy.Request(url=item['third_urls'],meta={'meta_2':copy.deepcopy(item)},
                                     callback = self.detail_parse)
                #items.append(item)
               
            b_filename =r"/Users/jvf/Downloads/数据分析/练习/0715-新浪网导航/DATA/222.txt"
            with open (b_filename,'a+') as b:
                b.write(item['second_filename']+'	'+item['second_title']+'	'+item['second_urls']+'
')

创建完成后即可得到文件夹按标题分类创建

创建文件夹后，便需要对内容进行采集并按文件夹存放

 1     def detail_parse(self,response):
 2         item =response.meta['meta_2']
 3         
 4         #抓取标题
 5         head = response.xpath("//li[@class='item']//a/text() | //title/text()").extract()[0]
 6         #抓取的内容返回列表
 7         content =""
 8         content_list = response.xpath('//div[@id="artibody"]/p/text()').extract()
 9         for i in content_list:
10             content += i 
11         content = content.replace('u3000','')
12             
13         item['head']=head
14         item['content'] =content
15         
16         yield item
17         
18         b_filename =r"/Users/jvf/Downloads/数据分析/练习/0715-新浪网导航/DATA/333.txt"
19         with open (b_filename,'a+') as b:
20             b.write(item['second_filename']+'	'+item['second_title']+'	'+item['second_urls']+'
')

存储内容（pipelines.py）
配置pipelines.py

 1 import random
 2 
 3 class SinaPipeline(object):
 4     def process_item(self, item, spider):
 5        # head=item['head']
 6        # filename ='/' + str(random.randint(1,100))+r'.txt'
 7        # f = open(item['second_filename']+filename,'w')
 8         f = open(item['second_filename'] + '/' + item['head']+r'.txt','w')
 9         f.write(item['content'])
10         f.close()
11         
12         
13         b_filename =r"/Users/jvf/Downloads/数据分析/练习/0715-新浪网导航/DATA/444.txt"
14         with open (b_filename,'a') as b:
15             b.write(item['second_filename']+'	'+item['second_title']+'	'+item['second_urls']+'
') 
16             
17         
18         return item

在终端执行爬虫文件：

scrapy crawl sina_guide

完

附上完整sina_guide.py以供参考：

  1 # -*- coding: utf-8 -*-
  2 
  3 ####注意scrapy.Request中meta参数深拷贝的问题！！！！！！！
  4 #https://blog.csdn.net/qq_41020281/article/details/83115617
  5 import copy
  6 #import os
  7 #os.chdir('/Users/jvf/Downloads/数据分析/练习/0715-新浪网导航/sina/sina')
  8 import sys 
  9 sys.path.append('/Users/jvf/Downloads/数据分析/练习/0715-新浪网导航/sina')
 10 #print(sys.path)
 11 
 12 import scrapy
 13 import os
 14 from sina.items import SinaItem
 15 
 16 class SinaGuideSpider(scrapy.Spider):
 17     name = 'sina_guide'
 18     allowed_domains = ['sina.com.cn']
 19     start_urls = ['http://news.sina.com.cn/guide/']
 20     
 21 
 22     def parse(self, response):
 23         #items =[]
 24         #所有大类标题和网址
 25         first_title = response.xpath("//h3[@class='tit02']/a/text()").extract()
 26         first_urls = response.xpath("//h3[@class='tit02']//@href").extract()
 27         
 28         #所有小类标题和网址
 29         second_title = response.xpath("//ul[@class='list01']/li/a/text()").extract()
 30         second_urls = response.xpath("//ul[@class='list01']/li/a/@href").extract()
 31         
 32         
 33         #爬取大类并指定文件路径        
 34         for i in range(0,len(first_title)):
 35               
 36             item =SinaItem()
 37             
 38             #指定大类工作路径和文件名
 39             first_filename = "/Users/jvf/Downloads/数据分析/练习/0715-新浪网导航/DATA" + '/' + first_title[i]
 40                    
 41             #if判断，防止重复创建
 42             #创建大类文件夹
 43             if (not os.path.exists(first_filename)):
 44                 os.makedirs(first_filename)
 45            
 46             #保存大类的标题和网址
 47             item['first_title'] = first_title[i]
 48             item['first_urls'] = first_urls[i]
 49            
 50         
 51             #爬取小类标题并指定文件路径
 52             for j in range(0,len(second_urls)):
 53                                 
 54                 if second_urls[j].startswith(first_urls[i]):
 55                     second_filename =first_filename +'/'+ second_title[j]
 56                     
 57                     #if判断，防止重复创建文件夹
 58                     #创建文件夹，指定小类工作路径和文件名
 59                     if (not os.path.exists(second_filename)):
 60                         os.makedirs(second_filename)
 61                     
 62                     #保存小类标题和网址
 63                     item['second_title'] = second_title[j]
 64                     item['second_urls'] = second_urls[j]
 65                     item['second_filename']=second_filename
 66                     
 67                     #items.append(item)
 68                     
 69                     b_filename =r"/Users/jvf/Downloads/数据分析/练习/0715-新浪网导航/DATA/111.txt"
 70                     with open (b_filename,'a+') as b:
 71                         b.write(item['second_filename']+'	'+item['second_title']+'	'+item['second_urls']+'
')   
 72                     
 73             #发送每个小类url的Request请求，得到Response连同包含meta数据 一同交给回调函数 second_parse 方法处理
 74         #for item in items:
 75                     yield scrapy.Request(url = item['second_urls'],meta={'meta_1':copy.deepcopy(item)},callback=self.second_parse)
 76             
 77             
 78             #b_filename =r"/Users/jvf/Downloads/数据分析/练习/0715-新浪网导航/DATA/222.txt"
 79             #with open (b_filename,'a+') as b:
 80             #   b.write(item['second_filename']+'	'+item['second_title']+'
')
 81                 
 82     def second_parse(self,response):
 83         item = response.meta['meta_1']
 84         third_urls =response.xpath('//a/@href').extract()
 85         
 86         #items =[]
 87         
 88         for i in range(0,len(third_urls)):
 89             
 90             #检查每个链接是否以大类网址开头，shtml结束，结果返回TRue
 91             if_belong = third_urls[i].startswith(item['first_urls']) and third_urls[i].endswith('shtml')
 92             if (if_belong):
 93                 '''
 94                 item = SinaItem()
 95                 item['first_title'] = meta_1['first_title']
 96                 item['first_urls'] = meta_1['first_urls']
 97                 item['second_title'] = meta_1['second_title']
 98                 item['second_urls'] = meta_1['second_urls']
 99                 item['second_filename']=meta_1['second_filename']
100                 '''
101                 item['third_urls'] =third_urls[i]
102             yield scrapy.Request(url=item['third_urls'],meta={'meta_2':copy.deepcopy(item)},
103                                      callback = self.detail_parse)
104                 #items.append(item)
105                
106             b_filename =r"/Users/jvf/Downloads/数据分析/练习/0715-新浪网导航/DATA/222.txt"
107             with open (b_filename,'a+') as b:
108                 b.write(item['second_filename']+'	'+item['second_title']+'	'+item['second_urls']+'
') 
109         
110         
111         #for item in items:
112 
113         
114     
115     def detail_parse(self,response):
116         item =response.meta['meta_2']
117         
118         #抓取标题
119         head = response.xpath("//li[@class='item']//a/text() | //title/text()").extract()[0]
120         #抓取的内容返回列表
121         content =""
122         content_list = response.xpath('//div[@id="artibody"]/p/text()').extract()
123         for i in content_list:
124             content += i 
125         content = content.replace('u3000','')
126             
127         item['head']=head
128         item['content'] =content
129         
130         yield item
131         
132         b_filename =r"/Users/jvf/Downloads/数据分析/练习/0715-新浪网导航/DATA/333.txt"
133         with open (b_filename,'a+') as b:
134             b.write(item['second_filename']+'	'+item['second_title']+'	'+item['second_urls']+'
') 
135                 
136                         
137                         
138

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原文地址：https://www.cnblogs.com/jvfjvf/p/10873900.html

Scrapy实战-新浪网分类资讯爬虫

项目要求：

爬取新浪网导航页所有下所有大类、小类、小类里的子链接，以及子链接页面的新闻内容。

什么是Scrapy框架：

Scrapy架构图

制作Scrapy爬虫需要4个步骤：

开始实战：

新建Scrapy项目

明确目标(编写items.py）明确你想要抓取的目标

接下来需要明确抓取的目标，编写爬虫

制作爬虫 （spiders/xxspider.py）

第三步就开始制作爬虫开始爬取网页

存储内容 （pipelines.py）

配置pipelines.py

在终端执行爬虫文件：

　　Scrapy架构图

明确目标(编写items.py）明确你想要抓取的目标　　

制作爬虫（spiders/xxspider.py）

存储内容（pipelines.py）