爬虫框架之Scrapy——爬取某招聘信息网站

案例1：爬取内容存储为一个文件

1.建立项目

C:pythonStudyScrapyProject>scrapy startproject tenCent
New Scrapy project 'tenCent', using template directory 'c:\program files\pytho
n36\lib\site-packages\scrapy\templates\project', created in:
    C:pythonStudyScrapyProject	enCent

You can start your first spider with:
    cd tenCent
    scrapy genspider example example.com

2.编写item文件

import scrapy


class TencentItem(scrapy.Item):
    # define the fields for your item here like:
    # name = scrapy.Field()
    # 职位名称
    position_name = scrapy.Field()
    # 详情链接
    position_link = scrapy.Field()
    # 职位类别
    position_type = scrapy.Field()
    # 职位人数
    position_number = scrapy.Field()
    # 职位地点
    work_location = scrapy.Field()
    # 发布时间
    publish_times = scrapy.Field()
    # 工作职责
    position_duty = scrapy.Field()
    # 工作要求
    position_require = scrapy.Field()

3.建立spider文件

C:pythonStudyScrapyProject	enCent	enCentspiders>scrapy genspider tencent "hr.tencent.com"
Created spider 'tencent' using template 'basic' in module:
  tenCent.spiders.tencent

编写spider类逻辑

from tenCent.items import TencentItem


class TencentSpider(scrapy.Spider):
    name = 'tencent'
    allowed_domains = ['hr.tencent.com']
    base_url = 'https://hr.tencent.com/'
    start_urls = ['https://hr.tencent.com/position.php']

    def parse(self, response):
        node_list = response.xpath('//tr[@class="even"] | //tr[@class="odd"]')
        # 选取所有标签tr 且class属性等于even或odd的元素
        next_page = response.xpath('//a[@id="next"]/@href').extract_first()
        # 选取所有标签a且id=next,href属性值

        for node in node_list:
            '''
            实例化对象要放在循环里面，否则会造成item被多次赋值，
            因为每次循环完毕后，请求只给了调度器，入队，并没有去执行请求，
            循环完毕后，下载器会异步执行队列中的请求,此时item已经为最后一条记录，
            而详细内容根据url不同去请求的，所以每条详细页是完整的，
            最终结果是数据内容为每页最后一条，详细内容与数据内容不一致，
            在yield item后，会把内容写到pipeline中
            '''
            item = TencentItem()

            item['position_name'] = node.xpath('./td[1]/a/text()').extract_first()  # 获取第一个td标签下a标签的文本
            item['position_link'] = node.xpath('./td[1]/a/@href').extract_first()  # 获取第一个td标签下a标签href属性
            item['position_type'] = node.xpath('./td[2]/text()').extract_first()  # 获取第二个td标签下文本
            item['position_number'] = node.xpath('./td[3]/text()').extract_first()  # 获取第3个td标签下文本
            item['work_location'] = node.xpath('./td[4]/text()').extract_first()  # 获取第4个td标签下文本
            item['publish_times'] = node.xpath('./td[5]/text()').extract_first()  # 获取第5个td标签下文本
            # yield item  注释yield item ，因为detail方法中yield item会覆盖这个
            yield scrapy.Request(url=self.base_url + item['position_link'] ,callback=self.detail,meta={'item':item})  # 请求详细页，把item传到detail
            # 请求给调度器，入队，循环结束完成后，交给下载器去异步执行，返回response
        yield scrapy.Request(url=self.base_url + next_page,callback=self.parse) # 请求下一页




    def detail(self, response):
        """
        爬取详细内容
        :param response:
        :return:
        """
        print("-->detail")
        item = response.meta['item'] # 得到parse中的yield item
        item['position_duty'] =  ''.join(response.xpath('//ul[@class="squareli"]')[0].xpath('./li/text()').extract())  # 转化为字符串
        item['position_require'] = ''.join(response.xpath('//ul[@class="squareli"]')[1].xpath('./li/text()').extract()) # 转化为字符串

        yield item

4.建立pipeline文件

存储数据

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

# Define your item pipelines here
#
# Don't forget to add your pipeline to the ITEM_PIPELINES setting
# See: https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html

import json
class TencentPipeline(object):
    def open_spider(self, spider):
        """
         # spider (Spider 对象) – 被开启的spider
         # 可选实现，当spider被开启时，这个方法被调用。
        :param spider:
        :return:
        """
        self.file = open('tencent.json', 'w', encoding='utf-8')
        json_header = '{ "tencent_info":['
        self.count = 0
        self.file.write(json_header)  # 保存到文件

    def close_spider(self, spider):
        """
        # spider (Spider 对象) – 被关闭的spider
        # 可选实现，当spider被关闭时，这个方法被调用
        :param spider:
        :return:
        """
        json_tail = '] }'
        self.file.seek(self.file.tell() - 1)  # 定位到最后一个逗号
        self.file.truncate()  # 截断后面的字符
        self.file.write(json_tail)  # 添加终止符保存到文件
        self.file.close()

    def process_item(self, item, spider):
        """
        # item (Item 对象) – 被爬取的item
        # spider (Spider 对象) – 爬取该item的spider
        # 这个方法必须实现，每个item pipeline组件都需要调用该方法，
        # 这个方法必须返回一个 Item 对象，被丢弃的item将不会被之后的pipeline组件所处理。

        :param item:
        :param spider:
        :return:
        """

        content = json.dumps(dict(item), ensure_ascii=False, indent=2) + ","  # 字典转换json字符串
        self.count += 1
        print('content', self.count)
        self.file.write(content)  # 保存到文件

5.设置settiing

# Crawl responsibly by identifying yourself (and your website) on the user-agent
USER_AGENT = '"User-Agent":"Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/63.0.3239.132 Safari/537.36"'  # 头部信息，反爬

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

6.执行程序

C:pythonStudyScrapyProject	enCent	enCentspiders>scrapy crawl tencent

json文件

案例2：爬取内容存储为两个文件

案例2与只是把案例1中的概率页和详细内容页分成两个文件去存储，

只有某些py文件内容有变化，以下只列举出有变化的py文件

1.编写item文件

用两个类表示不同的存储内容

import scrapy

"""
职位概览页字段
"""
class TencentItem(scrapy.Item):
    # define the fields for your item here like:
    # name = scrapy.Field()
    # 职位名称
    position_name = scrapy.Field()
    # 详情链接
    position_link = scrapy.Field()
    # 职位类别
    position_type = scrapy.Field()
    # 职位人数
    position_number = scrapy.Field()
    # 职位地点
    work_location = scrapy.Field()
    # 发布时间
    publish_times = scrapy.Field()

"""
职位详细页字段
"""
class TenDetailItem(scrapy.Item):
    # 工作职责
    position_duty = scrapy.Field()
    # 工作要求
    position_require = scrapy.Field()

2.编写spider文件逻辑

# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy


from tenCent.items import TencentItem
from tenCent.items import TenDetailItem


print(__name__)
class TencentSpider(scrapy.Spider):
    name = 'tencent'
    allowed_domains = ['hr.tencent.com']
    base_url = 'https://hr.tencent.com/'
    start_urls = ['https://hr.tencent.com/position.php']

    def parse(self, response):
        node_list = response.xpath('//tr[@class="even"] | //tr[@class="odd"]')
        # 选取所有标签tr 且class属性等于even或odd的元素
        next_page = response.xpath('//a[@id="next"]/@href').extract_first()
        # 选取所有标签a且id=next,href属性值

        for node in node_list:
            '''
            实例化对象要放在循环里面，否则会造成item被多次赋值，
            因为每次循环完毕后，请求只给了调度器，入队，并没有去执行请求，
            循环完毕后，下载器会异步执行队列中的请求,此时item已经为最后一条记录，
            而详细内容根据url不同去请求的，所以每条详细页是完整的，
            最终结果是数据内容为每页最后一条，详细内容与数据内容不一致，
            在yield item后，会把内容写到pipeline中
            '''
            item = TencentItem()

            item['position_name'] = node.xpath('./td[1]/a/text()').extract_first()  # 获取第一个td标签下a标签的文本
            item['position_link'] = node.xpath('./td[1]/a/@href').extract_first()  # 获取第一个td标签下a标签href属性
            item['position_type'] = node.xpath('./td[2]/text()').extract_first()  # 获取第二个td标签下文本
            item['position_number'] = node.xpath('./td[3]/text()').extract_first()  # 获取第3个td标签下文本
            item['work_location'] = node.xpath('./td[4]/text()').extract_first()  # 获取第4个td标签下文本
            item['publish_times'] = node.xpath('./td[5]/text()').extract_first()  # 获取第5个td标签下文本
            yield item
            yield scrapy.Request(url=self.base_url + item['position_link'] ,callback=self.detail)  # 请求详细页
            # 请求给调度器，入队，循环结束完成后，交给下载器去异步执行，返回response
        # yield scrapy.Request(url=self.base_url + next_page,callback=self.parse) # 请求下一页


    def detail(self, response):
        """
        爬取详细内容
        :param response:
        :return:
        """
        print("-->detail")
        item = TenDetailItem() # 实例化TenDetailItem
        item['position_duty'] = ''.join(response.xpath('//ul[@class="squareli"]')[0].xpath('./li/text()').extract())  # 转化为字符串
        item['position_require'] = ''.join(response.xpath('//ul[@class="squareli"]')[1].xpath('./li/text()').extract()) # 转化为字符串

        yield item

3.建立pipeline文件

存储数据

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

# Define your item pipelines here
#
# Don't forget to add your pipeline to the ITEM_PIPELINES setting
# See: https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html


import json
from .items import TencentItem
from .items import TenDetailItem
"""
存储职位概览
"""
class TencentPipeline(object):
    def open_spider(self, spider):
        """
         # spider (Spider 对象) – 被开启的spider
         # 可选实现，当spider被开启时，这个方法被调用。
        :param spider:
        :return:
        """
        self.file = open('tencent.json', 'w', encoding='utf-8')
        json_header = '{ "tencent_info":['
        self.count = 0
        self.file.write(json_header)  # 保存到文件

    def close_spider(self, spider):
        """
        # spider (Spider 对象) – 被关闭的spider
        # 可选实现，当spider被关闭时，这个方法被调用
        :param spider:
        :return:
        """
        json_tail = '] }'
        self.file.seek(self.file.tell() - 1)  # 定位到最后一个逗号
        self.file.truncate()  # 截断后面的字符
        self.file.write(json_tail)  # 添加终止符保存到文件
        self.file.close()

    def process_item(self, item, spider):
        """
        # item (Item 对象) – 被爬取的item
        # spider (Spider 对象) – 爬取该item的spider
        # 这个方法必须实现，每个item pipeline组件都需要调用该方法，
        # 这个方法必须返回一个 Item 对象，被丢弃的item将不会被之后的pipeline组件所处理。

        :param item:
        :param spider:
        :return:
        """
        if isinstance(item,TencentItem):
            content = json.dumps(dict(item), ensure_ascii=False, indent=2) + ","  # 字典转换json字符串
            self.count += 1
            print('content', self.count)
            self.file.write(content)  # 保存到文件
        '''
        return item后，item会根据优先级
        传递到下一个管道TenDetailPipeline处理
        此段代码说明当实例不属于TencentItem时，放弃存储json，
        直接传递到下一个管道处理
        return放在if外面，如果写在if里面item在不属于TencentItem实例后，
        item会终止传递，造成detail数据丢失
        '''
        return item

"""
存储职位详细情况
"""
class TenDetailPipeline(object):
    def open_spider(self, spider):
        """
         # spider (Spider 对象) – 被开启的spider
         # 可选实现，当spider被开启时，这个方法被调用。
        :param spider:
        :return:
        """
        self.file = open('tendetail.json', 'w', encoding='utf-8')
        json_header = '{ "tendetail_info":['
        self.count = 0
        self.file.write(json_header)  # 保存到文件

    def close_spider(self, spider):
        """
        # spider (Spider 对象) – 被关闭的spider
        # 可选实现，当spider被关闭时，这个方法被调用
        :param spider:
        :return:
        """
        json_tail = '] }'
        self.file.seek(self.file.tell() - 1)  # 定位到最后一个逗号
        self.file.truncate()  # 截断后面的字符
        self.file.write(json_tail)  # 添加终止符保存到文件
        self.file.close()

    def process_item(self, item, spider):
        """
        # item (Item 对象) – 被爬取的item
        # spider (Spider 对象) – 爬取该item的spider
        # 这个方法必须实现，每个item pipeline组件都需要调用该方法，
        # 这个方法必须返回一个 Item 对象，被丢弃的item将不会被之后的pipeline组件所处理。

        :param item:
        :param spider:
        :return:
        """
        if isinstance(item, TenDetailItem):
            '''
            得到item,判断item实例属于TenDetailItem，存储json文件
            如果不属于，直接return item到下一个管道
          '''
            print('**'*30)
            content = json.dumps(dict(item), ensure_ascii=False, indent=2) + ","  # 字典转换json字符串
            self.count += 1
            print('content', self.count)
            self.file.write(content)  # 保存到文件
        return item

4.设置settiing

# See https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html
ITEM_PIPELINES = { # 注册2个管道
   'tenCent.pipelines.TencentPipeline': 300,
   'tenCent.pipelines.TenDetailPipeline':400  # 数字越大，优先级越小，最后被执行
}

5.执行

#>scrapy crawl tencent >1.txt 2>&1
#把内容输出到文件中