python爬虫框架scrapy实例详解

生成项目

scrapy提供一个工具来生成项目，生成的项目中预置了一些文件，用户需要在这些文件中添加自己的代码。

打开命令行，执行：scrapy startproject tutorial，生成的项目类似下面的结构

tutorial/

   scrapy.cfg

   tutorial/

       __init__.py

       items.py

       pipelines.py

       settings.py

       spiders/

           __init__.py

           ...

scrapy.cfg是项目的配置文件

用户自己写的spider要放在spiders目录下面，一个spider类似

from scrapy.spider import BaseSpider

class DmozSpider(BaseSpider):

    name = "dmoz"

    allowed_domains = ["dmoz.org"]

    start_urls = [

        "",

        ""

    ]

    def parse(self, response):

        filename = response.url.split("/")[-2]

        open(filename, 'wb').write(response.body)

name属性很重要，不同spider不能使用相同的name

start_urls是spider抓取网页的起始点，可以包括多个url

parse方法是spider抓到一个网页以后默认调用的callback，避免使用这个名字来定义自己的方法。

当spider拿到url的内容以后，会调用parse方法，并且传递一个response参数给它，response包含了抓到的网页的内容，在parse方法里，你可以从抓到的网页里面解析数据。上面的代码只是简单地把网页内容保存到文件。

开始抓取

你可以打开命令行，进入生成的项目根目录tutorial/，执行 scrapy crawl dmoz， dmoz是spider的name。

解析网页内容

scrapy提供了方便的办法从网页中解析数据，这需要使用到HtmlXPathSelector

from scrapy.spider import BaseSpider

from scrapy.selector import HtmlXPathSelector

class DmozSpider(BaseSpider):

    name = "dmoz"

    allowed_domains = ["dmoz.org"]

    start_urls = [

        "",

        ""

    ]

    def parse(self, response):

        hxs = HtmlXPathSelector(response)

        sites = hxs.select('//ul/li')

        for site in sites:

            title = site.select('a/text()').extract()

            link = site.select('a/@href').extract()

            desc = site.select('text()').extract()

            print title, link, desc

HtmlXPathSelector使用了Xpath来解析数据

//ul/li表示选择所有的ul标签下的li标签

a/@href表示选择所有a标签的href属性

a/text()表示选择a标签文本

a[@href="abc"]表示选择所有href属性是abc的a标签

我们可以把解析出来的数据保存在一个scrapy可以使用的对象中，然后scrapy可以帮助我们把这些对象保存起来，而不用我们自己把这些数据存到文件中。我们需要在items.py中添加一些类，这些类用来描述我们要保存的数据

from scrapy.item import Item, Field

class DmozItem(Item):

   title = Field()

   link = Field()

   desc = Field()

然后在spider的parse方法中，我们把解析出来的数据保存在DomzItem对象中。

from scrapy.spider import BaseSpider

from scrapy.selector import HtmlXPathSelector

from tutorial.items import DmozItem

class DmozSpider(BaseSpider):

   name = "dmoz"

   allowed_domains = ["dmoz.org"]

   start_urls = [

       "",

       ""

   ]

   def parse(self, response):

       hxs = HtmlXPathSelector(response)

       sites = hxs.select('//ul/li')

       items = []

       for site in sites:

           item = DmozItem()

           item['title'] = site.select('a/text()').extract()

           item['link'] = site.select('a/@href').extract()

           item['desc'] = site.select('text()').extract()

           items.append(item)

       return items

在命令行执行scrapy的时候，我们可以加两个参数，让scrapy把parse方法返回的items输出到json文件中

scrapy crawl dmoz -o items.json -t json

items.json会被放在项目的根目录

让scrapy自动抓取网页上的所有链接

上 面的示例中scrapy只抓取了start_urls里面的两个url的内容，但是通常我们想实现的是scrapy自动发现一个网页上的所有链接，然后再 去抓取这些链接的内容。为了实现这一点我们可以在parse方法里面提取我们需要的链接，然后构造一些Request对象，并且把他们返回，scrapy 会自动的去抓取这些链接。代码类似：

class MySpider(BaseSpider):

    name = 'myspider'

    start_urls = (

        '',

        '',

        )

    def parse(self, response):

        # collect `item_urls`

        for item_url in item_urls:

            yield Request(url=item_url, callback=self.parse_item)

    def parse_item(self, response):

        item = MyItem()

        # populate `item` fields

        yield Request(url=item_details_url, meta={'item': item},

            callback=self.parse_details)

    def parse_details(self, response):

        item = response.meta['item']

        # populate more `item` fields

        return item

parse 是默认的callback, 它返回了一个Request列表，scrapy自动的根据这个列表抓取网页，每当抓到一个网页，就会调用parse_item，parse_item也会 返回一个列表，scrapy又会根据这个列表去抓网页，并且抓到后调用parse_details

为了让这样的工作更容易，scrapy提供了另一个spider基类，利用它我们可以方便的实现自动抓取链接. 我们要用到CrawlSpider

from scrapy.contrib.linkextractors.sgml import SgmlLinkExtractor

class MininovaSpider(CrawlSpider):

    name = 'mininova.org'

    allowed_domains = ['mininova.org']

    start_urls = ['']

    rules = [Rule(SgmlLinkExtractor(allow=['/tor/\d+'])),

             Rule(SgmlLinkExtractor(allow=['/abc/\d+']), 'parse_torrent')]

    def parse_torrent(self, response):

        x = HtmlXPathSelector(response)

        torrent = TorrentItem()

        torrent['url'] = response.url

        torrent['name'] = x.select("//h1/text()").extract()

        torrent['description'] = x.select("//div[@id='description']").extract()

        torrent['size'] = x.select("//div[@id='info-left']/p[2]/text()[2]").extract()

        return torrent

相 比BaseSpider，新的类多了一个rules属性，这个属性是一个列表，它可以包含多个Rule，每个Rule描述了哪些链接需要抓取，哪些不需 要。这是Rule类的文档 /spiders.html#scrapy.contrib.spiders.Rule

这些rule可以有callback，也可以没有，当没有callback的时候，scrapy简单的follow所有这些链接.

pipelines.py的使用

在pipelines.py中我们可以添加一些类来过滤掉我们不想要的item，把item保存到数据库。

from scrapy.exceptions import DropItem

class FilterWordsPipeline(object):

    """A pipeline for filtering out items which contain certain words in their

    description"""

    # put all words in lowercase

    words_to_filter = ['politics', 'religion']

    def process_item(self, item, spider):

        for word in self.words_to_filter:

            if word in unicode(item['description']).lower():

                raise DropItem("Contains forbidden word: %s" % word)

        else:

            return item

如果item不符合要求，那么就抛一个异常，这个item不会被输出到json文件中。

要使用pipelines，我们还需要修改settings.py

添加一行

ITEM_PIPELINES = ['dirbot.pipelines.FilterWordsPipeline']

现在执行scrapy crawl dmoz -o items.json -t json，不符合要求的item就被过滤掉了