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IT民兵,致力于运维自动化,规范化,流程化,数据化。使用更小的成功做更多的事,擅长python,web,数据库和运维领域,QQ交流: 925161259。

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分类: Web开发

2019-08-13 15:49:16

        scarpy是python爬虫界最著名的框架,最近使用了下确实很方便,其底层使用的Twisted使用异步非阻塞的方式速度是相当的快(比自己用requests快多了),这里介绍下使用scarpy框架爬取文章和图片,并进行二层爬取文章的内容,然后以dict形式保存为json文件(也可以保存到其他存储介质,如数据库,其他文件存储介质)
    
        环境: python3.7   scarpy1.7.3  都是当前最新版

        安装: pip install scrapy=1.7.3

        创建项目:  scrapy startproject demospider

       
  一. 定义item(爬取的数据结构)
    编辑items.py文件,定义各项数据
    

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  1. import scrapy


  2. class TutorialItem(scrapy.Item):
  3.     # define the fields for your item here like:
  4.     # name = scrapy.Field()
  5.     link = scrapy.Field()
  6.     title = scrapy.Field()
  7.     text = scrapy.Field()
  8.     image_url = scrapy.Field()
  9.     author = scrapy.Field()
  10.     image_paths = scrapy.Field()
    二. 定义爬取方法
        这是最关键的一步,在这里将会解析获取到的html文本,使用scarpy自带的selector解析获取需要的数据。关于selector语法比较多,官方并没有给过多案例,推荐https://www.jianshu.com/p/489c5d21cdc7, 虽然没有过多例子,但是理论比较全,想要的方法基本都可以找到。
        在spider目录下新建demo_spider.py文件
        

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  1. import scrapy
  2. from demospider.items import TutorialItem




  3. class ImageSpider(scrapy.Spider):

  4.     name = 'imagespider'       # 应用名,执行时使用
  5.     start_urls = [
  6.         'http://www.itpub.net/category/yunwei/'   # 可以写多个,分别进行爬取处理
  7.     ]

  8.     def parse(self, response):                #固定方法,response为每次处理后返回的html,这里主要处理采集第一层页面的数据
  9.         for article in response.css('article.xin_hover'):
  10.             item = TutorialItem()  #必须要新建,不然获取的数据都会一样                        
  11.             item['link'] = article.css('div.post__thumb a::attr("href")').get()
  12.             item['image_url'] = article.css('div.post__thumb img::attr("data-src")').extract()
  13.             item['title'] = article.css('h3.post__title a::text').get()
  14.             item['author'] = article.css('a.entry-author__name::text').get()
  15.             #这里处理第二层连接,文章的具体内容页面
  16.             yield scrapy.Request(item['link'],meta={'item': item}, callback=self.context_parse)


  17.     def context_parse(self,response):
  18.         item = response.meta['item']
  19.         # 有两种方法采集文章内容,这里推荐xpath(xpath属于贪婪匹配,css精确匹配)
  20.         # item['text'] = response.css('div.entry-content p::text').extract()
  21.         item['text'] = response.xpath("//div[@class='entry-content typography-copy']//text()").extract()
  22.         yield item
     三. 定义pipeline
    这步对采集到的数据进行处理,这里直接将数据以json形式存入文本,并且采集文章中的图片
   编辑pipeline.py文件
   

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  1. import json
  2. from scrapy.pipelines.images import ImagesPipeline,FilesPipeline
  3. from scrapy.exceptions import DropItem
  4. import scrapy
  5. import requests
  6. import os
  7. import hashlib
  8. from scrapy.utils.python import to_bytes

  9. BASE_DIR = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))

  10. class TutorialPipeline(object):

  11.     def open_spider(self, spider):     # pippeline执行的第一个函数,即将把数据存入items.json文件
  12.         self.file = open('items.json', 'w',encoding='utf-8')

  13.     def close_spider(self, spider):    # pipeline执行最后一个函数
  14.         self.file.close()

  15.        #注释内容为用requests下载图片,图片不多但是明显感觉到比框架下载慢的多
  16.     def process_item(self, item, spider):   # 执行完成函数,返回item实例
  17.         # res = requests.get(item['image_url'][0])
  18.         # image_guid = hashlib.sha1(to_bytes(item['image_url'][0])).hexdigest()
  19.         # item['image_paths'] = 'images/full/%s.jpg' % image_guid
  20.         # if not os.path.exists('images/full/'):
  21.         # os.makedirs('images/full/')
  22.         # with open(os.path.join(item['image_paths']),'wb') as f:
  23.         # f.write(res.content)
  24.         line = json.dumps(dict(item))+'\n'
  25.         self.file.write(line)
  26.         return item


  27. class MyImagePipline(ImagesPipeline):    #使用scarpy的image采集方法

  28.     def get_media_requests(self, item, info):   #采集动作,使用item中的图片地址
  29.         for image_url in item['image_url']:
  30.             # print('>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>')
  31.             # print('开始下载图片 '+image_url)
  32.             # print(item)
  33.             # item['image_paths'] = self.file_path(image_url)
  34.             # with open('items_chinaunix.json', 'w',encoding='utf-8') as f:
  35.             # f.write(json.dumps(dict(item))+'\n')
  36.             yield scrapy.Request(image_url,meta={'item': item})   # 采集动作


  37.     def item_completed(self, results, item, info):  # 图片采集完成后执行函数,参数意义查看官网
  38.         image_paths = [x['path'] for ok, x in results if ok]
  39.         if not image_paths:
  40.             raise DropItem("Item contains no images")
  41.         item['image_paths'] = image_paths           #  将图片在本地的存储地址加入item
  42.         return item

四.设置settings.py中相关配置
settings.py是针对项目的配置,里面配置相当丰富,具体查看官网
这里只定义几项必须的配置,其他默认

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  1. #设置的pipeline需要在这里启动,每个pipeline处理不同的动作,
  2. 后面数字表示优先级,越小优先级越高,不超过1000
  3. ITEM_PIPELINES = {
  4.    'demospider.pipelines.MyImagePipline': 300,         
  5.    'demospider.pipelines.TutorialPipeline': 301,
  6. }

  7. IMAGES_STORE = 'images'          # 图片存储的路径


五.执行爬虫应用

执行命令     scrapy crawl imagespider       

将会看到执行过程,采集的数据过程,由于数据少,采集过程相当快,不贴截图了,自己练习体会。




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