Scrapy Shell

Scrapy终端是一个交互终端，我们可以在未启动spider的情况下尝试及调试代码，也可以用来测试XPath或CSS表达式，查看他们的工作方式，方便我们爬取的网页中提取的数据。

启动Scrapy Shell

进入项目的根目录，执行下列命令来启动shell:

scrapy shell "http://www.itcast.cn/channel/teacher.shtml"

Scrapy Shell根据下载的页面会自动创建一些方便使用的对象，例如： Response对象、 Selector 对象 (对HTML及XML内容)。

当shell载入后，将得到一个包含response数据的本地 response变量，输入 response.body将输出response的包体，输出 response.headers 可以看到response的包头。
输入 response.selector 时，将获取到一个response 初始化的类 Selector 的对象，此时可以通过使用 response.selector.xpath()或response.selector.css() 来对 response 进行查询。
Scrapy也提供了一些快捷方式, 例如 response.xpath()或response.css()同样可以生效（如之前的案例）。

Selectors选择器

Scrapy Selectors 内置 XPath 和 CSS Selector 表达式机制

Selector有四个基本的方法，最常用的还是xpath:

xpath(): 传入xpath表达式，返回该表达式所对应的所有节点的selector list列表
extract(): 序列化该节点为Unicode字符串并返回list
css(): 传入CSS表达式，返回该表达式所对应的所有节点的selector list列表，语法同 BeautifulSoup4
re(): 根据传入的正则表达式对数据进行提取，返回Unicode字符串list列表

XPath表达式的例子及对应的含义:

/html/head/title: 选择<HTML>文档中 <head> 标签内的 <title> 元素

/html/head/title/text(): 选择上面提到的 <title> 元素的文字

//td: 选择所有的 <td> 元素

//div[@class="mine"]: 选择所有具有 class="mine" 属性的 div 元素

Selector爬取腾讯社招网站：

地址：http://hr.tencent.com/position.php?&start=0#a

# 启动

scrapy shell "http://hr.tencent.com/position.php?&start=0#a"

# 返回 xpath选择器对象列表

response.xpath('//title')

[<Selector xpath='//title' data=u'<title>\u804c\u4f4d\u641c\u7d22 | \u793e\u4f1a\u62db\u8058 | Tencent \u817e\u8baf\u62db\u8058</title'>]

# 使用 extract()方法返回 Unicode字符串列表

response.xpath('//title').extract()

[u'<title>\u804c\u4f4d\u641c\u7d22 | \u793e\u4f1a\u62db\u8058 | Tencent \u817e\u8baf\u62db\u8058</title>']

# 打印列表第一个元素，终端编码格式显示

print response.xpath('//title').extract()[0]

<title>职位搜索 | 社会招聘 | Tencent 腾讯招聘</title>

# 返回 xpath选择器对象列表

response.xpath('//title/text()')

<Selector xpath='//title/text()' data=u'\u804c\u4f4d\u641c\u7d22 | \u793e\u4f1a\u62db\u8058 | Tencent \u817e\u8baf\u62db\u8058'>

# 返回列表第一个元素的Unicode字符串

response.xpath('//title/text()')[0].extract()

u'\u804c\u4f4d\u641c\u7d22 | \u793e\u4f1a\u62db\u8058 | Tencent \u817e\u8baf\u62db\u8058'

# 按终端编码格式显示

print response.xpath('//title/text()')[0].extract()

职位搜索 | 社会招聘 | Tencent 腾讯招聘

response.xpath('//*[@class="even"]')

职位名称:

print site[0].xpath('./td[1]/a/text()').extract()[0]

TEG15-运营开发工程师（深圳）

职位名称详情页:

print site[0].xpath('./td[1]/a/@href').extract()[0]

position_detail.php?id=20744&keywords=&tid=0&lid=0

职位类别:

print site[0].xpath('./td[2]/text()').extract()[0]

官方文档：http://scrapy-chs.readthedocs.io/zh_CN/latest/topics/shell.html

Item Pipeline

当Item在Spider中被收集之后，它将会被传递到Item Pipeline，这些Item Pipeline组件按定义的顺序处理Item。

Item Pipeline的典型应用：

验证爬取的数据（检查item包含某些字段，比如说name字段）
查重（并丢弃）
将爬取结果保存到文件或者数据库中

Item Pipeline编写

item pipiline组件是一个独立的Python类，其中process_item()方法必须实现：

import something

class SomethingPipeline(object):

    def __init__(self):

        # 可选实现，做参数初始化等

        # doing something

    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。

        return item

    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。

    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

完善之前的案例：

item写入JSON文件

以下pipeline将所有(从所有'spider'中)爬取到的item，存储到一个独立地items.json 文件，每行包含一个序列化为'JSON'格式的'item':

import json

class ItcastJsonPipeline(object):

    def __init__(self):

        self.file = open('teacher.json', 'wb')

    def process_item(self, item, spider):

        content = json.dumps(dict(item), ensure_ascii=False) + "\n"

        self.file.write(content)

        return item

    def close_spider(self, spider):

        self.file.close()

启用一个Item Pipeline组件

为了启用Item Pipeline组件，必须将它的类添加到 settings.py文件ITEM_PIPELINES 配置，就像下面这个例子:

# Configure item pipelines

# See http://scrapy.readthedocs.org/en/latest/topics/item-pipeline.html

ITEM_PIPELINES = {

    #'mySpider.pipelines.SomePipeline': 300,

    "mySpider.pipelines.ItcastJsonPipeline":300

}

分配给每个类的整型值，确定了他们运行的顺序，item按数字从低到高的顺序，通过pipeline，通常将这些数字定义在0-1000范围内（0-1000随意设置，数值越低，组件的优先级越高）

重新启动爬虫

将parse()方法改为4.2中最后思考中的代码，然后执行下面的命令：

scrapy crawl itcast

查看当前目录是否生成teacher.json

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