原先用的是selenium(后面有时间再写),这是第一次使用scrapy这个爬虫框架,所以记录一下这个心路历程,制作简单的爬虫其实不难,你需要的一般数据都可以爬取到。

下面是我的目录,除了main.py以外,都是代码自动生成的  :)。

各个目录作用:

1、sina是我自己创建的文件夹用来盛放整个项目的,随便起名字。

2、第一个sinaSpeder文件夹内,有一个scrapy.cfg配置文件和sinaSpeder的文件夹

  • scrapy.cfg:配置文件,不需要更改
  • sinaSpeder文件夹

3、第二个sinaSpeder文件夹

  • init.py :特定文件,指明二级first_spider目录为一个python模块
  • item.py:定义需要的item类【实验中需要用到】
  • pipelines.py:管道文件,传入item.py中的item类,清理数据,保存或入库
  • settings.py:设置文件,例如设置用户代理和初始下载延迟
  • spiders目录

4、spiders

  • init.py :特定文件,指明二级first_spider目录为一个python模块
  • sina.py:盛放自定义爬虫的文件,负责获取html的数据和传入pipline管道中进行数据存放等
 

废话不多说,开练~~

第一步创建爬虫项目:

》scrapy startproject  sinaSpeder               (sinaSpeder是项目名)
(用命令创建主要是可以自动生成一个包含默认文件的目录)

第二步输入网址:

scrapy genspider sina "sina.com.cn"             (这个名字是spiders里面的名字,后面的链接是要爬取的链接)

注:这个命令会在根目录的同级目录创建sina.py文件(也就是和第一个sinaSpiders同文件夹),需要把它剪切到最里面的spiders文件夹下,

第三步修改代码:参考自:

items.py写入:

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

# Define here the models for your scraped items
#
# See documentation in:
# https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/items.html import scrapy
import sys
# reload(sys)
# sys.setdefaultencoding("utf-8") class SinaspederItem(scrapy.Item):
# 大类的标题和url
parentTitle = scrapy.Field()
parentUrls = scrapy.Field() # 小类的标题和子url
subTitle = scrapy.Field()
subUrls = scrapy.Field() # 小类目录存储路径
subFilename = scrapy.Field() # 小类下的子链接
sonUrls = scrapy.Field() # 文章标题和内容
head = scrapy.Field()
content = scrapy.Field()

sina.py写入:

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

import scrapy
import os
from sinaSpeder.items import SinaspederItem
import sys # reload(sys)
# sys.setdefaultencoding("utf-8") class SinaSpider(scrapy.Spider):
name = "sina"
allowed_domains = ["sina.com.cn"]
start_urls = ['http://news.sina.com.cn/guide/'] def parse(self, response):
items = []
# 所有大类的url 和 标题
parentUrls = response.xpath('//div[@id="tab01"]/div/h3/a/@href').extract()
parentTitle = response.xpath('//div[@id="tab01"]/div/h3/a/text()').extract() # 所有小类的ur 和 标题
subUrls = response.xpath('//div[@id="tab01"]/div/ul/li/a/@href').extract()
subTitle = response.xpath('//div[@id="tab01"]/div/ul/li/a/text()').extract() # 爬取所有大类
for i in range(0, len(parentTitle)):
# 指定大类目录的路径和目录名
parentFilename = "./Data/" + parentTitle[i] # 如果目录不存在,则创建目录
if (not os.path.exists(parentFilename)):
os.makedirs(parentFilename) # 爬取所有小类
for j in range(0, len(subUrls)):
item = SinaspederItem() # 保存大类的title和urls
item['parentTitle'] = parentTitle[i]
item['parentUrls'] = parentUrls[i] # 检查小类的url是否以同类别大类url开头,如果是返回True (sports.sina.com.cn 和 sports.sina.com.cn/nba)
if_belong = subUrls[j].startswith(item['parentUrls']) # 如果属于本大类,将存储目录放在本大类目录下
if (if_belong):
subFilename = parentFilename + '/' + subTitle[j]
# 如果目录不存在,则创建目录
if (not os.path.exists(subFilename)):
os.makedirs(subFilename) # 存储 小类url、title和filename字段数据
item['subUrls'] = subUrls[j]
item['subTitle'] = subTitle[j]
item['subFilename'] = subFilename items.append(item) # 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['subUrls'], meta={'meta_1': item}, callback=self.second_parse) # 对于返回的小类的url,再进行递归请求
def second_parse(self, response):
# 提取每次Response的meta数据
meta_1 = response.meta['meta_1'] # 取出小类里所有子链接
sonUrls = response.xpath('//a/@href').extract() items = []
for i in range(0, len(sonUrls)):
# 检查每个链接是否以大类url开头、以.shtml结尾,如果是返回True
if_belong = sonUrls[i].endswith('.shtml') and sonUrls[i].startswith(meta_1['parentUrls']) # 如果属于本大类,获取字段值放在同一个item下便于传输
if (if_belong):
item = SinaspederItem()
item['parentTitle'] = meta_1['parentTitle']
item['parentUrls'] = meta_1['parentUrls']
item['subUrls'] = meta_1['subUrls']
item['subTitle'] = meta_1['subTitle']
item['subFilename'] = meta_1['subFilename']
item['sonUrls'] = sonUrls[i]
items.append(item) # 发送每个小类下子链接url的Request请求,得到Response后连同包含meta数据 一同交给回调函数 detail_parse 方法处理
for item in items:
yield scrapy.Request(url=item['sonUrls'], meta={'meta_2': item}, callback=self.detail_parse) # 数据解析方法,获取文章标题和内容
def detail_parse(self, response):
item = response.meta['meta_2']
content = ""
head = response.xpath('//h1[@id="main_title"]/text()')
content_list = response.xpath('//div[@id="artibody"]/p/text()').extract() # 将p标签里的文本内容合并到一起
for content_one in content_list:
content += content_one item['head'] = head
item['content'] = content yield item

pipelines.py写入:

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

from scrapy import signals
import sys
class SinaspederPipeline(object):
def process_item(self, item, spider):
sonUrls = item['sonUrls']
# 文件名为子链接url中间部分,并将 / 替换为 _,保存为 .txt格式
filename = sonUrls[7:-6].replace('/','_')
filename += ".txt"
fp = open(item['subFilename']+'/'+filename, 'w')
fp.write(item['content'])
fp.close() return item

setting.py写入:

# 设置管道文件
ITEM_PIPELINES = {
'sinaSpeder.pipelines.SinaspederPipeline': 300,
}

main.py写入:

from scrapy import cmdline
cmdline.execute("scrapy crawl sina".split())

运行有两种方法:

1、这里创建了main。py文件,所以可以直接运行这个文件。

2、通过命令行

scrapy crawl sina    (这个是进入...>sina>sinaSpeder 文件夹后运行的)

第四步:

运行开始后,多出一个data文件夹,这就是要爬取的东西

注:问题总结

1、我最初是运行下面这个,发现报错,后来试试spiders中的sina.py文件,结果成功了

scrapy crawl sinaSpeder  

2、如果你建立的工程名字和我的不一样,所有涉及项目名称的文件都要改过来,少一个都会报错。

3、爬虫运行有可能会被封ip使得无法再访问这个网站了!这就需要使用反爬虫技术,以后再讲。

4、错误    twisted.internet.error.DNSLookupError: DNS lookup failed: no results for hostname lookup: http.

  原因代码中url出错(修改后就行了)

参考:

https://www.jianshu.com/p/fd443ad67c5b?utm_campaign

https://www.cnblogs.com/xinyangsdut/p/7631163.html

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