爬虫--Scrapy

大亮头 2024-10-26 01:55:38 原文

Scrapy

Scrapy是一个为了爬取网站数据，提取结构性数据而编写的应用框架。其可以应用在数据挖掘，信息处理或存储历史数据等一系列的程序中。其最初是为了页面抓取 (更确切来说, 网络抓取 )所设计的，也可以应用在获取API所返回的数据(例如 Amazon Associates Web Services ) 或者通用的网络爬虫。Scrapy用途广泛，可以用于数据挖掘、监测和自动化测试。

Scrapy框架

Scrapy 使用了 Twisted异步网络库来处理网络通讯。

pip install Scrapy

scrapy startproject your_project_name

project_name/

scrapy.cfg

project_name/

__init__.py

items.py

pipelines.py

settings.py

spiders/

__init__.py

文件说明：

scrapy.cfg 项目的配置信息，主要为Scrapy命令行工具提供一个基础的配置信息。（真正爬虫相关的配置信息在settings.py文件中）
items.py 设置数据存储模板，用于结构化数据，如：Django的Model
pipelines 数据处理行为，如：一般结构化的数据持久化
settings.py 配置文件，如：递归的层数、并发数，延迟下载等
spiders 爬虫目录，如：创建文件，编写爬虫规则

注意：一般创建爬虫文件时，以网站域名命名

2、编写爬虫

在spiders目录中新建 xiaohuar_spider.py 文件

xiaohuar_spider.py

#!/usr/bin/env python

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

import scrapy

class XiaoHuarSpider(scrapy.spiders.Spider):

name = "xiaohuar" #spider_name，下面运行时用这个名字

allowed_domains = ["xiaohuar.com"]

start_urls = [

"http://www.xiaohuar.com/hua/",

]

def parse(self, response):

# print(response, type(response))

# from scrapy.http.response.html import HtmlResponse

# print(response.body_as_unicode())

current_url = response.url

body = response.body

unicode_body = response.body_as_unicode()

3、运行

进入project_name目录，运行命令：

1	`scrapy crawl spider_name` `--nolog`

仅仅下载了初始url

4、递归的访问

以上的爬虫仅仅是爬去初始页，而我们爬虫是需要源源不断的执行下去，直到所有的网页被执行完毕

xiaohuar_spider.py

#!/usr/bin/env python

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

import scrapy

from scrapy.http import Request

from scrapy.selector import HtmlXPathSelector

import re

import urllib

import os

class XiaoHuarSpider(scrapy.spiders.Spider):

name = "xiaohuar"

allowed_domains = ["xiaohuar.com"]

start_urls = [

"http://www.xiaohuar.com/list-1-1.html",

]

def parse(self, response):

# 分析页面

# 找到页面中符合规则的内容（校花图片），保存

# 找到所有的a标签，再访问其他a标签，一层一层的搞下去

hxs = HtmlXPathSelector(response) #格式化HTML源码，选择器，如选择某个div下的a标签

# 当前页面！如果url是 http://www.xiaohuar.com/list-1-\d+.html

if re.match('http://www.xiaohuar.com/list-1-\d+.html', response.url):

items = hxs.select('//div[@class="item_list infinite_scroll"]/div') #找到校花列表下的所有div，一个div一个校花

for i in range(len(items)):

src = hxs.select('//div[@class="item_list infinite_scroll"]/div[%d]//div[@class="img"]/a/img/@src' % i).extract()

name = hxs.select('//div[@class="item_list infinite_scroll"]/div[%d]//div[@class="img"]/span/text()' % i).extract()

school = hxs.select('//div[@class="item_list infinite_scroll"]/div[%d]//div[@class="img"]/div[@class="btns"]/a/text()' % i).extract()

if src: #保存图片

ab_src = "http://www.xiaohuar.com" + src[0]

file_name = "%s_%s.jpg" % (school[0].encode('utf-8'), name[0].encode('utf-8'))

file_path = os.path.join("/Users/wupeiqi/PycharmProjects/beauty/pic", file_name)

urllib.urlretrieve(ab_src, file_path)

# 递归页面！获取所有的url，继续访问，并在其中寻找相同的url

all_urls = hxs.select('//a/@href').extract()

for url in all_urls:

if url.startswith('http://www.xiaohuar.com/list-1-'):

yield Request(url, callback=self.parse) #yield，递归的往下找

以上代码将符合规则的页面中的图片保存在指定目录，并且在HTML源码中找到所有的其他 a 标签的href属性，从而“递归”的执行下去，直到所有的页面都被访问过为止。以上代码之所以可以进行“递归”的访问相关URL，关键在于parse方法使用了 yield Request对象。

注：可以修改settings.py 中的配置文件，以此来指定“递归”的层数，如： DEPTH_LIMIT = 1

5、格式化处理

上述实例只是简单的图片处理，所以在parse方法中直接处理。如果对于想要获取更多的数据（获取页面的价格、商品名称、QQ等），则可以利用Scrapy的items将数据格式化，然后统一交由pipelines来处理。看下面的实例：

在items.py中创建类：

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

# Define here the models for your scraped items

#

# See documentation in:

# http://doc.scrapy.org/en/latest/topics/items.html

import scrapy

class JieYiCaiItem(scrapy.Item):

company = scrapy.Field()

title = scrapy.Field()

qq = scrapy.Field()

info = scrapy.Field()

more = scrapy.Field()

上述定义模板，以后对于从请求的源码中获取的数据同意按照此结构来获取，所以在spider中需要有一下操作：

spiders/jieyicai.py

#!/usr/bin/env python

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

import scrapy

import hashlib

from beauty.items import JieYiCaiItem

from scrapy.http import Request

from scrapy.selector import HtmlXPathSelector

from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule

from scrapy.linkextractors import LinkExtractor

class JieYiCaiSpider(scrapy.spiders.Spider):

count = 0

url_set = set()

name = "jieyicai"

domain = 'http://www.jieyicai.com'

allowed_domains = ["jieyicai.com"]

start_urls = [

"http://www.jieyicai.com",

]

rules = [

#下面是符合规则的网址,但是不抓取内容,只是提取该页的链接(这里网址是虚构的,实际使用时请替换)

#Rule(SgmlLinkExtractor(allow=(r'http://test_url/test?page_index=\d+'))),

#下面是符合规则的网址,提取内容,(这里网址是虚构的,实际使用时请替换)

#Rule(LinkExtractor(allow=(r'http://www.jieyicai.com/Product/Detail.aspx?pid=\d+')), callback="parse"),

]

def parse(self, response):

md5_obj = hashlib.md5()

md5_obj.update(response.url)

md5_url = md5_obj.hexdigest()

if md5_url in JieYiCaiSpider.url_set:

pass

else:

JieYiCaiSpider.url_set.add(md5_url)

hxs = HtmlXPathSelector(response)

if response.url.startswith('http://www.jieyicai.com/Product/Detail.aspx'):

item = JieYiCaiItem()

item['company'] = hxs.select('//span[@class="username g-fs-14"]/text()').extract()

item['qq'] = hxs.select('//span[@class="g-left bor1qq"]/a/@href').re('.*uin=(?P<qq>\d*)&')

item['info'] = hxs.select('//div[@class="padd20 bor1 comard"]/text()').extract()

item['more'] = hxs.select('//li[@class="style4"]/a/@href').extract()

item['title'] = hxs.select('//div[@class="g-left prodetail-text"]/h2/text()').extract()

yield item

current_page_urls = hxs.select('//a/@href').extract()

for i in range(len(current_page_urls)):

url = current_page_urls[i]

if url.startswith('/'):

url_ab = JieYiCaiSpider.domain + url

yield Request(url_ab, callback=self.parse)

此处代码的关键在于：

将获取的数据封装在了Item对象中
yield Item对象（一旦parse中执行yield Item对象，则自动将该对象交个pipelines的类来处理）

piplines.py

import json

from twisted.enterprise import adbapi

import MySQLdb.cursors

import re

mobile_re = re.compile(r'(13[0-9]|15[012356789]|17[678]|18[0-9]|14[57])[0-9]{8}')

phone_re = re.compile(r'(\d+-\d+|\d+)')

class JsonPipeline(object):

def __init__(self):

self.file = open('/Users/wupeiqi/PycharmProjects/beauty/beauty/jieyicai.json', 'wb')

def process_item(self, item, spider):

line = "%s %s\n" % (item['company'][0].encode('utf-8'), item['title'][0].encode('utf-8'))

self.file.write(line)

return item

class DBPipeline(object):

def __init__(self):

self.db_pool = adbapi.ConnectionPool('MySQLdb',

db='DbCenter',

user='root',

passwd='123',

cursorclass=MySQLdb.cursors.DictCursor,

use_unicode=True)

def process_item(self, item, spider):

query = self.db_pool.runInteraction(self._conditional_insert, item)

query.addErrback(self.handle_error)

return item

def _conditional_insert(self, tx, item):

tx.execute("select nid from company where company = %s", (item['company'][0], ))

result = tx.fetchone()

if result:

pass

else:

phone_obj = phone_re.search(item['info'][0].strip())

phone = phone_obj.group() if phone_obj else ' '

mobile_obj = mobile_re.search(item['info'][1].strip())

mobile = mobile_obj.group() if mobile_obj else ' '

values = (

item['company'][0],

item['qq'][0],

phone,

mobile,

item['info'][2].strip(),

item['more'][0])

tx.execute("insert into company(company,qq,phone,mobile,address,more) values(%s,%s,%s,%s,%s,%s)", values)

def handle_error(self, e):

print 'error',e

上述中的pipelines中有多个类，到底Scapy会自动执行那个？哈哈哈哈，当然需要先配置了，不然Scapy就蒙逼了。。。

在settings.py中做如下配置：

ITEM_PIPELINES = {

'beauty.pipelines.DBPipeline': 300,

'beauty.pipelines.JsonPipeline': 100,

}

# 每行后面的整型值，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。

更多请参见Scrapy文档：http://scrapy-chs.readthedocs.io/zh_CN/latest/index.html

选择器规则

demo

#!/usr/bin/env python

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

import scrapy

import hashlib

from tutorial.items import JinLuoSiItem

from scrapy.http import Request

from scrapy.selector import HtmlXPathSelector

class JinLuoSiSpider(scrapy.spiders.Spider):

count = 0

url_set = set()

name = "jluosi"

domain = 'http://www.jluosi.com'

allowed_domains = ["jluosi.com"]

start_urls = [

"http://www.jluosi.com:80/ec/goodsDetail.action?jls=QjRDNEIzMzAzOEZFNEE3NQ==",

]

def parse(self, response):

md5_obj = hashlib.md5()

md5_obj.update(response.url)

md5_url = md5_obj.hexdigest()

if md5_url in JinLuoSiSpider.url_set:

pass

else:

JinLuoSiSpider.url_set.add(md5_url)

hxs = HtmlXPathSelector(response)

if response.url.startswith('http://www.jluosi.com:80/ec/goodsDetail.action'):

item = JinLuoSiItem()

item['company'] = hxs.select('//div[@class="ShopAddress"]/ul/li[1]/text()').extract()

item['link'] = hxs.select('//div[@class="ShopAddress"]/ul/li[2]/text()').extract()

item['qq'] = hxs.select('//div[@class="ShopAddress"]//a/@href').re('.*uin=(?P<qq>\d*)&')

item['address'] = hxs.select('//div[@class="ShopAddress"]/ul/li[4]/text()').extract()

item['title'] = hxs.select('//h1[@class="goodsDetail_goodsName"]/text()').extract()

item['unit'] = hxs.select('//table[@class="R_WebDetail_content_tab"]//tr[1]//td[3]/text()').extract()

product_list = []

product_tr = hxs.select('//table[@class="R_WebDetail_content_tab"]//tr')

for i in range(2,len(product_tr)):

temp = {

'standard':hxs.select('//table[@class="R_WebDetail_content_tab"]//tr[%d]//td[2]/text()' %i).extract()[0].strip(),

'price':hxs.select('//table[@class="R_WebDetail_content_tab"]//tr[%d]//td[3]/text()' %i).extract()[0].strip(),

}

product_list.append(temp)

item['product_list'] = product_list

yield item

current_page_urls = hxs.select('//a/@href').extract()

for i in range(len(current_page_urls)):

url = current_page_urls[i]

if url.startswith('http://www.jluosi.com'):

url_ab = url

yield Request(url_ab, callback=self.parse)

来自为知笔记(Wiz)

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2、编写爬虫

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5、格式化处理

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选择器规则

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