第三百三十二节，web爬虫讲解2—Scrapy框架爬虫—Scrapy使用

第三百三十二节，web爬虫讲解2—Scrapy框架爬虫—Scrapy使用

xpath表达式
　　//x 表示向下查找n层指定标签，如：//div 表示查找所有div标签
　　/x 表示向下查找一层指定的标签
　　/@x 表示查找指定属性的值,可以连缀如：@id @src
　　[@属性名称="属性值"]表示查找指定属性等于指定值的标签,可以连缀 ，如查找class名称等于指定名称的标签
　　/text() 获取标签文本类容
　　[x] 通过索引获取集合里的指定一个元素

1、将xpath表达式过滤出来的结果进行正则匹配，用正则取最终内容
最后.re('正则')

xpath('//div[@class="showlist"]/li//img')[0].re('alt="(\w+)')

2、在选择器规则里应用正则进行过滤
[re:正则规则]

xpath('//div[re:test(@class, "showlist")]').extract() 

实战使用Scrapy获取一个电商网站的、商品标题、商品链接、和评论数

分析源码

第一步、编写items.py容器文件

我们已经知道了我们要获取的是、商品标题、商品链接、和评论数

在items.py创建容器接收爬虫获取到的数据

设置爬虫获取到的信息容器类，必须继承scrapy.Item类

scrapy.Field()方法，定义变量用scrapy.Field()方法接收爬虫指定字段的信息

# -*- 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

#items.py,文件是专门用于，接收爬虫获取到的数据信息的，就相当于是容器文件

class AdcItem(scrapy.Item):    #设置爬虫获取到的信息容器类
    # define the fields for your item here like:
    # name = scrapy.Field()
    title = scrapy.Field()      #接收爬虫获取到的title信息
    link = scrapy.Field()       #接收爬虫获取到的连接信息
    comment = scrapy.Field()    #接收爬虫获取到的商品评论数

第二步、编写pach.py爬虫文件

定义爬虫类，必须继承scrapy.Spider

name设置爬虫名称
allowed_domains设置爬取域名
start_urls设置爬取网址
parse(response)爬虫回调函数，接收response，response里是获取到的html数据对象
xpath()过滤器，参数是xpath表达式
extract()获取html数据对象里的数据
yield item 接收了数据的容器对象，返回给pipelies.py

# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
from adc.items import AdcItem  #导入items.py里的AdcItem类，容器类

class PachSpider(scrapy.Spider):                 #定义爬虫类，必须继承scrapy.Spider
    name = 'pach'                                #设置爬虫名称
    allowed_domains = ['search.dangdang.com']    #爬取域名
    start_urls = ['http://category.dangdang.com/pg1-cid4008149.html']     #爬取网址

    def parse(self, response):                   #parse回调函数
        item = AdcItem()                         #实例化容器对象
        item['title'] = response.xpath('//p[@class="name"]/a/text()').extract()  #表达式过滤获取到数据赋值给，容器类里的title变量
        # print(rqi['title'])
        item['link'] = response.xpath('//p[@class="name"]/a/@href').extract()    #表达式过滤获取到数据赋值给，容器类里的link变量
        # print(rqi['link'])
        item['comment'] = response.xpath('//p[@class="star"]//a/text()').extract() #表达式过滤获取到数据赋值给，容器类里的comment变量
        # print(rqi['comment'])
        yield item   #接收了数据的容器对象，返回给pipelies.py

robots协议

注意：如果获取的网站在robots.txt文件里设置了，禁止爬虫爬取协议，那么将无法爬取，因为scrapy默认是遵守这个robots这个国际协议的，如果想不遵守这个协议，需要在settings.py设置

到settings.py文件里找到ROBOTSTXT_OBEY变量，这个变量等于False不遵守robots协议，等于True遵守robots协议

# Obey robots.txt rules
ROBOTSTXT_OBEY = False   #不遵循robots协议

第三步、编写pipelines.py数据处理文件

如果需要pipelines.py里的数据处理类能工作，需在settings.py设置文件里的ITEM_PIPELINES变量里注册数据处理类

# Configure item pipelines
# See http://scrapy.readthedocs.org/en/latest/topics/item-pipeline.html
ITEM_PIPELINES = {
   'adc.pipelines.AdcPipeline': 300,  #注册adc.pipelines.AdcPipeline类，后面一个数字参数表示执行等级，数值越大越先执行
}

注册后pipelines.py里的数据处理类就能工作

定义数据处理类，必须继承object
process_item(item)为数据处理函数，接收一个item，item里就是爬虫最后yield item 来的数据对象

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

# Define your item pipelines here
#
# Don't forget to add your pipeline to the ITEM_PIPELINES setting
# See: http://doc.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html

class AdcPipeline(object):                      #定义数据处理类，必须继承object
    def process_item(self, item, spider):       #process_item(item)为数据处理函数，接收一个item，item里就是爬虫最后yield item 来的数据对象
        for i in range(0,len(item['title'])):   #可以通过item['容器名称']来获取对应的数据列表
            title = item['title'][i]
            print(title)
            link = item['link'][i]
            print(link)
            comment = item['comment'][i]
            print(comment)
        return item

最后执行

执行爬虫文件，scrapy crawl pach --nolog

可以看到我们需要的数据已经拿到了