python爬虫 scrapy2_初窥Scrapy

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递归知识：oop，xpath,jsp,items,pipline等专业网络知识，初级水平并不是很scrapy，可以从简单模块自己写。

初窥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。 可以应用在包括数据挖掘，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。

本文档将通过介绍Scrapy背后的概念使您对其工作原理有所了解， 并确定Scrapy是否是您所需要的。

当您准备好开始您的项目后，您可以参考 入门教程 。

选择一个网站

当您需要从某个网站中获取信息，但该网站未提供API或能通过程序获取信息的机制时， Scrapy可以助你一臂之力。

以 Mininova 网站为例，我们想要获取今日添加的所有种子的URL、 名字、描述以及文件大小信息。

今日添加的种子列表可以通过这个页面找到:

http://www.mininova.org/today

定义您想抓取的数据

第一步是定义我们需要爬取的数据。在Scrapy中， 这是通过 Scrapy Items 来完成的。(在本例子中为种子文件)

我们定义的Item:

import scrapy

class TorrentItem(scrapy.Item):
    url = scrapy.Field()
    name = scrapy.Field()
    description = scrapy.Field()
    size = scrapy.Field()

编写提取数据的Spider

第二步是编写一个spider。其定义了初始URL(http://www.mininova.org/today)、 针对后续链接的规则以及从页面中提取数据的规则。

通过观察页面的内容可以发现，所有种子的URL都类似 http://www.mininova.org/tor/NUMBER 。 其中， NUMBER 是一个整数。 根据此规律，我们可以定义需要进行跟进的链接的正则表达式: /tor/\d+ 。

我们使用 XPath 来从页面的HTML源码中选择需要提取的数据。 以其中一个种子文件的页面为例:

http://www.mininova.org/tor/2676093

观察HTML页面源码并创建我们需要的数据(种子名字，描述和大小)的XPath表达式。

通过观察，我们可以发现文件名是包含在 <h1> 标签中的:

<h1>Darwin - The Evolution Of An Exhibition</h1>

与此对应的XPath表达式:

//h1/text()

种子的描述是被包含在 id="description" 的 <div> 标签中:

<h2>Description:</h2>

<div id="description">
Short documentary made for Plymouth City Museum and Art Gallery regarding the setup of an exhibit about Charles Darwin in conjunction with the 200th anniversary of his birth.

...

对应获取描述的XPath表达式:

//div[@id='description']

文件大小的信息包含在 id=specifications 的 <div> 的第二个 <p> 标签中:

<div id="specifications">

<p>
<strong>Category:</strong>
<a href="/cat/4">Movies</a> &gt; <a href="/sub/35">Documentary</a>
</p>

<p>
<strong>Total size:</strong>
150.62&nbsp;megabyte</p>

选择文件大小的XPath表达式:

//div[@id='specifications']/p[2]/text()[2]

关于XPath的详细内容请参考 XPath参考 。

最后，结合以上内容给出spider的代码:

from scrapy.contrib.spiders import CrawlSpider, Rule
from scrapy.contrib.linkextractors import LinkExtractor

class MininovaSpider(CrawlSpider):

    name = 'mininova'
    allowed_domains = ['mininova.org']
    start_urls = ['http://www.mininova.org/today']
    rules = [Rule(LinkExtractor(allow=['/tor/\d+']), 'parse_torrent')]

    def parse_torrent(self, response):
        torrent = TorrentItem()
        torrent['url'] = response.url
        torrent['name'] = response.xpath("//h1/text()").extract()
        torrent['description'] = response.xpath("//div[@id='description']").extract()
        torrent['size'] = response.xpath("//div[@id='specifications']/p[2]/text()[2]").extract()
        return torrent

TorrentItem 的定义在 上面 。

执行spider，获取数据

终于，我们可以运行spider来获取网站的数据，并以JSON格式存入到 scraped_data.json 文件中:

scrapy crawl mininova -o scraped_data.json

命令中使用了 feed导出 来导出JSON文件。您可以修改导出格式(XML或者CSV)或者存储后端(FTP或者 Amazon S3)，这并不困难。

同时，您也可以编写 item管道 将item存储到数据库中。

查看提取到的数据

执行结束后，当您查看 scraped_data.json , 您将看到提取到的item:

[{"url": "http://www.mininova.org/tor/2676093", "name": ["Darwin - The Evolution Of An Exhibition"], "description": ["Short documentary made for Plymouth ..."], "size": ["150.62 megabyte"]},
# ... other items ...
]

由于 selectors 返回list, 所以值都是以list存储的(除了 url 是直接赋值之外)。 如果您想要保存单个数据或者对数据执行额外的处理,那将是 Item Loaders 发挥作用的地方。

还有什么？

您已经了解了如何通过Scrapy提取存储网页中的信息，但这仅仅只是冰山一角。Scrapy提供了很多强大的特性来使得爬取更为简单高效, 例如:

• HTML, XML源数据 选择及提取 的内置支持
• 提供了一系列在spider之间共享的可复用的过滤器(即 Item Loaders)，对智能处理爬取数据提供了内置支持。
• 通过 feed导出 提供了多格式(JSON、CSV、XML)，多存储后端(FTP、S3、本地文件系统)的内置支持
• 提供了media pipeline，可以 自动下载 爬取到的数据中的图片(或者其他资源)。
• 高扩展性。您可以通过使用 signals ，设计好的API(中间件, extensions, pipelines)来定制实现您的功能。
• 内置的中间件及扩展为下列功能提供了支持:
  • cookies and session 处理
  • HTTP 压缩
  • HTTP 认证
  • HTTP 缓存
  • user-agent模拟
  • robots.txt
  • 爬取深度限制
  • 其他
• 针对非英语语系中不标准或者错误的编码声明, 提供了自动检测以及健壮的编码支持。
• 支持根据模板生成爬虫。在加速爬虫创建的同时，保持在大型项目中的代码更为一致。详细内容请参阅 genspider 命令。
• 针对多爬虫下性能评估、失败检测，提供了可扩展的 状态收集工具 。
• 提供 交互式shell终端 , 为您测试XPath表达式，编写和调试爬虫提供了极大的方便
• 提供 System service, 简化在生产环境的部署及运行
• 内置 Web service, 使您可以监视及控制您的机器
• 内置 Telnet终端 ，通过在Scrapy进程中钩入Python终端，使您可以查看并且调试爬虫
• Logging 为您在爬取过程中捕捉错误提供了方便
• 支持 Sitemaps 爬取
• 具有缓存的DNS解析器

接下来

下一步当然是 下载Scrapy 了， 您可以阅读 入门教程 并加入 社区 。感谢您的支持!

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