• 使用Python的Scrapy框架编写web爬虫的简单示例
  • 2017年12月24日
  • 网络收集

?在这个教材中,我们假定你已经安装了Scrapy。假如你没有安装,你可以参考这个 安装指南

我们将会用 开放目录项目(dmoz) 作为我们例子去抓取。

这个教材将会带你走过下面这几个方面:

  • ??? 创造一个新的Scrapy项目
  • ??? 定义您将提取的Item
  • ??? 编写一个 蜘蛛 去抓取网站并提取 Items
  • ??? 编写一个 Item Pipeline 用来存储提出出来的Items

Scrapy由 Python 写成。假如你刚刚接触Python这门语言,你可能想要了解这门语言起,怎么最好的利用这门语言。假如你已经熟悉其它类似的语言,想要快速地学习Python,我们推荐 这种深入方式学习Python 。假如你是新手,想从开始使用Python学习,可以尝试去看看非程序员 Python资源列表

创造一个项目

在你要抓取之前,首先要建立一个新的Scrapy项目。然后进去你的存放代码目录,执行如下命令。

scrapy startproject tutorial
                  

它将会创建如下的向导目录:

代码如下:
tutorial/
??? scrapy.cfg
??? tutorial/
??????? __init__.py
??????? items.py
??????? pipelines.py
??????? settings.py
??????? spiders/
??????????? __init__.py
??????????? ...

这是一些基本信息:

  • ??? scrapy.cfg: 项目的配置文件。
  • ??? tutorial/: 项目的python模块, 在这里稍后你将会导入你的代码。
  • ??? tutorial/items.py: 项目items文件。
  • ??? tutorial/pipelines.py: 项目管道文件。
  • ??? tutorial/settings.py: 项目配置文件。
  • ??? tutorial/spiders/: 你将要放入你的spider到这个目录中。


定义我们的Item

Items是装载我们抓取数据的容器。它们工作像简单的Python字典,它提供更多的保护,比如对未定义的字段提供填充功能防止出错。

它们通过创建 scrapy.item.Item 类来声明并定义它们的属性作为 scrapy.item.Field 对象,就像是一个对象关系映射(假如你不熟悉ORMs,你将会看见它是一个简单的任务).

我们将需要的item模块化,来控制从demoz.org网站获取的数据,比如我们将要去抓取网站的名字,url和描述信息。我们定义这三种属性的域。我们编辑items.py文件,它在向导目录中。我们Item类看起来像这样。

?

from scrapy.item import Item, Field
class DmozItem(Item):
 title = Field()
 link = Field()
 desc = Field()
                  

这个看起来复杂的,但是定义这些item能让你用其他Scrapy组件的时候知道你的item到底是什么

我们第一个Spider

Spiders是用户写的类,它用来去抓取一个网站的信息(或者一组网站) 。
我们定义一个初始化的URLs列表去下载,如何跟踪链接,如何去解析这些页面的内容去提取 items .创建一个Spider,你必须是 scrapy.spider.BaseSpider 的子类, 并定义三个主要的,强制性的属性。

??? 名字 : Spider的标识. 它必须是唯一的, 那就是说,你不能在不同的Spiders中设置相同的名字。

??? 开始链接 :Spider将会去爬这些URLs的列表。所以刚开始的下载页面将要包含在这些列表中。其他子URL将会从这些起始URL中继承性生成。

??? parse() 是spider的一个微信红包80元免费领取, 调用时候传入从每一个URL传回的 Response 对象作为参数。response是微信红包80元免费领取的唯一参数。

??? 这个微信红包80元免费领取负责解析response数据和提出抓取的数据(作为抓取的items),跟踪URLs

?? ? parse() 微信红包80元免费领取负责处理response和返回抓取数据(作为 Item 对象) 和跟踪更多的URLs(作为 request 的对象)

这是我们的第一个Spider的代码;它保存在moz/spiders文件夹中,被命名为dmoz_spider.py:
?

from scrapy.spider import BaseSpider
class DmozSpider(BaseSpider):
 name = "dmoz"
 allowed_domains = ["dmoz.org"]
 start_urls = [
  "http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Books/",
  "http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Resources/"
 ]
 def parse(self, response):
  filename = response.url.split("/")[-2]
  open(filename, 'wb').write(response.body)
                  

为了使你的spider工作, 到项目的顶级目录让后运行:

scrapy crawl dmoz
                  

crawl dmoz命令使spider去爬dmoz.org网站的信息。你将会得到如下类似的信息:

2008-08-20 03:51:13-0300 [scrapy] INFO: Started project: dmoz
2008-08-20 03:51:13-0300 [tutorial] INFO: Enabled extensions: ...
2008-08-20 03:51:13-0300 [tutorial] INFO: Enabled downloader middlewares: ...
2008-08-20 03:51:13-0300 [tutorial] INFO: Enabled spider middlewares: ...
2008-08-20 03:51:13-0300 [tutorial] INFO: Enabled item pipelines: ...
2008-08-20 03:51:14-0300 [dmoz] INFO: Spider opened
2008-08-20 03:51:14-0300 [dmoz] DEBUG: Crawled  (referer: )
2008-08-20 03:51:14-0300 [dmoz] DEBUG: Crawled  (referer: )
2008-08-20 03:51:14-0300 [dmoz] INFO: Spider closed (finished)
                  

注意那些行包含[dmoz], 它和我们的spider相关。你能够看见每行初始化的URL日志信息。因为这些URLs是起始页面,所以他们没有引用referrers。 所以在每行的末尾部门,你能看见(referer: ).

但是有趣的是,在我们的parse微信红包80元免费领取作用下,两个文件被创建: Books and Resources, 它保航两个URLs的内容
刚刚发生了什么事情?

Scrapy为每一个start_urls创建一个 scrapy.http.Request 对象,并将爬虫的parse 微信红包80元免费领取指定为回调函数。

这些Request首先被调度,然后被执行,之后通过parse()微信红包80元免费领取,将 scrapy.http.Response 对象被返回,结果也被反馈给爬虫。

提取Items
选择器介绍

我们有多种方式去提取网页中数据。Scrapy 使用的是 XPath 表达式,通常叫做 XPath selectors 。如果想了解更多关于选择器和提取数据的机制,可以看看如下教程 XPath selectors documentation .

这里有一些表达式的例子和它们相关的含义:

  • ??? /html/head/title: 选择元素,在HTML文档的<head>元素里 </head>
  • ??? /html/head/title/text(): 选择元素里面的文本
  • ??? //td: 选择所有的元素
  • ??? //div[@class="mine"]: 选择所有的div元素里面class属性为mine的

这里有许多的例子关于怎么使用XPath,可以说XPath表达式是非常强大的。如果你想要学习更多关于XPath,我们推荐如下教程 this XPath tutorial .

为了更好使用XPaths, Scrapy提供了一个 XPathSelector 类,它有两种方式, HtmlXPathSelector (HTML相关数据)和 XmlXPathSelector (XML相关数据)。如果你想使用它们,你必须实例化一个 Response 对象.

你能够把selectors作为对象,它代表文件结构中的节点。所以,第1个实例的节点相当于root节点,或者称为整个文档的节点。

选择器有三种微信红包80元免费领取(点击微信红包80元免费领取你能够看见完整的API文档)。

  • ??? select() : 返回选择器的列表,每一个select表示一个xpath表达式选择的节点。
  • ??? extract() : 返回一个unicode字符串 ,该字符串XPath选择器返回的数据。
  • ??? re() : 返回unicode字符串列表,字符串作为参数由正则表达式提取出来。


在Shell里面使用选择器

为了更加形象的使用选择器,我们将会使用 Scrapy shell ,它同时需要你的系统安装IPython (一个扩展的Python控制台)。

如果使用shell,你必须到项目的顶级目录上,让后运行如下命令:

scrapy shell http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Books/

shell将会显示如下的信息

[ ... Scrapy log here ... ]
[s] Available Scrapy objects:
[s] 2010-08-19 21:45:59-0300 [default] INFO: Spider closed (finished)
[s] hxs  
[s] item  Item()
[s] request 
[s] response <200 http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Books/>
[s] spider  
[s] xxs  
[s] Useful shortcuts:
[s] shelp()   Print this help
[s] fetch(req_or_url) Fetch a new request or URL and update shell objects
[s] view(response) View response in a browser
In [1]:
                  

当shell装载之后,你将会得到一个response的本地变量。所以你输入reponse.body,你能够看见response的body部分或者你能够输入response.headers,你能够看见reponse.headers部分。

shell同样实例化了两个选择器,一个是HTML(在hvx变量里),一个是XML(在xxs变量里)。所以我们尝试怎么使用它们:

In [1]: hxs.select('//title')
Out[1]: []
In [2]: hxs.select('//title').extract()
Out[2]: [u'Open Directory - Computers: Programming: Languages: Python: Books']
In [3]: hxs.select('//title/text()')
Out[3]: []
In [4]: hxs.select('//title/text()').extract()
Out[4]: [u'Open Directory - Computers: Programming: Languages: Python: Books']
In [5]: hxs.select('//title/text()').re('(\w+):')
Out[5]: [u'Computers', u'Programming', u'Languages', u'Python']
                  

提取数据Extracting the data

现在我们开始尝试在这几个页面里提取真正的信息。

你能够在控制台里面输入response.body,检查源代码里面的XPaths是否与预期相同。然而,检查原始的HTML代码是一件非常枯燥乏味的事情。假如你想让你的工作变的简单,你使用Firefox扩展的插件例如Firebug来做这项任务。更多关于介绍信息请看 Using Firebug for scraping Using Firefox for scraping

当你检查了页面源代码之后,你将会发现页面的信息放在一个

    元素里面,事实上,确切地说是第二个
      元素。

      所以我们选择每一个

    • 元素使用如下的代码:
      ?
    • hxs.select('//ul/li')
                        

      网站的描述信息可以使用如下代码:
      ?

      hxs.select('//ul/li/text()').extract()
                        

      网站的标题:
      ?

      hxs.select('//ul/li/a/text()').extract()
                        

      网站的链接:
      ?

      hxs.select('//ul/li/a/@href').extract()
                        

      如前所述,每个select()调用返回一个selectors列表,所以我们可以结合select()去挖掘更深的节点。我们将会用到这些特性,所以:
      ?

      sites = hxs.select('//ul/li')
      for site in sites:
       title = site.select('a/text()').extract()
       link = site.select('a/@href').extract()
       desc = site.select('text()').extract()
       print title, link, desc
      Note
                        


      如果想了解更多的嵌套选择器,可以参考 Nesting selectors Working with relative XPaths 相关的 Selectors 文档
      将代码添加到我们spider中:

      ?

      from scrapy.spider import BaseSpider
      from scrapy.selector import HtmlXPathSelector
      class DmozSpider(BaseSpider):
       name = "dmoz"
       allowed_domains = ["dmoz.org"]
       start_urls = [
        "http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Books/",
        "http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Resources/"
       ]
       def parse(self, response):
        hxs = HtmlXPathSelector(response)
        sites = hxs.select('//ul/li')
        for site in sites:
         title = site.select('a/text()').extract()
         link = site.select('a/@href').extract()
         desc = site.select('text()').extract()
         print title, link, desc
                        

      现在我们再次抓取dmoz.org,你将看到站点在输出中被打印 ,运行命令:
      ?

      scrapy crawl dmoz
                        

      使用我们的 item

      Item 对象是自定义python字典;使用标准字典类似的语法,你能够访问它们的字段(就是以前我们定义的属性)?
      ?

      >>> item = DmozItem()
      >>> item['title'] = 'Example title'
      >>> item['title']
      'Example title'
                        

      Spiders希望将抓取的数据放在 Item对象里。所以,为了返回我们抓取的数据,最终的代码要如下这么写 :

      ?

      from scrapy.spider import BaseSpider
      from scrapy.selector import HtmlXPathSelector
      from tutorial.items import DmozItem
      class DmozSpider(BaseSpider):
       name = "dmoz"
       allowed_domains = ["dmoz.org"]
       start_urls = [
        "http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Books/",
        "http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Resources/"
       ]
       def parse(self, response):
        hxs = HtmlXPathSelector(response)
        sites = hxs.select('//ul/li')
        items = []
        for site in sites:
         item = DmozItem()
         item['title'] = site.select('a/text()').extract()
         item['link'] = site.select('a/@href').extract()
         item['desc'] = site.select('text()').extract()
         items.append(item)
        return items
                        
      Note

      你能够找到完整功能的spider在dirbot项目里,同样你可以访问https://github.com/scrapy/dirbot

      现在重新抓取dmoz.org网站:

      [dmoz] DEBUG: Scraped from <200 http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Books/>
        {'desc': [u' - By David Mertz; Addison Wesley. Book in progress, full text, ASCII format. Asks for feedback. [author website, Gnosis Software, Inc.\n],
        'link': [u'http://gnosis.cx/TPiP/'],
        'title': [u'Text Processing in Python']}
      [dmoz] DEBUG: Scraped from <200 http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Books/>
        {'desc': [u' - By Sean McGrath; Prentice Hall PTR, 2000, ISBN 0130211192, has CD-ROM. Methods to build XML applications fast, Python tutorial, DOM and SAX, new Pyxie open source XML processing library. [Prentice Hall PTR]\n'],
        'link': [u'http://www.informit.com/store/product.aspx?isbn=0130211192'],
        'title': [u'XML Processing with Python']}
                        


      存储抓取的数据

      最简单的方式去存储抓取的数据是使用 Feed exports ,使用如下的命令:

      ?

      scrapy crawl dmoz -o items.json -t json
                        

      它将会产生一个items.json文件,它包含所有抓取的items(序列化的 JSON )。

      在一些小的项目里(例如我们的教程中),那就足够啦。然而,假如你想要执行更多复杂的抓取items,你能够写一个 Item Pipeline 。 因为在项目创建的时候,一个专门用于Item Pipelines的占位符文件已经随着项目一起被建立,目录在tutorial/pipelines.py。如果你只需要存取这些抓取后的items的话,就不需要去实现任何的条目管道。