Python下用Scrapy和MongoDB构建爬虫系统（1）

本文由伯乐在线 - 木羊翻译，xianhu 校稿。未经许可，禁止转载！
英文出处：realpython.com。欢迎加入翻译小组。

这篇文章将根据真实的兼职需求编写一个爬虫，用户想要一个Python程序从Stack Overflow抓取数据，获取新的问题（问题标题和URL）。抓取的数据应当存入MongoDB。值得注意的是，Stack Overflow已经提供了可用于读取同样数据的API。但是用户想要一个爬虫，那就给他一个爬虫。

像往常一样，在开始任何抓取工作前，一定要先查看该网站的使用/服务条款，要尊重 robots.txt 文件。抓取行为应该遵守道德，不要在很短时间内发起大量请求，从而导致网站遭受泛洪攻击。对待那些你要抓取的网站，要像对待自己的一样。

安装

我们需要Scrapy库(v0.24.4)，以及用于在MongoDB中存储数据的PyMongo库(v2.7.2)。同样需要安装MongoDB。

Scrapy

如果使用OSX或某种Linux，使用pip安装Scrapy（激活命令行）：

1	`$ pip install Scrapy`

如果使用Windows的机器，你需要手动安装一堆依赖库（木羊吐槽：Win下也是有pip的po主你不要黑她，经测可以用上面命令直接安装成功）。请参考官方文档详细说明以及我创建的Youtube视频。

一旦Scrapy安装完毕，可在Python命令行中使用这个命令验证：

1 2	`>>>` `import` `scrapy` `>>>`

如果没有出错，安装就完成了。

PyMongo

下一步，使用pip安装PyMongo：

1	`$ pip install pymongo`

现在可以开始构建爬虫了。

Scrapy工程

先创建一个新的Scrapy工程：

1	`$ scrapy startproject stack`

这条命令创建了许多文件和文件夹，其中包含一套有助于你快速开始的基本模板：

├── scrapy.cfg

└── stack

├── __init__.py

├── items.py

├── pipelines.py

├── settings.py

└── spiders

└── __init__.py

提取数据

items.py文件用于定义存储“容器”，用来存储将要抓取的数据。

StackItem()类继承自Item (文档)，主要包含一些Scrapy已经为我们创建好的预定义对象：

import scrapy

class StackItem(scrapy.Item):

# define the fields for your item here like:

# name = scrapy.Field()

pass

添加一些想要收集的项。用户想要每条问题的标题和URL。那么，照这样更新items.py：

from scrapy.item import Item, Field

class StackItem(Item):

title = Field()

url = Field()

创建蜘蛛

在“spiders”目录下建立一个名为stack_spider.py的文件。这里是见证奇迹发生的地方—-比如在这里告诉Scrapy怎么去找到我们想要的指定数据。正如你想的那样，对于每一个独立的网页，stack_spider.py都是不同的。

我们从定义一个类开始，这个类继承Scrapy的Spider，并添加一些必须的属性：

from scrapy import Spider

class StackSpider(Spider):

name = "stack"

allowed_domains = ["stackoverflow.com"]

start_urls = [

"http://stackoverflow.com/questions?pagesize=50&sort=newest",

]

最初一些变量的含义很容易理解（文档）：

定义蜘蛛的名字。
allowed_domains 包含构成许可域的基础URL，供蜘蛛去爬。
start_urls 是一个URL列表，蜘蛛从这里开始爬。蜘蛛从start_urls中的URL下载数据，所有后续的URL将从这些数据中获取。

XPath选择器

接下来，Scrapy使用XPath选择器在一个网站上提取数据。也就是说，我们可以通过一个给定的XPath选择HTML数据的特定部分。正如Scrapy所称，“XPath是一种选择XML节点的语言，也可以用于HTML。”

使用Chrome的开发者工具，可以很容易找到一个特定的Xpath。简单地检查一个特定的HTML元素，复制XPath，然后修改（如有需要）。

开发者工具同时为用户提供在JavaScript控制台测试XPath选择器的功能，使用$x，如$x("//img"):

继续，通过定义的XPath告诉Scrapy去哪里寻找信息。在Chrom中导航至Stack Overflow网址，寻找XPath选择器。

右键点击第一条问题，选择“插入元素”：

现在从<div class="summary">, //*[@id="question-summary-27624141"]/div[2]中抓取XPath，然后在JavaScript控制台测试它：

也许你会说，这只选择了一条问题。现在需要改变XPath去抓取所有的问题。有什么想法？很简单：//div[@class="summary"]/h3。

什么意思呢？本质上，这条XPath是说：抓取<div>的子树中所有这一类<h3>元素的总集。在JavaScript控制台中测试XPath。

请注意我们不会使用Chrome开发者工具的实际输出。在大多数案例中，这些输出仅仅是一个参考，便于直接找到能用的XPath。

现在更新stack_spider.py脚本：

from scrapy import Spider

from scrapy.selector import Selector

class StackSpider(Spider):

name = "stack"

allowed_domains = ["stackoverflow.com"]

start_urls = [

"http://stackoverflow.com/questions?pagesize=50&sort=newest",

]

def parse(self, response):

questions = Selector(response).xpath('//div[@class="summary"]/h3')

提取数据

我们仍然需要解析和抓取想要的数据，它符合<div class="summary"&gt<h3&gt。继续，像这样更新stack_spider.py：

from scrapy import Spider

from scrapy.selector import Selector

from stack.items import StackItem

class StackSpider(Spider):

name = "stack"

allowed_domains = ["stackoverflow.com"]

start_urls = [

"http://stackoverflow.com/questions?pagesize=50&sort=newest",

]

def parse(self, response):

questions = Selector(response).xpath('//div[@class="summary"]/h3')

for question in questions:

item = StackItem()

item['title'] = question.xpath(

'a[@class="question-hyperlink"]/text()').extract()[0]

item['url'] = question.xpath(

'a[@class="question-hyperlink"]/@href').extract()[0]

yield item

我们将遍历问题，从抓取的数据中分配标题和URL的值。一定要利用Chrome开发者工具的JavaScript控制台测试XPath的选择器，例如$x('//div[@class="summary"]/h3/a[@class="question-hyperlink"]/text()') 和$x('//div[@class="summary"]/h3/a[@class="question-hyperlink"]/@href')。

测试

准备好第一次测试了吗？只要简单地在“stack”目录中运行下面命令：

1	`$ scrapy crawl stack`

随着Scrapy堆栈跟踪，你应该看到50条问题的标题和URL输出。你可以用下面这条小命令输出一个JSON文件：

1	`$ scrapy crawl stack` `-o items.json` `-t json`

我们已经基于要寻找的数据实现了爬虫。现在需要将抓取的数据存入MongoDB。

在MongoDB中存储数据

每当有一项返回，我们想验证数据，然后添加进一个Mongo集合。

第一步是创建一个我们计划用来保存所有抓取数据的数据库。打开settings.py，指定管道然后加入数据库设置：

ITEM_PIPELINES = ['stack.pipelines.MongoDBPipeline', ]

MONGODB_SERVER = "localhost"

MONGODB_PORT = 27017

MONGODB_DB = "stackoverflow"

MONGODB_COLLECTION = "questions"

管道管理

我们建立了爬虫去抓取和解析HTML，而且已经设置了数据库配置。现在要在pipelines.py中通过一个管道连接两个部分。

连接数据库

首先，让我们定义一个函数去连接数据库：

import pymongo

from scrapy.conf import settings

class MongoDBPipeline(object):

def __init__(self):

connection = pymongo.Connection(

settings['MONGODB_SERVER'],

settings['MONGODB_PORT']

)

db = connection[settings['MONGODB_DB']]

self.collection = db[settings['MONGODB_COLLECTION']]

这里，我们创建一个类，MongoDBPipeline()，我们有一个构造函数初始化类，它定义Mongo的设置然后连接数据库。

处理数据

下一步，我们需要定义一个函数去处理被解析的数据：

import pymongo

from scrapy.conf import settings

from scrapy.exceptions import DropItem

from scrapy import log

class MongoDBPipeline(object):

def __init__(self):

connection = pymongo.Connection(

settings['MONGODB_SERVER'],

settings['MONGODB_PORT']

)

db = connection[settings['MONGODB_DB']]

self.collection = db[settings['MONGODB_COLLECTION']]

def process_item(self, item, spider):

valid = True

for data in item:

if not data:

valid = False

raise DropItem("Missing {0}!".format(data))

if valid:

self.collection.insert(dict(item))

log.msg("Question added to MongoDB database!",

level=log.DEBUG, spider=spider)

return item

我们建立一个数据库连接，解包数据，然后将它存入数据库。现在再测试一次！

测试

再次，在“stack”目录下运行下面命令：

1	`$ scrapy crawl stack`

万岁！我们已经成功将我们爬下了的数据存入数据库：

总结

这是一个用Scrapy爬取网页的简单示例。真实兼职工作需要能跟踪分页链接的脚本，用CrawlSpider（文档）抓取每一个页面，非常容易实现。自己动手实现下，在下面Github仓库链接中写一个评论，快速查看代码。需要帮助？从这个脚本开始，它已经很接近完成了。然后查看第二部分，它包含完整的解决方案。

你可以从Github repo中下载完整的代码。如果有问题请跟贴评论。谢谢阅读！