这俩天研究了下scrapy爬虫框架,遂准备写个爬虫练练手。平时做的较多的事情是浏览图片,对,没错,就是那种艺术照,我骄傲的认为,多看美照一定能提高审美,并且成为一个优雅的程序员。O(∩_∩)O~ 开个玩笑,那么废话不多说,切入正题吧,写一个图片爬虫。

      设计思路:爬取目标为美空网模特照片,利用CrawlSpider提取每张照片的url地址,并将提取的图片url写入一个静态html文本作为存储,打开即可查看图片。 我的环境是win8.1, python2.7+Scrapy 0.24.4,如何配环境我就不说了,大家自行百度一下。
       参照官方文档,我总结了建立爬虫程序大致有四个步骤:
  • 创建一个scrapy project
  • 定义需要从网页中提取的元素item
  • 实现一个spider类,通过接口完成爬取url和提取item的功能
  • 实现一个item pipeline类,完成Item的存储功能。
        接下来就很简单了,参照着步骤一步步做就好,首先在终端里面建立一个项目,项目名咱就命名为moko吧。输入指令scrapy startproject moko, scrapy会在当前目录创建一个moko的文件目录,里面有一些初使的文件,文件用处大伙感兴趣查下文档,我主要介绍我们这次用到的文件。

定义Item  在items.py里面定义我们要抓取的数据:

# -*- 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 MokoItem(scrapy.Item):
# define the fields for your item here like:
# name = scrapy.Field()
url = scrapy.Field()
  • 这里的url用来存储最后结果的dict号,稍后会继续解释,名字是随意命名的。比如说我还需要爬图片作者的名字,那么我们就可以添加一项name = scrapy.Field(),依次类推。
  • 接下来我们进入spiders文件夹,里面建立一个python文件,名字咱这里就取mokospider.py,添加核心代码实现Spider:
  • Spider是一个继承自scrapy.contrib.spiders.CrawlSpider的Python类,有三个必需的定义的成员

    name: 名字,这个spider的标识,必须是唯一的,不同的爬虫定义不同的名字

    start_urls:一个url列表,spider从这些网页开始抓取

    parse():解析的方法,调用的时候传入从每一个URL传回的Response对象作为唯一参数,负责解析并匹配抓取的数据(解析为item),跟踪更多的URL。

 
 
# -*- coding: utf-8 -*-
#File name :spyders/mokospider.py
#Author:Jhonny Zhang
#mail:veinyy@163.com
#create Time : 2014-11-29
############################################################################# from scrapy.contrib.spiders import CrawlSpider,Rule
from scrapy.contrib.linkextractors.sgml import SgmlLinkExtractor
from moko.items import MokoItem
import re
from scrapy.http import Request
from scrapy.selector import Selector class MokoSpider(CrawlSpider):
name = "moko"
allowed_domains = ["moko.cc"]
start_urls=["http://www.moko.cc/post/aaronsky/list.html"]
rules = (Rule(SgmlLinkExtractor(allow=('/post/\d*\.html')), callback = 'parse_img', follow=True),)
def parse_img(self, response):
urlItem = MokoItem()
sel = Selector(response)
for divs in sel.xpath('//div[@class="pic dBd"]'):
img_url=divs.xpath('.//img/@src2').extract()[0]
urlItem['url'] = img_url
yield urlItem
     
      咱们的项目命名为moko, 爬虫允许的领域allowed_domains限制在moko.cc,也就是爬虫的约束区域,规定爬虫只爬取这个域名下的网页。爬虫起始地址从http://www.moko.cc/post/aaronsky/list.html开始。然后设置爬取规则Rule,这是CrawlSpider区别于基础爬虫的地方,打个比方说,咱们从A网页上开始爬,A网页上面有很多超链接url,咱爬虫就根据设定的规则,接着去爬符合规则的超链接url,如此反复下去。callback回调函数,遇到网页调用这个回调函数处理,我之所以没用parse这个默认名字,因为官方文档里说爬虫框架里可能会调用parse,造成冲突。
      目标http://www.moko.cc/post/aaronsky/list.html网页上有很多图片的链接 ,每个图片的链接都有规律可循,比如说随意点一个打开就是http://www.moko.cc/post/1052776.html,这里的http://www.moko.cc/post/都是一样的,每个链接不同的部分也就是后面数字部分。于是这里我们利用正则表达式,填写规则rules = (Rule(SgmlLinkExtractor(allow=('/post/\d*\.html')),  callback = 'parse_img', follow=True),)  指当前网页,所有符合/post/\d*\.html后缀的网页都进行爬取,调用parse_img处理。
      接下来定义解析函数parse_img,这地方比较关键,他传入的参数是爬虫打开url后返回的response对象,response对象里面内容说白了就是很大一些字符串,咱们就是利用爬虫将我们需要的内容过滤出来。如何过滤呢???哈哈,有个牛逼的Selector方法,利用他的xpath()路径表达公式来解析内容,解析前需要具体分析下web页面,我们这里利用的工具就是firebug。截取的web核心代码就是
  我们需要的是src2部分!他在<div class="pic dBd">标签下的<img>里面, 首先实例一个在Items.py里面定义的MokoItem()的对象urlItem,用牛逼的Selector传入response,我这里用了一个循环,每次处理一个url,利用xpath路径表达式解析取出url,至于xpath如何用,自行百度下。结果存储到urlItem里面,这里用到了我们Items.py里面定义的url了!
      然后定义一下pipelines,这部分管我们的内容存储。
from moko.items import MokoItem

class MokoPipeline(object):
def __init__(self):
self.mfile = open('test.html', 'w')
def process_item(self, item, spider):
text = '<img src="' + item['url'] + '" alt = "" />'
self.mfile.writelines(text)
def close_spider(self, spider):
self.mfile.close()
     建立一个test.html文件用来存储结果。注意我的process_item里用到了一些html规则,作用是直接在html里面显示图片。结尾在定义一个关闭文件的方法,在爬虫结束时候调用。
     最后定义设置一下settings.py
BOT_NAME = 'moko'

SPIDER_MODULES = ['moko.spiders']
NEWSPIDER_MODULE = 'moko.spiders' # Crawl responsibly by identifying yourself (and your website) on the user-agent
#USER_AGENT = 'moko (+http://www.yourdomain.com)' ITEM_PIPELINES={'moko.pipelines.MokoPipeline': 1,}

      最后展示一下效果图吧,祝各位玩的快乐 ^_^
               

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