Python爬虫框架Scrapy
Scrapy是一个流行的Python爬虫框架, 用途广泛.
使用pip安装scrapy:
pip install scrapy
scrapy由一下几个主要组件组成:
scheduler: 调度器, 决定下一个要抓取的url, 核心是一个任务队列
scrapy engine: 引擎, 用于控制整个系统的任务和数据流
downloader: 下载器, 下载目标url的内容并交给spider处理
spider: 爬虫, 用于分析下载内容, 提取数据项(item)包括获取要继续爬取的url.
pipeline: 项管道, 接受spider获得item并进行处理.
downloader middleware: 下载器中间件, 处理engine与downloader之间的请求响应
spider middleware: 爬虫中间件, 处理engine与spider之间的数据流
scheduler middleware: 调度器中间件, 处理engine与scheduler之间的数据流
首先engine从scheduler中获得一项任务(url), 并将其封装为一个请求(request)交给downloader.
downloader下载链接内容, 封装为响应(response)交给spider,spider获得item交给pipeline进行处理, 并将需要继续爬取的url交给scheduler.
scrapy使用twisted提供的网络IO异步支持, 性能出色.
第一个Scrapy爬虫
在实际编写爬虫之前,首先要建立一个项目. 在项目目录的父目录中执行命令:
scrapy startproject ScrapyDemo
建立一个名为ScrapyDemo的项目, 目录结构如下:
|- scrapy.cfg
|- ScrapyDemo
|- __init__.py
|- items.py
|- pipelines.py
|- settings.py
|- spiders
|- __init__.py
spider用于解析页面内容, 生成item.
在spiders包下建立python脚本MySpider:
from scrapy import Spider
class MySpider(Spider):
name = "cnblogs"
allowed_domains = ["cnblogs.com"]
start_urls = [
"http://www.cnblogs.com/Finley/",
]
def parse(self, response):
filename = response.url.split("/")[-2]
with open(filename, 'wb') as f:
f.write(response.body)
重写Spider类需要定义几个必须的成员:
name: spider的名字, 必须是唯一的
start_urls: 起始的url, 爬取时首先从该列表中开始爬取.从这些页面中得到的复合要求的url将被添加到队列中.
parse(): 负责解析downloader得到的response, 得到items交给pipeline处理.当然上述示例中只是保存了爬取的内容.
parse方法是spider的核心, parse方法可以yield或返回两类对象:
scrapy.item.Item: item实例将被送入Pipeline进行处理
scrapy.Request: 请求将加入任务队列, 常用于爬取页内链接
在项目根目录中执行命令开始爬取:
scrapy crawl cnblogs
使用selector分析内容
在spider.parse中使用选择器(selector)来解析html(xml), selector采用XPath表达式来选择XML中的元素.
def parse(self, response):
for e in response.xpath('//ul/li'):
title = e.xpath('a/text()').extract()
link = e.xpath('a/@href').extract()
desc = e.xpath('text()').extract()
print title, link, desc
选择器提供了四个方法:
xpath(pattern): 通过xpath选择元素
css(pattern): 通过css选择元素
extract(): 从元素中提取内容字符串
re(pattern): 使用正则表达式提取内容, 返回匹配的字符串
常用xpath表达式:
'html/head/title' 选择HTML文档中
<head>标签内的<title>元素'/html/head/title/text()': 选择
<title>元素内的文本'//div' 选择所有
<div>元素'//div[@class="panel"]' 选取class属性panel的
<div>元素.'//div[@id=d1]'; 选取id属性为d1的
<div>元素.
css()方法则是使用css选择器进行选择:
'#id': id选择器
'.class' class选择器
'div' 标签选择器
更多关于XPath的内容参见菜鸟教程
更多关于Selector的讲解
使用 item
item的行为类似dict, 用于存储spider解析得到的数据:
from scrapy.item import Item, Field
class MyItem(Item):
name = Field()
content = Field()
url = Field()
在spider.parse中将结果以item的形式返回:
def parse(self, response):
items = []
for post in response.xpath('//a[@class="postTitle2"]'):
item = MyItem()
name = post.xpath('text()').extract()[0]
url = post.xpath('@href').extract()[0]
print('post:', name, url)
item['name'] = name
item['url'] = url
items.append(item)
return items
更多关于item的内容参见这里
使用Item PipeLine
定义一个Python类,然后实现process_item(self, item, spider)方法即可作为一个PipeLine中一个过滤器的实现.
process_item的item参数为要处理的项目, spider则是相应的spider对象.process_item返回的item对象将交给下个过滤器处理, 或者或者抛出DropItem异常丢弃这个item.
from scrapy.exceptions import DropItem
class StopWordPipeline:
def process_item(self, item, spider):
if item['name'] in stop_words:
raise DropItem(item['name'])
return item
注册item只需要在settings.py中添加:
ITEM_PIPELINES = {
'ScrapyDemo.StopWordPipeline': 300,
'ScrapyDemo.JsonWriterPipeline': 800,
}
值表示Pipeline的执行顺序，从低到高执行，范围0-1000.
Scrapy Shell
scrapy使用engine调度spider, 不便于调试.scrapy提供了shell, 在python shell环境中建立上下文以便于调试. 启动shell:
scrapy shell <url>
url为要爬取的网址.终端中建立了相关对象:
crawler: 当前 Crawler 对象.
spider : 处理URL的spider。 对当前URL没有处理的Spider时则为一个 Spider 对象。
request : 最近获取到的页面的 Request 对象。 您可以使用 replace() 修改该request。或者 使用 fetch 快捷方式来获取新的request。
response: 包含最近获取到的页面的 Response 对象。
sel : 根据最近获取到的response构建的 Selector 对象。
settings - 当前的 Scrapy settings
可以在shell下调试选择器:
$scrapy shell www.cnblogs.com/Finley
>>> response
<200 http://www.cnblogs.com/Finley>
>>> response.xpath('//a[@class="postTitle2"]')
...
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