python全栈之路系列之scrapy爬虫
An open source and collaborative framework for extracting the data you need from websites.
官网:https://scrapy.org
GITHUB地址:https://github.com/scrapy/scrapy
Scrapy运行流程大概如下:
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引擎从调度器中取出一个链接(URL)用于接下来的抓取
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引擎把URL封装成一个请求(Request)传给下载器
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下载器把资源下载下来,并封装成应答包(Response)
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爬虫解析Response
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解析出实体(Item),则交给实体管道进行进一步的处理
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解析出的是链接(URL),则把URL交给调度器等待抓取
安装
因为我是Ubuntu系统,所以可以直接通过pip安装scrapy
pip install scrapy
yum install gcc gcc-c++ python-devel mysql-devel zlib-devel openssl-devel -y
pip install twisted==13.1.0()
安装时候报错,需要安装着两项低版本的twisted
使用
创建项目
scrapy startproject xiaohuar
目录结构
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tree xiaohuawang
xiaohuawang # 项目的配置信息,主要为Scrapy命令行工具提供一个基础的配置信息。(真正爬虫相关的配置信息在settings.py文件中) ├── scrapy.cfg └── xiaohuawang ├── __init__.py
# 设置数据存储模板,用于结构化数据
├── items.py
# 数据处理行为,如:一般结构化的数据持久化
├── pipelines.py
├── __pycache__
# 配置文件,如:递归的层数、并发数,延迟下载等
├── settings.py
# 爬虫目录,如:创建文件,编写爬虫规则
└── spiders
├── __init__.py
└── __pycache__
4 directories, 6 files
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编写爬虫
创建文件:”xiaohuar/xiaohuar/spiders/myspider.py”
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#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import scrapy
class XiaoHuarSpider(scrapy.spiders.Spider):
name = "xiaohuar" # APP的名字,必须定义
start_urls = [
"http://www.xiaohuar.com/hua/" , # 起始URL
]
def parse( self , response): # 抓取start_urls页面,自动执行parse回调函数
current_url = response.url # 当前请求的URL
body = response.body # 请求的内容
unicode_body = response.body_as_unicode() # 编码
print (body)
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运行
进入xiaohuar目录,运行命令
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scrapy runspider myspider.py - - nolog # 不输出debug日志
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一个抓取图片的小实例
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#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import scrapy
import os
import urllib
from scrapy.selector import HtmlXPathSelector
class XiaoHuarSpider(scrapy.spiders.Spider):
name = "xiaohuar" # APP的名字,必须定义
start_urls = [
"http://www.xiaohuar.com/hua/" , # 起始URL
]
def parse( self , response): # 抓取start_urls页面,自动执行parse回调函数
hxs = HtmlXPathSelector(response) # 匹配查找
items = hxs.select( '//div[@class="item_list infinite_scroll"]/div' )
for i in range ( len (items)):
srcs = hxs.select(
'//div[@class="item_list infinite_scroll"]/div[%d]//div[@class="img"]/a/img/@src' % i).extract()
names = hxs.select(
'//div[@class="item_list infinite_scroll"]/div[%d]//div[@class="img"]/span/text()' % i).extract()
schools = hxs.select(
'//div[@class="item_list infinite_scroll"]/div[%d]//div[@class="img"]/div[@class="btns"]/a/text()' % i).extract()
if srcs and names and schools:
# print(names, srcs, schools)
# ['覃罗莹'] ['/d/file/20161018/5385b7113046ac9ae560da41a44b12af.jpg'] ['广西农业职业技术学院']
try :
ab_src = "http://www.xiaohuar.com" + srcs[ 0 ] # 文件路径
file_name = names[ 0 ] + "." + srcs[ 0 ].split( "." )[ - 1 ] # 保存的文件名
file_path = os.path.join( "./pic" , file_name) # 保存的路径当前目录pic
# print(ab_src, file_name, file_path)
# http://www.xiaohuar.com/d/file/20161018/5385b7113046ac9ae560da41a44b12af.jpg 覃罗莹jpg ./pic/覃罗莹jpg
urllib.urlretrieve(ab_src, file_path) # 下载文件
# urllib.request.urlretrieve(ab_src, file_path) # 下载文件python3 是这个语法
except Exception as e:
print ( "错误》》" , e)
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选择器
基本的选择器
选择器 | 描述 |
---|---|
// |
子子孙孙 |
/ |
孩子 |
//div[@class="c1"][@id='i1'] |
属性选择器 |
//div//img/@src |
div下所有的img属性src |
//div//a[1] |
索引取值 |
//div//a[1]//text() |
索引取值的内容 |
通过extract获取真实的数据:
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/ / div[@ class = "c1" ][@ id = 'i1' ].extract()
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支持正则
选择器 | 描述 |
---|---|
//.select("div//a[1]").re("昵称:(\w+)") |
正则 |
官方文档:http://scrapy-chs.readthedocs.io/zh_CN/latest/topics/selectors.html
两种查找方式
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# 即将被废弃的 from scrapy.selector import HtmlXPathSelector
hxs = HtmlXPathSelector(response)
items_HtmlXPathSelector = hxs.select( '//div[@class="item_list infinite_scroll"]/div' )
print ( len (items_HtmlXPathSelector))
from scrapy.selector import Selector
items_Selector = Selector(response = response).xpath( '//div[@class="item_list infinite_scroll"]/div' )
print ( len (items_Selector))
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正则表达式实例
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<body> <li class = "item-" ><a href = "link.html" >first item< / a>< / li>
<li class = "item-0" ><a href = "link1.html" >first item< / a>< / li>
<li class = "item-1" ><a href = "link2.html" >second item< / a>< / li>
< / body>
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ret = Selector(response = response).xpath( '//li[re:test(@class, "item-\d*")]//@href' ).extract()
# re -- 通过正则进行匹配 # test -- 匹配 |
扩展
重复的URL不访问
先把长的URL进行MD5加密,加密成32或者64位,可以保存在一个集合或者缓存、数据库中,每次抓取之前都先判断有没有这个URL。
递归查找
设置查找深度:修改settings.py
配置文件,加入以下参数指定深度DEPTH_LIMIT = 1
内容格式化
就是相当于分类,比如说下面的文件:
文件 | 功能 |
---|---|
myspider.py |
查找URL的规则 |
items.py |
数据 |
pipelines.py |
数据持久化 |
如图所示: