python中常用的写爬虫的库有urllib2、requests,对于大多数比较简单的场景或者以学习为目的，可以用这两个库实现。这里有一篇我之前写过的用urllib2+BeautifulSoup做的一个抓取百度音乐热门歌曲的例子，有兴趣可以看一下。
本文介绍用Scrapy抓取我在博客园的博客列表，只抓取博客名称、发布日期、阅读量和评论量这四个简单的字段，以求用较简单的示例说明Scrapy的最基本的用法。
环境配置说明
操作系统：Ubuntu 14.04.2 LTS
Python：Python 2.7.6
Scrapy：Scrapy 1.0.3
注意：Scrapy1.0的版本和之前的版本有些区别，有些类的命名空间改变了。
创建项目
执行如下命令创建一个Scrapy项目
scrapy startproject scrapy_cnblogs
创建之后查看项目的目录结构如下：
scrapy_cnblogs
├── botcnblogs
│ ├── __init__.py
│ ├── items.py #用于定义抓取内容的实体
│ ├── pipelines.py #处理抓取的item的管道
│ ├── settings.py #爬虫需要的配置参数在这里
│ └── spiders
│ └── __init__.py
└── scrapy.cfg #项目的配置文件，可以不去理会，默认即可
其中scrapy.cfg所在的目录为项目的根目录，此文件是项目的配置文件，项目建立后，此文件的内容可以不用理会。其内容如下：
[settings]
default = botcnblogs.settings [deploy]
#url = http://localhost:6800/
project = botcnblogs
在items.py文件里定义在抓取网页内容中抽象出来的数据结构的定义，由于这里需要博客名称、发布日期、阅读量和评论量这四个字段，定义的Item结构如下：
from scrapy import Item,Field #引入Item、Field class BotcnblogsItem(Item):
# define the fields for your item here like:
title = Field() #标题
publishDate = Field() #发布日期
readCount = Field() #阅读量
commentCount = Field() #评论数
在pipelines.py里对爬虫抓取到的信息（这里的信息是已经组织好的上面定义的Item对象）进行处理，官方介绍的典型的应用场景为：
- 清理HTML数据
- 验证爬取的数据(检查item包含某些字段)
- 查重(并丢弃)
- 将爬取结果保存到数据库中
它的定义也很简单，只需要实现process_item方法即可，此方法有两个参数，一个是item,即要处理的Item对象，另一个参数是spider,即爬虫。
另外还有open_spider和close_spider两个方法，分别是在爬虫启动和结束时的回调方法。
本例中处理很简单，只是将接收的Item对象写到一个json文件中，在__init__方法中以“w+”的方式打开或创建一个item.json的文件，然后把对象反序列化为字符串，写入到item.json文件中。代码如下：
# -*- coding: utf-8 -*- import json class BotcnblogsPipeline(object):
def __init__(self):
self.file = open("item.json", "w+") def process_item(self, item, spider):
record = json.dumps(dict(item), ensure_ascii=False)+"\n" #此处如果有中文的话，要加上ensure_ascii=False参数，否则可能出现乱码
self.file.write(record)
return item def open_spider(self, spider):
pass def close_spider(self, spider):
self.file.close()
setting.py是爬虫的配置文件，配置爬虫的一些配置信息，这里用到的就是设置pipelines的ITEM_PIPELINES参数，此参数配置项目中启用的pipeline及其执行顺序，以字典的形式存在，{“pipeline”:执行顺序整数}
此例中的配置如下：
SPIDER_MODULES = ['botcnblogs.spiders']
NEWSPIDER_MODULE = 'botcnblogs.spiders' ITEM_PIPELINES = {
'botcnblogs.pipelines.BotcnblogsPipeline': 1,
}
准备工作都做好了，爬虫呢，爬虫在哪里实现呢，我们看到项目中有个spiders目录，里面只有一个init.py文件，没错，爬虫文件需要自己创建，就在这个目录下，这里创建一个botspider.py的文件，对网页进行解析的工作就要在这里实现了，此例中定义的爬虫类继承自CrawlSpider类。
定义一个Spider需要如下几个变量和方法实现：
name:定义spider名字,这个名字应该是唯一的，在执行这个爬虫程序的时候，需要用到这个名字。
allowed_domains：允许爬取的域名列表，例如现在要爬取博客园，这里要写成cnblogs.com
start_urls：爬虫最开始爬的入口地址列表。
rules：如果要爬取的页面不是单独一个或者几个页面，而是具有一定的规则可循的，例如爬取的博客有连续多页，就可以在这里设置，如果定义了rules,则需要自己定义爬虫规则（以正则表达式的方式），而且需要自定义回调函数。
代码说话：
#-*- coding:utf-8 -*-
__author__ = 'linuxfengzheng' from scrapy.spiders import Spider, Rule
from scrapy.selector import Selector
from botcnblogs.items import BotcnblogsItem
from scrapy.linkextractors import LinkExtractor
import re
from scrapy.spiders import CrawlSpider class botspider(CrawlSpider):
name = "cnblogsSpider" #设置爬虫名称 allowed_domains = ["cnblogs.com"] #设置允许的域名
start_urls = [
"http://www.cnblogs.com/fengzheng/default.html?page=3", #设置开始爬取页面
] rules = (
Rule(LinkExtractor(allow=('fengzheng/default.html\?page\=([\d]+)', ),),callback='parse_item',follow=True),
) #制定规则 def parse_item(self, response):
sel = response.selector
posts = sel.xpath('//div[@id="mainContent"]/div/div[@class="day"]')
items = []
for p in posts:
#content = p.extract()
#self.file.write(content.encode("utf-8"))
item = BotcnblogsItem()
publishDate = p.xpath('div[@class="dayTitle"]/a/text()').extract_first() item["publishDate"] = (publishDate is not None and [publishDate.encode("utf-8")] or [""])[0]
#self.file.write(title.encode("utf-8"))
title = p.xpath('div[@class="postTitle"]/a/text()').extract_first()
item["title"] = (title is not None and [title.encode("utf-8")] or [""])[0] #re_first("posted @ 2015-11-03 10:32 风的姿态 阅读(\d+") readcount = p.xpath('div[@class="postDesc"]/text()').re_first(u"阅读\(\d+\)") regReadCount = re.search(r"\d+", readcount)
if regReadCount is not None:
readcount = regReadCount.group()
item["readCount"] = (readcount is not None and [readcount.encode("utf-8")] or [0])[0] commentcount = p.xpath('div[@class="postDesc"]/text()').re_first(u"评论\(\d+\)")
regCommentCount = re.search(r"\d+", commentcount)
if regCommentCount is not None:
commentcount = regCommentCount.group()
item["commentCount"] = (commentcount is not None and [commentcount.encode("utf-8")] or [0])[0]
items.append(item) return items
#self.file.close()
因为1.0版和之前的版本在包上有所改变，这里列出此例中所涉及的不同版本的区别
| 类 | 所在包 | |
| 1.0版本 | 之前版本 | |
Spider |
scrapy.spiders |
scrapy.spider |
CrawlSpider |
scrapy.spiders |
scrapy.contrib.spiders |
LinkExtractor |
scrapy.linkextractors |
scrapy.contrib.linkextractors |
Rule |
scrapy.spiders | scrapy.contrib.spiders |
爬虫思路：
首先进入到我的博客页面http://www.cnblogs.com/fengzheng/，这是我的博客首页，以列表形式显示已经发布的博文，这是第一页，点击页面下面的下一页按钮，进入第二页，页面地址为http://www.cnblogs.com/fengzheng/default.html?page=2，由此看出网站以page作为参数来表示页数，这样看来爬虫的规则就很简单了， fengzheng/default.html\?page\=([\d]+)，这个就是爬虫的规则，爬取default.html页面，page参数为数字的页面，这样无论有多少页都可以遍历到。当然，如果页面数量很少可以在start_urls列表中，将要爬取的页面都列出来，但是这样当博文数量增多就会出现问题，如下：
start_urls = [
"http://www.cnblogs.com/fengzheng/default.html?page=1",
"http://www.cnblogs.com/fengzheng/default.html?page=2",
"http://www.cnblogs.com/fengzheng/default.html?page=3",
]
当爬取的网页具有规则定义的情况下，要继承CrawlSpider爬虫类，使用Spider就不行了，在规则定义（rules）时，如果要对爬取的网页进行处理，而不是简单的需要Url,这时，需要定义一个回调函数，在爬取到符合条件的网页时调用，并且设置follow=Ture，定义如下：
rules = (
Rule(LinkExtractor(allow=('fengzheng/default.html\?page\=([\d]+)', ),),callback='parse_item',follow=True),
)
回调函数名称为parse_item,在parse_item方法中，就是真正要分析网页html,获取需要的内容的时候了。观察页面，查看需要的信息在什么位置，如图:
之后，分析网页源码，分析出xpath
用如下代码找到所有的class为day的div,每一个就是一个博文区域：
posts = sel.xpath('//div[@id="mainContent"]/div/div[@class="day"]')
之后遍历这个集合，获取所需内容，其中注意一下几点：
- 因为有中文内容，要对获取的内容进行encode("utf-8")编码
- 由于评论数和阅读量混在一起，要对那个字符串再进行正则表达式提取
至此，简单的爬虫已经完成，接下来要运行这个爬虫，cd进入到爬虫项目所在的目录，执行以下命令：
scrapy crawl cnblogsSpider
会输出爬取过程信息
之后会看到，根目录中多了一个item.json文件，cat此文件内容，可以看到信息已经被提取出来：