这里是通过爬取伯乐在线的全部文章为例子，让自己先对scrapy进行一个整理的理解
该例子中的详细代码会放到我的github地址：https://github.com/pythonsite/spider/tree/master/jobboleSpider
注：这个文章并不会对详细的用法进行讲解，是为了让对scrapy各个功能有个了解，建立整体的印象。
在学习Scrapy框架之前，我们先通过一个实际的爬虫例子来理解，后面我们会对每个功能进行详细的理解。
这里的例子是爬取http://blog.jobbole.com/all-posts/ 伯乐在线的全部文章数据
分析要爬去的目标站信息
先看如下图，首先我们要获取下图中所有文章的连接，然后是进入每个文章连接爬取每个文章的详细内容。
每个文章中需要爬取文章标题，发表日期，以及标签，赞赏收藏，评论数，文章内容。
对于该爬虫的一个整体思路
我们对这个爬虫进行一个思路整理，通过如下图表示：
以上是我们对这个爬虫需求了解，下面我们通过scrapy爬取我们想要爬取的数据，下面我们先对scrapy进行一个简单的了解
Scrapy的初步认识
Scrapy使用了Twisted作为框架，Twisted有些特殊的地方是它是事件驱动的，并且比较适合异步的代码。对于会阻塞线程的操作包含访问文件、数据库或者Web、产生新的进程并需要处理新进程的输出(如运行shell命令)、执行系统层次操作的代码(如等待系统队列),Twisted提供了允许执行上面的操作但不会阻塞代码执行的方法。
scrapy的项目结构：
items.py 负责数据模型的建立，类似于实体类。
middlewares.py 自己定义的中间件。
pipelines.py 负责对spider返回数据的处理。
settings.py 负责对整个爬虫的配置。
spiders目录 负责存放继承自scrapy的爬虫类。
scrapy.cfg scrapy基础配置
那么如何创建上述的目录，通过下面命令：
zhaofandeMBP:python_project zhaofan$ scrapy startproject test1
New Scrapy project 'test1', using template directory '/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.5/lib/python3.5/site-packages/scrapy/templates/project', created in:
/Users/zhaofan/Documents/python_project/test1 You can start your first spider with:
cd test1
scrapy genspider example example.com
zhaofandeMBP:python_project zhaofan$
zhaofandeMBP:test1 zhaofan$ scrapy genspider shSpider hshfy.sh.cn
Created spider 'shSpider' using template 'basic' in module:
test1.spiders.shSpider
相信上面这段话你肯定会觉得很无聊，所以直接分析爬虫代码。
代码的项目结构
items.py代码分析
items.py里存放的是我们要爬取数据的字段信息，代码如下：
我们分别要爬取的信息包括：文章标题，文件发布时间，文章url地址，url_object_id是我们会对地址进行md5加密，front_image_url 是文章下图片的url地址，front_image_path图片的存放路径
class JoBoleArticleItem(scrapy.Item):
title = scrapy.Field()
create_date = scrapy.Field()
url = scrapy.Field()
url_object_id = scrapy.Field()
front_image_url = scrapy.Field()
front_image_path = scrapy.Field()
praise_nums = scrapy.Field()
fav_nums = scrapy.Field()
comment_nums = scrapy.Field()
tag = scrapy.Field()
content = scrapy.Field()
spiders/Article.py代码分析
spiders目录下的Article.py为主要的爬虫代码，包括了对页面的请求以及页面的处理，这里有几个知识点需要注意：
这些知识点我会在后面详细写一个文章整理，这里先有一个初步的印象。
1. 我们爬取的页面时http://blog.jobbole.com/all-posts/，所以parse的response，返回的是这个页面的信息，但是我们这个时候需要的是获取每个文章的地址继续访问，这里就用到了yield Request()这种用法，可以把获取到文章的url地址继续传递进来再次进行请求。
2. scrapy提供了response.css这种的css选择器以及response.xpath的xpath选择器方法，我们可以根据自己的需求获取我们想要的字段信息
class ArticleSpider(scrapy.Spider):
name = "Article"
allowed_domains = ["blog.jobbole.com"]
start_urls = ['http://blog.jobbole.com/all-posts/'] def parse(self, response):
'''
1.获取文章列表也中具体文章url,并交给scrapy进行下载后并进行解析
2.获取下一页的url并交给scrapy进行下载，下载完成后，交给parse
:param response:
:return:
'''
#解析列表页中所有文章的url，并交给scrapy下载后进行解析
post_nodes = response.css("#archive .floated-thumb .post-thumb a")
for post_node in post_nodes:
#image_url是图片的地址
image_url = post_node.css("img::attr(src)").extract_first("")
post_url = post_node.css("::attr(href)").extract_first("")
#这里通过meta参数将图片的url传递进来，这里用parse.urljoin的好处是如果有域名我前面的response.url不生效
# 如果没有就会把response.url和post_url做拼接
yield Request(url=parse.urljoin(response.url,post_url),meta={"front_image_url":parse.urljoin(response.url,image_url)},callback=self.parse_detail) #提取下一页并交给scrapy下载
next_url = response.css(".next.page-numbers::attr(href)").extract_first("")
if next_url:
yield Request(url=next_url,callback=self.parse) def parse_detail(self,response):
'''
获取文章的详细内容
:param response:
:return:
'''
article_item = JoBoleArticleItem() front_image_url = response.meta.get("front_image_url","") #文章封面图地址
title = response.xpath('//div[@class="entry-header"]/h1/text()').extract_first() create_date = response.xpath('//p[@class="entry-meta-hide-on-mobile"]/text()').extract()[0].strip().split()[0] tag_list = response.xpath('//p[@class="entry-meta-hide-on-mobile"]/a/text()').extract()
tag_list = [element for element in tag_list if not element.strip().endswith("评论")]
tag =",".join(tag_list)
praise_nums = response.xpath('//span[contains(@class,"vote-post-up")]/h10/text()').extract()
if len(praise_nums) == 0:
praise_nums = 0
else:
praise_nums = int(praise_nums[0])
fav_nums = response.xpath('//span[contains(@class,"bookmark-btn")]/text()').extract()[0]
match_re = re.match(".*(\d+).*",fav_nums)
if match_re:
fav_nums = int(match_re.group(1))
else:
fav_nums = 0 comment_nums =response.xpath("//a[@href='#article-comment']/span/text()").extract()[0]
match_com = re.match(".*(\d+).*",comment_nums)
if match_com:
comment_nums = int(match_com.group(1))
else:
comment_nums=0 content = response.xpath('//div[@class="entry"]').extract()[0] article_item["url_object_id"] = get_md5(response.url) #这里对地址进行了md5变成定长
article_item["title"] = title
article_item["url"] = response.url
try:
create_date = datetime.datetime.strptime(create_date,'%Y/%m/%d').date()
except Exception as e:
create_date = datetime.datetime.now().date() article_item["create_date"] = create_date
article_item["front_image_url"] = [front_image_url]
article_item["praise_nums"] = int(praise_nums)
article_item["fav_nums"] = fav_nums
article_item["comment_nums"] = comment_nums
article_item["tag"] = tag
article_item['content'] = content yield article_item
pipeline中代码的分析
pipeline主要是对spiders中爬虫的返回的数据的处理，这里我们可以让写入到数据库，也可以让写入到文件等等。
下面代码中主要包括的写入到json文件以及写入到数据库，包括异步插入到数据库，还有图片的处理，这里我们可以定义各种我们需要的pipeline，当然这里我们不同的pipeline是有一定的顺序的，需要的设置是在settings配置文件中，如下，后面的数字表示的是优先级，数字越小优先级越高。
class JobbolespiderPipeline(object):
def process_item(self, item, spider):
return item class JsonWithEncodingPipeline(object):
'''
返回json数据到文件
'''
def __init__(self):
self.file = codecs.open("article.json",'w',encoding="utf-8") def process_item(self, item, spider):
lines = json.dumps(dict(item),ensure_ascii=False) + "\n"
self.file.write(lines)
return item def spider_closed(self,spider):
self.file.close() class MysqlPipeline(object):
'''
插入mysql数据库
'''
def __init__(self):
self.conn =pymysql.connect(host='192.168.1.19',port=3306,user='root',passwd='',db='article_spider',use_unicode=True, charset="utf8")
self.cursor = self.conn.cursor() def process_item(self,item,spider):
insert_sql = '''
insert into jobbole_article(title,create_date,url,url_object_id,front_image_url,front_image_path,comment_nums,fav_nums,praise_nums,tag,content) VALUES (%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s)
''' self.cursor.execute(insert_sql,(item["title"],item["create_date"],item["url"],item["url_object_id"],item["front_image_url"],item["front_image_path"],item["comment_nums"],item["fav_nums"],item["praise_nums"],item["tag"],item["content"]))
self.conn.commit() class MysqlTwistedPipline(object):
'''
采用异步的方式插入数据
'''
def __init__(self,dbpool):
self.dbpool = dbpool @classmethod
def from_settings(cls,settings):
dbparms = dict(
host = settings["MYSQL_HOST"],
port = settings["MYSQL_PORT"],
user = settings["MYSQL_USER"],
passwd = settings["MYSQL_PASSWD"],
db = settings["MYSQL_DB"],
use_unicode = True,
charset="utf8",
)
dbpool = adbapi.ConnectionPool("pymysql",**dbparms)
return cls(dbpool)
def process_item(self,item,spider):
'''
使用twisted将mysql插入变成异步
:param item:
:param spider:
:return:
'''
query = self.dbpool.runInteraction(self.do_insert,item)
query.addErrback(self.handle_error) def handle_error(self,failure):
#处理异步插入的异常
print(failure) def do_insert(self,cursor,item):
#具体插入数据
insert_sql = '''
insert into jobbole_article(title,create_date,url,url_object_id,front_image_url,front_image_path,comment_nums,fav_nums,praise_nums,tag,content) VALUES (%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s)
'''
cursor.execute(insert_sql,(item["title"],item["create_date"],item["url"],item["url_object_id"],item["front_image_url"],item["front_image_path"],item["comment_nums"],item["fav_nums"],item["praise_nums"],item["tag"],item["content"])) class ArticleImagePipeline(ImagesPipeline):
'''
对图片的处理
'''
def item_completed(self, results, item, info): for ok ,value in results:
if ok:
image_file_path = value["path"]
item['front_image_path'] = image_file_path
else:
item['front_image_path'] = "" return item