利用scrapy和MongoDB来开发一个爬虫

今天我们利用scrapy框架来抓取Stack Overflow里面最新的问题（），并且将这些问题保存到MongoDb当中，直接提供给客户进行查询。

安装

在进行今天的任务之前我们需要安装二个框架,分别是Scrapy (1.1.0)和pymongo (3.2.2).

scrapy

如果你运行的的系统是osx或者linux，可以直接通过pip进行安装，而windows需要另外安装一些依赖，因为电脑的原因不对此进行讲解。

$ pip install Scrapy

一旦安装完成之后你可以直接在python shell当中输入下面的命令，倘若没有出现错误的话，说明已安装完成

>>> import scrapy
>>>

安装PyMongo和mongodb

因为系统是osx的，所以直接通过下面的语句就可以安装。

brew install mongodb

运行mongodb同样特别的简单，只需要在终端下面输入下面的语法：

mongod --dbpath=.

--dbpath是指定数据库存放的路径，运行之后会在该路径下面生成一些文件


下一步我们就需要安装PyMongo，同样采用pip的方式

$ pip install pymongo

Scrapy 项目

我们来创建一个新的scrapy的项目,在终端输入下面的语法

$ scrapy startproject stack


一旦上面的命令完成之后，scrapy会直接创建相应的文件，这些文件包含了基本的信息，便于你来修改相应的内容。


定义数据

items.py文件用于我们定义需要抓取对象的存储的“容器“
有关StackItem()预定义时并让其继承于scrapy.Item

# -*- 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 StackItem(scrapy.Item):
    # define the fields for your item here like:
    # name = scrapy.Field()
    pass

这里我们需要在里面添加两个字段，分别用来存放抓取到的标题以及链接

from scrapy.item import Item,Field

class StackItem(Item):
    # define the fields for your item here like:
    title=Field()
    url=Field()

创建爬虫

我们需要在spider文件夹下面创建一个stack_spider.py的文件，这个里面包容我们爬虫进行抓取时的行为。就是告诉爬虫我们需要抓取哪些内容以及内容的来源。

from scrapy import Spider
from scrapy.selector import Selector
from stack.items import StackItem

class StackSpider(Spider):
    name="stack"
    allowed_domains=['stackoverflow.com']
    start_urls = [
        "http://stackoverflow.com/questions?pagesize=50&sort=newest",
    ]

• name 是定义爬虫的名称
• allowed_domains 指定爬虫进行爬取的域地址
• start_urls 定义爬虫需要抓取的网页的url地址

XPath 选择

scrapy使用XPath来进行匹配相应的数据的来源，html是一种标记的语法，里面定义了很多的标签和属性，比如说我们定义一个下面的这样的一个标签，这里我们就可以通过'//div[@class="content"]'来找到这个标记，找到之后我们可以取出其中的属性或者它的子节点

<div class='content'>

下面我们通过chrome来讲解如果找到xpath的路径 ，在进行操作之前我们需要打开开发者工具，可以点击菜单栏上面的视图->开发者->开发者工具来打进入开发者模式，或者可以根据快捷捷来进行打开。


打开之后我们在需要的内容上面点击右击会弹出一个菜单，这里我们可以选择检查来找到当前的内容在html相应的位置

这里chrome会自动帮助我们找到相应的位置，通过下面的分析，我们知道标题的路径是包含在一个

下面的h3标记当中。


现在我们来更新相应的stack_spider.py脚本

from scrapy import Spider
from scrapy.selector import Selector
from stack.items import StackItem

class StackSpider(Spider):
    name="stack"
    allowed_domains=['stackoverflow.com']
    start_urls = [
        "http://stackoverflow.com/questions?pagesize=50&sort=newest",
    ]
    def parse(self,response):
        questions=Selector(response).xpath('//div[@class="summary"]/h3')
        

提取数据

创建抓取的规约之后，我们需要与刚才创建的items实体进行关联，我们继续修改stack_spider.py文件

from scrapy import Spider
from scrapy.selector import Selector
from stack.items import StackItem

class StackSpider(Spider):
    name="stack"
    allowed_domains=['stackoverflow.com']
    start_urls = [
        "http://stackoverflow.com/questions?pagesize=50&sort=newest",
    ]
    def parse(self,response):
        questions=Selector(response).xpath('//div[@class="summary"]/h3')
        for question in questions:
            item=StackItem()
            item['title'] = question.xpath(
                'a[@class="question-hyperlink"]/text()').extract()[0]
            item['url'] = question.xpath(
                'a[@class="question-hyperlink"]/@href').extract()[0]
            yield item

通过遍历所有的符合//div[@class="summary"]/h3的元素，并且从中找到我们真正需要爬取的元素内容

测试

现在我们进行测试，只要在项目的目录下面运行以下的脚本就可以进行测试 。

scrapy crawl stack

现在我们需要将爬取到的所有的信息保存到一个文件当中，可以在后面添加二个参数-o和-t

scrapy crawl stack -o items.json -t json

下面是实际保存的文件的内容分别包含了title和url


将元素存放入MongoDB

这里我们需要将所有的元素保存到Mongodb collection当中。
在进行操作之前我们需要在setinngs.py指定相应的pipeline和添加一些数据库的参数

ITEM_PIPELINES = {
   'stack.pipelines.MongoDBPipeline': 300,
}
MONGODB_SERVER = "localhost"
MONGODB_PORT = 27017
MONGODB_DB = "stackoverflow"
MONGODB_COLLECTION = "questions"

pipeline 管理

在之前的步骤里面我们分别已经完成了对html的解析，以及指定数据的存储。但是这时所有的信息都在内存当中，我们需要将这些爬取到数据存储到数据库当中，这里就轮到pipelines.py上场了，这玩意就负责对数据的存储的。
在上面我们已经定义了数据库的参数，现在我们终于派上用场了。

import pymongo
from scrapy.conf import settings
from scrapy.exceptions import DropItem
from scrapy import log

class MongoDBPipeline(object):
    def __init__(self):
        connection=pymongo.MongoClient(
            settings['MONGODB_SERVER'],
            settings['MONGODB_PORT']
        )
        db=connection[settings['MONGODB_DB']]
        self.collection=db[settings['MONGODB_COLLECTION']]

上面的代码是我们创建了一个MongoDBPipeline()的类，以及定义初始化函数，用来读取刚才的参数来创建一个Mongo的连接。

数据处理

下一步我们需要定义一个函数来处理解析的数据

# -*- coding: utf-8 -*-

# Define your item pipelines here
#
# Don't forget to add your pipeline to the ITEM_PIPELINES setting
# See: http://doc.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html
import pymongo
from scrapy.conf import settings
from scrapy.exceptions import DropItem
from scrapy import log

class MongoDBPipeline(object):
    def __init__(self):
        connection=pymongo.MongoClient(
            settings['MONGODB_SERVER'],
            settings['MONGODB_PORT']
        )
        db=connection[settings['MONGODB_DB']]
        self.collection=db[settings['MONGODB_COLLECTION']]
    def process_item(self,item,spider):
        valid=True
        for data in item:
            if not data:
                valid=False
                raise DropItem('Missing{0}!'.format(data))
        if valid:
            self.collection.insert(dict(item))
            log.msg('question added to mongodb database!',
                    level=log.DEBUG,spider=spider)
        return item

上面已经完成了对数据的连接，以及相应数据的存储

测试

我们同样在stack目录当中运行下面的命令

$ scrapy crawl stack

当内容执行完成之后没有出现任何的错误的提示，恭喜你已经将数据正确的存入到mongodb当中。
这里我们通过Robomongo来访问数据库的时候发现创建了一个stackoverflow的数据库，下面已经成功创建了一个名为questions的Collections.并且已经存入了相应的数据了。