爬虫的自我修养
一、CrawlSpiders类简介
通过下面的命令可以快速创建 CrawlSpider模板 的代码:
scrapy genspider -t crawl tencent tencent.com
上一个案例中,我们通过正则表达式,制作了新的url作为Request请求参数,现在我们可以换个花样...
class scrapy.spiders.CrawlSpider
它是Spider的派生类,Spider类的设计原则是只爬取start_url列表中的网页,而CrawlSpider类定义了一些规则(rule)来提供跟进link的方便的机制,从爬取的网页中获取link并继续爬取的工作更适合。
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class CrawlSpider(Spider): rules = () def __init__( self , * a, * * kw): super (CrawlSpider, self ).__init__( * a, * * kw) self ._compile_rules() #首先调用parse()来处理start_urls中返回的response对象 #parse()则将这些response对象传递给了_parse_response()函数处理,并设置回调函数为parse_start_url() #设置了跟进标志位True #parse将返回item和跟进了的Request对象 def parse( self , response): return self ._parse_response(response, self .parse_start_url, cb_kwargs = {}, follow = True ) #处理start_url中返回的response,需要重写 def parse_start_url( self , response): return [] def process_results( self , response, results): return results #从response中抽取符合任一用户定义'规则'的链接,并构造成Resquest对象返回 def _requests_to_follow( self , response): if not isinstance (response, HtmlResponse): return seen = set () #抽取之内的所有链接,只要通过任意一个'规则',即表示合法 for n, rule in enumerate ( self ._rules): links = [l for l in rule.link_extractor.extract_links(response) if l not in seen] #使用用户指定的process_links处理每个连接 if links and rule.process_links: links = rule.process_links(links) #将链接加入seen集合,为每个链接生成Request对象,并设置回调函数为_repsonse_downloaded() for link in links: seen.add(link) #构造Request对象,并将Rule规则中定义的回调函数作为这个Request对象的回调函数 r = Request(url = link.url, callback = self ._response_downloaded) r.meta.update(rule = n, link_text = link.text) #对每个Request调用process_request()函数。该函数默认为indentify,即不做任何处理,直接返回该Request. yield rule.process_request(r) #处理通过rule提取出的连接,并返回item以及request def _response_downloaded( self , response): rule = self ._rules[response.meta[ 'rule' ]] return self ._parse_response(response, rule.callback, rule.cb_kwargs, rule.follow) #解析response对象,会用callback解析处理他,并返回request或Item对象 def _parse_response( self , response, callback, cb_kwargs, follow = True ): #首先判断是否设置了回调函数。(该回调函数可能是rule中的解析函数,也可能是 parse_start_url函数) #如果设置了回调函数(parse_start_url()),那么首先用parse_start_url()处理response对象, #然后再交给process_results处理。返回cb_res的一个列表 if callback: #如果是parse调用的,则会解析成Request对象 #如果是rule callback,则会解析成Item cb_res = callback(response, * * cb_kwargs) or () cb_res = self .process_results(response, cb_res) for requests_or_item in iterate_spider_output(cb_res): yield requests_or_item #如果需要跟进,那么使用定义的Rule规则提取并返回这些Request对象 if follow and self ._follow_links: #返回每个Request对象 for request_or_item in self ._requests_to_follow(response): yield request_or_item def _compile_rules( self ): def get_method(method): if callable (method): return method elif isinstance (method, basestring ): return getattr ( self , method, None ) self ._rules = [copy.copy(r) for r in self .rules] for rule in self ._rules: rule.callback = get_method(rule.callback) rule.process_links = get_method(rule.process_links) rule.process_request = get_method(rule.process_request) def set_crawler( self , crawler): super (CrawlSpider, self ).set_crawler(crawler) self ._follow_links = crawler.settings.getbool( 'CRAWLSPIDER_FOLLOW_LINKS' , True ) |
二、LinkExtractors
Link Extractors 的目的很简单: 提取链接。
每个LinkExtractor有唯一的公共方法是 extract_links(),它接收一个 Response 对象,并返回一个 scrapy.link.Link 对象。
Link Extractors要实例化一次,并且 extract_links 方法会根据不同的 response 调用多次提取链接。
主要参数
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class scrapy.linkextractors.LinkExtractor( allow = (), # 满足括号中“正则表达式”的值会被提取,如果为空,则全部匹配 deny = (), # 与这个正则表达式(或正则表达式列表)不匹配的URL一定不提取 allow_domains = (), # 会被提取的链接的domains deny_domains = (), # 一定不会被提取链接的domains deny_extensions = None , restrict_xpaths = (), # 使用xpath表达式,和allow共同作用过滤链接(一般只用allow就行了) tags = ( 'a' , 'area' ), attrs = ( 'href' ), canonicalize = True , unique = True , process_value = None ) |
三、LinkExtractors
在rules中包含一个或多个Rule对象,每个Rule对爬取网站的动作定义了特定操作。如果多个rule匹配了相同的链接,则根据规则在本集合中被定义的顺序,第一个会被使用。
主要参数
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class scrapy.spiders.Rule( link_extractor, callback = None , cb_kwargs = None , follow = None , process_links = None , process_request = None ) |
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link_extractor
:是一个Link Extractor对象,用于定义需要提取的链接。 -
callback
: 从link_extractor中每获取到链接时,参数所指定的值作为回调函数,该回调函数接受一个response作为其第一个参数。注意:当编写爬虫规则时,避免使用parse作为回调函数。由于CrawlSpider使用parse方法来实现其逻辑,如果覆盖了 parse方法,crawl spider将会运行失败。
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follow
:是一个布尔(boolean)值,指定了根据该规则从response提取的链接是否需要跟进。 如果callback为None,follow 默认设置为True ,否则默认为False。 -
process_links
:指定该spider中哪个的函数将会被调用,从link_extractor中获取到链接列表时将会调用该函数。该方法主要用来过滤。 -
process_request
:指定该spider中哪个的函数将会被调用, 该规则提取到每个request时都会调用该函数。 (用来过滤request)
小Tips
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由于CrawlSpider使用parse方法来实现其逻辑,如果覆盖了 parse方法,crawl spider将会运行失败。 |
四、Logging
Scrapy提供了log功能,可以通过 logging 模块使用。
可以修改配置文件settings.py,任意位置添加下面两行。
LOG_FILE = "TencentSpider.log"
LOG_LEVEL = "INFO"
Log levels
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Scrapy提供5层logging级别:
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CRITICAL - 严重错误(critical)
- ERROR - 一般错误(regular errors)
- WARNING - 警告信息(warning messages)
- INFO - 一般信息(informational messages)
- DEBUG - 调试信息(debugging messages)
logging设置
通过在setting.py中进行以下设置可以被用来配置logging:
LOG_ENABLED
默认: True,启用loggingLOG_ENCODING
默认: 'utf-8',logging使用的编码LOG_FILE
默认: None,在当前目录里创建logging输出文件的文件名LOG_LEVEL
默认: 'DEBUG',log的最低级别LOG_STDOUT
默认: False 如果为 True,进程所有的标准输出(及错误)将会被重定向到log中。例如,执行 print "hello" ,其将会在Scrapy log中显示。
示例1、使用CrawlSpider爬取腾讯招聘网站
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# -*- coding: utf-8 -*- import scrapy from scrapy.linkextractors import LinkExtractor # 导入链接规则匹配类,用来提取符合规则的连接 from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule # 导入CrawlSpider类和Rule from day_31.TencentCrawlSpider.TencentCrawlSpider.items import TencentcrawlspiderItem class TencentSpider(CrawlSpider): name = 'tencent' allowed_domains = [ 'tencent.com' ] start_urls = [ 'http://hr.tencent.com/position.php?&start=0' ] rules = ( Rule(LinkExtractor(allow = r 'position\.php\?&start=\d+#a' ), callback = 'parse_item' , follow = True ), # Response里链接的提取规则,返回的符合匹配规则的链接匹配对象的列表 # 获取这个列表里的链接,依次发送请求,并且继续跟进,调用指定回调函数处理 # 前面加r表示将正则表达式编译成一个规则的对象 ) # 指定的回调函数 def parse_item( self , response): for i in response.xpath( '//tr[@class="even"] | //tr[@class="odd"]' ): item = TencentcrawlspiderItem() item[ 'name' ] = i.xpath( ".//a/text()" ).extract()[ 0 ] item[ 'link' ] = i.xpath( ".//a/@href" ).extract()[ 0 ] item[ 'type' ] = i.xpath( "./td[2]/text()" ).extract()[ 0 ] item[ 'number' ] = i.xpath( ".//td[3]/text()" ).extract()[ 0 ] item[ 'place' ] = i.xpath( ".//td[4]/text()" ).extract()[ 0 ] item[ 'rtime' ] = i.xpath( ".//td[5]/text()" ).extract()[ 0 ] yield item |
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# -*- 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 json class TencentcrawlspiderPipeline( object ): def __init__( self ): self . file = open ( 'tencent-job.json' , 'wb' ) def process_item( self , item, spider): text = json.dumps( dict (item),ensure_ascii = False ) + '\n' self . file .write(text.encode( 'utf-8' )) return item def close_spider( self , spider): self . file .close() |
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1 、python 爬虫爬取内容时, \xa0 、 \u3000 的含义 \xa0 是不间断空白符 我们通常所用的空格是 \x20 ,是在标准ASCII可见字符 0x20 ~ 0x7e 范围内。 而 \xa0 属于 latin1 (ISO / IEC_8859 - 1 )中的扩展字符集字符,代表空白符nbsp(non - breaking space)。 latin1 字符集向下兼容 ASCII ( 0x20 ~ 0x7e )。通常我们见到的字符多数是 latin1 的,比如在 MySQL 数据库中。 \u3000 是全角的空白符 根据 Unicode 编码标准及其基本多语言面的定义, \u3000 属于CJK字符的CJK标点符号区块内,是空白字符之一。它的名字是 Ideographic Space ,有人译作表意字空格、象形字空格等。顾名思义,就是全角的 CJK 空格。它跟 nbsp 不一样,是可以被换行间断的。常用于制造缩进, wiki 还说用于抬头,但没见过。 2 、response.url # 获取当前页面url 3 、在allow里面的正则匹配,有特殊字符( '.' , '?' )要加转义字符 '\' page_lx = LinkExtractor(allow = ( 'position\.php\?&start=\d+' )) 4 、字符串去空格 str .strip() |
示例二:爬取网页里面的信息(东莞)
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# -*- coding: utf-8 -*- import scrapy from scrapy.linkextractors import LinkExtractor from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule from newdongguan.items import NewdongguanItem class DongdongSpider(CrawlSpider): name = 'dongdong' allowed_domains = [ 'wz.sun0769.com' ] start_urls = [ 'http://wz.sun0769.com/index.php/question/questionType?type=4&page=' ] # 每一页的匹配规则 pagelink = LinkExtractor(allow = ( "type=4" )) # 每一页里的每个帖子的匹配规则 contentlink = LinkExtractor(allow = (r "/html/question/\d+/\d+.shtml" )) rules = ( Rule(pagelink), Rule(contentlink, callback = "parse_item" ,follow = False ) ) def parse_item( self , response): item = NewdongguanItem() # 标题 item[ 'title' ] = response.xpath( '//div[contains(@class, "pagecenter p3")]//strong/text()' ).extract()[ 0 ] # 编号 item[ 'number' ] = item[ 'title' ].split( ' ' )[ - 1 ].split( ":" )[ - 1 ] # 内容,先使用有图片情况下的匹配规则,如果有内容,返回所有内容的列表集合 content = response.xpath( '//div[@class="contentext"]/text()' ).extract() # 如果没有内容,则返回空列表,则使用无图片情况下的匹配规则 if len (content) = = 0 : content = response.xpath( '//div[@class="c1 text14_2"]/text()' ).extract() item[ 'content' ] = "".join(content).strip() else : item[ 'content' ] = "".join(content).strip() # 链接 item[ 'url' ] = response.url yield item |
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# -*- 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 json class DongguancrawlspiderPipeline( object ): def __init__( self ): self . file = open ( 'dongguan.json' , 'wb' ) def process_item( self , item, spider): text = json.dumps( dict (item),ensure_ascii = False ) + '\n' self . file .write(text.encode( 'utf-8' )) return item def close_spider( self ,spider): self . file .close() |
1、提取出来的链接可能被篡改,所以我们可以通过process_link来修改url(一般不会遇到)
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import scrapy from scrapy.linkextractors import LinkExtractor from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule from newdongguan.items import NewdongguanItem class DongdongSpider(CrawlSpider): name = 'dongdong' allowed_domains = [ 'wz.sun0769.com' ] start_urls = [ 'http://wz.sun0769.com/index.php/question/questionType?type=4&page=' ] # 每一页的匹配规则 pagelink = LinkExtractor(allow = ( "type=4" )) # 每一页里的每个帖子的匹配规则 contentlink = LinkExtractor(allow = (r "/html/question/\d+/\d+.shtml" )) rules = ( # 本案例的url被web服务器篡改,需要调用process_links来处理提取出来的url Rule(pagelink, process_links = "deal_links" ), Rule(contentlink, callback = "parse_item" ) ) # links 是当前response里提取出来的链接列表 def deal_links( self , links): for each in links: each.url = each.url.replace( "?" , "&" ).replace( "Type&" , "Type?" ) return links def parse_item( self , response): ... |
2、修改成spider类
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# -*- coding: utf-8 -*- import scrapy from newdongguan.items import NewdongguanItem class DongdongSpider(scrapy.Spider): name = 'xixi' allowed_domains = [ 'wz.sun0769.com' ] url = 'http://wz.sun0769.com/index.php/question/questionType?type=4&page=' offset = 0 start_urls = [url + str (offset)] def parse( self , response): # 每一页里的所有帖子的链接集合 links = response.xpath( '//div[@class="greyframe"]/table//td/a[@class="news14"]/@href' ).extract() # 迭代取出集合里的链接 for link in links: # 提取列表里每个帖子的链接,发送请求放到请求队列里,并调用self.parse_item来处理 yield scrapy.Request(link, callback = self .parse_item) # 页面终止条件成立前,会一直自增offset的值,并发送新的页面请求,调用parse方法处理 if self .offset < = 71160 : self .offset + = 30 # 发送请求放到请求队列里,调用self.parse处理response yield scrapy.Request( self .url + str ( self .offset), callback = self .parse) # 处理每个帖子的response内容 def parse_item( self , response): item = NewdongguanItem() # 标题 item[ 'title' ] = response.xpath( '//div[contains(@class, "pagecenter p3")]//strong/text()' ).extract()[ 0 ] # 编号 item[ 'number' ] = item[ 'title' ].split( ' ' )[ - 1 ].split( ":" )[ - 1 ] # 内容,先使用有图片情况下的匹配规则,如果有内容,返回所有内容的列表集合 content = response.xpath( '//div[@class="contentext"]/text()' ).extract() # 如果没有内容,则返回空列表,则使用无图片情况下的匹配规则 if len (content) = = 0 : content = response.xpath( '//div[@class="c1 text14_2"]/text()' ).extract() item[ 'content' ] = "".join(content).strip() else : item[ 'content' ] = "".join(content).strip() # 链接 item[ 'url' ] = response.url # 交给管道 yield item |
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list = [a,b,c] string = "123" .join( list ) print (string) >> a 123b 123c string.replace( "\xa0" ,"") # 将空格换成空 string.strip() # 去首尾的空格 string.lstrip() # 去左边(前面)的空格 string.rstrip() # 去右边(后面)的空格 |