Scrapy研究探索（五）——自动多网页爬取（抓取某人博客所有文章）

首先，在教程（二）（http://blog.csdn.net/u012150179/article/details/32911511）中，研究的是爬取单个网页的方法。在教程（三）（http://blog.csdn.net/u012150179/article/details/34441655）中，讨论了Scrapy核心架构。现在在（二）的基础上，并结合在（三）中提到的爬取多网页的原理方法，进而进行自动多网页爬取方法研究。

并且，为了更好的理解Scrapy核心架构以及数据流，在这里仍采用scrapy.spider.Spider作为编写爬虫的基类。

 

首先创建project:

 

scrapy startproject CSDNBlog

 

 

一. items.py编写

在这里为清晰说明，只提取文章名称和文章网址。

 

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

from scrapy.item import Item, Field

class CsdnblogItem(Item):
    """存储提取信息数据结构"""

    article_name = Field()
    article_url = Field()

 

 

二. pipelines.py编写

 

import json
import codecs

class CsdnblogPipeline(object):

    def __init__(self):
        self.file = codecs.open('CSDNBlog_data.json', mode='wb', encoding='utf-8')

    def process_item(self, item, spider):
        line = json.dumps(dict(item)) + '\n'
        self.file.write(line.decode("unicode_escape"))

        return item

其中，构造函数中以可写方式创建并打开存储文件。在process_item中实现对item处理，包含将得到的item写入到json形式的输出文件中。

 

 

三. settings.py编写

对于setting文件，他作为配置文件，主要是至执行对spider的配置。一些容易被改变的配置参数可以放在spider类的编写中，而几乎在爬虫运行过程中不改变的参数在settings.py中进行配置。

 

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

BOT_NAME = 'CSDNBlog'

SPIDER_MODULES = ['CSDNBlog.spiders']
NEWSPIDER_MODULE = 'CSDNBlog.spiders'

#禁止cookies,防止被ban
COOKIES_ENABLED = False

ITEM_PIPELINES = {
    'CSDNBlog.pipelines.CsdnblogPipeline':300
}

# Crawl responsibly by identifying yourself (and your website) on the user-agent
#USER_AGENT = 'CSDNBlog (+http://www.yourdomain.com)'

 

这里将COOKIES_ENABLED参数置为True，使根据cookies判断访问的站点不能发现爬虫轨迹，防止被ban。

ITEM_PIPELINES类型为字典，用于设置启动的pipeline，其中key为定义的pipeline类，value为启动顺序，默认0-1000。

 

四. 爬虫编写

爬虫编写始终是重头戏。原理是分析网页得到“下一篇”的链接，并返回Request对象。进而继续爬取下一篇文章，直至没有。

上码：

 

#!/usr/bin/python
# -*- coding:utf-8 -*-

# from scrapy.contrib.spiders import  CrawlSpider,Rule

from scrapy.spider import Spider
from scrapy.http import Request
from scrapy.selector import Selector
from CSDNBlog.items import CsdnblogItem


class CSDNBlogSpider(Spider):
    """爬虫CSDNBlogSpider"""

    name = "CSDNBlog"

    #减慢爬取速度 为1s
    download_delay = 1
    allowed_domains = ["blog.csdn.net"]
    start_urls = [

        #第一篇文章地址
        "http://blog.csdn.net/u012150179/article/details/11749017"
    ]

    def parse(self, response):
        sel = Selector(response)

        #items = []
        #获得文章url和标题
        item = CsdnblogItem()

        article_url = str(response.url)
        article_name = sel.xpath('//div[@id="article_details"]/div/h1/span/a/text()').extract()

        item['article_name'] = [n.encode('utf-8') for n in article_name]
        item['article_url'] = article_url.encode('utf-8')

        yield item

        #获得下一篇文章的url
        urls = sel.xpath('//li[@class="next_article"]/a/@href').extract()
        for url in urls:
            print url
            url = "http://blog.csdn.net" + url
            print url
            yield Request(url, callback=self.parse)

 

 

慢慢分析：

 

（1）download_delay参数设置为1，将下载器下载下一个页面前的等待时间设置为1s，也是防止被ban的策略之一。主要是减轻服务器端负载。

（2）从response中抽取文章链接与文章题目，编码为utf-8。注意yield的使用。

（3）抽取“下一篇”的url，由于抽取后缺少http://blog.csdn.NET部分，所以补充。两个print只为调试，无实际意义。重点在于

 

yield Request(url, callback=self.parse)

也就是将新获取的request返回给引擎，实现继续循环。也就实现了“自动下一网页的爬取”。

 

五. 执行

 

scrapy crawl CSDNBlog

部分存储数据截图：

 

转载自：http://blog.csdn.net/u012150179/article/details/34486677