python爬虫scrapy框架

Scrapy 框架

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一、简介

• Scrapy是用纯Python实现一个为了爬取网站数据、提取结构性数据而编写的应用框架，用途非常广泛。
• 框架的力量，用户只需要定制开发几个模块就可以轻松的实现一个爬虫，用来抓取网页内容以及各种图片，非常之方便。
• Scrapy 使用了 Twisted(其主要对手是Tornado)多线程异步网络框架来处理网络通讯，可以加快我们的下载速度，不用自己去实现异步框架，并且包含了各种中间件接口，可以灵活的完成各种需求。

二、Scrapy架构图(绿线是数据流向)

• Scrapy Engine(引擎): 负责Spider、ItemPipeline、Downloader、Scheduler中间的通讯，信号、数据传递等。
• Scheduler(调度器): 它负责接受引擎发送过来的Request请求，并按照一定的方式进行整理排列，入队，当引擎需要时，交还给引擎。
• Downloader（下载器）：负责下载Scrapy Engine(引擎)发送的所有Requests请求，并将其获取到的Responses交还给Scrapy Engine(引擎)，由引擎交给Spider来处理，
• Spider（爬虫）：它负责处理所有Responses,从中分析提取数据，获取Item字段需要的数据，并将需要跟进的URL提交给引擎，再次进入Scheduler(调度器)，
• Item Pipeline(管道)：它负责处理Spider中获取到的Item，并进行进行后期处理（详细分析、过滤、存储等）的地方.
• Downloader Middlewares（下载中间件）：你可以当作是一个可以自定义扩展下载功能的组件。
• Spider Middlewares（Spider中间件）：你可以理解为是一个可以自定扩展和操作引擎和Spider中间通信的功能组件（比如进入Spider的Responses;和从Spider出去的Requests）

三、Scrapy的运作流程

代码写好，程序开始运行…

1. 引擎：Hi！Spider, 你要处理哪一个网站？
2. Spider：老大要我处理xxxx.com。
3. 引擎：你把第一个需要处理的URL给我吧。
4. Spider：给你，第一个URL是xxxxxxx.com。
5. 引擎：Hi！调度器，我这有request请求你帮我排序入队一下。
6. 调度器：好的，正在处理你等一下。
7. 引擎：Hi！调度器，把你处理好的request请求给我。
8. 调度器：给你，这是我处理好的request
9. 引擎：Hi！下载器，你按照老大的下载中间件的设置帮我下载一下这个request请求
10. 下载器：好的！给你，这是下载好的东西。（如果失败：sorry，这个request下载失败了。然后引擎告诉调度器，这个request下载失败了，你记录一下，我们待会儿再下载）
11. 引擎：Hi！Spider，这是下载好的东西，并且已经按照老大的下载中间件处理过了，你自己处理一下（注意！这儿responses默认是交给def parse()这个函数处理的）
12. Spider：（处理完毕数据之后对于需要跟进的URL），Hi！引擎，我这里有两个结果，这个是我需要跟进的URL，还有这个是我获取到的Item数据。
13. 引擎：Hi ！管道我这儿有个item你帮我处理一下！调度器！这是需要跟进URL你帮我处理下。然后从第四步开始循环，直到获取完老大需要全部信息。
14. 管道``调度器：好的，现在就做！

注意！只有当调度器中不存在任何request了，整个程序才会停止，（也就是说，对于下载失败的URL，Scrapy也会重新下载。）

四、安装

方式1：到https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/搜索相关的库下载，然后pip安装

方式2：在命令终端直接pip安装

    1、安装wheel
    	pip install wheel
    2、安装lxml
		pip install lxml
    3、安装pyopenssl
		pip install pyopenssl
    4、安装Twisted
		pip install Twisted
    5、安装pywin32
		pip install pywin32
    6、安装scrapy
        pip install scrapy

1、Scrapy的安装介绍

Scrapy框架官方网址：http://doc.scrapy.org/en/latest

Scrapy中文维护站点：http://scrapy-chs.readthedocs.io/zh_CN/latest/index.html

2、Windows 安装方式

• Python 2 / 3

• 升级pip版本：

  pip install --upgrade pip

• 通过pip 安装 Scrapy 框架

  pip install Scrapy

3、Ubuntu 需要9.10或以上版本安装方式

• Python 2 / 3

• 安装非Python的依赖

  sudo apt-get install python-dev python-pip libxml2-dev libxslt1-dev zlib1g-dev libffi-dev libssl-dev

• 通过pip 安装 Scrapy 框架

  sudo pip install scrapy

安装后，只要在命令终端输入 scrapy，提示类似以下结果，代表已经安装成功

具体Scrapy安装流程参考：http://doc.scrapy.org/en/latest/intro/install.html#intro-install-platform-notes里面有各个平台的安装方法

五、制作 Scrapy 爬虫

一共需要4步：

• 新建项目 (scrapy startproject xxx)：新建一个新的爬虫项目
• 明确目标 （编写items.py）：明确你想要抓取的目标
• 制作爬虫 （spiders/xxspider.py）：制作爬虫开始爬取网页
• 存储内容 （pipelines.py）：设计管道存储爬取内容

六、入门案例

1. 目标

• 创建一个Scrapy项目
• 定义提取的结构化数据(Item)
• 编写爬取网站的 Spider 并提取出结构化数据(Item)
• 编写 Item Pipelines 来存储提取到的Item(即结构化数据)

2. 新建项目(scrapy startproject)

• 在开始爬取之前，必须创建一个新的Scrapy项目。进入自定义的项目目录中，运行下列命令：

scrapy startproject mySpider

• 其中， mySpider 为项目名称，可以看到将会创建一个 mySpider 文件夹，目录结构大致如下：

下面来简单介绍一下各个主要文件的作用：

scrapy.cfg ：项目的配置文件

mySpider/ ：项目的Python模块，将会从这里引用代码

mySpider/items.py ：项目的目标文件

mySpider/pipelines.py ：项目的管道文件

mySpider/settings.py ：项目的设置文件

mySpider/spiders/ ：存储爬虫代码目录

3. 明确目标(mySpider/items.py)

我们打算抓取：http://bbs.tianya.cn/post-140-393968-1.shtml 网站里的邮箱。

1. 打开mySpider目录下的items.py
2. Item 定义结构化数据字段，用来保存爬取到的数据，有点像Python中的dict，但是提供了一些额外的保护减少错误。
3. 可以通过创建一个 scrapy.Item 类， 并且定义类型为 scrapy.Field的类属性来定义一个Item（可以理解成类似于ORM的映射关系）。
4. 接下来，创建一个TianyaItem类，和构建item模型（model）。

import scrapy

class TianyaItem(scrapy.Item):
    email = scrapy.Field()

4. 制作爬虫 （spiders/mytianya.py）

爬虫功能要分两步：

4.1 爬数据(如上图)

• 在当前目录下输入命令

scrapy genspider mytianya "bbs.tianya.cn"

• 打开 mySpider/spider目录里的 mytianya .py，默认增加了下列代码:

import scrapy
import re
from tianya import items


class MytianyaSpider(scrapy.Spider):
    name = 'mytianya'
    allowed_domains = ['bbs.tianya.cn']
    start_urls = ['http://bbs.tianya.cn/post-140-393977-1.shtml']


    def parse(self, response):
        pass

其实也可以由我们自行创建itcast.py并编写上面的代码，只不过使用命令可以免去编写固定代码的麻烦

要建立一个Spider， 你必须用scrapy.Spider类创建一个子类，并确定了三个强制的属性 和 一个方法。

• name = ""：这个爬虫的识别名称，必须是唯一的，在不同的爬虫必须定义不同的名字。
• allow_domains = []是搜索的域名范围，也就是爬虫的约束区域，规定爬虫只爬取这个域名下的网页，不存在的URL会被忽略。
• start_urls = ()：爬取的URL元祖/列表。爬虫从这里开始抓取数据，所以，第一次下载的数据将会从这些urls开始。其他子URL将会从这些起始URL中继承性生成。
• parse(self, response)：解析的方法，每个初始URL完成下载后将被调用，调用的时候传入从每一个URL传回的Response对象来作为唯一参数，主要作用如下：
  1. 负责解析返回的网页数据(response.body)，提取结构化数据(生成item)
  2. 生成需要下一页的URL请求。
• 将start_urls的值修改为需要爬取的第一个url

4.2 修改parse()方法

    def parse(self, response):
        content = response.body.decode('utf-8')
        # print(content)
        # lanz_xu@163.com
        # 邮箱正则
        emailre = "[a-z0-9_]+@[a-z0-9]+\.[a-z]{2,4}"
        #忽略大小写
        emailList = re.findall(emailre,content,re.I)
        print('*************',emailList)

        # 读取数据方式1
        # myemail = []
        # for email in emailList:
        #     # 实例一个存储对象
        #     item = TianyaItem()
        #     item['email'] = email
        #     myemail.append(item)
        #
        # return myemail

        # 读取数据方式2,推荐使用，使用生成器内存消耗低
        item = TianyaItem()
        for email in emailList:
            item['email'] = email
            # 生成器  range(1,231)
            yield item

然后运行一下看看，在mySpider目录下执行：

scrapy crawl mytianya

5. 取数据

• 通过管道pipelines.py来取数据。我们暂时先不处理管道，后面会详细介绍。

6.保存数据

scrapy保存信息的最简单的方法主要有四种，-o 输出指定格式的文件，，命令如下：

#保存为json格式
scrapy crawl mytianya -o mytianya.json
#保存为csv格式
scrapy crawl mytianya -o mytianya.csv
#保存为xml格式
scrapy crawl mytianya -o mytianya.xml

七、Scrapy Shell

Scrapy终端是一个交互终端，我们可以在未启动spider的情况下尝试及调试代码，也可以用来测试XPath或CSS表达式，查看他们的工作方式，方便我们爬取的网页中提取的数据。

如果安装了 IPython ，Scrapy终端将使用 IPython (替代标准Python终端)。 IPython 终端与其他相比更为强大，提供智能的自动补全，高亮输出，及其他特性。（推荐安装IPython）

1、启动Scrapy Shell

进入项目的根目录，执行下列命令来启动shell:

scrapy shell "https://hr.tencent.com/position.php?&start=0#a"

Scrapy Shell根据下载的页面会自动创建一些方便使用的对象，例如 Response 对象，以及Selector 对象 (对HTML及XML内容)。

• 当shell载入后，将得到一个包含response数据的本地 response 变量，输入response.body将输出response的包体，输出response.headers可以看到response的包头。
• 输入response.selector时， 将获取到一个response 初始化的类 Selector 的对象，此时可以通过使用response.selector.xpath()或response.selector.css()来对 response 进行查询。
• Scrapy也提供了一些快捷方式, 例如response.xpath()或response.css()同样可以生效（如之前的案例）。

八、Selectors选择器

Scrapy Selectors 内置 XPath 和 CSS Selector 表达式机制

Selector有四个基本的方法，最常用的还是xpath:

• xpath(): 传入xpath表达式，返回该表达式所对应的所有节点的selector list列表
• extract(): 序列化该节点为Unicode字符串并返回list
• css(): 传入CSS表达式，返回该表达式所对应的所有节点的selector list列表，语法同 BeautifulSoup4
• re(): 根据传入的正则表达式对数据进行提取，返回Unicode字符串list列表

response.xpath('//title')

九、Item Pipeline

当Item在Spider中被收集之后，它将会被传递到Item Pipeline，这些Item Pipeline组件按定义的顺序处理Item。

每个Item Pipeline都是实现了简单方法的Python类，比如决定此Item是丢弃还是存储。以下是item pipeline的一些典型应用：

• 验证爬取的数据(检查item包含某些字段，比如说name字段)
• 查重(并丢弃)
• 将爬取结果保存到文件或者数据库中

1、编写item pipeline

编写item pipeline很简单，item pipiline组件是一个独立的Python类，其中process_item()方法必须实现:

import something


class SomethingPipeline(object):
    def __init__(self):    
        # 可选实现，做参数初始化等
        # doing something


    def process_item(self, item, spider):
        # item (Item 对象) – 被爬取的item
        # spider (Spider 对象) – 爬取该item的spider
        # 这个方法必须实现，每个item pipeline组件都需要调用该方法，
        # 这个方法必须返回一个 Item 对象，被丢弃的item将不会被之后的pipeline组件所处理。
        return item


    def open_spider(self, spider):
        # spider (Spider 对象) – 被开启的spider
        # 可选实现，当spider被开启时，这个方法被调用。


    def close_spider(self, spider):
        # spider (Spider 对象) – 被关闭的spider
        # 可选实现，当spider被关闭时，这个方法被调用

2、完善之前的案例：

2.1 item写入txt文件

以下pipeline将所有(从所有’spider’中)爬取到的item，存储到一个独立地txt文件

class TianyaPipeline(object):
    # 打开爬虫时调用，只调用一次
    def open_spider(self,spider):
        # 把email写进txt文件
        self.f = open('tianyaEmail.txt','a+',encoding='utf-8')

    def process_item(self, item, spider):
        #存储到txt
        self.f.write(str(item['email'])+'\n')
        self.f.flush()
        return item

    # 关闭爬虫时，只调用一次
    def close_spider(self,spider):
        self.f.close()

3、启用一个Item Pipeline组件

为了启用Item Pipeline组件，必须将它的类添加到 settings.py文件ITEM_PIPELINES 配置，就像下面这个例子:

ITEM_PIPELINES = {
   'tianya.pipelines.TianyaPipeline': 300,
}

分配给每个类的整型值，确定了他们运行的顺序，item按数字从低到高的顺序，通过pipeline，通常将这些数字定义在0-1000范围内（0-1000随意设置，数值越低，组件的优先级越高）

4、重新启动爬虫：

scrapy crawl mytianya

也可以在项目目录下创建一个start.py来启动爬虫：

import scrapy.cmdline

def main():
    scrapy.cmdline.execute(['scrapy','crawl','mytianya'])

if __name__ == '__main__':
    main()

十、Spider

Spider类定义了如何爬取某个(或某些)网站。包括了爬取的动作(例如:是否跟进链接)以及如何从网页的内容中提取结构化数据(爬取item)。 换句话说，Spider就是您定义爬取的动作及分析某个网页(或者是有些网页)的地方。

class scrapy.Spider是最基本的类，所有编写的爬虫必须继承这个类。

主要用到的函数及调用顺序为：

__init__(): 初始化爬虫名字和start_urls列表

start_requests() 调用make_requests_from url():生成Requests对象交给Scrapy下载并返回response

parse(): 解析response，并返回Item或Requests（需指定回调函数）。Item传给Item pipline持久化 ， 而Requests交由Scrapy下载，并由指定的回调函数处理（默认parse())，一直进行循环，直到处理完所有的数据为止。

1、源码参考

#所有爬虫的基类，用户定义的爬虫必须从这个类继承
class Spider(object_ref):


    #定义spider名字的字符串(string)。spider的名字定义了Scrapy如何定位(并初始化)spider，所以其必须是唯一的。
    #name是spider最重要的属性，而且是必须的。
    #一般做法是以该网站(domain)(加或不加 后缀 )来命名spider。 例如，如果spider爬取 mywebsite.com ，该spider通常会被命名为 mywebsite
    name = None


    #初始化，提取爬虫名字，start_ruls
    def __init__(self, name=None, **kwargs):
        if name is not None:
            self.name = name
        # 如果爬虫没有名字，中断后续操作则报错
        elif not getattr(self, 'name', None):
            raise ValueError("%s must have a name" % type(self).__name__)


        # python 对象或类型通过内置成员__dict__来存储成员信息
        self.__dict__.update(kwargs)


        #URL列表。当没有指定的URL时，spider将从该列表中开始进行爬取。 因此，第一个被获取到的页面的URL将是该列表之一。 后续的URL将会从获取到的数据中提取。
        if not hasattr(self, 'start_urls'):
            self.start_urls = []


    # 打印Scrapy执行后的log信息
    def log(self, message, level=log.DEBUG, **kw):
        log.msg(message, spider=self, level=level, **kw)


    # 判断对象object的属性是否存在，不存在做断言处理
    def set_crawler(self, crawler):
        assert not hasattr(self, '_crawler'), "Spider already bounded to %s" % crawler
        self._crawler = crawler


    @property
    def crawler(self):
        assert hasattr(self, '_crawler'), "Spider not bounded to any crawler"
        return self._crawler


    @property
    def settings(self):
        return self.crawler.settings


    #该方法将读取start_urls内的地址，并为每一个地址生成一个Request对象，交给Scrapy下载并返回Response
    #该方法仅调用一次
    def start_requests(self):
        for url in self.start_urls:
            yield self.make_requests_from_url(url)


    #start_requests()中调用，实际生成Request的函数。
    #Request对象默认的回调函数为parse()，提交的方式为get
    def make_requests_from_url(self, url):
        return Request(url, dont_filter=True)


    #默认的Request对象回调函数，处理返回的response。
    #生成Item或者Request对象。用户必须实现这个类
    def parse(self, response):
        raise NotImplementedError


    @classmethod
    def handles_request(cls, request):
        return url_is_from_spider(request.url, cls)


    def __str__(self):
        return "<%s %r at 0x%0x>" % (type(self).__name__, self.name, id(self))


    __repr__ = __str__

2、主要属性和方法

• name

  定义spider名字的字符串。

  例如，如果spider爬取 mywebsite.com ，该spider通常会被命名为 mywebsite

• allowed_domains

  包含了spider允许爬取的域名(domain)的列表，可选。

• start_urls

  初始URL元祖/列表。当没有制定特定的URL时，spider将从该列表中开始进行爬取。

• start_requests(self)

  该方法必须返回一个可迭代对象(iterable)。该对象包含了spider用于爬取（默认实现是使用 start_urls 的url）的第一个Request。

  当spider启动爬取并且未指定start_urls时，该方法被调用。

• parse(self, response)

  当请求url返回网页没有指定回调函数时，默认的Request对象回调函数。用来处理网页返回的response，以及生成Item或者Request对象。

• log(self, message[, level, component])

  使用 scrapy.log.msg() 方法记录(log)message。 更多数据请参见logging

十一、案例：腾讯招聘网自动翻页采集

• 创建一个新的项目：

scrapy startproject tencent
cd tencent

• 创建一个新的爬虫：

scrapy genspider mytencent hr.tencent.com

• 编写items.py

获取职位名称、详细信息、

import scrapy

class TencentItem(scrapy.Item):
    # define the fields for your item here like:
    # name = scrapy.Field()
    # 职位名称	职位类别	人数	 地点	发布时间
    jobName = scrapy.Field()
    jobType = scrapy.Field()
    peopleNum = scrapy.Field()
    address = scrapy.Field()
    jobTime = scrapy.Field()

• 编写mytencent.py(爬取多页)

#爬取多页
import scrapy
from scrapy.spiders import CrawlSpider,Rule # 提取超链接的规则
from scrapy.linkextractor import LinkExtractor # 提取超链接


# 使用翻页,要继承CrawlSpider
from tencent.tencent.items import TencentItem


class MytencentSpider(CrawlSpider):
    name = 'mytencent' #爬虫名称
    allowed_domains = ['hr.tencent.com'] #爬取域名限制
    start_urls = ['https://hr.tencent.com/position.php?keywords=&tid=0&start=10#a']
    '''
        Rule()
        link_extractor, 链接
        callback=None, 回调,符合LinkExtractor，就调用callback方法
        follow=None, 跟踪,如果为True,就跟踪爬取，如果False就只调用一次
        '''

    '''
    LinkExtractor() 提取链接的
    allow=(正则), 允许，符合正则则提取
    deny=(正则)， 符合正则不提取
    '''
    # 爬取所有页
    # allow=("start=(\d+)#a"))
    # 这是一个正则表达式，必须要匹配这个正则表达式(或正则表达式列表)
    # 的URL才会被提取，如果没有给出(或为空), 它会匹配所有的链接｡
    rules = [Rule(LinkExtractor(allow=("start=(\d+)#a")),callback='get_parse',follow=True)]

    #使用Rule()后，就不能用parse()
    # def parse(self, response):
    #     pass
    def get_parse(self, response):
        jobList = response.xpath('//tr[@class="even"] | //tr[@class="odd"]')
        # 存储对象
        item = TencentItem()
        for job in jobList:
            # extract()提取文本，返回一个列表
            jobName = job.xpath('./td[1]/a/text()').extract()[0]
            jobType = job.xpath('./td[2]/text()').extract()[0]
            peopleNum = job.xpath('./td[3]/text()').extract()[0]
            address = job.xpath('./td[4]/text()').extract()[0]
            jobTime = job.xpath('./td[5]/text()').extract()[0]

            print(jobName, jobTime, peopleNum, address, jobType)
            item['jobName'] = jobName
            item['jobType'] = jobType
            item['peopleNum'] = peopleNum
            item['address'] = address
            item['jobTime'] = jobTime

            yield item

• 编写pipeline.py文件(保存进MySQL数据库)

#保存进MySQL数据库

import pymysql

class TencentPipeline(object):
    def __init__(self):
        #连接数据库
        self.conn = None
        #游标
        self.cur = None

    # 打开爬虫时调用，只调用一次
    def open_spider(self,spider):
        self.conn = pymysql.connect(host='127.0.0.1',
                                    user='root',
                                    password="123456",
                                    database='tjob',
                                    port=3306,
                                    charset='utf8')
        self.cur = self.conn.cursor()

    def process_item(self, item, spider):
        clos,value = zip(*item.items())
        sql = "INSERT INTO `%s`(%s) VALUES (%s)" % ('tencentjob',
                                                    ','.join(clos),
                                                    ','.join(['%s'] * len(value)))

        self.cur.execute(sql, value)

        self.conn.commit()
        return item

    def close_spider(self, spider):
        self.cur.close()
        self.conn.close()

• 在 setting.py 里设置ITEM_PIPELINES

ITEM_PIPELINES = {
"mySpider.pipelines.TencentJsonPipeline":300
}

• 执行爬虫：

  scrapy crawl mytencent

十二、自动翻页爬取原理解析

1、 parse()方法的工作机制：

1. 因为使用的yield，而不是return。parse函数将会被当做一个生成器使用。
2. scrapy会逐一获取parse方法中生成的结果，并判断该结果是一个什么样的类型；
3. 如果是request则加入爬取队列，如果是item类型则使用pipeline处理，其他类型则返回
错误信息。
4. scrapy取到第一部分的request不会立马就去发送这个request，只是把这个request放
到队列里，然后接着从生成器里获取；
5. 取尽第一部分的request，然后再获取第二部分的item，取到item了，就会放到对应的pipeline里处理；
6. parse()方法作为回调函数(callback)赋值给了Request，
指定parse()方法来处理这些请求 scrapy.Request(url, callback=self.parse)
7. Request对象经过调度，执行生成 scrapy.http.response()的响应对象，
 并送回给parse()方法，直到调度器中没有Request（递归的思路）
8. 取尽之后，parse()工作结束，引擎再根据队列和pipelines中的内容去执行相应的操作；
9. 程序在取得各个页面的items前，会先处理完之前所有的request队列里的请求，然后再提取items。
10. 这一切的一切，Scrapy引擎和调度器将负责到底。

2、CrawlSpiders

通过下面的命令可以快速创建 CrawlSpider模板 的代码：

scrapy genspider -t crawl mytencentCrawl hr.tencent.com

CrawlSpider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。

2.1 源码参考

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)

CrawlSpider继承于Spider类，除了继承过来的属性外（name、allow_domains），还提供了新的属性和方法:

2.2 LinkExtractors

class scrapy.linkextractors.LinkExtractor

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｡

class scrapy.linkextractors.LinkExtractor(
    allow = (),
    deny = (),
    allow_domains = (),
    deny_domains = (),
    deny_extensions = None,
    restrict_xpaths = (),
    tags = ('a','area'),
    attrs = ('href'),
    canonicalize = True,
    unique = True,
    process_value = None
)

主要参数：

• 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)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。
• restrict_xpaths：使用xpath表达式，和allow共同作用过滤链接。

#####2.3 rules

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。

class scrapy.spiders.Rule(
        link_extractor, 
        callback = None, 
        cb_kwargs = None, 
        follow = None, 
        process_links = None, 
        process_request = None
)

• 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。

• 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)

十三、settings.py配置

1、robots协议

Robots协议（也称为爬虫协议、机器人协议等）的全称是“网络爬虫排除标准”（Robots Exclusion Protocol），网站通过Robots协议告诉搜索引擎哪些页面可以抓取，哪些页面不能抓取。robots.txt文件是一个文本文件。当一个搜索蜘蛛访问一个站点时，它会首先检查该站点根目录下是否存在robots.txt，如果存在，搜索机器人就会按照该文件中的内容来确定访问的范围；如果该文件不存在，所有的搜索蜘蛛将能够访问网站上所有没有被口令保护的页面。

User-agent: * 这里的*代表的所有的搜索引擎种类，*是一个通配符
Disallow: /admin/ 这里定义是禁止爬寻admin目录下面的目录
Disallow: /require/ 这里定义是禁止爬寻require目录下面的目录
Disallow: /ABC/ 这里定义是禁止爬寻ABC目录下面的目录
Disallow: /cgi-bin/*.htm 禁止访问/cgi-bin/目录下的所有以".htm"为后缀的URL(包含子目录)。
Disallow: /*?* 禁止访问网站中所有包含问号 (?) 的网址
Disallow: /.jpg$ 禁止抓取网页所有的.jpg格式的图片
Disallow:/ab/adc.html 禁止爬取ab文件夹下面的adc.html文件。
Allow: /cgi-bin/　这里定义是允许爬寻cgi-bin目录下面的目录
Allow: /tmp 这里定义是允许爬寻tmp的整个目录
Allow: .htm$ 仅允许访问以".htm"为后缀的URL。
Allow: .gif$ 允许抓取网页和gif格式图片
Sitemap: 网站地图 告诉爬虫这个页面是网站地图

实例分析：淘宝网的 robots.txt文件

禁止robots协议将 ROBOTSTXT_OBEY = True改为False

2、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，效果会清爽很多。

LOG_ENABLED = True  # 开启
LOG_FILE = "TencentSpider.log" #日志文件名
LOG_LEVEL = "INFO" #日志级别

2.1 Log levels

• Scrapy提供5层logging级别:
• 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)

#####2.2 logging设置

通过在setting.py中进行以下设置可以被用来配置logging:

1. LOG_ENABLED

   默认: True，启用logging

2. LOG_ENCODING

   默认: ‘utf-8’，logging使用的编码

3. LOG_FILE

   默认: None，在当前目录里创建logging输出文件的文件名

4. LOG_LEVEL

   默认: ‘DEBUG’，log的最低级别

5. 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。

2.3 日志模块已经被scrapy弃用，改用python自带日志模块

#在mytencent.py下写
import logging

LOG_FORMAT = "%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s"  # 设置输出格式
DATE_FORMAT = "%Y/%m/%d %H:%M:%S"  # 设置时间格式
logging.basicConfig(filename='tencent.log', filemode='a+', format=LOG_FORMAT, datefmt=DATE_FORMAT)


class MytencentSpider(CrawlSpider):
    name = 'mytencent' #爬虫名称
    allowed_domains = ['hr.tencent.com'] #爬取域名限制
    start_urls = ['https://hr.tencent.com/position.php?keywords=&tid=0&start=10#a']
	logging.info('开始爬虫')
	#logging.error('出错了a')
	#logging.warning('错误')
    ...

3 setting.py 设置抓取间隔

DOWNLOAD_DELAY = 0.25   #设置下载间隔为250ms

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