Scrapy 示例 —— Web 爬虫框架

在这个教材中,我们假定你已经安装了Scrapy。假如你没有安装,你可以参考这个安装指南

我们将会用开放目录项目(dmoz)作为我们例子去抓取。

这个教材将会带你走过下面这几个方面:

  1. 创造一个新的Scrapy项目
  2. 定义您将提取的Item
  3. 编写一个蜘蛛去抓取网站并提取Items
  4. 编写一个Item Pipeline用来存储提出出来的Items

Scrapy由Python写成。假如你刚刚接触Python这门语言,你可能想要了解这门语言起,怎么最好的利用这门语言。假如你已经熟悉其它类似的语言,想要快速地学习Python,我们推荐这种深入方式学习Python。假如你是新手,想从开始使用Python学习,可以尝试去看看非程序员Python资源列表

创造一个项目

在你要抓取之前,首先要建立一个新的Scrapy项目。然后进去你的存放代码目录,执行如下命令。

它将会创建如下的向导目录:

这是一些基本信息:

  • scrapy.cfg: 项目的配置文件。
  • tutorial/: 项目的python模块, 在这里稍后你将会导入你的代码。
  • tutorial/items.py: 项目items文件。
  • tutorial/pipelines.py: 项目管道文件。
  • tutorial/settings.py: 项目配置文件。
  • tutorial/spiders/: 你将要放入你的spider到这个目录中。

定义我们的Item

Items是装载我们抓取数据的容器。它们工作像简单的Python字典,它提供更多的保护,比如对未定义的字段提供填充功能防止出错。

它们通过创建scrapy.item.Item类来声明并定义它们的属性作为scrapy.item.Field 对象,就像是一个对象关系映射(假如你不熟悉ORMs,你将会看见它是一个简单的任务).

我们将需要的item模块化,来控制从demoz.org网站获取的数据,比如我们将要去抓取网站的名字,url和描述信息。我们定义这三种属性的域。我们编辑items.py文件,它在向导目录中。我们Item类看起来像这样。

这个看起来复杂的,但是定义这些item能让你用其他Scrapy组件的时候知道你的item到底是什么

我们第一个Spider

Spiders是用户写的类,它用来去抓取一个网站的信息(或者一组网站) 。
我们定义一个初始化的URLs列表去下载,如何跟踪链接,如何去解析这些页面的内容去提取 items.创建一个Spider,你必须是scrapy.spider.BaseSpider的子类, 并定义三个主要的,强制性的属性。

  • 名字: Spider的标识. 它必须是唯一的, 那就是说,你不能在不同的Spiders中设置相同的名字。
  • 开始链接:Spider将会去爬这些URLs的列表。所以刚开始的下载页面将要包含在这些列表中。其他子URL将会从这些起始URL中继承性生成。
  • parse() 是spider的一个方法, 调用时候传入从每一个URL传回的Response对象作为参数。response是方法的唯一参数。

    这个方法负责解析response数据和提出抓取的数据(作为抓取的items),跟踪URLs

    parse()方法负责处理response和返回抓取数据(作为Item对象) 和跟踪更多的URLs(作为request的对象)

这是我们的第一个Spider的代码;它保存moz/spiders文件夹中,被命名为dmoz_spider.py

为了使你的spider工作, 到项目的顶级目录让后运行:

crawl dmoz命令使spider去爬dmoz.org网站的信息。你将会得到如下类似的信息:

注意那些行包含[dmoz], 它和我们的spider相关。你能够看见每行初始化的URL日志信息。因为这些URLs是起始页面,所以他们没有引用referrers。 所以在每行的末尾部门,你能看见(referer: <None>).

但是有趣的是,在我们的parse方法作用下,两个文件被创建: Books and Resources, 它保航两个URLs的内容

刚刚发生了什么事情?

Scrapy为每一个start_urls创建一个scrapy.http.Request对象,并将爬虫的parse 方法指定为回调函数。

这些Request首先被调度,然后被执行,之后通过parse()方法,将scrapy.http.Response对象被返回,结果也被反馈给爬虫。

提取Items

选择器介绍

我们有多种方式去提取网页中数据。Scrapy 使用的是XPath表达式,通常叫做XPath selectors。如果想了解更多关于选择器和提取数据的机制,可以看看如下教程XPath selectors documentation.

这里有一些表达式的例子和它们相关的含义:

  • /html/head/title: 选择<title>元素,在HTML文档的<head>元素里
  • /html/head/title/text(): 选择<title>元素里面的文本
  • //td: 选择所有的<td>元素
  • //div[@class=”mine”]: 选择所有的div元素里面class属性为mine的

这里有许多的例子关于怎么使用XPath,可以说XPath表达式是非常强大的。如果你想要学习更多关于XPath,我们推荐如下教程this XPath tutorial.

为了更好使用XPaths, Scrapy提供了一个XPathSelector类,它有两种方式, HtmlXPathSelector(HTML相关数据)和XmlXPathSelector(XML相关数据)。如果你想使用它们,你必须实例化一个Response对象.

你能够把selectors作为对象,它代表文件结构中的节点。所以,第1个实例的节点相当于root节点,或者称为整个文档的节点。

选择器有三种方法(点击方法你能够看见完整的API文档)。

      • select(): 返回选择器的列表,每一个select表示一个xpath表达式选择的节点。
      • extract(): 返回一个unicode字符串 ,该字符串XPath选择器返回的数据。
      • re(): 返回unicode字符串列表,字符串作为参数由正则表达式提取出来。

在Shell里面使用选择器

为了更加形象的使用选择器,我们将会使用Scrapy shell,它同时需要你的系统安装IPython (一个扩展的Python控制台)。

如果使用shell,你必须到项目的顶级目录上,让后运行如下命令:

shell将会显示如下的信息

当shell装载之后,你将会得到一个response的本地变量。所以你输入reponse.body,你能够看见response的body部分或者你能够输入response.headers,你能够看见reponse.headers部分。

shell同样实例化了两个选择器,一个是HTML(在hvx变量里),一个是XML(在xxs变量里)。所以我们尝试怎么使用它们:

提取数据Extracting the data

现在我们开始尝试在这几个页面里提取真正的信息。

你能够在控制台里面输入response.body,检查源代码里面的XPaths是否与预期相同。然而,检查原始的HTML代码是一件非常枯燥乏味的事情。假如你想让你的工作变的简单,你使用Firefox扩展的插件例如Firebug来做这项任务。更多关于介绍信息请看Using Firebug for scrapingUsing Firefox for scraping

当你检查了页面源代码之后,你将会发现页面的信息放在一个<ul>元素里面,事实上,确切地说是第二个<ul>元素。

所以我们选择每一个<li>元素使用如下的代码:

网站的描述信息可以使用如下代码:

网站的标题:

网站的链接:

如前所述,每个select()调用返回一个selectors列表,所以我们可以结合select()去挖掘更深的节点。我们将会用到这些特性,所以:

Note

如果想了解更多的嵌套选择器,可以参考Nesting selectorsWorking with relative XPaths相关Selectors文档
将代码添加到我们spider中:

现在我们再次抓取dmoz.org,你将看到站点在输出中被打印 ,运行命令:

使用我们的 item

Item对象是自定义python字典;使用标准字典类似的语法,你能够访问它们的字段(就是以前我们定义的属性)

Spiders希望将抓取的数据放在
Item对象里。所以,为了返回我们抓取的数据,最终的代码要如下这么写 :

Note

你能够找到完整功能的spider在dirbot项目里,同样你可以访问https://github.com/scrapy/dirbot

现在重新抓取dmoz.org网站:

存储抓取的数据

最简单的方式去存储抓取的数据是使用Feed exports,使用如下的命令:

它将会产生一个items.json文件,它包含所有抓取的items(序列化的JSON)。

在一些小的项目里(例如我们的教程中),那就足够啦。然而,假如你想要执行更多复杂的抓取items,你能够写一个 Item Pipeline。 因为在项目创建的时候,一个专门用于Item Pipelines的占位符文件已经随着项目一起被建立,目录在tutorial/pipelines.py。如果你只需要存取这些抓取后的items的话,就不需要去实现任何的条目管道。

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