爬虫入门之Scrapy框架基础框架结构及腾讯爬取(十)

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）。

2 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')

3 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是丢弃而存储。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

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 somethingclass 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 (也可以放在__init__方法中)

    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 (也可放入析构函数__del__方法中)

Pipeline实现文件的写入打开操作

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):
    def __init__(self):
        self.f = open("tianya.txt", "w", encoding="utf-8")    def process_item(self, item, spider):
        self.f.write(str(item))        # return item
    def __del__(self):
        self.f.close()#附Python strip() 方法用于移除字符串头尾指定的字符（默认为空格或换行符）或字符序列#replace用于替换指定字符#join用于合并列表 元组等

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 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。

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(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，爬取百度命名为: baidu
    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__

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

5 案例：腾讯招聘网自动翻页采集

• 创建一个新的爬虫：

scrapy genspider tencent "tencent.com"

• 编写items.py

获取职位名称、详细信息、

class TencentItem(scrapy.Item):
    # 定义需要爬取的字段
    jobTitle = scrapy.Field()
    jobCategories = scrapy.Field()
    number = scrapy.Field()
    location = scrapy.Field()
    releasetime = scrapy.Field()

• 编写tencent.py

# -*- coding: utf-8 -*-import reimport scrapyfrom Tencent import itemsclass MytencentSpider(scrapy.Spider):
    name = 'myTencent'
    allowed_domains = ['hr.tencent.com']
    start_urls = ['https://hr.tencent.com/position.php?lid=2218&start=0#a']    def parse(self, response):
        for data in response.xpath("//tr[@class=\"even\"] | //tr[@class=\"odd\"]"):
            item = items.TencentItem()
            item["jobTitle"] = data.xpath("./td[1]/a/text()")[0].extract()
            item["jobLink"] = data.xpath("./td[1]/a/@href")[0].extract()
            item["jobCategories"] = data.xpath("./td[1]/a/text()")[0].extract()
            item["number"] = data.xpath("./td[2]/text()")[0].extract()
            item["location"] = data.xpath("./td[3]/text()")[0].extract()
            item["releasetime"] = data.xpath("./td[4]/text()")[0].extract()            yield item            for i in range(1, 200):
                newurl = "https://hr.tencent.com/position.php?lid=2218&start=%d#a" % (i*10)                yield scrapy.Request(newurl, callback=self.parse)

• 编写pipeline.py文件

class TencentPipeline(object):
    def __init__(self):
        self.file = open("tencent.txt", "w", encoding="utf-8")  #初始化即打开

    def process_item(self, item, spider):
        line = str(item) + "\r\n"
        self.file.write(line)
        self.file.flush()        return item    def __del__(self):  #数据清除时关闭
        self.file.close()

• 在 setting.py 里设置ITEM_PIPELINES

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

• 执行爬虫：

  scrapy crawl tencent.py

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