一、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
二、明确目标(mySpider/items.py)
我们打算抓取:http://www.itcast.cn/channel/teacher.shtml 网站里的所有讲师的姓名、职称和个人信息。
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打开mySpider目录下的items.py
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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。
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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)。
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接下来,创建一个ItcastItem 类,和构建item模型(model)。
import scrapy class ItcastItem(scrapy.Item): name = scrapy.Field() level = scrapy.Field() info = scrapy.Field()
三、制作爬虫(spiders/itcastSpider.py)
爬虫功能要分两步:
3.1 爬数据
在当前目录下输入命令,将在mySpider/spider
目录下创建一个名为itcast
的爬虫,并指定爬取域的范围:
scrapy genspider itcast "itcast.cn"
打开 mySpider/spider目录里的 itcast.py,默认增加了下列代码:
import scrapy class ItcastSpider(scrapy.Spider): name = "itcast" allowed_domains = ["itcast.cn"] start_urls = ( 'http://www.itcast.cn/', ) 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。
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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:-
负责解析返回的网页数据(response.body),提取结构化数据(生成item)
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生成需要下一页的URL请求。
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将start_urls的值修改为需要爬取的第一个url
start_urls = ("http://www.itcast.cn/channel/teacher.shtml",)
修改parse()方法
def parse(self, response): filename = "teacher.html" open(filename, 'w').write(response.body)
然后运行一下看看,在mySpider目录下执行:
scrapy crawl itcast
是的,就是 itcast,看上面代码,它是 ItcastSpider 类的 name 属性,也就是使用 scrapy genspider
命令的唯一爬虫名。
运行之后,如果打印的日志出现 [scrapy] INFO: Spider closed (finished)
,代表执行完成。 之后当前文件夹中就出现了一个 teacher.html 文件,里面就是我们刚刚要爬取的网页的全部源代码信息。
# 注意,Python2.x默认编码环境是ASCII,当和取回的数据编码格式不一致时,可能会造成乱码; # 我们可以指定保存内容的编码格式,一般情况下,我们可以在代码最上方添加: import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding("utf-8") # 这三行代码是Python2.x里解决中文编码的万能钥匙,经过这么多年的吐槽后Python3学乖了,默认编码是Unicode了...(祝大家早日拥抱Python3)
3.2 取数据
爬取整个网页完毕,接下来的就是的取过程了,首先观察页面源码:
<div class="li_txt"> <h3> xxx </h3> <h4> xxxxx </h4> <p> xxxxxxxx </p>
是不是一目了然?直接上XPath开始提取数据吧。
我们之前在mySpider/items.py 里定义了一个ItcastItem类。 这里引入进来
from mySpider.items import ItcastItem
然后将我们得到的数据封装到一个 ItcastItem
对象中,可以保存每个老师的属性:
from mySpider.items import ItcastItem def parse(self, response): #open("teacher.html","wb").write(response.body).close() # 存放老师信息的集合 items = [] for each in response.xpath("//div[@class='li_txt']"): # 将我们得到的数据封装到一个 `ItcastItem` 对象 item = ItcastItem() #extract()方法返回的都是unicode字符串 name = each.xpath("h3/text()").extract() title = each.xpath("h4/text()").extract() info = each.xpath("p/text()").extract() #xpath返回的是包含一个元素的列表 item['name'] = name[0] item['title'] = title[0] item['info'] = info[0] # 直接返回最后数据 yield items
我们暂时先不处理管道,后面会详细介绍。
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:
# json格式,默认为Unicode编码 scrapy crawl itcast -o teachers.json # json lines格式,默认为Unicode编码 scrapy crawl itcast -o teachers.jsonl # csv 逗号表达式,可用Excel打开 scrapy crawl itcast -o teachers.csv # xml格式 scrapy crawl itcast -o teachers.xml