python爬虫入门（八）Scrapy框架之CrawlSpider类

CrawlSpider类

通过下面的命令可以快速创建 CrawlSpider模板的代码：

scrapy genspider -t crawl tencent tencent.com

CrawSpider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。

CrawSpider源码详细解析

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:

LinkExtractors

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)不匹配的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

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
)

主要参数:

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)

CrawlSpider 版本写腾讯职位招聘

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

import scrapy

class TencentItem(scrapy.Item):
    # define the fields for your item here like:
    # 职位名
    positionname = scrapy.Field()
    # 详情连接
    positionlink = scrapy.Field()
    # 职位类别
    positionType = scrapy.Field()
    # 招聘人数
    peopleNum = scrapy.Field()
    # 工作地点
    workLocation = scrapy.Field()
    # 发布时间
    publishTime = scrapy.Field()

items.py

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

import json

class TencentPipeline(object):
    def __init__(self):
        self.filename = open("tencent.json", "w")

    def process_item(self, item, spider):
        text = json.dumps(dict(item), ensure_ascii = False) + ",\n"
        self.filename.write(text.encode("utf-8"))
        return item

    def close_spider(self, spider):
        self.filename.close()

pipelines.py

tencent.py

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

import scrapy
# 导入CrawlSpider类和Rule
from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule
# 导入链接规则匹配类，用来提取符合规则的连接
from scrapy.linkextractors import LinkExtractor
from TencentSpider.items import TencentItem

class TencentSpider(CrawlSpider):
    name = "tencent"
    allow_domains = ["hr.tencent.com"]
    start_urls = ["http://hr.tencent.com/position.php?&start=0#a"]

    # Response里链接的提取规则，返回的符合匹配规则的链接匹配对象的列表
    pagelink = LinkExtractor(allow=("start=\d+"))

    rules = [
        # 获取这个列表里的链接，依次发送请求，并且继续跟进，调用指定回调函数处理
        Rule(pagelink, callback = "parseTencent", follow = True)
    ]

    # 指定的回调函数
    def parseTencent(self, response):
        for each in response.xpath("//tr[@class='even'] | //tr[@class='odd']"):
            item = TencentItem()
            # 职位名称
            item['positionname'] = each.xpath("./td[1]/a/text()").extract()[0]
            # 详情连接
            item['positionlink'] = each.xpath("./td[1]/a/@href").extract()[0]
            # 职位类别
            item['positionType'] = each.xpath("./td[2]/text()").extract()[0]
            # 招聘人数
            item['peopleNum'] =  each.xpath("./td[3]/text()").extract()[0]
            # 工作地点
            item['workLocation'] = each.xpath("./td[4]/text()").extract()[0]
            # 发布时间
            item['publishTime'] = each.xpath("./td[5]/text()").extract()[0]

            yield item

settings.py可以设置保存日志

通过在setting.py中进行以下设置可以被用来配置logging:

LOG_ENABLED 默认: True，启用logging
LOG_ENCODING 默认: 'utf-8'，logging使用的编码
LOG_FILE 默认: None，在当前目录里创建logging输出文件的文件名
LOG_LEVEL 默认: 'DEBUG'，log的最低级别
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。

logging 设置

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)

logging level

# 保存日志信息的文件名
LOG_FILE = "tencentlog.log"
# 保存日志等级，低于|等于此等级的信息都被保存
LOG_LEVEL = "DEBUG"

案例实战

爬取问政平台 “http://wz.sun0769.com/index.php/question/questionType?type=4&page=” 投诉信息

每页的帖子

帖子里面的内容

===《《《我们要爬取的是所有页的全部帖子的投诉主题、编号和内容===》》》

分别用Spider类和CrawlSpiders类两种方法实现

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

import scrapy


class NewdongguanItem(scrapy.Item):
    # define the fields for your item here like:
    # 标题
    title = scrapy.Field()
    # 编号
    number = scrapy.Field()
    # 内容
    content = scrapy.Field()
    # 链接
    url = scrapy.Field()

items.py

# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
from scrapy.linkextractors import LinkExtractor
from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule
from newdongguan.items import NewdongguanItem


class DongdongSpider(CrawlSpider):
    name = 'dongdong'
    allowed_domains = ['wz.sun0769.com']
    start_urls = ['http://wz.sun0769.com/index.php/question/questionType?type=4&page=']

    # 每一页的匹配规则
    pagelink = LinkExtractor(allow=("type=4"))
    # 每一页里的每个帖子的匹配规则
    contentlink = LinkExtractor(allow=(r"/html/question/\d+/\d+.shtml"))

    rules = (
        # 本案例的url被web服务器篡改，需要调用process_links来处理提取出来的url
        Rule(pagelink, process_links = "deal_links"),
        Rule(contentlink, callback = "parse_item")
    )

    # links 是当前response里提取出来的链接列表
    def deal_links(self, links):
        for each in links:
            each.url = each.url.replace("?","&").replace("Type&","Type?")
        return links

    def parse_item(self, response):
        item = NewdongguanItem()
        # 标题
        item['title'] = response.xpath('//div[contains(@class, "pagecenter p3")]//strong/text()').extract()[0]
        # 编号
        item['number'] = item['title'].split(' ')[-1].split(":")[-1]
        # 内容，先使用有图片情况下的匹配规则，如果有内容，返回所有内容的列表集合
        content = response.xpath('//div[@class="contentext"]/text()').extract()
        # 如果没有内容，则返回空列表，则使用无图片情况下的匹配规则
        if len(content) == 0:
            content = response.xpath('//div[@class="c1 text14_2"]/text()').extract()
            item['content'] = "".join(content).strip()
        else:
            item['content'] = "".join(content).strip()
        # 链接
        item['url'] = response.url

        yield item

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

import codecs
import json

class NewdongguanPipeline(object):
    def __init__(self):
        # 创建一个文件
        self.filename = codecs.open("donggguan.json", "w", encoding = "utf-8")

    def process_item(self, item, spider):
        # 中文默认使用ascii码来存储，禁用后默认为Unicode字符串
        content = json.dumps(dict(item), ensure_ascii=False) + "\n"
        self.filename.write(content)
        return item

    def close_spider(self, spider):
        self.filename.close()

pipelines

用Spider类写的方法

# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
from newdongguan.items import NewdongguanItem


class DongdongSpider(scrapy.Spider):
    name = 'xixi'
    allowed_domains = ['wz.sun0769.com']
    url = 'http://wz.sun0769.com/index.php/question/questionType?type=4&page='
    offset = 0
    start_urls = [url + str(offset)]


    def parse(self, response):
        # 每一页里的所有帖子的链接集合
        links = response.xpath('//div[@class="greyframe"]/table//td/a[@class="news14"]/@href').extract()
        # 迭代取出集合里的链接
        for link in links:
            # 提取列表里每个帖子的链接，发送请求放到请求队列里,并调用self.parse_item来处理
            yield scrapy.Request(link, callback = self.parse_item)

        # 页面终止条件成立前，会一直自增offset的值，并发送新的页面请求，调用parse方法处理
        if self.offset <= 71160:
            self.offset += 30
            # 发送请求放到请求队列里，调用self.parse处理response
            yield scrapy.Request(self.url + str(self.offset), callback = self.parse)

    # 处理每个帖子的response内容
    def parse_item(self, response):
        item = NewdongguanItem()
        # 标题
        item['title'] = response.xpath('//div[contains(@class, "pagecenter p3")]//strong/text()').extract()[0]
        # 编号
        item['number'] = item['title'].split(' ')[-1].split(":")[-1]
        # 内容，先使用有图片情况下的匹配规则，如果有内容，返回所有内容的列表集合
        content = response.xpath('//div[@class="contentext"]/text()').extract()
        # 如果没有内容，则返回空列表，则使用无图片情况下的匹配规则
        if len(content) == 0:
            content = response.xpath('//div[@class="c1 text14_2"]/text()').extract()
            item['content'] = "".join(content).strip()
        else:
            item['content'] = "".join(content).strip()
        # 链接
        item['url'] = response.url

        # 交给管道
        yield item

爬取的结果：

posted on 2018-02-25 20:40 zhang_derek 阅读(1696) 评论(1) 编辑收藏举报

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