摘要:本文主要向大家介绍了Python爬虫实战的爬虫框架Scrapy的第一个爬虫示例入门教程,通过具体的内容向大家展现,希望对大家学习Python爬虫实战有所帮助。
本文主要向大家介绍了Python爬虫实战的爬虫框架Scrapy的第一个爬虫示例入门教程,通过具体的内容向大家展现,希望对大家学习Python爬虫实战有所帮助。
我们使用dmoz.org这个网站来作为小抓抓一展身手的对象。
首先先要回答一个问题。
问:把网站装进爬虫里,总共分几步?
答案很简单,四步:
· 新建项目 (Project):新建一个新的爬虫项目
· 明确目标(Items):明确你想要抓取的目标
· 制作爬虫(Spider):制作爬虫开始爬取网页
· 存储内容(Pipeline):设计管道存储爬取内容
好的,基本流程既然确定了,那接下来就一步一步的完成就可以了。
1.新建项目(Project)
在空目录下按住Shift键右击,选择“在此处打开命令窗口”,输入一下命令:
[plain] view plain copy
1. scrapy startproject tutorial
其中,tutorial为项目名称。
可以看到将会创建一个tutorial文件夹,目录结构如下:
[plain] view plain copy 1. tutorial/ 2. scrapy.cfg 3. tutorial/ 4. __init__.py 5. items.py 6. pipelines.py 7. settings.py 8. spiders/ 9. __init__.py 10. ...
下面来简单介绍一下各个文件的作用:
· scrapy.cfg:项目的配置文件
· tutorial/:项目的Python模块,将会从这里引用代码
· tutorial/items.py:项目的items文件
· tutorial/pipelines.py:项目的pipelines文件
· tutorial/settings.py:项目的设置文件
· tutorial/spiders/:存储爬虫的目录
2.明确目标(Item)
在Scrapy中,items是用来加载抓取内容的容器,有点像Python中的Dic,也就是字典,但是提供了一些额外的保护减少错误。
一般来说,item可以用scrapy.item.Item类来创建,并且用scrapy.item.Field对象来定义属性(可以理解成类似于ORM的映射关系)。
接下来,我们开始来构建item模型(model)。
首先,我们想要的内容有:
· 名称(name)
· 链接(url)
· 描述(description)
修改tutorial目录下的items.py文件,在原本的class后面添加我们自己的class。
因为要抓dmoz.org网站的内容,所以我们可以将其命名为DmozItem:
[python] view plain copy 1. # Define here the models for your scraped items 2. # 3. # See documentation in: 4. # //doc.scrapy.org/en/latest/topics/items.html 5. 6. from scrapy.item import Item, Field 7. 8. class TutorialItem(Item): 9. # define the fields for your item here like: 10. # name = Field() 11. pass 12. 13. class DmozItem(Item): 14. title = Field() 15. link = Field() 16. desc = Field()
刚开始看起来可能会有些看不懂,但是定义这些item能让你用其他组件的时候知道你的 items到底是什么。
可以把Item简单的理解成封装好的类对象。
3.制作爬虫(Spider)
制作爬虫,总体分两步:先爬再取。
也就是说,首先你要获取整个网页的所有内容,然后再取出其中对你有用的部分。
3.1爬
Spider是用户自己编写的类,用来从一个域(或域组)中抓取信息。
他们定义了用于下载的URL列表、跟踪链接的方案、解析网页内容的方式,以此来提取items。
要建立一个Spider,你必须用scrapy.spider.BaseSpider创建一个子类,并确定三个强制的属性:
· name:爬虫的识别名称,必须是唯一的,在不同的爬虫中你必须定义不同的名字。
· start_urls:爬取的URL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():解析的方法,调用的时候传入从每一个URL传回的Response对象作为唯一参数,负责解析并匹配抓取的数据(解析为item),跟踪更多的URL。
这里可以参考宽度爬虫教程中提及的思想来帮助理解。
也就是把Url存储下来并依此为起点逐步扩散开去,抓取所有符合条件的网页Url存储起来继续爬取。
下面我们来写第一只爬虫,命名为dmoz_spider.py,保存在tutorial\spiders目录下。
dmoz_spider.py代码如下:
[python] view plain copy 1. from scrapy.spider import Spider 2. 3. class DmozSpider(Spider): 4. name = "dmoz" 5. allowed_domains = ["dmoz.org"] 6. start_urls = [ 7. "//www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Books/", 8. "//www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Resources/" 9. ] 10. 11. def parse(self, response): 12. filename = response.url.split("/")[-2] 13. open(filename, 'wb').write(response.body)
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。
从parse函数可以看出,将链接的最后两个地址取出作为文件名进行存储。
然后运行一下看看,在tutorial目录下按住shift右击,在此处打开命令窗口,输入:
[plain] view plain copy
1. scrapy crawl dmoz
运行结果如图:
报错了:
UnicodeDecodeError: 'ascii' codec can't decode byte 0xb0 in position 1: ordinal not in range(128)
运行第一个Scrapy项目就报错,真是命运多舛。
应该是出了编码问题,谷歌了一下找到了解决方案:
在python的Lib\site-packages文件夹下新建一个sitecustomize.py:
[python] view plain copy 1. import sys 2. sys.setdefaultencoding('gb2312')
再次运行,OK,问题解决了,看一下结果:
最后一句INFO: Closing spider (finished)表明爬虫已经成功运行并且自行关闭了。
包含 [dmoz]的行 ,那对应着我们的爬虫运行的结果。
可以看到start_urls中定义的每个URL都有日志行。
还记得我们的start_urls吗?
//www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Books
//www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Resources
因为这些URL是起始页面,所以他们没有引用(referrers),所以在它们的每行末尾你会看到 (referer: <None>)。
在parse 方法的作用下,两个文件被创建:分别是 Books 和 Resources,这两个文件中有URL的页面内容。
那么在刚刚的电闪雷鸣之中到底发生了什么呢?
首先,Scrapy为爬虫的 start_urls属性中的每个URL创建了一个 scrapy.http.Request 对象 ,并将爬虫的parse 方法指定为回调函数。
然后,这些 Request被调度并执行,之后通过parse()方法返回scrapy.http.Response对象,并反馈给爬虫。
3.2取
爬取整个网页完毕,接下来的就是的取过程了。
光存储一整个网页还是不够用的。
在基础的爬虫里,这一步可以用正则表达式来抓。
在Scrapy里,使用一种叫做 XPath selectors的机制,它基于 XPath表达式。
如果你想了解更多selectors和其他机制你可以查阅资料:点我点我
这是一些XPath表达式的例子和他们的含义
· /html/head/title: 选择HTML文档<head>元素下面的<title> 标签。
· /html/head/title/text(): 选择前面提到的<title> 元素下面的文本内容
· //td: 选择所有 <td> 元素
· //div[@class="mine"]: 选择所有包含 属性的div 标签元素
以上只是几个使用XPath的简单例子,但是实际上XPath非常强大。
可以参照W3C教程:点我点我。
为了方便使用XPaths,Scrapy提供XPathSelector 类,有两种可以选择,HtmlXPathSelector(HTML数据解析)和XmlXPathSelector(XML数据解析)。
必须通过一个 Response 对象对他们进行实例化操作。
你会发现Selector对象展示了文档的节点结构。因此,第一个实例化的selector必与根节点或者是整个目录有关 。
在Scrapy里面,Selectors 有四种基础的方法(点击查看API文档):
· xpath():返回一系列的selectors,每一个select表示一个xpath参数表达式选择的节点
· css():返回一系列的selectors,每一个select表示一个css参数表达式选择的节点
· extract():返回一个unicode字符串,为选中的数据
· re():返回一串一个unicode字符串,为使用正则表达式抓取出来的内容
3.3xpath实验
下面我们在Shell里面尝试一下Selector的用法。
实验的网址://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Books/
熟悉完了实验的小白鼠,接下来就是用Shell爬取网页了。
进入到项目的顶层目录,也就是第一层tutorial文件夹下,在cmd中输入:
[plain] view plain copy
1. scrapy shell //www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Books/
回车后可以看到如下的内容:
在Shell载入后,你将获得response回应,存储在本地变量 response中。
所以如果你输入response.body,你将会看到response的body部分,也就是抓取到的页面内容:
或者输入response.headers 来查看它的 header部分:
现在就像是一大堆沙子握在手里,里面藏着我们想要的金子,所以下一步,就是用筛子摇两下,把杂质出去,选出关键的内容。
selector就是这样一个筛子。
在旧的版本中,Shell实例化两种selectors,一个是解析HTML的 hxs 变量,一个是解析XML 的 xxs 变量。
而现在的Shell为我们准备好的selector对象,sel,可以根据返回的数据类型自动选择最佳的解析方案(XML or HTML)。
然后我们来捣弄一下!~
要彻底搞清楚这个问题,首先先要知道,抓到的页面到底是个什么样子。
备注:简单的罗列一下有用的xpath路径表达式:
全部的实验结果如下,In[i]表示第i次实验的输入,Out[i]表示第i次结果的输出(建议大家参照:W3C教程):
[python] view plain copy 1. In [1]: sel.xpath('//title') 2. Out[1]: [<Selector xpath='//title' data=u'<title>Open Directory - Computers: Progr'>] 3. 4. In [2]: sel.xpath('//title').extract() 5. Out[2]: [u'<title>Open Directory - Computers: Programming: Languages: Python: Books</title>'] 6. 7. In [3]: sel.xpath('//title/text()') 8. Out[3]: [<Selector xpath='//title/text()' data=u'Open Directory - Computers: Programming:'>] 9. 10. In [4]: sel.xpath('//title/text()').extract() 11. Out[4]: [u'Open Directory - Computers: Programming: Languages: Python: Books'] 12. 13. In [5]: sel.xpath('//title/text()').re('(\w+):') 14. Out[5]: [u'Computers', u'Programming', u'Languages', u'Python']
当然title这个标签对我们来说没有太多的价值,下面我们就来真正抓取一些有意义的东西。
使用火狐的审查元素我们可以清楚地看到,我们需要的东西如下:
我们可以用如下代码来抓取这个<li>标签:
[python] view plain copy
1. sel.xpath('//ul/li')
从<li>标签中,可以这样获取网站的描述:
[python] view plain copy
1. sel.xpath('//ul/li/text()').extract()
可以这样获取网站的标题:
[python] view plain copy
1. sel.xpath('//ul/li/a/text()').extract()
可以这样获取网站的超链接:
[python] view plain copy
1. sel.xpath('//ul/li/a/@href').extract()
当然,前面的这些例子是直接获取属性的方法。
我们注意到xpath返回了一个对象列表,
那么我们也可以直接调用这个列表中对象的属性挖掘更深的节点
(参考:Nesting selectors andWorking with relative XPaths in the Selectors):
sites = sel.xpath('//ul/li')for site in sites:
title = site.xpath('a/text()').extract()
link = site.xpath('a/@href').extract()
desc = site.xpath('text()').extract()
print title, link, desc
3.4xpath实战
我们用shell做了这么久的实战,最后我们可以把前面学习到的内容应用到dmoz_spider这个爬虫中。
在原爬虫的parse函数中做如下修改:
[python] view plain copy 1. from scrapy.spider import Spider 2. from scrapy.selector import Selector 3. 4. class DmozSpider(Spider): 5. name = "dmoz" 6. allowed_domains = ["dmoz.org"] 7. start_urls = [ 8. "//www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Books/", 9. "//www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Resources/" 10. ] 11. 12. def parse(self, response): 13. sel = Selector(response) 14. sites = sel.xpath('//ul/li') 15. for site in sites: 16. title = site.xpath('a/text()').extract() 17. link = site.xpath('a/@href').extract() 18. desc = site.xpath('text()').extract() 19. print title
注意,我们从scrapy.selector中导入了Selector类,并且实例化了一个新的Selector对象。这样我们就可以像Shell中一样操作xpath了。
我们来试着输入一下命令运行爬虫(在tutorial根目录里面):
scrapy crawl dmoz
运行结果如下:
果然,成功的抓到了所有的标题。但是好像不太对啊,怎么Top,Python这种导航栏也抓取出来了呢?
我们只需要红圈中的内容:
看来是我们的xpath语句有点问题,没有仅仅把我们需要的项目名称抓取出来,也抓了一些无辜的但是xpath语法相同的元素。
审查元素我们发现我们需要的<ul>具有class='directory-url'的属性,
那么只要把xpath语句改成sel.xpath('//ul[@class="directory-url"]/li')即可
将xpath语句做如下调整:
[python] view plain copy 1. from scrapy.spider import Spider 2. from scrapy.selector import Selector 3. 4. class DmozSpider(Spider): 5. name = "dmoz" 6. allowed_domains = ["dmoz.org"] 7. start_urls = [ 8. "//www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Books/", 9. "//www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Resources/" 10. ] 11. 12. def parse(self, response): 13. sel = Selector(response) 14. sites = sel.xpath('//ul[@class="directory-url"]/li') 15. for site in sites: 16. title = site.xpath('a/text()').extract() 17. link = site.xpath('a/@href').extract() 18. desc = site.xpath('text()').extract() 19. print title
成功抓出了所有的标题,绝对没有滥杀无辜:
3.5使用Item
接下来我们来看一看如何使用Item。
前面我们说过,Item 对象是自定义的python字典,可以使用标准字典语法获取某个属性的值:
[python] view plain copy 1. >>> item = DmozItem() 2. >>> item['title'] = 'Example title' 3. >>> item['title'] 4. 'Example title'
作为一只爬虫,Spiders希望能将其抓取的数据存放到Item对象中。为了返回我们抓取数据,spider的最终代码应当是这样:
[python] view plain copy 1. from scrapy.spider import Spider 2. from scrapy.selector import Selector 3. 4. from tutorial.items import DmozItem 5. 6. class DmozSpider(Spider): 7. name = "dmoz" 8. allowed_domains = ["dmoz.org"] 9. start_urls = [ 10. "//www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Books/", 11. "//www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Resources/" 12. ] 13. 14. def parse(self, response): 15. sel = Selector(response) 16. sites = sel.xpath('//ul[@class="directory-url"]/li') 17. items = [] 18. for site in sites: 19. item = DmozItem() 20. item['title'] = site.xpath('a/text()').extract() 21. item['link'] = site.xpath('a/@href').extract() 22. item['desc'] = site.xpath('text()').extract() 23. items.append(item) 24. return items
4.存储内容(Pipeline)
保存信息的最简单的方法是通过Feed exports,主要有四种:JSON,JSON lines,CSV,XML。
我们将结果用最常用的JSON导出,命令如下:
[plain] view plain copy
1. scrapy crawl dmoz -o items.json -t json
-o 后面是导出文件名,-t 后面是导出类型。
然后来看一下导出的结果,用文本编辑器打开json文件即可(为了方便显示,在item中删去了除了title之外的属性):
因为这个只是一个小型的例子,所以这样简单的处理就可以了。
如果你想用抓取的items做更复杂的事情,你可以写一个 Item Pipeline(条目管道)。
这个我们以后再慢慢玩^_^
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