入门教程
- 学习目标
创建项目
定义Item
编写第一个爬虫(Spider)
爬取
刚才发生了什么？
提取Item
- Selectors选择器简介
尝试Selector选择器
提取数据
使用item
保存爬取到的数据

入门教程

学习目标

完成下列任务:

创建一个Scrapy项目
定义提取的结构化数据(Item)
编写爬取网站的 spider 并提取出结构化数据(Item)
编写 Item Pipeline 来存储提取到的Item(即结构化数据)

创建项目

在开始爬取之前，您必须创建一个新的Scrapy项目。进入您打算存储代码的目录中，运行下列命令:

scrapy startproject tutorial

运行过程：

该命令将会创建包含下列内容的 tutorial 目录:

这些文件分别是:

scrapy.cfg: 项目的配置文件；（用于发布到服务器）
tutorial/: 该项目文件夹。之后将在此编写Python代码。
tutorial/items.py: 项目中的item文件;（定义结构化数据字段field）.
tutorial/pipelines.py: 项目中的pipelines文件;（用于存放执行后期数据处理的功能，定义如何存储结构化数据)
tutorial/settings.py: 项目的设置文件；(如何修改User-Agent，设置爬取时间间隔，设置代理，配置中间件等等)
tutorial/spiders/: 放置spider代码的目录;（编写爬取网站规则）

定义Item

Item 定义结构化数据字段，用来保存爬取到的数据；其使用方法和python字典类似

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。

首先根据需要从腾讯招聘获取到的数据对item进行建模。我们需要从腾讯招聘中获取职位名称、职位详情页url、职位类别、人数、工作地点以及发布时间。对此，在item中定义相应的字段。编辑 tutorial 目录中的 items.py 文件:

import scrapy
class RecruitItem(scrapy.Item):
    name  = scrapy.Field()
    detailLink = scrapy.Field()
    catalog = scrapy.Field()
    recruitNumber = scrapy.Field()
    workLocation = scrapy.Field()
    publishTime = scrapy.Field()

编写第一个爬虫(Spider)

Spider是开发者编写用于从单个网站(或者一些网站)爬取数据的类。

创建一个Spider，必须继承 'scrapy.Spider' 类，需要定义以下三个属性:

name:

spider名字；必须是唯一的
start_urls:

初始的URL列表
parse(self, response)：

每个初始URL完成下载后被调用

这个函数要完成的功能：

  1.负责解析返回的网页数据(response.body)，提取结构化数据(生成item)
  2.生成需要下一页的请求URL。

以下为我们的第一个Spider代码，保存在 tutorial/spiders 目录下的 tencent_spider.py 文件中:

import scrapy
class RecruitSpider(scrapy.spiders.Spider):
    name = "tencent"
    allowed_domains = ["hr.tencent.com"]
    start_urls = [
        "http://hr.tencent.com/position.php?&start=0#a"
    ]
    def parse(self, response):
        f = open('tengxun.txt', 'wb')
        f.write(response.body)
        f.close()

爬取

进入项目的根目录，执行下列命令启动spider:

scrapy crawl tencent

crawl tencent 启动用于爬取 tencent 的spider，您将得到类似的输出:

现在，查看当前目录，会注意到有文件被创建了: tengxun.txt,正如我们的 parse 方法里做的一样。

注意，在刚启动的时候会有一段error信息，不用理会

在第六天作业里面有说明原因

2016-08-11 13:07:35 [boto] ERROR: Caught exception reading instance data
Traceback (most recent call last):
  File "/usr/lib/python2.7/dist-packages/boto/utils.py", line 210, in retry_url
    r = opener.open(req, timeout=timeout)
  File "/usr/lib/python2.7/urllib2.py", line 429, in open
    response = self._open(req, data)
  File "/usr/lib/python2.7/urllib2.py", line 447, in _open
    '_open', req)
  File "/usr/lib/python2.7/urllib2.py", line 407, in _call_chain
    result = func(*args)
  File "/usr/lib/python2.7/urllib2.py", line 1228, in http_open
    return self.do_open(httplib.HTTPConnection, req)
  File "/usr/lib/python2.7/urllib2.py", line 1198, in do_open
    raise URLError(err)
URLError: <urlopen error timed out>

刚才发生了什么？

Scrapy为Spider的 start_urls 属性中的每个URL创建了 scrapy.Request 对象，并将 parse 方法作为回调函数(callback)赋值给了Request。

Request对象经过调度，执行生成 scrapy.http.Response 对象并送回给parse() 方法。

提取Item

Selectors选择器简介

Scrapy Selectors 内置XPath 和 CSS Selector 表达式机制

XPath表达式的例子及对应的含义:

/html/head/title: 选择<HTML>文档中 <head> 标签内的 <title> 元素
/html/head/title/text(): 选择上面提到的 <title> 元素的文字
//td: 选择所有的 <td> 元素
//div[@class="mine"]: 选择所有具有 class="mine" 属性的 div 元素

Selector有四个基本的方法:

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 。
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.
extract(): 序列化该节点为unicode字符串并返回list。
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。

尝试Selector选择器

为了介绍Selector的使用方法，接下来我们将要使用内置的 scrapy shell 。Scrapy Shell需要您预装好IPython(一个扩展的Python终端)。

您需要进入项目的根目录，执行下列命令来启动shell:

scrapy shell "http://hr.tencent.com/position.php?&start=0#a"

注解:当您在终端运行Scrapy时，请一定记得给url地址加上引号，否则包含参数的url(例如 & 字符)会导致Scrapy运行失败。

shell的输出类似:

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。

当输入 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。
或者，scrapy也对 response.selector.xpath() 及 response.selector.css() 提供了一些快捷方式, 例如 response.xpath() 或 response.css()

让我们来试试:

response.xpath('//title')
[<Selector xpath='//title' data=u'<title>\u804c\u4f4d\u641c\u7d22 | \u793e\u4f1a\u62db\u8058 | Tencent \u817e\u8baf\u62db\u8058</title'>]
response.xpath('//title').extract()
[u'<title>\u804c\u4f4d\u641c\u7d22 | \u793e\u4f1a\u62db\u8058 | Tencent \u817e\u8baf\u62db\u8058</title>']
print response.xpath('//title').extract()[0]
<title>职位搜索 | 社会招聘 | Tencent 腾讯招聘</title>
response.xpath('//title/text()')
<Selector xpath='//title/text()' data=u'\u804c\u4f4d\u641c\u7d22 | \u793e\u4f1a\u62db\u8058 | Tencent \u817e\u8baf\u62db\u8058'>
response.xpath('//title/text()')[0].extract()
u'\u804c\u4f4d\u641c\u7d22 | \u793e\u4f1a\u62db\u8058 | Tencent \u817e\u8baf\u62db\u8058'
print response.xpath('//title/text()')[0].extract()
职位搜索 | 社会招聘 | Tencent 腾讯招聘
response.xpath('//title/text()').re('(\w+):')
[u'\u804c\u4f4d\u641c\u7d22',
 u'\u793e\u4f1a\u62db\u8058',
 u'Tencent',
 u'\u817e\u8baf\u62db\u8058']

提取数据

现在，我们来尝试从这些页面中提取些有用的数据。

我们可以通过XPath选择该页面中网站列表里所有 lass=even 元素:

site = response.xpath('//*[@class="even"]')

职位名称:

print site[0].xpath('./td[1]/a/text()').extract()[0]
TEG15-运营开发工程师（深圳）

职位名称详情页:

print site[0].xpath('./td[1]/a/@href').extract()[0]
position_detail.php?id=20744&keywords=&tid=0&lid=0

职位类别:

print site[0].xpath('./td[2]/text()').extract()[0]
技术类

对于 .xpath() 调用返回selector组成的list，因此可以拼接更多的 .xpath() 来进一步获取某个节点。

for sel in response.xpath('//*[@class="even"]'):
    name = sel.xpath('./td[1]/a/text()').extract()[0]
    detailLink = sel.xpath('./td[1]/a/@href').extract()[0]
    catalog = sel.xpath('./td[2]/text()').extract()[0]
    recruitNumber = sel.xpath('./td[3]/text()').extract()[0]
    workLocation = sel.xpath('./td[4]/text()').extract()[0]
    publishTime = sel.xpath('./td[5]/text()').extract()[0]
    print name, detailLink, catalog,recruitNumber,workLocation,publishTime

在我们的tencent_spider.py文件修改成如下代码:

import scrapy
class RecruitSpider(scrapy.spiders.Spider):
    name = "tencent"
    allowed_domains = ["hr.tencent.com"]
    start_urls = [
        "http://hr.tencent.com/position.php?&start=0#a"
    ]
    def parse(self, response):
        for sel in response.xpath('//*[@class="even"]'):
            name = sel.xpath('./td[1]/a/text()').extract()[0]
            detailLink = sel.xpath('./td[1]/a/@href').extract()[0]
            catalog = sel.xpath('./td[2]/text()').extract()[0]
            recruitNumber = sel.xpath('./td[3]/text()').extract()[0]
            workLocation = sel.xpath('./td[4]/text()').extract()[0]
            publishTime = sel.xpath('./td[5]/text()').extract()[0]
            print name, detailLink, catalog,recruitNumber,workLocation,publishTime

如图所示：

现在尝试再次爬取hr.tencent.com，您将看到爬取到的网站信息被成功输出:

scrapy crawl tencent

运行过程：

使用item

Item 对象是自定义的python字典。可以使用标准的字典语法来获取到其每个字段的值。

输入 `scrapy shell'

import scrapy
class RecruitItem(scrapy.Item):
    name  = scrapy.Field()
    detailLink = scrapy.Field()
    catalog = scrapy.Field()
    recruitNumber = scrapy.Field()
    workLocation = scrapy.Field()
    publishTime = scrapy.Field()
item = RecruitItem()
item['name'] = 'sanlang'
item['name']
'sanlang'

一般来说，Spider将会将爬取到的数据以Item对象返回。所以为了将爬取的数据返回，最终tencent_spider.py代码将是:

import scrapy
from tutorial.items import RecruitItem
class RecruitSpider(scrapy.spiders.Spider):
    name = "tencent"
    allowed_domains = ["hr.tencent.com"]
    start_urls = [
        "http://hr.tencent.com/position.php?&start=0#a"
    ]
    def parse(self, response):
        for sel in response.xpath('//*[@class="even"]'):
            name = sel.xpath('./td[1]/a/text()').extract()[0]
            detailLink = sel.xpath('./td[1]/a/@href').extract()[0]
            catalog = sel.xpath('./td[2]/text()').extract()[0]
            recruitNumber = sel.xpath('./td[3]/text()').extract()[0]
            workLocation = sel.xpath('./td[4]/text()').extract()[0]
            publishTime = sel.xpath('./td[5]/text()').extract()[0]
            print name, detailLink, catalog,recruitNumber,workLocation,publishTime
            item = RecruitItem()
            item['name']=name.encode('utf-8')
            item['detailLink']=detailLink.encode('utf-8')
            item['catalog']=catalog.encode('utf-8')
            item['recruitNumber']=recruitNumber.encode('utf-8')
            item['workLocation']=workLocation.encode('utf-8')
            item['publishTime']=publishTime.encode('utf-8')
            yield item

现在对hr.tencent.com进行爬取将会产生 RecruitItem 对象:

运行过程：

保存爬取到的数据

最简单存储爬取的数据的方式是使用 Feed exports:

scrapy crawl tencent -o items.json

该命令将采用 JSON 格式对爬取的数据进行序列化，生成 items.json 文件。

如果需要对爬取到的item做更多更为复杂的操作，您可以编写 Item Pipeline 。类似于我们在创建项目时对Item做的，用于您编写自己的 tutorial/pipelines.py 也被创建。不过如果您仅仅想要保存item，您不需要实现任何的pipeline。