Spider基本上能做很多事情了，但是如果你想爬取全站的话，可能需要一个更强大的武器。CrawlSpider基于Spider，但是可以说是为全站爬取而生。CrawlSpiders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。
一、CrawlSpiders源码解析
"""
This modules implements the CrawlSpider which is the recommended spider to use
for scraping typical web sites that requires crawling pages.
See documentation in docs/topics/spiders.rst
"""
import copy
import six
from scrapy.http import Request, HtmlResponse
from scrapy.utils.spider import iterate_spider_output
from scrapy.spiders import Spider
def identity(x):
return x
class Rule(object):
def __init__(self, link_extractor, callback=None, cb_kwargs=None, follow=None, process_links=None, process_request=identity):
self.link_extractor = link_extractor
self.callback = callback
self.cb_kwargs = cb_kwargs or {}
self.process_links = process_links
self.process_request = process_request
if follow is None:
self.follow = False if callback else True
else:
self.follow = follow
class CrawlSpider(Spider):
rules = ()
def __init__(self, *a, **kw):
super(CrawlSpider, self).__init__(*a, **kw)
self._compile_rules()
# 首先调用parser()来处理start_urls中返回的response对象
# parser()则将这些response对象传递给_parse_response()函数来处理，并设置回调函数为parse_start_url()
# 设置了跟进标志位True
# parser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):
# print(response)
return []
def process_results(self, response, results):
return results
# 从response中抽取符合任一用户定义‘规则的连接’，并构造成response对象返回
def _build_request(self, rule, link):
r = Request(url=link.url, callback=self._response_downloaded)
r.meta.update(rule=rule, link_text=link.text)
return r
def _requests_to_follow(self, response):
# 注释掉的源码
# if not isinstance(response, HtmlResponse):
# print(isinstance(response, HtmlResponse))
# print(response, type(response))
# print(‘------‘)
# return
seen = set()
# 抽取之内的所有连接，只要通过任意一个‘规则’，即表示合法
for n, rule in enumerate(self._rules):
links = [lnk for lnk in rule.link_extractor.extract_links(response)
if lnk not in seen]
# 使用用户指定的process_links处理每个连接
# print(‘links‘, links)
if links and rule.process_links:
links = rule.process_links(links)
# 将链接加入seen集合，为每个连接生成Response对象，并设置回调函数为_response_downloaded()
for link in links:
seen.add(link)
# 构造Response对象，并将Rule规则中定义的回调函数作为这个Resquest对象的回调函数
r = self._build_request(n, link)
# 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):
# print(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parser_start_url函数）
# 如果设置了回调函数（parser_start_url)_），那么首先用parser_start_url()处理response对象
# 然后再交给process_resules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, six.string_types):
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)
@classmethod
def from_crawler(cls, crawler, *args, **kwargs):
spider = super(CrawlSpider, cls).from_crawler(crawler, *args, **kwargs)
spider._follow_links = crawler.settings.getbool(
‘CRAWLSPIDER_FOLLOW_LINKS‘, True)
return spider
def set_crawler(self, crawler):
super(CrawlSpider, self).set_crawler(crawler)
self._follow_links = crawler.settings.getbool(‘CRAWLSPIDER_FOLLOW_LINKS‘, True)
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)
二、 CrawlSpider爬虫文件字段的介绍
1、 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:class scrapy.linkextractors.LinkExtractorLink 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：
① 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。
② 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。
③ allow_domains：会被提取的链接的domains。
④ deny_domains：一定不会被提取链接的domains。
⑤ restrict_xpaths：使用xpath表达式，和allow共同作用过滤链接。
2、 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
)① link_extractor：是一个Link Extractor对象，用于定义需要提取的链接。
② 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。
③ 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。
④ 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。
⑤ 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)
3、Scrapy提供了log功能，可以通过 logging 模块使用。可以修改配置文件settings.py，任意位置添加下面两行，效果会清爽很多。
LOG_FILE = "TencentSpider.log"
LOG_LEVEL = "INFO"Scrapy提供5层logging级别:
① CRITICAL - 严重错误(critical)
② ERROR - 一般错误(regular errors)
③ WARNING - 警告信息(warning messages)
④ INFO - 一般信息(informational messages)
⑤ DEBUG - 调试信息(debugging messages)
通过在setting.py中进行以下设置可以被用来配置logging:
① LOG_ENABLED 默认: True，启用logging
② LOG_ENCODING 默认: ‘utf-8‘，logging使用的编码
③ LOG_FILE 默认: None，在当前目录里创建logging输出文件的文件名
④ LOG_LEVEL 默认: ‘DEBUG‘，log的最低级别
⑤ 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。
原文地址：https://www.cnblogs.com/xiao-xue-di/p/11063682.html