Scrapy抓取有关房屋租售信息并生成手机App(一)

先记录下我用scrapy做的一个小例子。

使用的软件版本：python 2.7.11, scrapy 1.0.5

1. Scrapy通常所使用操作过程：UR²IM

即URL, Request, Response, Items, More URLs。 可以用下面这张图简单的解释：

从最初的一个URL发出请求，在得到的Response里面获得需要抓取的信息和获得更多需要抓取的URL，然后将抓取到的信息进行保存并开始更多的抓取工作。

2. Scrapy shell

Scrapy shell 是非常有用的工具，经常用来调试使用。那么在 pip install scrapy 安装scrap有成功之后，比如在cmd下输入：

>scrapy shell http://www.baidu.com

得到返回如下，就说明百度的主页已经抓取成功了：

有些网站为了防止被恶意爬虫抓取，需要模拟浏览器进行，我们可以在shell 命令中加入USER_AGENT 属性，即为：

>scrapy shell -s USER_AGENT="Mozilla/6.0" http://www.baidu.com

然后这里便可以使用Xpath解析HTML中所需要的字段，这里再输入：

>>> print response.xpath(‘//title/text()‘).extract()[0]
百度一下，你就知道

3. Xpath表达式

在审查元素中可以看到我们索要抓取内容在HTML中的位置：

例如项目中所需要抓取的信息有：标题，所在地理位置和价格。

由此可以得到其Xpath表达式为：

>>> response.xpath(‘//h1/text()‘).extract()    #title
[u‘MUST BE SEEN !! BRAND NEW STUDIO FLATS IN EXCELLENT LOCATION !!‘]

>>> response.xpath(‘//strong[@class="ad-price txt-xlarge txt-emphasis "]/text()‘)[0].extract()    #price
u‘\n\xa3775.00pm‘

>>> response.xpath(‘//*[@class="ad-location truncate-line set-left"]/text()‘).extract()    #address
[u‘\nSouth Croydon, London\n‘]

4. 创建Scrapy项目

在cmd中cd 到想要创建项目的目录下：

>scrapy startproject <project name>

第一步：定义需要抓取的元素

找到items.py 并编辑，会看到一个类名为项目名称和Item组的组合，编辑之：

from scrapy.item import Item, Field

class PropertiesItem(Item):

    title=Field()
    price=Field()
    description=Field()
    address=Field()
    image_urls=Field()

    images=Field()
    location=Field()

    url=Field()
    project=Field()
    spider=Field()
    server=Field()
    date=Field()

第二步：定义爬虫

在项目中cmd 输入：

>scrapy genspider basic gumtree    #basic is the name of this spider, gumtree is the attribute of allowd_domain

会看到spider 文件夹下出现basic.py 文件，编辑之：

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

import scrapy
from properties.items import PropertiesItem
from scrapy.http import Request
import urlparse

class BasicSpider(scrapy.Spider):
    name = "basic"
    allowed_domains = ["gumtree.com"]
    start_urls = (
        ‘https://www.gumtree.com/all/uk/flat/page1‘,
    )

    def parse(self, response):
        # get to next page.
        next_selector=response.xpath(‘//*[@data-analytics="gaEvent:PaginationNext"]/@href‘).extract()
        for url in next_selector:
            yield Request(urlparse.urljoin(response.url, url))

        # get into each item page.
        item_selector=response.xpath(‘//*[@itemprop="url"]/@href‘).extract()
        for url in item_selector:
            yield Request(urlparse.urljoin(response.url, url), callback=self.parse_item)

    def parse_item(self, response):
        item=PropertiesItem()
        item[‘title‘]=response.xpath(‘//h1/text()‘).extract()
        item[‘price‘]=response.xpath(‘//strong[@class="ad-price txt-xlarge txt-emphasis "]/text()‘)[0].re(‘[,.0-9]+‘)
        item[‘description‘]=[response.xpath(‘//p[@itemprop="description"]/text()‘)[0].extract().strip()]
        item[‘address‘]=[response.xpath(‘//*[@class="ad-location truncate-line set-left"]/text()‘).extract()[0].strip()]
        item[‘image_urls‘]=[response.xpath(‘//img[@itemprop="image"]/@src‘)[0].extract()]
        item[‘url‘]=[response.url]

        return item

在parse函数中我们使用到yield。其实yield我理解它有些像return， 他带有返回；而又不像return，应为他运行之后不会跳出for循环，而是继续执行。这样就达到了获取页面上每个条目，同时进行翻页的效果。

cmd下输入：

>scrapy crawl basic

便可使爬虫运行起来直到爬完这个目录下的所有条目，通常也会设置抓取的条目，来自动终止抓取：

>scrapy crawl basic -s CLOSESPIDER_ITEMCOUNT=100