转自http://blog.csdn.net/u012150179/article/details/34913315

一.目的。

在教程（二）（http://blog.csdn.net/u012150179/article/details/32911511）中使用基于Spider实现了自己的w3cschool_spider，并在items.py中定义了数据结构，

在pipelines.py中实现获得数据的过滤以及保存。

但是以上述方法只能爬取start_url列表中的网页，而网络爬虫如google等搜索引擎爬虫实现的就是对整个互联网的爬取，所以在本教程中研究使用scrapy自动实现多网页爬取功能。

在教程（五）（http://blog.csdn.net/u012150179/article/details/34486677）中已经编写继承自spider的类实现爬虫，实现了自动多网页爬取，这里引出CrawlSpider类，使用更简单方式实现自动爬取。

二.热身。

1.CrawlSpider

（1）概念与作用：

它是Spider的派生类，首先在说下Spider，它是所有爬虫的基类，对于它的设计原则是只爬取start_url列表中的网页，而从爬取的网页中获取link并继续爬取的工作CrawlSpider类更适合。

（2）使用：

它与Spider类的最大不同是多了一个rules参数，其作用是定义提取动作。在rules中包含一个或多个Rule对象，Rule类与CrawlSpider类都位于scrapy.contrib.spiders模块中。

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1. class scrapy.contrib.spiders.Rule (
2. link_extractor, callback=None,cb_kwargs=None,follow=None,process_links=None,process_request=None )

                     其中：

link_extractor为LinkExtractor，用于定义需要提取的链接。

callback参数：当link_extractor获取到链接时参数所指定的值作为回调函数。

                      callback参数使用注意：

当编写爬虫规则时，请避免使用parse作为回调函数。于CrawlSpider使用parse方法来实现其逻辑，如果您覆盖了parse方法，crawlspider将会运行失败。

follow：指定了根据该规则从response提取的链接是否需要跟进。当callback为None,默认值为true。

process_links：主要用来过滤由link_extractor获取到的链接。

process_request：主要用来过滤在rule中提取到的request。

2.LinkExtractor

（1）概念：

顾名思义，链接提取器。

（2） 作用：

response对象中获取链接，并且该链接会被接下来爬取。

（3） 使用：

通过SmglLinkExtractor提取希望获取的链接。

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1. classscrapy.contrib.linkextractors.sgml.SgmlLinkExtractor(
2. 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。

三.RUN!

1. shell中验证

   开始编写代码之前，使用scrapyshell查看使用SmglLinkExtractor在网页中获取到的链接：

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   1. scrapy shell http://blog.csdn.net/u012150179/article/details/11749017

   继续import相关模块：

   [python] view plaincopy

   1. fromscrapy.contrib.linkextractors.sgml import SgmlLinkExtractor

   现在使用SgmlLinkExtractor查看在当前网页中获得的链接：

   [python] view plaincopy

   1. item=SgmlLinkExtractor(allow=(‘/u012150179/article/details‘)).extract_links(response)

   其中item为包含Link()对象的列表，现在显示其中的text元素（就是获取到的文章链接对应的文章标题）：

   [python] view plaincopy

   1. for i in item:
   2. print i.text

   部分结果截图：

   

   对照网页可以得到此时获取的是当前网页中所有满足allow条件的链接，不仅包含“下一篇”的链接，还有网页侧边栏“阅读排行“、”评论排行“中的文章链接。为了只获得”下一篇“文章链接，这就要进行所有链接的筛选，引入参数restrict_xpaths，继续：

   [python] view plaincopy

   1. item= SgmlLinkExtractor(allow=(‘/u012150179/article/details‘),restrict_xpaths=(‘//li[@class="next_article"]‘)).extract_links(response)

   这是在如上查看结果，便提取出了“下一篇”文章链接。

   注意：在shell中并不对提取到的link进行跟进。

   在这里不得不提的就是scrapy shell是对调试、验证很有用的交互工具。应该掌握。

   在shell中进行了验证后进入写代码阶段。

编写代码

（1）items.py和pipelines.py以及settings.py与之前教程类似，不详细描述。

（2）爬虫编写。

上码：

[python] view plaincopy

1. # -*- coding:utf-8 -*-
2. from scrapy.contrib.spiders import CrawlSpider, Rule
3. from scrapy.contrib.linkextractors.sgml import SgmlLinkExtractor
4. from scrapy.selector import Selector
5. from CSDNBlogCrawlSpider.items import CsdnblogcrawlspiderItem
6. class CSDNBlogCrawlSpider(CrawlSpider):
7. """继承自CrawlSpider，实现自动爬取的爬虫。"""
8. name = "CSDNBlogCrawlSpider"
9. #设置下载延时
10. download_delay = 2
11. allowed_domains = [‘blog.csdn.net‘]
12. #第一篇文章地址
13. start_urls = [‘http://blog.csdn.net/u012150179/article/details/11749017‘]
14. #rules编写法一，官方文档方式
15. #rules = [
16. #    #提取“下一篇”的链接并**跟进**,若不使用restrict_xpaths参数限制，会将页面中所有
17. #    #符合allow链接全部抓取
18. #    Rule(SgmlLinkExtractor(allow=(‘/u012150179/article/details‘),
19. #                          restrict_xpaths=(‘//li[@class="next_article"]‘)),
20. #         follow=True)
21. #
22. #    #提取“下一篇”链接并执行**处理**
23. #    #Rule(SgmlLinkExtractor(allow=(‘/u012150179/article/details‘)),
24. #    #     callback=‘parse_item‘,
25. #    #     follow=False),
26. #]
27. #rules编写法二，更推荐的方式（自己测验，使用法一时经常出现爬到中间就finish情况，并且无错误码）
28. rules = [
29. Rule(SgmlLinkExtractor(allow=(‘/u012150179/article/details‘),
30. restrict_xpaths=(‘//li[@class="next_article"]‘)),
31. callback=‘parse_item‘,
32. follow=True)
33. ]
34. def parse_item(self, response):
35. #print "parse_item>>>>>>"
36. item = CsdnblogcrawlspiderItem()
37. sel = Selector(response)
38. blog_url = str(response.url)
39. blog_name = sel.xpath(‘//div[@id="article_details"]/div/h1/span/a/text()‘).extract()
40. item[‘blog_name‘] = [n.encode(‘utf-8‘) for n in blog_name]
41. item[‘blog_url‘] = blog_url.encode(‘utf-8‘)
42. yield item

运行：

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1. scrapy crawl CSDNBlogCrawlSpider

得到的效果如教程（五）一致。

其中指出和教程（五）所编写爬虫方法的差异：

首先，基类CrawlSpider提供了更完善的自动多网页爬取机制，只需要我们配置的就是rules，通过Rule对象实现链接的提取与跟进，恩，对，没了。。。就这样。详细的注释也都在程序中。

进行到这里，就将本篇文章主题讲述完毕，核心是CrawlSpider，主要方法是rules。

关于scrapy的使用可参见之前文章：

http://blog.csdn.net/u012150179/article/details/34913315

http://blog.csdn.net/u012150179/article/details/34486677

http://blog.csdn.net/u012150179/article/details/34441655

http://blog.csdn.net/u012150179/article/details/32911511