Python爬虫从入门到放弃(十一)之 Scrapy框架整体的一个了解

这里是通过爬取伯乐在线的全部文章为例子,让自己先对scrapy进行一个整理的理解

该例子中的详细代码会放到我的github地址:https://github.com/pythonsite/spider/tree/master/jobboleSpider

注:这个文章并不会对详细的用法进行讲解,是为了让对scrapy各个功能有个了解,建立整体的印象。

在学习Scrapy框架之前,我们先通过一个实际的爬虫例子来理解,后面我们会对每个功能进行详细的理解。
这里的例子是爬取http://blog.jobbole.com/all-posts/ 伯乐在线的全部文章数据

分析要爬去的目标站信息

先看如下图,首先我们要获取下图中所有文章的连接,然后是进入每个文章连接爬取每个文章的详细内容。
每个文章中需要爬取文章标题,发表日期,以及标签,赞赏收藏,评论数,文章内容。

对于该爬虫的一个整体思路

我们对这个爬虫进行一个思路整理,通过如下图表示:

以上是我们对这个爬虫需求了解,下面我们通过scrapy爬取我们想要爬取的数据,下面我们先对scrapy进行一个简单的了解

Scrapy的初步认识

Scrapy使用了Twisted作为框架,Twisted有些特殊的地方是它是事件驱动的,并且比较适合异步的代码。对于会阻塞线程的操作包含访问文件、数据库或者Web、产生新的进程并需要处理新进程的输出(如运行shell命令)、执行系统层次操作的代码(如等待系统队列),Twisted提供了允许执行上面的操作但不会阻塞代码执行的方法。
scrapy的项目结构:

items.py 负责数据模型的建立,类似于实体类。
middlewares.py 自己定义的中间件。
pipelines.py 负责对spider返回数据的处理。
settings.py 负责对整个爬虫的配置。
spiders目录 负责存放继承自scrapy的爬虫类。
scrapy.cfg scrapy基础配置

那么如何创建上述的目录,通过下面命令:

zhaofandeMBP:python_project zhaofan$ scrapy startproject test1
New Scrapy project ‘test1‘, using template directory ‘/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.5/lib/python3.5/site-packages/scrapy/templates/project‘, created in:
    /Users/zhaofan/Documents/python_project/test1

You can start your first spider with:
    cd test1
    scrapy genspider example example.com
zhaofandeMBP:python_project zhaofan$
zhaofandeMBP:test1 zhaofan$ scrapy genspider shSpider hshfy.sh.cn
Created spider ‘shSpider‘ using template ‘basic‘ in module:
  test1.spiders.shSpider

相信上面这段话你肯定会觉得很无聊,所以直接分析爬虫代码。

代码的项目结构

items.py代码分析

items.py里存放的是我们要爬取数据的字段信息,代码如下:
我们分别要爬取的信息包括:文章标题,文件发布时间,文章url地址,url_object_id是我们会对地址进行md5加密,front_image_url 是文章下图片的url地址,front_image_path图片的存放路径

class JoBoleArticleItem(scrapy.Item):
    title = scrapy.Field()
    create_date = scrapy.Field()
    url = scrapy.Field()
    url_object_id = scrapy.Field()
    front_image_url = scrapy.Field()
    front_image_path = scrapy.Field()
    praise_nums = scrapy.Field()
    fav_nums = scrapy.Field()
    comment_nums = scrapy.Field()
    tag = scrapy.Field()
    content = scrapy.Field()

spiders/Article.py代码分析

spiders目录下的Article.py为主要的爬虫代码,包括了对页面的请求以及页面的处理,这里有几个知识点需要注意:
这些知识点我会在后面详细写一个文章整理,这里先有一个初步的印象。

1. 我们爬取的页面时http://blog.jobbole.com/all-posts/,所以parse的response,返回的是这个页面的信息,但是我们这个时候需要的是获取每个文章的地址继续访问,这里就用到了yield Request()这种用法,可以把获取到文章的url地址继续传递进来再次进行请求。
2. scrapy提供了response.css这种的css选择器以及response.xpath的xpath选择器方法,我们可以根据自己的需求获取我们想要的字段信息

class ArticleSpider(scrapy.Spider):
    name = "Article"
    allowed_domains = ["blog.jobbole.com"]
    start_urls = [‘http://blog.jobbole.com/all-posts/‘]

    def parse(self, response):
        ‘‘‘
        1.获取文章列表也中具体文章url,并交给scrapy进行下载后并进行解析
        2.获取下一页的url并交给scrapy进行下载,下载完成后,交给parse
        :param response:
        :return:
        ‘‘‘
        #解析列表页中所有文章的url,并交给scrapy下载后进行解析
        post_nodes = response.css("#archive .floated-thumb .post-thumb a")
        for post_node in post_nodes:
            #image_url是图片的地址
            image_url = post_node.css("img::attr(src)").extract_first("")
            post_url = post_node.css("::attr(href)").extract_first("")
            #这里通过meta参数将图片的url传递进来,这里用parse.urljoin的好处是如果有域名我前面的response.url不生效
            # 如果没有就会把response.url和post_url做拼接
            yield Request(url=parse.urljoin(response.url,post_url),meta={"front_image_url":parse.urljoin(response.url,image_url)},callback=self.parse_detail)

        #提取下一页并交给scrapy下载
        next_url = response.css(".next.page-numbers::attr(href)").extract_first("")
        if next_url:
            yield Request(url=next_url,callback=self.parse)

    def parse_detail(self,response):
        ‘‘‘
        获取文章的详细内容
        :param response:
        :return:
        ‘‘‘
        article_item = JoBoleArticleItem()

        front_image_url = response.meta.get("front_image_url","")  #文章封面图地址
        title = response.xpath(‘//div[@class="entry-header"]/h1/text()‘).extract_first()

        create_date = response.xpath(‘//p[@class="entry-meta-hide-on-mobile"]/text()‘).extract()[0].strip().split()[0]

        tag_list = response.xpath(‘//p[@class="entry-meta-hide-on-mobile"]/a/text()‘).extract()
        tag_list = [element for element in tag_list if not element.strip().endswith("评论")]
        tag =",".join(tag_list)
        praise_nums = response.xpath(‘//span[contains(@class,"vote-post-up")]/h10/text()‘).extract()
        if len(praise_nums) == 0:
            praise_nums = 0
        else:
            praise_nums = int(praise_nums[0])
        fav_nums  = response.xpath(‘//span[contains(@class,"bookmark-btn")]/text()‘).extract()[0]
        match_re = re.match(".*(\d+).*",fav_nums)
        if match_re:
            fav_nums = int(match_re.group(1))
        else:
            fav_nums = 0

        comment_nums =response.xpath("//a[@href=‘#article-comment‘]/span/text()").extract()[0]
        match_com = re.match(".*(\d+).*",comment_nums)
        if match_com:
            comment_nums = int(match_com.group(1))
        else:
            comment_nums=0

        content = response.xpath(‘//div[@class="entry"]‘).extract()[0]

        article_item["url_object_id"] = get_md5(response.url) #这里对地址进行了md5变成定长
        article_item["title"] = title
        article_item["url"] = response.url
        try:
            create_date = datetime.datetime.strptime(create_date,‘%Y/%m/%d‘).date()
        except Exception as e:
            create_date = datetime.datetime.now().date()

        article_item["create_date"] = create_date
        article_item["front_image_url"] = [front_image_url]
        article_item["praise_nums"] = int(praise_nums)
        article_item["fav_nums"] = fav_nums
        article_item["comment_nums"] = comment_nums
        article_item["tag"] = tag
        article_item[‘content‘] = content

        yield article_item

pipeline中代码的分析

pipeline主要是对spiders中爬虫的返回的数据的处理,这里我们可以让写入到数据库,也可以让写入到文件等等。
下面代码中主要包括的写入到json文件以及写入到数据库,包括异步插入到数据库,还有图片的处理,这里我们可以定义各种我们需要的pipeline,当然这里我们不同的pipeline是有一定的顺序的,需要的设置是在settings配置文件中,如下,后面的数字表示的是优先级,数字越小优先级越高。

class JobbolespiderPipeline(object):
    def process_item(self, item, spider):
        return item

class JsonWithEncodingPipeline(object):
    ‘‘‘
    返回json数据到文件
    ‘‘‘
    def __init__(self):
        self.file = codecs.open("article.json",‘w‘,encoding="utf-8")

    def process_item(self, item, spider):
        lines = json.dumps(dict(item),ensure_ascii=False) + "\n"
        self.file.write(lines)
        return item

    def spider_closed(self,spider):
        self.file.close()

class MysqlPipeline(object):
    ‘‘‘
    插入mysql数据库
    ‘‘‘
    def __init__(self):
        self.conn =pymysql.connect(host=‘192.168.1.19‘,port=3306,user=‘root‘,passwd=‘123456‘,db=‘article_spider‘,use_unicode=True, charset="utf8")
        self.cursor = self.conn.cursor()

    def process_item(self,item,spider):
        insert_sql = ‘‘‘
        insert into jobbole_article(title,create_date,url,url_object_id,front_image_url,front_image_path,comment_nums,fav_nums,praise_nums,tag,content) VALUES (%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s)
        ‘‘‘

        self.cursor.execute(insert_sql,(item["title"],item["create_date"],item["url"],item["url_object_id"],item["front_image_url"],item["front_image_path"],item["comment_nums"],item["fav_nums"],item["praise_nums"],item["tag"],item["content"]))
        self.conn.commit()

class MysqlTwistedPipline(object):
    ‘‘‘
    采用异步的方式插入数据
    ‘‘‘
    def __init__(self,dbpool):
        self.dbpool = dbpool

    @classmethod
    def from_settings(cls,settings):
        dbparms = dict(
            host = settings["MYSQL_HOST"],
            port = settings["MYSQL_PORT"],
            user = settings["MYSQL_USER"],
            passwd = settings["MYSQL_PASSWD"],
            db = settings["MYSQL_DB"],
            use_unicode = True,
            charset="utf8",
        )
        dbpool = adbapi.ConnectionPool("pymysql",**dbparms)
        return cls(dbpool)
    def process_item(self,item,spider):
        ‘‘‘
        使用twisted将mysql插入变成异步
        :param item:
        :param spider:
        :return:
        ‘‘‘
        query = self.dbpool.runInteraction(self.do_insert,item)
        query.addErrback(self.handle_error)

    def handle_error(self,failure):
        #处理异步插入的异常
        print(failure)

    def do_insert(self,cursor,item):
        #具体插入数据
        insert_sql = ‘‘‘
        insert into jobbole_article(title,create_date,url,url_object_id,front_image_url,front_image_path,comment_nums,fav_nums,praise_nums,tag,content) VALUES (%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s)
        ‘‘‘
        cursor.execute(insert_sql,(item["title"],item["create_date"],item["url"],item["url_object_id"],item["front_image_url"],item["front_image_path"],item["comment_nums"],item["fav_nums"],item["praise_nums"],item["tag"],item["content"]))

class ArticleImagePipeline(ImagesPipeline):
    ‘‘‘
    对图片的处理
    ‘‘‘
    def item_completed(self, results, item, info):

        for ok ,value in results:
            if ok:
                image_file_path = value["path"]
                item[‘front_image_path‘] = image_file_path
            else:
                item[‘front_image_path‘] = ""

        return item

时间: 2024-08-07 03:53:45

Python爬虫从入门到放弃(十一)之 Scrapy框架整体的一个了解的相关文章

Python爬虫从入门到放弃(二十一)之 Scrapy分布式部署

按照上一篇文章中我们将代码放到远程主机是通过拷贝或者git的方式,但是如果考虑到我们又多台远程主机的情况,这种方式就比较麻烦,那有没有好用的方法呢?这里其实可以通过scrapyd,下面是这个scrapyd的github地址:https://github.com/scrapy/scrapyd 当在远程主机上安装了scrapyd并启动之后,就会再远程主机上启动一个web服务,默认是6800端口,这样我们就可以通过http请求的方式,通过接口的方式管理我们scrapy项目,这样就不需要在一个一个电脑连

python爬虫从入门到放弃(六)之 BeautifulSoup库的使用

上一篇文章的正则,其实对很多人来说用起来是不方便的,加上需要记很多规则,所以用起来不是特别熟练,而这节我们提到的beautifulsoup就是一个非常强大的工具,爬虫利器. beautifulSoup “美味的汤,绿色的浓汤” 一个灵活又方便的网页解析库,处理高效,支持多种解析器.利用它就不用编写正则表达式也能方便的实现网页信息的抓取 快速使用 通过下面的一个例子,对bs4有个简单的了解,以及看一下它的强大之处: from bs4 import BeautifulSoup html = '''

python爬虫从入门到放弃(三)之 Urllib库的基本使用

官方文档地址:https://docs.python.org/3/library/urllib.html 什么是Urllib Urllib是python内置的HTTP请求库包括以下模块urllib.request 请求模块urllib.error 异常处理模块urllib.parse url解析模块urllib.robotparser robots.txt解析模块 urlopen 关于urllib.request.urlopen参数的介绍:urllib.request.urlopen(url,

python爬虫从入门到放弃(八)之 Selenium库的使用

一.什么是Selenium selenium 是一套完整的web应用程序测试系统,包含了测试的录制(selenium IDE),编写及运行(Selenium Remote Control)和测试的并行处理(Selenium Grid).Selenium的核心Selenium Core基于JsUnit,完全由JavaScript编写,因此可以用于任何支持JavaScript的浏览器上. selenium可以模拟真实浏览器,自动化测试工具,支持多种浏览器,爬虫中主要用来解决JavaScript渲染问

python爬虫从入门到放弃(四)之 Requests库的基本使用

什么是Requests Requests是用python语言基于urllib编写的,采用的是Apache2 Licensed开源协议的HTTP库如果你看过上篇文章关于urllib库的使用,你会发现,其实urllib还是非常不方便的,而Requests它会比urllib更加方便,可以节约我们大量的工作.(用了requests之后,你基本都不愿意用urllib了)一句话,requests是python实现的最简单易用的HTTP库,建议爬虫使用requests库. 默认安装好python之后,是没有安

Python爬虫从入门到放弃(十七)之 Scrapy框架中Download Middleware用法

这篇文章中写了常用的下载中间件的用法和例子.Downloader Middleware处理的过程主要在调度器发送requests请求的时候以及网页将response结果返回给spiders的时候,所以从这里我们可以知道下载中间件是介于Scrapy的request/response处理的钩子,用于修改Scrapy request和response. 编写自己的下载器中间件 编写下载器中间件,需要定义以下一个或者多个方法的python类 为了演示这里的中间件的使用方法,这里创建一个项目作为学习,这里

Python爬虫从入门到放弃(十三)之 Scrapy框架的命令行详解

这篇文章主要是对的scrapy命令行使用的一个介绍 创建爬虫项目 scrapy startproject 项目名例子如下: localhost:spider zhaofan$ scrapy startproject test1 New Scrapy project 'test1', using template directory '/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.5/lib/python3.5/site-packages/scra

Python爬虫从入门到放弃(十九)之 Scrapy爬取所有知乎用户信息(下)

在上一篇文章中主要写了关于爬虫过程的分析,下面是代码的实现,完整代码在:https://github.com/pythonsite/spider items中的代码主要是我们要爬取的字段的定义 class UserItem(scrapy.Item): id = Field() name = Field() account_status = Field() allow_message= Field() answer_count = Field() articles_count = Field()

Python爬虫从入门到放弃 之 Scrapy框架中Download Middleware用法

这篇文章中写了常用的下载中间件的用法和例子.Downloader Middleware处理的过程主要在调度器发送requests请求的时候以及网页将response结果返回给spiders的时候,所以从这里我们可以知道下载中间件是介于Scrapy的request/response处理的钩子,用于修改Scrapy request和response. 编写自己的下载器中间件 编写下载器中间件,需要定义以下一个或者多个方法的python类 为了演示这里的中间件的使用方法,这里创建一个项目作为学习,这里