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python之路 - 爬虫

时间:2016-09-01 01:59:36      阅读:303      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

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网络爬虫(又被称为网页蜘蛛,网络机器人,在FOAF社区中间,更经常的称为网页追逐者),是一种按照一定的规则,自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。另外一些不常使用的名字还有蚂蚁、自动索引、模拟程序或者蠕虫

Scrapy

Scrapy是一个为了爬取网站数据,提取结构性数据而编写的应用框架。 其可以应用在数据挖掘,信息处理或存储历史数据等一系列的程序中。

其最初是为了页面抓取 (更确切来说, 网络抓取 )所设计的, 也可以应用在获取API所返回的数据(例如 Amazon Associates Web Services ) 或者通用的网络爬虫。Scrapy用途广泛,可以用于数据挖掘、监测和自动化测试。

Scrapy 使用了 Twisted异步网络库来处理网络通讯。整体架构大致如下

技术分享

Scrapy主要包括了以下组件:
  引擎(Scrapy)    用来处理整个系统的数据流处理, 触发事务(框架核心)
   调度器(Scheduler)    用来接受引擎发过来的请求, 压入队列中, 并在引擎再次请求的时候返回. 可以想像成一个URL(抓取网页的网址或者说是链接)的优先队列, 由它来决定下一个要抓取的网址是什么, 同时去除重复的网址
   下载器(Downloader)    用于下载网页内容, 并将网页内容返回给蜘蛛(Scrapy下载器是建立在twisted这个高效的异步模型上的)
   爬虫(Spiders)    爬虫是主要干活的, 用于从特定的网页中提取自己需要的信息, 即所谓的实体(Item)。用户也可以从中提取出链接,让Scrapy继续抓取下一个页面
   项目管道(Pipeline)    负责处理爬虫从网页中抽取的实体,主要的功能是持久化实体、验证实体的有效性、清除不需要的信息。当页面被爬虫解析后,将被发送到项目管道,并经过几个特定的次序处理数据。
   下载器中间件(Downloader Middlewares)    位于Scrapy引擎和下载器之间的框架,主要是处理Scrapy引擎与下载器之间的请求及响应。
   爬虫中间件(Spider Middlewares)    介于Scrapy引擎和爬虫之间的框架,主要工作是处理蜘蛛的响应输入和请求输出。
   调度中间件(Scheduler Middewares)    介于Scrapy引擎和调度之间的中间件,从Scrapy引擎发送到调度的请求和响应。

Scrapy运行流程大概如下: 

  1. 引擎从调度器中取出一个链接(URL)用于接下来的抓取
  2. 引擎把URL封装成一个请求(Request)传给下载器
  3. 下载器把资源下载下来,并封装成应答包(Response)
  4. 爬虫解析Response
  5. 解析出实体(Item),则交给实体管道进行进一步的处理
  6. 解析出的是链接(URL),则把URL交给调度器等待抓取

一、安装

1 pip install Scrapy

自动创建目录:

project_name/
   scrapy.cfg
   project_name/
       __init__.py
       items.py
       pipelines.py
       settings.py
       spiders/
           __init__.py

文件说明:

  • scrapy.cfg  项目的配置信息,主要为Scrapy命令行工具提供一个基础的配置信息。(真正爬虫相关的配置信息在settings.py文件中)
  • items.py    设置数据存储模板,用于结构化数据,如:Django的Model
  • pipelines    数据处理行为,如:一般结构化的数据持久化
  • settings.py 配置文件,如:递归的层数、并发数,延迟下载等
  • spiders      爬虫目录,如:创建文件,编写爬虫规则

注意:一般创建爬虫文件时,以网站域名命名

2、编写爬虫

在spiders目录中新建 xiaohuar_spider.py 文件

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import scrapy

class XiaoHuarSpider(scrapy.spiders.Spider):
    name = "nnnnn"  # 命名


    # allowed_domains = ["xiaohuar.com"]

    start_urls = [ # 起始url 内部是for循环
        "http://www.xiaohuar.com/hua/",
    ]
                    #response 里面封装着所有返回的数据
    def parse(self, response):  # 回调函数
        # print(response, type(response))
        # from scrapy.http.response.html import HtmlResponse
        # print(response.body_as_unicode())

        current_url = response.url # 当前请求的url
        body = response.body # 当前返回的内容
        unicode_body = response.body_as_unicode() # 编码
        print body

3、运行

进入project_name目录,运行命令

scrapy crawl spider_name --nolog

4、递归的访问

以上的爬虫仅仅是爬去初始页,而我们爬虫是需要源源不断的执行下去,直到所有的网页被执行完毕

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import scrapy
from scrapy.http import Request
from scrapy.selector import HtmlXPathSelector
import re
import urllib
import os
 
 
class XiaoHuarSpider(scrapy.spiders.Spider):
    name = "xiaohuar"
    allowed_domains = ["xiaohuar.com"]
    start_urls = [
        "http://www.xiaohuar.com/list-1-1.html",
    ]
 
    def parse(self, response):
        # 分析页面
        # 找到页面中符合规则的内容(校花图片),保存
        # 找到所有的a标签,再访问其他a标签,一层一层的搞下去
 
        hxs = HtmlXPathSelector(response)
 
        # 如果url是 http://www.xiaohuar.com/list-1-\d+.html
        if re.match(http://www.xiaohuar.com/list-1-\d+.html, response.url):
            items = hxs.select(//div[@class="item_list infinite_scroll"]/div)
            for i in range(len(items)):
                src = hxs.select(//div[@class="item_list infinite_scroll"]/div[%d]//div[@class="img"]/a/img/@src % i).extract()
                name = hxs.select(//div[@class="item_list infinite_scroll"]/div[%d]//div[@class="img"]/span/text() % i).extract()
                school = hxs.select(//div[@class="item_list infinite_scroll"]/div[%d]//div[@class="img"]/div[@class="btns"]/a/text() % i).extract()
                if src:
                    ab_src = "http://www.xiaohuar.com" + src[0]
                    file_name = "%s_%s.jpg" % (school[0].encode(utf-8), name[0].encode(utf-8))
                    file_path = os.path.join("/Users/wupeiqi/PycharmProjects/beauty/pic", file_name)
                    urllib.urlretrieve(ab_src, file_path)
 
        # 获取所有的url,继续访问,并在其中寻找相同的url
        all_urls = hxs.select(//a/@href).extract()
        for url in all_urls:
            if url.startswith(http://www.xiaohuar.com/list-1-):
                yield Request(url, callback=self.parse)

以上代码将符合规则的页面中的图片保存在指定目录,并且在HTML源码中找到所有的其他 a 标签的href属性,从而“递归”的执行下去,直到所有的页面都被访问过为止。以上代码之所以可以进行“递归”的访问相关URL,关键在于parse方法使用了 yield Request对象。

注:可以修改settings.py 中的配置文件,以此来指定“递归”的层数,如: DEPTH_LIMIT = 1  深度

 两种定义查找的方式:

1, 即将过期的

 from scrapy.selector import HtmlXPathSelector
                hxs = HtmlXPathSelector(response)  # 即将过期了
                items = hxs.select(//div[@class="item_list infinite_scroll"]/div)

2,建议使用

from scrapy.selector import Selector # 推荐使用这一种
                ret = Selector(response=response).xpath(//div[@class="item_listinfinite_scroll"]/div)

3, 选择器规则

selector:

        // 子子孙孙

        / 孩子

        //div[@class=c1][@id=i1]  属性选择器

        //div//img/@src  获取src属性

         //div//a[1]  索引 第一个
        
        //div//a[1]//text()  内容
    
        ----- obj.extract() 真实的内容

        ===== 正则表达式
        
        //.select(div//a[1]).re(昵称:(\w+))

         <li class="item-"><a href="link.html">first item</a></li>
                 <li class="item-0"><a href="link1.html">first item</a></li>
                 <li class="item-1"><a href="link2.html">second item</a></li>

         //li[re:test(@class, "item-\d*")]//@href

问题实例: 

重复url 不访问
        url加密 -》  集合set
            nid  加密值(索引) 原来的的值        
            new_url ==> 加密 

如何递归 
        DEPTH_LIMIT = 1 深度

        from scrapy.selector import Selector

            url_list = Selector(response=response).xpath(//a/#href)

            for url in url_list:  #  DEPTH_LIMIT = 1 深度

                    yield scrapy.Request(url=url,callback=self.parse)

内容格式化

 spider url规则    把自己的保存功能拆分到 pipelines  通过契约 items

1,yiled request() 交给下载器

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import scrapy
import urllib
import os
class XiaoHuarSpider(scrapy.spiders.Spider):
    name = "s2"  # 命名
    # allowed_domains = ["xiaohuar.com"]
    start_urls = [ # 起始url 内部是for循环
        "http://www.xiaohuar.com/hua/",
    ]
    def parse(self, response):  # 回调函数
        current_url = response.url # 当前请求的url
        body = response.body # 当前返回的内容
        unicode_body = response.body_as_unicode() # 编码
        # 去body中获取所有url
        from scrapy.selector import Selector
        url_list = Selector(response=response).xpath(//a/#href)
        for url in url_list:  #  DEPTH_LIMIT = 1 深度
            yield scrapy.Request(url=url,callback=self.parse)

2, yiled item()  交给 pipeline

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import scrapy
import urllib
import os
class XiaoHuarSpider(scrapy.spiders.Spider):
    name = "s2"  # 命名
    # allowed_domains = ["xiaohuar.com"]
    start_urls = [ # 起始url 内部是for循环
        "http://www.xiaohuar.com/hua/",
    ]
                    #response 里面封装着所有返回的数据
    def parse(self, response):  # 回调函数
        # print(response, type(response))
        # from scrapy.http.response.html import HtmlResponse
        # print(response.body_as_unicode())
        current_url = response.url # 当前请求的url
        from scrapy.selector import HtmlXPathSelector
        hxs = HtmlXPathSelector(response)  # 即将过期了
        items = hxs.select(//div[@class="item_list infinite_scroll"]/div)
        for i in range(len(items)):  # extract()  拿里面真实的东西
            srcs = hxs.select(//div[@class="item_list infinite_scroll"]/div[%d]//div[@class="img"]/a/img/@src % i).extract()
            names = hxs.select(//div[@class="item_list infinite_scroll"]/div[%d]//div[@class="img"]/span/text() % i).extract()
            schools = hxs.select(//div[@class="item_list infinite_scroll"]/div[%d]//div[@class="img"]/div[@class="btns"]/a/text() % i).extract()
            print names,srcs,schools
            if srcs and names and schools:
                print names[0],schools[0],srcs[0]
                try:
                    from spider1 import items
                    obj = items.Spider1Item()
                    obj[name] = names[0]
                    obj[src] = srcs[0]
                    obj[school] = schools[0]
                    yield obj
                except Exception as e:
                    print e
# ret = [/uhdsjdnsd]
# print ret  uicod的表示
# print ret[0] 字符串
items 契约
# -*- coding: utf-8 -*-

# Define here the models for your scraped items
#
# See documentation in:
# http://doc.scrapy.org/en/latest/topics/items.html

import scrapy
class Spider1Item(scrapy.Item):
    # define the fields for your item here like:
    # name = scrapy.Field()
    name = scrapy.Field()
    src = scrapy.Field()
    school = scrapy.Field()
pipeline  保存
# -*- coding: utf-8 -*-

# Define your item pipelines here
#
# Don‘t forget to add your pipeline to the ITEM_PIPELINES setting
# See: http://doc.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html

class Spider1Pipeline(object):
    def process_item(self, item, spider):
        ab_src = "http://www.xiaohuar.com" + item[src]  # 前缀
        file_name = item[name].encode(utf-8) + .jpg
        import os
        import urllib
        file_path = os.path.join(D:\\,file_name)
        # file_name = "%s_%s.jpg" % (schools[0].encode(‘utf-8‘), names[0].encode(‘utf-8‘))
        # file_path = os.path.join("/Users/wupeiqi/PycharmProjects/beauty/pic", file_name)
        urllib.urlretrieve(ab_src, file_path) # 保存 地址和 路劲
        return item

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python之路 - 爬虫

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原文地址:http://www.cnblogs.com/pythonxiaokang/p/5828089.html

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