标签:user 解析 继承 .com 求和 2.0 .exe demo tns
本博文将带领你从入门到精通爬虫框架Scrapy,最终具备爬取任何网页的数据的能力。本文以校花网为例进行爬取,校花网:http://www.xiaohuar.com/,让你体验爬取校花的成就感。
Scrapy主要包括了以下组件:
Scrapy运行流程大概如下:
因为python3并不能完全支持Scrapy,因此为了完美运行Scrapy,我们使用python2.7来编写和运行Scrapy。
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pip install Scrapy |
注:windows平台需要依赖pywin32,请根据自己系统32/64位选择下载安装,https://sourceforge.net/projects/pywin32/
其它可能依赖的安装包:lxml-3.6.4-cp27-cp27m-win_amd64.whl,VCForPython27.msi百度下载即可
1、创建项目
运行命令:
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scrapy startproject p1(your_project_name) |
2.自动创建目录的结果:
文件说明:
注意:一般创建爬虫文件时,以网站域名命名
3、编写爬虫
在spiders目录中新建 xiaohuar_spider.py 文件
示例代码:
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#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import scrapy class XiaoHuarSpider(scrapy.spiders.Spider): name = "xiaohuar" allowed_domains = [ "xiaohuar.com" ] start_urls = [ "http://www.xiaohuar.com/hua/" , ] def parse( self , response): # print(response, type(response)) # from scrapy.http.response.html import HtmlResponse # print(response.body_as_unicode()) current_url = response.url #爬取时请求的url body = response.body #返回的html unicode_body = response.body_as_unicode() #返回的html unicode编码 |
备注:
4、运行
进入p1目录,运行命令
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scrapy crawl xiaohau - - nolog |
格式:scrapy crawl+爬虫名 --nolog即不显示日志
5.scrapy查询语法:
当我们爬取大量的网页,如果自己写正则匹配,会很麻烦,也很浪费时间,令人欣慰的是,scrapy内部支持更简单的查询语法,帮助我们去html中查询我们需要的标签和标签内容以及标签属性。下面逐一进行介绍:
示例代码:
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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) #创建查询对象 # 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): #如果url能够匹配到需要爬取的url,即本站url items = hxs.select( ‘//div[@class="item_list infinite_scroll"]/div‘ ) #select中填写查询目标,按scrapy查询语法书写 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() #查询所有img标签的src属性,即获取校花图片地址 name = hxs.select( ‘//div[@class="item_list infinite_scroll"]/div[%d]//div[@class="img"]/span/text()‘ % i).extract() #获取span的文本内容,即校花姓名 school = hxs.select( ‘//div[@class="item_list infinite_scroll"]/div[%d]//div[@class="img"]/div[@class="btns"]/a/text()‘ % i).extract() #校花学校 if src: ab_src = "http://www.xiaohuar.com" + src[ 0 ] #相对路径拼接 file_name = "%s_%s.jpg" % (school[ 0 ].encode( ‘utf-8‘ ), name[ 0 ].encode( ‘utf-8‘ )) #文件名,因为python27默认编码格式是unicode编码,因此我们需要编码成utf-8 file_path = os.path.join( "/Users/wupeiqi/PycharmProjects/beauty/pic" , file_name) urllib.urlretrieve(ab_src, file_path) |
注:urllib.urlretrieve(ab_src, file_path) ,接收文件路径和需要保存的路径,会自动去文件路径下载并保存到我们指定的本地路径。
5.递归爬取网页
上述代码仅仅实现了一个url的爬取,如果该url的爬取的内容中包含了其他url,而我们也想对其进行爬取,那么如何实现递归爬取网页呢?
示例代码:
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# 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) |
即通过yield生成器向每一个url发送request请求,并执行返回函数parse,从而递归获取校花图片和校花姓名学校等信息。
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
6.scrapy查询语法中的正则:
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from scrapy.selector import Selector from scrapy.http import HtmlResponse html = """<!DOCTYPE html> <html> <head lang="en"> <meta charset="UTF-8"> <title></title> </head> <body> <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> </body> </html> """ response = HtmlResponse(url = ‘http://example.com‘ , body = html,encoding = ‘utf-8‘ ) ret = Selector(response = response).xpath( ‘//li[re:test(@class, "item-\d*")]//@href‘ ).extract() print (ret) |
语法规则:Selector(response=response查询对象).xpath(‘//li[re:test(@class, "item-\d*")]//@href‘).extract(),即根据re正则匹配,test即匹配,属性名是class,匹配的正则表达式是"item-\d*",然后获取该标签的href属性。
#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import scrapy import hashlib from tutorial.items import JinLuoSiItem from scrapy.http import Request from scrapy.selector import HtmlXPathSelector class JinLuoSiSpider(scrapy.spiders.Spider): count = 0 url_set = set() name = "jluosi" domain = ‘http://www.jluosi.com‘ allowed_domains = ["jluosi.com"] start_urls = [ "http://www.jluosi.com:80/ec/goodsDetail.action?jls=QjRDNEIzMzAzOEZFNEE3NQ==", ] def parse(self, response): md5_obj = hashlib.md5() md5_obj.update(response.url) md5_url = md5_obj.hexdigest() if md5_url in JinLuoSiSpider.url_set: pass else: JinLuoSiSpider.url_set.add(md5_url) hxs = HtmlXPathSelector(response) if response.url.startswith(‘http://www.jluosi.com:80/ec/goodsDetail.action‘): item = JinLuoSiItem() item[‘company‘] = hxs.select(‘//div[@class="ShopAddress"]/ul/li[1]/text()‘).extract() item[‘link‘] = hxs.select(‘//div[@class="ShopAddress"]/ul/li[2]/text()‘).extract() item[‘qq‘] = hxs.select(‘//div[@class="ShopAddress"]//a/@href‘).re(‘.*uin=(?P<qq>\d*)&‘) item[‘address‘] = hxs.select(‘//div[@class="ShopAddress"]/ul/li[4]/text()‘).extract() item[‘title‘] = hxs.select(‘//h1[@class="goodsDetail_goodsName"]/text()‘).extract() item[‘unit‘] = hxs.select(‘//table[@class="R_WebDetail_content_tab"]//tr[1]//td[3]/text()‘).extract() product_list = [] product_tr = hxs.select(‘//table[@class="R_WebDetail_content_tab"]//tr‘) for i in range(2,len(product_tr)): temp = { ‘standard‘:hxs.select(‘//table[@class="R_WebDetail_content_tab"]//tr[%d]//td[2]/text()‘ %i).extract()[0].strip(), ‘price‘:hxs.select(‘//table[@class="R_WebDetail_content_tab"]//tr[%d]//td[3]/text()‘ %i).extract()[0].strip(), } product_list.append(temp) item[‘product_list‘] = product_list yield item current_page_urls = hxs.select(‘//a/@href‘).extract() for i in range(len(current_page_urls)): url = current_page_urls[i] if url.startswith(‘http://www.jluosi.com‘): url_ab = url yield Request(url_ab, callback=self.parse) 选择器规则Demo
def parse(self, response): from scrapy.http.cookies import CookieJar cookieJar = CookieJar() cookieJar.extract_cookies(response, response.request) print(cookieJar._cookies)
更多选择器规则:http://scrapy-chs.readthedocs.io/zh_CN/latest/topics/selectors.html
7、格式化处理
上述实例只是简单的图片处理,所以在parse方法中直接处理。如果对于想要获取更多的数据(获取页面的价格、商品名称、QQ等),则可以利用Scrapy的items将数据格式化,然后统一交由pipelines来处理。即不同功能用不同文件实现。
items:即用户需要爬取哪些数据,是用来格式化数据,并告诉pipelines哪些数据需要保存。
示例items.py文件:
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# -*- 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 JieYiCaiItem(scrapy.Item): company = scrapy.Field() title = scrapy.Field() qq = scrapy.Field() info = scrapy.Field() more = scrapy.Field() |
即:需要爬取所有url中的公司名,title,qq,基本信息info,更多信息more。
上述定义模板,以后对于从请求的源码中获取的数据同样按照此结构来获取,所以在spider中需要有一下操作:
#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import scrapy import hashlib from beauty.items import JieYiCaiItem from scrapy.http import Request from scrapy.selector import HtmlXPathSelector from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule from scrapy.linkextractors import LinkExtractor class JieYiCaiSpider(scrapy.spiders.Spider): count = 0 url_set = set() name = "jieyicai" domain = ‘http://www.jieyicai.com‘ allowed_domains = ["jieyicai.com"] start_urls = [ "http://www.jieyicai.com", ] rules = [ #下面是符合规则的网址,但是不抓取内容,只是提取该页的链接(这里网址是虚构的,实际使用时请替换) #Rule(SgmlLinkExtractor(allow=(r‘http://test_url/test?page_index=\d+‘))), #下面是符合规则的网址,提取内容,(这里网址是虚构的,实际使用时请替换) #Rule(LinkExtractor(allow=(r‘http://www.jieyicai.com/Product/Detail.aspx?pid=\d+‘)), callback="parse"), ] def parse(self, response): md5_obj = hashlib.md5() md5_obj.update(response.url) md5_url = md5_obj.hexdigest() if md5_url in JieYiCaiSpider.url_set: pass else: JieYiCaiSpider.url_set.add(md5_url) hxs = HtmlXPathSelector(response) if response.url.startswith(‘http://www.jieyicai.com/Product/Detail.aspx‘): item = JieYiCaiItem() item[‘company‘] = hxs.select(‘//span[@class="username g-fs-14"]/text()‘).extract() item[‘qq‘] = hxs.select(‘//span[@class="g-left bor1qq"]/a/@href‘).re(‘.*uin=(?P<qq>\d*)&‘) item[‘info‘] = hxs.select(‘//div[@class="padd20 bor1 comard"]/text()‘).extract() item[‘more‘] = hxs.select(‘//li[@class="style4"]/a/@href‘).extract() item[‘title‘] = hxs.select(‘//div[@class="g-left prodetail-text"]/h2/text()‘).extract() yield item current_page_urls = hxs.select(‘//a/@href‘).extract() for i in range(len(current_page_urls)): url = current_page_urls[i] if url.startswith(‘/‘): url_ab = JieYiCaiSpider.domain + url yield Request(url_ab, callback=self.parse) spider
上述代码中:对url进行md5加密的目的是避免url过长,也方便保存在缓存或数据库中。
此处代码的关键在于:
# -*- 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 import json from twisted.enterprise import adbapi import MySQLdb.cursors import re mobile_re = re.compile(r‘(13[0-9]|15[012356789]|17[678]|18[0-9]|14[57])[0-9]{8}‘) phone_re = re.compile(r‘(\d+-\d+|\d+)‘) class JsonPipeline(object): def __init__(self): self.file = open(‘/Users/wupeiqi/PycharmProjects/beauty/beauty/jieyicai.json‘, ‘wb‘) def process_item(self, item, spider): line = "%s %s\n" % (item[‘company‘][0].encode(‘utf-8‘), item[‘title‘][0].encode(‘utf-8‘)) self.file.write(line) return item class DBPipeline(object): def __init__(self): self.db_pool = adbapi.ConnectionPool(‘MySQLdb‘, db=‘DbCenter‘, user=‘root‘, passwd=‘123‘, cursorclass=MySQLdb.cursors.DictCursor, use_unicode=True) def process_item(self, item, spider): query = self.db_pool.runInteraction(self._conditional_insert, item) query.addErrback(self.handle_error) return item def _conditional_insert(self, tx, item): tx.execute("select nid from company where company = %s", (item[‘company‘][0], )) result = tx.fetchone() if result: pass else: phone_obj = phone_re.search(item[‘info‘][0].strip()) phone = phone_obj.group() if phone_obj else ‘ ‘ mobile_obj = mobile_re.search(item[‘info‘][1].strip()) mobile = mobile_obj.group() if mobile_obj else ‘ ‘ values = ( item[‘company‘][0], item[‘qq‘][0], phone, mobile, item[‘info‘][2].strip(), item[‘more‘][0]) tx.execute("insert into company(company,qq,phone,mobile,address,more) values(%s,%s,%s,%s,%s,%s)", values) def handle_error(self, e): print ‘error‘,e pipelines
上述代码中多个类的目的是,可以同时保存在文件和数据库中,保存的优先级可以在配置文件settings中定义。
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ITEM_PIPELINES = { ‘beauty.pipelines.DBPipeline‘ : 300 , ‘beauty.pipelines.JsonPipeline‘ : 100 , } # 每行后面的整型值,确定了他们运行的顺序,item按数字从低到高的顺序,通过pipeline,通常将这些数字定义在0-1000范围内。 |
标签:user 解析 继承 .com 求和 2.0 .exe demo tns
原文地址:http://www.cnblogs.com/tester-l/p/6064212.html