标签：sci 参数之一 pat 进程 设计 line top 没有 comm
通过下面的命令可以快速创建 CrawlSpider模板 的代码：
1.scrapy startproject tencentspider
2.scrapy genspider -t crawl tencent tencent.com
上一个案例中，我们通过正则表达式，制作了新的url作为Request请求参数，现在我们可以换个花样...
class scrapy.spiders.CrawlSpider
它是Spider的派生类，Spider类的设计原则是只爬取start_url列表中的网页，而CrawlSpider类定义了一些规则(rule)来提供跟进link的方便的机制，从爬取的网页中获取link并继续爬取的工作更适合。
1.爬取腾讯
tencent.py
#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import scrapy # 导入CrawlSpider类和Rule from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule # 导入链接规则匹配类，用来提取符合规则的连接 from scrapy.linkextractors import LinkExtractor from TencentSpider.items import TencentItem class TencentSpider(CrawlSpider): name = "tencent" allow_domains = ["hr.tencent.com"] start_urls = ["http://hr.tencent.com/position.php?&start=0#a"] # Response里链接的提取规则，返回的符合匹配规则的链接匹配对象的列表 pagelink = LinkExtractor(allow=("start=\d+")) rules = [ # 获取这个列表里的链接，依次发送请求，并且继续跟进，调用指定回调函数处理 Rule(pagelink, callback = "parseTencent", follow = True) ] # 指定的回调函数 def parseTencent(self, response): #evenlist = response.xpath("//tr[@class=‘even‘] | //tr[@class=‘odd‘]") #oddlist = response.xpath("//tr[@class=‘even‘] | //tr[@class=‘odd‘]") #fulllist = evenlist + oddlist #for each in fulllist: for each in response.xpath("//tr[@class=‘even‘] | //tr[@class=‘odd‘]"): item = TencentItem() # 职位名称 item[‘positionname‘] = each.xpath("./td[1]/a/text()").extract()[0] # 详情连接 item[‘positionlink‘] = each.xpath("./td[1]/a/@href").extract()[0] # 职位类别 item[‘positionType‘] = each.xpath("./td[2]/text()").extract()[0] # 招聘人数 item[‘peopleNum‘] = each.xpath("./td[3]/text()").extract()[0] # 工作地点 item[‘workLocation‘] = each.xpath("./td[4]/text()").extract()[0] # 发布时间 item[‘publishTime‘] = each.xpath("./td[5]/text()").extract()[0] yield item
CrawlSpider继承于Spider类，除了继承过来的属性外（name、allow_domains），还提供了新的属性和方法:
class scrapy.linkextractors.LinkExtractor
Link Extractors 的目的很简单: 提取链接?
每个LinkExtractor有唯一的公共方法是 extract_links()，它接收一个 Response 对象，并返回一个 scrapy.link.Link 对象。
Link Extractors要实例化一次，并且 extract_links 方法会根据不同的 response 调用多次提取链接?
class scrapy.linkextractors.LinkExtractor( 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。
在rules中包含一个或多个Rule对象，每个Rule对爬取网站的动作定义了特定操作。如果多个rule匹配了相同的链接，则根据规则在本集合中被定义的顺序，第一个会被使用。
class scrapy.spiders.Rule( link_extractor, callback = None, cb_kwargs = None, follow = None, process_links = None, process_request = None )
link_extractor：是一个Link Extractor对象，用于定义需要提取的链接。
callback： 从link_extractor中每获取到链接时，参数所指定的值作为回调函数，该回调函数接受一个response作为其第一个参数。
注意：当编写爬虫规则时，避免使用parse作为回调函数。由于CrawlSpider使用parse方法来实现其逻辑，如果覆盖了 parse方法，crawl spider将会运行失败。
follow：是一个布尔(boolean)值，指定了根据该规则从response提取的链接是否需要跟进。 如果callback为None，follow 默认设置为True ，否则默认为False。
process_links：指定该spider中哪个的函数将会被调用，从link_extractor中获取到链接列表时将会调用该函数。该方法主要用来过滤。
process_request：指定该spider中哪个的函数将会被调用， 该规则提取到每个request时都会调用该函数。 (用来过滤request)
继续用腾讯招聘为例，给出配合rule使用CrawlSpider的例子:
首先运行
scrapy shell "http://hr.tencent.com/position.php?&start=0#a"
导入LinkExtractor，创建LinkExtractor实例对象。：
from scrapy.linkextractors import LinkExtractor
page_lx = LinkExtractor(allow=(‘position.php?&start=\d+‘))
allow : LinkExtractor对象最重要的参数之一，这是一个正则表达式，必须要匹配这个正则表达式(或正则表达式列表)的URL才会被提取，如果没有给出(或为空), 它会匹配所有的链接?
deny : 用法同allow，只不过与这个正则表达式匹配的URL不会被提取)?它的优先级高于 allow 的参数，如果没有给出(或None), 将不排除任何链接?
调用LinkExtractor实例的extract_links()方法查询匹配结果：
page_lx.extract_links(response)
没有查到：
[]
注意转义字符的问题，继续重新匹配：
page_lx = LinkExtractor(allow=(‘position\.php\?&start=\d+‘))
# page_lx = LinkExtractor(allow = (‘start=\d+‘))
page_lx.extract_links(response)
那么，scrapy shell测试完成之后，修改以下代码
#提取匹配 ‘http://hr.tencent.com/position.php?&start=\d+‘的链接 page_lx = LinkExtractor(allow = (‘start=\d+‘)) rules = [ #提取匹配,并使用spider的parse方法进行分析;并跟进链接(没有callback意味着follow默认为True) Rule(page_lx, callback = ‘parse‘, follow = True) ]
这么写对吗？
不对！千万记住 callback 千万不能写 parse，再次强调：由于CrawlSpider使用parse方法来实现其逻辑，如果覆盖了 parse方法，crawl spider将会运行失败。
运行：
scrapy crawl tencent
Scrapy提供了log功能，可以通过 logging 模块使用。
可以修改配置文件settings.py，任意位置添加下面两行，效果会清爽很多。
LOG_FILE = "TencentSpider.log"
LOG_LEVEL = "INFO"
Scrapy提供5层logging级别:
CRITICAL - 严重错误(critical)
通过在setting.py中进行以下设置可以被用来配置logging:
LOG_ENABLED 默认: True，启用loggingLOG_ENCODING 默认: ‘utf-8‘，logging使用的编码LOG_FILE 默认: None，在当前目录里创建logging输出文件的文件名LOG_LEVEL 默认: ‘DEBUG‘，log的最低级别LOG_STDOUT 默认: False 如果为 True，进程所有的标准输出(及错误)将会被重定向到log中。例如，执行 print "hello" ，其将会在Scrapy log中显示。items.py
# -*- 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 TencentItem(scrapy.Item): # define the fields for your item here like: # 职位名 positionname = scrapy.Field() # 详情连接 positionlink = scrapy.Field() # 职位类别 positionType = scrapy.Field() # 招聘人数 peopleNum = scrapy.Field() # 工作地点 workLocation = scrapy.Field() # 发布时间 publishTime = scrapy.Field()
pipelines.py
# -*- 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 class TencentPipeline(object): def __init__(self): self.filename = open("tencent.json", "w") def process_item(self, item, spider): text = json.dumps(dict(item), ensure_ascii = False) + ",\n" self.filename.write(text.encode("utf-8")) return item def close_spider(self, spider): self.filename.close()
2.爬取东莞
dongdong.py
# -*- coding: utf-8 -*- import scrapy from scrapy.linkextractors import LinkExtractor from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule from newdongguan.items import NewdongguanItem class DongdongSpider(CrawlSpider): name = ‘dongdong‘ allowed_domains = [‘wz.sun0769.com‘] start_urls = [‘http://wz.sun0769.com/index.php/question/questionType?type=4&page=‘] # 每一页的匹配规则 pagelink = LinkExtractor(allow=("type=4")) # 每一页里的每个帖子的匹配规则 contentlink = LinkExtractor(allow=(r"/html/question/\d+/\d+.shtml")) rules = ( # 本案例的url被web服务器篡改，需要调用process_links来处理提取出来的url Rule(pagelink, process_links = "deal_links"), Rule(contentlink, callback = "parse_item") ) # links 是当前response里提取出来的链接列表 def deal_links(self, links): for each in links: each.url = each.url.replace("?","&").replace("Type&","Type?") return links def parse_item(self, response): item = NewdongguanItem() # 标题 item[‘title‘] = response.xpath(‘//div[contains(@class, "pagecenter p3")]//strong/text()‘).extract()[0] # 编号 item[‘number‘] = item[‘title‘].split(‘ ‘)[-1].split(":")[-1] # 内容，先使用有图片情况下的匹配规则，如果有内容，返回所有内容的列表集合 content = response.xpath(‘//div[@class="contentext"]/text()‘).extract() # 如果没有内容，则返回空列表，则使用无图片情况下的匹配规则 if len(content) == 0: content = response.xpath(‘//div[@class="c1 text14_2"]/text()‘).extract() #"".join(content).strip()把列表转换成字符串,去掉空格 item[‘content‘] = "".join(content).strip() else: item[‘content‘] = "".join(content).strip() # 链接 item[‘url‘] = response.url yield item
items.py
# -*- 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 NewdongguanItem(scrapy.Item): # define the fields for your item here like: # 标题 title = scrapy.Field() # 编号 number = scrapy.Field() # 内容 content = scrapy.Field() # 链接 url = scrapy.Field()
3.pipelines.py
# -*- 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 codecs import json class NewdongguanPipeline(object): def __init__(self): # 创建一个文件 self.filename = codecs.open("donggguan.json", "w", encoding = "utf-8") def process_item(self, item, spider): # 中文默认使用ascii码来存储，禁用后默认为Unicode字符串 content = json.dumps(dict(item), ensure_ascii=False) + "\n" self.filename.write(content) return item def close_spider(self, spider): self.filename.close()
标签：sci 参数之一 pat 进程 设计 line top 没有 comm
原文地址：https://www.cnblogs.com/weihu/p/9065257.html
