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Scrapy之Spider

时间:2019-12-08 14:02:21      阅读:79      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:思路   eth   attr   already   rap   ebs   title   name   each   

Spider

Spider类定义了如何爬取某个(或某些)网站。包括了爬取的动作(例如:是否跟进链接)以及如何从网页的内容中提取结构化数据(爬取item)。 换句话说,Spider就是您定义爬取的动作及分析某个网页(或者是有些网页)的地方。

class scrapy.Spider是最基本的类,所有编写的爬虫必须继承这个类。

主要用到的函数及调用顺序为:

  • __init__() : 初始化爬虫名字和start_urls列表
  • start_requests() 调用make_requests_from url():生成Requests对象交给Scrapy下载并返回response
  • parse() : 解析response,并返回Item或Requests(需指定回调函数)。

Item传给Item pipline持久化 ,

而Requests交由Scrapy下载,并由指定的回调函数处理(默认parse()),一直进行循环,直到处理完所有的数据为止。

源码参考

#所有爬虫的基类,用户定义的爬虫必须从这个类继承
class Spider(object_ref):

    #定义spider名字的字符串(string)。spider的名字定义了Scrapy如何定位(并初始化)spider,所以其必须是唯一的。
    #name是spider最重要的属性,而且是必须的。
    #一般做法是以该网站(domain)(加或不加 后缀 )来命名spider。 例如,如果spider爬取 mywebsite.com ,该spider通常会被命名为 mywebsite
    name = None

    #初始化,提取爬虫名字,start_ruls
    def __init__(self, name=None, **kwargs):
        if name is not None:
            self.name = name
        # 如果爬虫没有名字,中断后续操作则报错
        elif not getattr(self, name, None):
            raise ValueError("%s must have a name" % type(self).__name__)

        # python 对象或类型通过内置成员__dict__来存储成员信息
        self.__dict__.update(kwargs)

        #URL列表。当没有指定的URL时,spider将从该列表中开始进行爬取。 因此,第一个被获取到的页面的URL将是该列表之一。 后续的URL将会从获取到的数据中提取。
        if not hasattr(self, start_urls):
            self.start_urls = []

    # 打印Scrapy执行后的log信息
    def log(self, message, level=log.DEBUG, **kw):
        log.msg(message, spider=self, level=level, **kw)

    # 判断对象object的属性是否存在,不存在做断言处理
    def set_crawler(self, crawler):
        assert not hasattr(self, _crawler), "Spider already bounded to %s" % crawler
        self._crawler = crawler

    @property
    def crawler(self):
        assert hasattr(self, _crawler), "Spider not bounded to any crawler"
        return self._crawler

    @property
    def settings(self):
        return self.crawler.settings

    #该方法将读取start_urls内的地址,并为每一个地址生成一个Request对象,交给Scrapy下载并返回Response
    #该方法仅调用一次
    def start_requests(self):
        for url in self.start_urls:
            yield self.make_requests_from_url(url)

    #start_requests()中调用,实际生成Request的函数。
    #Request对象默认的回调函数为parse(),提交的方式为get
    def make_requests_from_url(self, url):
        return Request(url, dont_filter=True)

    #默认的Request对象回调函数,处理返回的response。
    #生成Item或者Request对象。用户必须实现这个类
    def parse(self, response):
        raise NotImplementedError

    @classmethod
    def handles_request(cls, request):
        return url_is_from_spider(request.url, cls)

    def __str__(self):
        return "<%s %r at 0x%0x>" % (type(self).__name__, self.name, id(self))

    __repr__ = __str__

主要属性和方法

  • name

    定义spider名字的字符串。

    例如,如果spider爬取 mywebsite.com ,该spider通常会被命名为 mywebsite

  • allowed_domains

    包含了spider允许爬取的域名(domain)的列表,可选。

  • start_urls

    初始URL元祖/列表。当没有制定特定的URL时,spider将从该列表中开始进行爬取。

  • start_requests(self)

    该方法必须返回一个可迭代对象(iterable)。该对象包含了spider用于爬取(默认实现是使用 start_urls 的url)的第一个Request。

    当spider启动爬取并且未指定start_urls时,该方法被调用。

  • parse(self, response)

    当请求url返回网页没有指定回调函数时,默认的Request对象回调函数。用来处理网页返回的response,以及生成Item或者Request对象。

  • log(self, message[, level, component])

    使用 scrapy.log.msg() 方法记录(log)message。 更多数据请参见 logging

案例

  • 创建一个新的爬虫:
scrapy genspider loaderman "cnblogs.com"
  • 编写items.py

获取信息字段

 

class LoadermanItem(scrapy.Item):
    title = scrapy.Field()
    detailUrl = scrapy.Field()
    content = scrapy.Field()
    date = scrapy.Field()
  • 编写LoadermanSpider.py
# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy

from scrapyDemo.items import LoadermanItem


class LoadermanSpider(scrapy.Spider):
    name = loaderman
    allowed_domains = [http://www.cnblogs.com]
    start_urls = [http://www.cnblogs.com/loaderman]

    def parse(self, response):
        # filename = "loaderman.html"
        # open(filename, ‘w‘).write(response.body)
        xpathList = response.xpath("//div[@class=‘post‘]")
        # items= []
        for each in xpathList:
            # 将我们得到的数据封装到一个 `LoadermanItem` 对象

            item = LoadermanItem()

            # extract()方法返回的都是unicode字符串
            title = each.xpath(".//h2/a[@class=‘postTitle2‘]/text()").extract()
            detailUrl = each.xpath(".//a[@class=‘postTitle2‘]/@href").extract()
            content = each.xpath(".//div[@class=‘c_b_p_desc‘]/text()").extract()
            date = each.xpath(".//p[@class=‘postfoot‘]/text()").extract()
            # xpath返回的是包含一个元素的列表

            item[title] = title[0]
            item[detailUrl] = detailUrl[0]
            item[content] = content[0]
            item[date] = date[0]
            # items.append(item)
            # #将获取的数据交给pipelines
            yield items

        # 返回数据,不经过pipeline
        # return items
  • 编写pipeline.py文件
    
    
    import json
    
    class LoadermanPipeline(object):
    
        def __init__(self):
            self.file = open(loaderman.json, w)
            # self.file.write("[")
    
        def process_item(self, item, spider):
    
            jsontext = json.dumps(dict(item), ensure_ascii=False) + " ,\n"
    
            self.file.write(jsontext.encode("utf-8"))
    
            return item
    
        def close_spider(self, spider):
            # self.file.write("]")
            self.file.close()
  • 在 setting.py 里设置ITEM_PIPELINES
ITEM_PIPELINES = {

    scrapyDemo.pipelines.LoadermanPipeline: 300,
}
  • 执行爬虫:scrapy crawl loaderman

 parse()方法的工作机制:

1. 因为使用的yield,而不是return。parse函数将会被当做一个生成器使用。scrapy会逐一获取parse方法中生成的结果,并判断该结果是一个什么样的类型;
2. 如果是request则加入爬取队列,如果是item类型则使用pipeline处理,其他类型则返回错误信息。
3. scrapy取到第一部分的request不会立马就去发送这个request,只是把这个request放到队列里,然后接着从生成器里获取;
4. 取尽第一部分的request,然后再获取第二部分的item,取到item了,就会放到对应的pipeline里处理;
5. parse()方法作为回调函数(callback)赋值给了Request,指定parse()方法来处理这些请求 scrapy.Request(url, callback=self.parse)
6. Request对象经过调度,执行生成 scrapy.http.response()的响应对象,并送回给parse()方法,直到调度器中没有Request(递归的思路)
7. 取尽之后,parse()工作结束,引擎再根据队列和pipelines中的内容去执行相应的操作;
8. 程序在取得各个页面的items前,会先处理完之前所有的request队列里的请求,然后再提取items。
7. 这一切的一切,Scrapy引擎和调度器将负责到底。

Scrapy之Spider

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原文地址:https://www.cnblogs.com/loaderman/p/11890229.html

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