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一.目的。

在教程（二）（http://blog.csdn.net/u012150179/article/details/32911511）中使用基于Spider实现了自己的w3cschool_spider，并在items.py中定义了数据结构，

在pipelines.py中实现获得数据的过滤以及保存。

但是以上述方法只能爬取start_url列表中的网页，而网络爬虫如google等搜索引擎爬虫实现的就是对整个互联网的爬取，所以在本教程中研究使用scrapy自动实现多网页爬取功能。

在教程（五）（http://blog.csdn.net/u012150179/article/details/34486677）中已经编写继承自spider的类实现爬虫，实现了自动多网页爬取，这里引出CrawlSpider类，使用更简单方式实现自动爬取。

二.热身。

1.CrawlSpider

（1）概念与作用：

它是Spider的派生类，首先在说下Spider，它是所有爬虫的基类，对于它的设计原则是只爬取start_url列表中的网页，而从爬取的网页中获取link并继续爬取的工作CrawlSpider类更适合。

（2）使用：

它与Spider类的最大不同是多了一个rules参数，其作用是定义提取动作。在rules中包含一个或多个Rule对象，Rule类与CrawlSpider类都位于scrapy.contrib.spiders模块中。

class scrapy.contrib.spiders.Rule (
link_extractor, callback=None,cb_kwargs=None,follow=None,process_links=None,process_request=None )

                     其中：

link_extractor为LinkExtractor，用于定义需要提取的链接。

callback参数：当link_extractor获取到链接时参数所指定的值作为回调函数。

                      callback参数使用注意：

当编写爬虫规则时，请避免使用parse作为回调函数。于CrawlSpider使用parse方法来实现其逻辑，如果您覆盖了parse方法，crawlspider将会运行失败。

follow：指定了根据该规则从response提取的链接是否需要跟进。当callback为None,默认值为true。

process_links：主要用来过滤由link_extractor获取到的链接。

process_request：主要用来过滤在rule中提取到的request。

2.LinkExtractor

（1）概念：

顾名思义，链接提取器。

（2） 作用：

response对象中获取链接，并且该链接会被接下来爬取。

（3） 使用：

通过SmglLinkExtractor提取希望获取的链接。

classscrapy.contrib.linkextractors.sgml.SgmlLinkExtractor(
allow=(),deny=(),allow_domains=(),deny_domains=(),deny_extensions=None,restrict_xpaths=(),tags=('a','area'),attrs=('href'),canonicalize=True,unique=True,process_value=None)

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。

三.RUN!

1. shell中验证

   开始编写代码之前，使用scrapyshell查看使用SmglLinkExtractor在网页中获取到的链接：

   scrapy shell http://blog.csdn.net/u012150179/article/details/11749017

   
   继续import相关模块：

   fromscrapy.contrib.linkextractors.sgml import SgmlLinkExtractor

   
   现在使用SgmlLinkExtractor查看在当前网页中获得的链接：

   item=SgmlLinkExtractor(allow=('/u012150179/article/details')).extract_links(response)

   
   其中item为包含Link()对象的列表，现在显示其中的text元素（就是获取到的文章链接对应的文章标题）：

   for i in item:
       print i.text

   
   部分结果截图：

   

   对照网页可以得到此时获取的是当前网页中所有满足allow条件的链接，不仅包含“下一篇”的链接，还有网页侧边栏“阅读排行“、”评论排行“中的文章链接。为了只获得”下一篇“文章链接，这就要进行所有链接的筛选，引入参数restrict_xpaths，继续：

   item= SgmlLinkExtractor(allow=('/u012150179/article/details'),restrict_xpaths=('//li[@class="next_article"]')).extract_links(response)

   
   这是在如上查看结果，便提取出了“下一篇”文章链接。

   注意：在shell中并不对提取到的link进行跟进。

   在这里不得不提的就是scrapy shell是对调试、验证很有用的交互工具。应该掌握。

   在shell中进行了验证后进入写代码阶段。

2. 编写代码

   （1）items.py和pipelines.py以及settings.py与之前教程类似，不详细描述。

   
   （2）爬虫编写。

   上码：

   # -*- coding:utf-8 -*-
   
   from scrapy.contrib.spiders import CrawlSpider, Rule
   from scrapy.contrib.linkextractors.sgml import SgmlLinkExtractor
   from scrapy.selector import Selector
   from CSDNBlogCrawlSpider.items import CsdnblogcrawlspiderItem
   
   
   class CSDNBlogCrawlSpider(CrawlSpider):
   
       """继承自CrawlSpider，实现自动爬取的爬虫。"""
   
       name = "CSDNBlogCrawlSpider"
       #设置下载延时
       download_delay = 2
       allowed_domains = ['blog.csdn.net']
       #第一篇文章地址
       start_urls = ['http://blog.csdn.net/u012150179/article/details/11749017']
   
       #rules编写法一，官方文档方式
       #rules = [
       #    #提取“下一篇”的链接并**跟进**,若不使用restrict_xpaths参数限制，会将页面中所有
       #    #符合allow链接全部抓取
       #    Rule(SgmlLinkExtractor(allow=('/u012150179/article/details'),
       #                          restrict_xpaths=('//li[@class="next_article"]')),
       #         follow=True)
       #
       #    #提取“下一篇”链接并执行**处理**
       #    #Rule(SgmlLinkExtractor(allow=('/u012150179/article/details')),
       #    #     callback='parse_item',
       #    #     follow=False),
       #]
   
       #rules编写法二，更推荐的方式（自己测验，使用法一时经常出现爬到中间就finish情况，并且无错误码）
       rules = [
           Rule(SgmlLinkExtractor(allow=('/u012150179/article/details'),
                                 restrict_xpaths=('//li[@class="next_article"]')),
                callback='parse_item',
                follow=True)
       ]
   
       def parse_item(self, response):
   
           #print "parse_item>>>>>>"
           item = CsdnblogcrawlspiderItem()
           sel = Selector(response)
           blog_url = str(response.url)
           blog_name = sel.xpath('//div[@id="article_details"]/div/h1/span/a/text()').extract()
   
           item['blog_name'] = [n.encode('utf-8') for n in blog_name]
           item['blog_url'] = blog_url.encode('utf-8')
   
           yield item
   

   
   

   运行：

   scrapy crawl CSDNBlogCrawlSpider

   
   得到的效果如教程（五）一致。

   
   

   其中指出和教程（五）所编写爬虫方法的差异：

   首先，基类CrawlSpider提供了更完善的自动多网页爬取机制，只需要我们配置的就是rules，通过Rule对象实现链接的提取与跟进，恩，对，没了。。。就这样。详细的注释也都在程序中。

   进行到这里，就将本篇文章主题讲述完毕，核心是CrawlSpider，主要方法是rules。

   
   

   
   

   
   
   

Scrapy精华教程（六）——自动爬取网页之II（CrawlSpider）,布布扣,bubuko.com

Scrapy精华教程（六）——自动爬取网页之II（CrawlSpider）

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原文地址：http://blog.csdn.net/u012150179/article/details/34913315