首先我们需要先安装scrapy框架，没有安装的同学可以看ubuntu下安装scrapy网络爬虫框架
创建一个项目 Creating a project
1 进入到想要创建项目的目录： scrapy startproject tutorial
这样就可以创建了一个新的scrapy项目tutorial
2 看一下项目的树形图
tutorial/
scrapy.cfg
tutorial/
__init__.py
items.py
pipelines.py
settings.py
spiders/
__init__.py
...
3 简单的介绍一下每个文件的用处
scrapy.cfg 是项目的配置文件
tutorial/ 是项目的入口
items.py 是项目的数据字段文件
pipelines.py 是项目的管道文件
settings.py 是项目的配置文件
spiders/ 是项目中放网络蜘蛛的目录
定义我们要的数据字段 Defining our Item
1 定义自己所需要的数据字段是从我们爬取下来的数据中提取的
2 定义字段在items.py中定义Item类来实现的
3 我们在items.py中定义出三个字段，titile和link以及desc
from scrapy.item import Item, Field
class DmozItem(Item):
title = Field()
link = Field()
desc = Field()
创建第一个网络蜘蛛 Our first Spider
1 网络蜘蛛是指从用户定义好的一组域中爬取数据
2 要创建一个网络蜘蛛，我们必须在spiders/ 目录下创建一个文件
3 我们创建第一个网络蜘蛛，保存为dmoz_spider.py
from scrapy.spider import BaseSpider
class DmozSpider(BaseSpider):
name = "dmoz"
allowed_domains = ["dmoz.org"]
start_urls = [
"http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Books/",
"http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Resources/"
]
def parse(self, response):
filename = response.url.split("/")[-2]
open(filename, 'wb').write(response.body)
name 是网络蜘蛛的名称，名称要唯一
start_urls 是网络蜘蛛开始爬取的第一个url
parse()函数 是网络蜘蛛爬取后response的对象，负责解析响应数据
运行项目 Crawling
1 回到这个项目的最顶层运行：scrapy crawl dmoz
2 有如下结果
2014-01-23 18:13:07-0400 [scrapy] INFO: Scrapy started (bot: tutorial)
2014-01-23 18:13:07-0400 [scrapy] INFO: Optional features available: ...
2014-01-23 18:13:07-0400 [scrapy] INFO: Overridden settings: {}
2014-01-23 18:13:07-0400 [scrapy] INFO: Enabled extensions: ...
2014-01-23 18:13:07-0400 [scrapy] INFO: Enabled downloader middlewares: ...
2014-01-23 18:13:07-0400 [scrapy] INFO: Enabled spider middlewares: ...
2014-01-23 18:13:07-0400 [scrapy] INFO: Enabled item pipelines: ...
2014-01-23 18:13:07-0400 [dmoz] INFO: Spider opened
2014-01-23 18:13:08-0400 [dmoz] DEBUG: Crawled (200) <GET http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Resources/> (referer: None)
2014-01-23 18:13:09-0400 [dmoz] DEBUG: Crawled (200) <GET http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Books/> (referer: None)
2014-01-23 18:13:09-0400 [dmoz] INFO: Closing spider (finished)
3 运行完这个项目之后，在这个项目tutorial产生两个文件Books和Resources
项目是怎样工作的？ What just happened under the hood?
scrapy对定义在spider里面的每一个url产生一个http的request请求，然后通过parse()函数进行回滚处理。
提取数据字段 Extracting Items
1 有几种方法从web页面中提取数据，比如XPath和CSS
2 几个XPath例子的解释
/html/head/title: 选择所有head内部的title内容
/html/head/title/text(): 选择所有的位于title内部的text内容
//td: 选择所有的<td>元素
//div[@class="mine"]: 选择所有的class名叫mine的div元素
3 选择器的四个基本方法
xpath(): 返回一个选择器列表，每一个代表xpath选择的
css(): 返回一个选择器列表，每一个代表css选择的
extract(): 返回一个unicode字符串
re(): 返回一个unicode字符串从正则表达式中选出的
4 为了说明使用selectors，我们使用scrapy shell
回到项目的最顶层： scrapy shell "http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Books/"
5 出现如下
[ ... Scrapy log here ... ]
2014-01-23 17:11:42-0400 [default] DEBUG: Crawled (200) <GET http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Books/> (referer: None)
[s] Available Scrapy objects:
[s] crawler <scrapy.crawler.Crawler object at 0x3636b50>
[s] item {}
[s] request <GET http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Books/>
[s] response <200 http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Books/>
[s] sel <Selector xpath=None data=u'<html>\r\n<head>\r\n<meta http-equiv="Conten'>
[s] settings <CrawlerSettings module=None>
[s] spider <Spider 'default' at 0x3cebf50>
[s] Useful shortcuts:
[s] shelp() Shell help (print this help)
[s] fetch(req_or_url) Fetch request (or URL) and update local objects
[s] view(response) View response in a browser
In [1]:
6 我们可以按照以下的方法试试
In [1]: sel.xpath('//title')
Out[1]: [<Selector xpath='//title' data=u'<title>Open Directory - Computers: Progr'>]
In [2]: sel.xpath('//title').extract()
Out[2]: [u'<title>Open Directory - Computers: Programming: Languages: Python: Books</title>']
In [3]: sel.xpath('//title/text()')
Out[3]: [<Selector xpath='//title/text()' data=u'Open Directory - Computers: Programming:'>]
In [4]: sel.xpath('//title/text()').extract()
Out[4]: [u'Open Directory - Computers: Programming: Languages: Python: Books']
In [5]: sel.xpath('//title/text()').re('(\w+):')
Out[5]: [u'Computers', u'Programming', u'Languages', u'Python']
7 通过上面的分析，我们可以把我们的网络蜘蛛spider改成以下代码
from scrapy.spider import BaseSpider
from scrapy.selector import Selector
class DmozSpider(BaseSpider):
name = "dmoz"
allowed_domains = ["dmoz.org"]
start_urls = [
"http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Books/",
"http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Resources/"
]
def parse(self, response):
sel = Selector(response)
sites = sel.xpath('//ul/li')
for site in sites:
title = site.xpath('a/text()').extract()
link = site.xpath('a/@href').extract()
desc = site.xpath('text()').extract()
print title, link, desc
8 最后使用上我们自己定义的Item，Item就像Python里面的字典一样
from scrapy.spider import BaseSpider
from scrapy.selector import Selector
from tutorial.items import DmozItem
class DmozSpider(BaseSpider):
name = "dmoz"
allowed_domains = ["dmoz.org"]
start_urls = [
"http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Books/",
"http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Resources/"
]
def parse(self, response):
sel = Selector(response)
sites = sel.xpath('//ul/li')
items = []
for site in sites:
item = DmozItem()
item['title'] = site.xpath('a/text()').extract()
item['link'] = site.xpath('a/@href').extract()
item['desc'] = site.xpath('text()').extract()
items.append(item)
return items
9 最简单的存储爬取数据方法是使用Feed exports，使用如下命令
scrapy crawl dmoz -o items.json -t json
这个命令将生成items.json文件，包含所有爬取的字段
