scrapy笔记

scrapy源码https://github.com/scrapy/scrapy/tree/master/scrapy

第一章、scrapy的模块

有spiders,selector,http,linkextractors,item,loader,exceptions,pipeline等包。
其中,在scrapy的目录下含有一些快捷的函数,如

scrapy.Spider()(继承于spiders包),
scrapy.Selector()(继承于selector包),,
scrapy.Item() (继承于item包),
scrapy.Request/FormRequest(继承于http包)。

spiders模块

常用Rule,CrawlSpider等函数。

一般爬虫scrapy.spiders.Spider,其他爬虫都是继承此爬虫。
链接爬虫scrapy.spiders.CrawlSpider,
网站爬虫scrapy.spiders.SitemapSpider
XML源爬虫scrapy.spiders.XMLFeedSpider
CSV源爬虫scrapy.spiders.CSVFeedSpider

linkextractors模块

常用LinkExtractor()函数。

http模块

常用HtmlResponse()函数
scrapy.http.Request()
scrapy.http.FormRequest()

item模块

常用Item(),Field()函数

loader模块

常用ItemLoader函数

exceptions模块

常用DropItem函数

pipeline

常用image,file包函数

第二章、选择器 scrapy.selector.Selector(response=None, text=None, type=None)

在scrapy中使用选择器对response进行解析。如response.xpath()。此时response已经自动被scrapy转化成了选择器。选择器可以由文本或者TextResponse构造形成,如:

from scrapy.http import HtmlResponse```
文本构造

 Selector(text=body).xpath('//span/text()').extract()```
TextResponse构造
 ```response = HtmlResponse(url='http://example.com', body=body)
 Selector(response=response).xpath('//span/text()').extract()```

选择器常用方法xpath()或者css().如sel.xpath(),sel.css()xuan.两者都返回新的选择器。
选择器还有re(),extract(),re_first(),extract_first()方法,前两个返回字符串列表,后两个返回字符串列表的第一个字符串。

##xpath
xpath("//div")会得到文档所有的div节点构成的选择器
> ```for p in divs.xpath('.//p'): # extracts all 

inside ... print p.extract()``` 或者 >```for p in divs.xpath('p'): #extracts all

inside print p.extract()``` xpath获取多个标签下的文本 > ```sel.xpath("//div").xpath("string(.)").extract()#返回一个列表,每个元素都是一个div节点下所有的文本。``` 获取指定文本值的元素 >```sel.xpath("//a[contains(., 'Next Page')]").extract() sel.xpath("//a[text()='Next Page']").extract()``` 选择器,在选择标签易变的文本时记得用 >```xpath("string(.)")``` 在数据项易减少的文本时,用 >```xpath("//div[contains(text(),'word')]")``` 可以利用兄弟父子节点选取。 #第三章、itempipeline itempipeline是对spider产生的item进行处理。有清洗,验证,检查,储存等功能。itempipeline含有四个方法: >open_spider(self, spider), close_spider(self, spider), from_crawler(cls, crawler), process_item(self, item, spider). ##不同的item处理 >```if isinstance(item, Aitem): pass elif isinstance(item, Bitem): pass else: pass``` ##储存到mongoDB 在settings文件里输入 >``` MONGODB_URI = 'mongodb://localhost:27017' MONGODB_DATABASE = 'scrapy' DOWNLOAD_DELAY = 0.25 #用于防止被ban``` 然后在pipeline文件直接用官网的代码。只需要改动process_items函数的代码和集合名。 >``` import pymongo import pymongo from scrapy.conf import settings from scrapy.exceptions import DropItem from myproject.items import myitem class myPipeline(object): collection_name = 'scrapy_items' def __init__(self, mongo_uri, mongo_db): self.mongo_uri = mongo_uri self.mongo_db = mongo_db @classmethod def from_crawler(cls, crawler): return cls( mongo_uri=crawler.settings.get('MONGO_URI'), mongo_db=crawler.settings.get('MONGO_DATABASE', 'items') ) def open_spider(self, spider): self.client = pymongo.MongoClient(self.mongo_uri) self.db = self.client[self.mongo_db] def close_spider(self, spider): self.client.close() def process_item(self, item, spider): self.db[self.collection_name].insert(dict(item)) return item``` #第四章、图片下载和文件下载 参考http://www.jianshu.com/p/b5ae15cb131d scrapy中图片和文件下载暂时只支持存在系统目录或者S3. ##图片下载 在items文件中: >```import scrapy class MyItem(scrapy.Item): image_urls = scrapy.Field() #用来存放图片的SRC源地址 images = scrapy.Field() #储存下载结果,当文件下载完后,images字段将被填充为一个2元素的元组。其中第一个为布尔值,表明是否成功下载,第二个是一个字典,含有相关信息。如 (True, {'checksum': '2b00042f7481c7b056c4b410d28f33cf', 'path': 'full/0a79c461a4062ac383dc4fade7bc09f1384a3910.jpg', 'url': 'http://www.example.com/files/product1.pdf'})

同理文件下载的item
在settings文件中配置:保存目录,失效时间,缩略图生成,过滤小图片

IMAGES_STORE = "./图片" #图片储存路径,为当前项目目录下的图片文件夹
FILES_STORE = "./wenjian" #文件储存路径
FILES_EXPIRES = 90 #设置文件失效的时间
IMAGES_EXPIRES = 30 #设置图片失效的时间```

IMAGES_THUMBS = {
'small': (50, 50),
'big': (270, 270),
} #设置缩略图大小,当你使用这个特性时,图片管道将使用下面的格式来创建各个特定尺寸的缩略图:
/thumbs//.jpg

IMAGES_MIN_HEIGHT = 110 #过滤小图片
IMAGES_MIN_WIDTH = 110 #过滤小图片```

pipeline

经常需要在pipeline或者中间件中获取settings的属性,可以通过scrapy.crawler.Crawler.settings属性或者
from scrapy.conf importsettings

@classmethod
def from_crawler(cls, crawler):
    settings = crawler.settings
    if settings['LOG_ENABLED']:
        print "log is enabled!"  ```

每个图片item保存在不同的目录

class MyImagesPipeline(ImagesPipeline):
spider = None

def get_media_requests(self, item, info):
    for url in item["image_urls"]:
        yield scrapy.Request(url,meta={'sch_name': item["sch_name"]})
#file_path函数重写,对图片保存目录进行设置 
def file_path(self, request, response=None, info=None):
    image_guid = request.url.split('/')[-1]
    return "C:/pictures/full/%s/%s" % (request.meta['sch_name'],image_guid)
def item_completed(self, results, item, info):
        image_paths = [x['path'] for ok, x in results if ok]
        if not image_paths:
            raise DropItem("Item contains no images")            
        return item

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