Scrapy框架学习（四）----CrawlSpider、LinkExtractors、Rule及爬虫示例
Scrapy框架学习（四）—-CrawlSpider、LinkExtractors、Rule及爬虫示例
CrawlSpider、LinkExtractors、Rule是scrapy框架中的类，其中CrawlSpider是Spider的派生类，具有更多的方法和功能，LinkExtractor类是用作提取链接的，Rule表示的是爬取的规则。
CrawlSpider
CrawlSpider是Spider的派生类，Spider类的设计原则是只爬取start_urls中的url，而CrawlSpider类定义了一些规则（rules）来提供跟进链接（link）的方便机制，从爬取的网页中获取link并继续爬取的工作更适合。
CrawlSpider除了Spider继承过来的属性外，还提供了一个新的属性：
rules
包含一个或多个Rule对象的集合。每个Rule对爬取网站的动作定义了特定规则。Rule对象会在下面介绍。
如果多个Rule匹配了相同的链接，则根据他们在本属性中被定义的顺序，第一个会被使用。
CrawlSpider也提供了一个可复写的方法：
parse_start_url(response)
当start_url的请求返回时，该方法被调用。该方法分析最初的返回值并必须返回一个Item对象或一个Request对象或者一个可迭代的包含二者的对象
当编写爬虫规则时，请避免使用parse 作为回调函数。 由于CrawlSpider使用parse 方法来实现其逻辑，如果 您覆盖了parse 方法，CrawlSpider将会运行失败。
LinkExtractor
class scrapy.linkextractors.LinkExtractorLinkExtractor是从网页（scrapy.http.Response）中抽取会被follow的链接的对象。
LinkExtractor在CrawlSpider类(在Scrapy可用)中使用, 通过一套规则,但你也可以用它在你的Spider中,即使你不是从CrawlSpider继承的子类, 因为它的目的很简单: 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：会被提取的连接的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。
Rule
Rule对象是一个爬取规则的类。
其类的定义如下：
class scrapy.contrib.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。其定义了如何从爬取到的页面提取链接。
callback：是一个callable或string（该Spider中同名的函数将会被调用）。从link_extractor中每获取到链接时将会调用该函数。该回调函数接收一个response作为其第一个参数，并返回一个包含Item以及Request对象(或者这两者的子类)的列表。
cb_kwargs：包含传递给回调函数的参数（keyword argument）的字典。
follow：是一个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True，否则默认False。
process_links：是一个callable或string（该Spider中同名的函数将会被调用）。从link_extrator中获取到链接列表时将会调用该函数。该方法主要是用来过滤。
process_request：是一个callable或string（该spider中同名的函数都将会被调用）。该规则提取到的每个request时都会调用该函数。该函数必须返回一个request或者None。用来过滤request。
CrawlSpider的爬虫示例
CrawlSpider以58租房 上海为例，爬取的数据有标题，房子，地址，价格等。具体看下面代码：
- 创建项目
在项目的父目录创建项目，执行如下命令：
scrapy startproject zufang58- 定义需要爬取的字段
在items.py创建一个Item，默认会创建一个ZufangItem类，在ZufangItem类中定义字段
import scrapy
class Zufang58Item(scrapy.Item):
# 标题
title = scrapy.Field()
# 房间
room = scrapy.Field()
# 区域
zone = scrapy.Field()
# 地址
address = scrapy.Field()
# 价格
money = scrapy.Field()
# 发布信息的类型，品牌公寓，经纪人，个人
type = scrapy.Field()
- 编写Spider类
在spiders目录创建一个zufang58_spider.py文件，在文件中定义一个名为ZuFang58Spider继承CrawlSpider，代码如下。
from scrapy.spider import CrawlSpider, Rule
from scrapy.linkextractor import LinkExtractor
from zufang58.items import Zufang58Item
class ZuFang58Spider(CrawlSpider):
# spider的唯一名称
name = 'zufang58'
# 开始爬取的url
start_urls = ["http://sh.58.com/chuzu/"]
# 从页面需要提取的url 链接(link)
links = LinkExtractor(allow="sh.58.com/chuzu/pn\d+")
# 设置解析link的规则，callback是指解析link返回的响应数据的的方法
rules = [Rule(link_extractor=links, callback="parseContent", follow=True)]
def parseContent(self, response):
"""
解析响应的数据，获取需要的数据字段
:param response: 响应的数据
:return:
"""
# 根节点 //ul[@class="listUl"]/li[@logr]
# title: .//div[@class="des"]/h2/a/text()
# room: .//div[@class="des"]/p[@class="room"]/text()
# zone: .//div[@class="des"]/p[@class="add"]/a[1]/text()
# address: .//div[@class="des"]/p[@class="add"]/a[last()]/text()
# money: .//div[@class="money"]/b/text()
# type: # .//div[@class="des"]/p[last()]/@class # 如果是add,room .//div[@class="des"]/div[@class="jjr"]/@class
for element in response.xpath('//ul[@class="listUl"]/li[@logr]'):
title = element.xpath('.//div[@class="des"]/h2/a/text()')[0].extract().strip()
room = element.xpath('.//div[@class="des"]/p[@class="room"]')[0].extract()
zone = element.xpath('.//div[@class="des"]/p[@class="add"]/a[1]/text()')[0].extract()
address = element.xpath('.//div[@class="des"]/p[@class="add"]/a[last()]/text()')[0].extract()
money = element.xpath('.//div[@class="money"]/b/text()')[0].extract()
type = element.xpath('.//div[@class="des"]/p[last()]/@class')[0].extract()
if type == "add" or type == "room":
type = element.xpath('.//div[@class="des"]/div[@class="jjr"]/@class')[0].extract()
item = Zufang58Item()
item['title'] = title
item['room'] = room
item['zone'] = zone
item['address'] = address
item['money'] = money
item['type'] = type
yield item
- 编写pipeline(管道)
在pipeline.py文件中，创建Zufang58Pipeline类，实现process_item()方法。如：
class Zufang58Pipeline(object):
def __init__(self):
self.file = open('zufang58.json', mode='w', encoding='utf-8')
def process_item(self, item, spider):
jsondata = json.dumps(dict(item), ensure_ascii=False) + "\n"
self.file.write(jsondata)
return item
def close_spider(self, spider):
self.file.close()
- 配置pipeline管道和请求头字段
DEFAULT_REQUEST_HEADERS = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/62.0.3202.89 Safari/537.36',
'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8',
'Accept-Language': 'en',
}
...
ITEM_PIPELINES = {
'zufang58.pipelines.Zufang58Pipeline': 300,
}
- 执行爬虫命令
scrapy crawl zufang58我们可以在控制台中可以看到有很多的log输出。如果我们想把log保存到文件。可以在setting.py配置。
- 配置logging
Scrapy提供5层logging级别:
CRITICAL：严重错误(critical)ERROR：一般错误(regular errors)WARNING：警告信息(warning messages)INFO：一般信息(informational messages)DEBUG： 调试信息(debugging messages)
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。
在settings.py配置logging
LOG_FILE = 'zufang58.log'
LOG_LEVEL = 'DEBUG'就可以将log输出到zufang58.log文件中。