[Python]网络爬虫（12）：爬虫框架Scrapy的第一个爬虫示例入门教程

（建议大家多看看官网教程：教程地址）

我们使用dmoz.org这个网站来作为小抓抓一展身手的对象。

首先先要回答一个问题。

问：把网站装进爬虫里，总共分几步？

答案很简单，四步：

• 新建项目 (Project)：新建一个新的爬虫项目
• 明确目标（Items）：明确你想要抓取的目标
• 制作爬虫（Spider）：制作爬虫开始爬取网页
• 存储内容（Pipeline）：设计管道存储爬取内容

好的，基本流程既然确定了，那接下来就一步一步的完成就可以了。

1.新建项目（Project）

在空目录下按住Shift键右击，选择“在此处打开命令窗口”，输入一下命令：

scrapy startproject tutorial

其中，tutorial为项目名称。

可以看到将会创建一个tutorial文件夹，目录结构如下：

tutorial/
    scrapy.cfg
    tutorial/
        __init__.py
        items.py
        pipelines.py
        settings.py
        spiders/
            __init__.py
            ...

下面来简单介绍一下各个文件的作用：

• scrapy.cfg：项目的配置文件
  
• tutorial/：项目的Python模块，将会从这里引用代码
• tutorial/items.py：项目的items文件
• tutorial/pipelines.py：项目的pipelines文件
• tutorial/settings.py：项目的设置文件
• tutorial/spiders/：存储爬虫的目录

2.明确目标（Item）

在Scrapy中，items是用来加载抓取内容的容器，有点像Python中的Dic，也就是字典，但是提供了一些额外的保护减少错误。

一般来说，item可以用scrapy.item.Item类来创建，并且用scrapy.item.Field对象来定义属性（可以理解成类似于ORM的映射关系）。

接下来，我们开始来构建item模型（model）。

首先，我们想要的内容有：

• 名称（name）
• 链接（url）
• 描述（description）

修改tutorial目录下的items.py文件，在原本的class后面添加我们自己的class。

因为要抓dmoz.org网站的内容，所以我们可以将其命名为DmozItem：

# Define here the models for your scraped items
#
# See documentation in:
# http://doc.scrapy.org/en/latest/topics/items.html

from scrapy.item import Item, Field

class TutorialItem(Item):
    # define the fields for your item here like:
    # name = Field()
    pass

class DmozItem(Item):
    title = Field()
    link = Field()
    desc = Field()

刚开始看起来可能会有些看不懂，但是定义这些item能让你用其他组件的时候知道你的 items到底是什么。

可以把Item简单的理解成封装好的类对象。

3.制作爬虫（Spider）

制作爬虫，总体分两步：先爬再取。

也就是说，首先你要获取整个网页的所有内容，然后再取出其中对你有用的部分。

3.1爬

Spider是用户自己编写的类，用来从一个域（或域组）中抓取信息。

他们定义了用于下载的URL列表、跟踪链接的方案、解析网页内容的方式，以此来提取items。

要建立一个Spider，你必须用scrapy.spider.BaseSpider创建一个子类，并确定三个强制的属性：

• name：爬虫的识别名称，必须是唯一的，在不同的爬虫中你必须定义不同的名字。
• start_urls：爬取的URL列表。爬虫从这里开始抓取数据，所以，第一次下载的数据将会从这些urls开始。其他子URL将会从这些起始URL中继承性生成。
• parse()：解析的方法，调用的时候传入从每一个URL传回的Response对象作为唯一参数，负责解析并匹配抓取的数据(解析为item)，跟踪更多的URL。

 

这里可以参考宽度爬虫教程中提及的思想来帮助理解，教程传送：[Java] 知乎下巴第5集：使用HttpClient工具包和宽度爬虫。

也就是把Url存储下来并依此为起点逐步扩散开去，抓取所有符合条件的网页Url存储起来继续爬取。

下面我们来写第一只爬虫，命名为dmoz_spider.py，保存在tutorial\spiders目录下。

dmoz_spider.py代码如下：

from scrapy.spider import Spider

class DmozSpider(Spider):
    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)

allow_domains是搜索的域名范围，也就是爬虫的约束区域，规定爬虫只爬取这个域名下的网页。

从parse函数可以看出，将链接的最后两个地址取出作为文件名进行存储。

然后运行一下看看，在tutorial目录下按住shift右击，在此处打开命令窗口，输入：

scrapy crawl dmoz

运行结果如图：

报错了：

UnicodeDecodeError: 'ascii' codec can't decode byte 0xb0 in position 1: ordinal not in range(128)

运行第一个Scrapy项目就报错，真是命运多舛。

应该是出了编码问题，谷歌了一下找到了解决方案：

在python的Lib\site-packages文件夹下新建一个sitecustomize.py：

import sys  
sys.setdefaultencoding('gb2312')  

再次运行，OK，问题解决了，看一下结果：

最后一句INFO: Closing spider (finished)表明爬虫已经成功运行并且自行关闭了。

包含 [dmoz]的行 ，那对应着我们的爬虫运行的结果。

可以看到start_urls中定义的每个URL都有日志行。

还记得我们的start_urls吗？

http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Books
http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Resources

因为这些URL是起始页面，所以他们没有引用(referrers)，所以在它们的每行末尾你会看到 (referer: )。

在parse 方法的作用下，两个文件被创建：分别是 Books 和 Resources，这两个文件中有URL的页面内容。

那么在刚刚的电闪雷鸣之中到底发生了什么呢？

首先，Scrapy为爬虫的 start_urls属性中的每个URL创建了一个 scrapy.http.Request 对象 ，并将爬虫的parse 方法指定为回调函数。

然后，这些 Request被调度并执行，之后通过parse()方法返回scrapy.http.Response对象，并反馈给爬虫。

3.2取

爬取整个网页完毕，接下来的就是的取过程了。

光存储一整个网页还是不够用的。

在基础的爬虫里，这一步可以用正则表达式来抓。

在Scrapy里，使用一种叫做 XPath selectors的机制，它基于 XPath表达式。

如果你想了解更多selectors和其他机制你可以查阅资料：点我点我

这是一些XPath表达式的例子和他们的含义

• /html/head/title: 选择HTML文档元素下面的'] In [3]: sel.xpath('//title/text()') Out[3]: [] 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']
  
  

  当然title这个标签对我们来说没有太多的价值，下面我们就来真正抓取一些有意义的东西。

  使用火狐的审查元素我们可以清楚地看到，我们需要的东西如下：

  
  

  
  

  我们可以用如下代码来抓取这个

• 标签：

  sel.xpath('//ul/li')

  从

• 标签中，可以这样获取网站的描述：

  sel.xpath('//ul/li/text()').extract()

  
  
  

  
  

  可以这样获取网站的标题：

  sel.xpath('//ul/li/a/text()').extract()

  
  

  可以这样获取网站的超链接：

  sel.xpath('//ul/li/a/@href').extract()

  
  

  当然，前面的这些例子是直接获取属性的方法。

  我们注意到xpath返回了一个对象列表，

  那么我们也可以直接调用这个列表中对象的属性挖掘更深的节点
  

  （参考：Nesting selectors andWorking with relative XPaths in the Selectors）：

  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
  

  
  

  3.4xpath实战

  我们用shell做了这么久的实战，最后我们可以把前面学习到的内容应用到dmoz_spider这个爬虫中。

  在原爬虫的parse函数中做如下修改：

  from scrapy.spider import Spider
  from scrapy.selector import Selector
  
  class DmozSpider(Spider):
      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
  

  
  

  注意，我们从scrapy.selector中导入了Selector类，并且实例化了一个新的Selector对象。这样我们就可以像Shell中一样操作xpath了。

  我们来试着输入一下命令运行爬虫（在tutorial根目录里面）：
  

  scrapy crawl dmoz

  
  

  运行结果如下：

  

  果然，成功的抓到了所有的标题。但是好像不太对啊，怎么Top，Python这种导航栏也抓取出来了呢？

  我们只需要红圈中的内容：

  
  

  看来是我们的xpath语句有点问题，没有仅仅把我们需要的项目名称抓取出来，也抓了一些无辜的但是xpath语法相同的元素。

  审查元素我们发现我们需要的

  具有class='directory-url'的属性，

  那么只要把xpath语句改成sel.xpath('//ul[@class="directory-url"]/li')即可
  

  将xpath语句做如下调整：

  from scrapy.spider import Spider
  from scrapy.selector import Selector
  
  class DmozSpider(Spider):
      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[@class="directory-url"]/li')
          for site in sites:
              title = site.xpath('a/text()').extract()
              link = site.xpath('a/@href').extract()
              desc = site.xpath('text()').extract()
              print title
  

  
  成功抓出了所有的标题，绝对没有滥杀无辜：

  

  
  

  3.5使用Item
  

  接下来我们来看一看如何使用Item。

  前面我们说过，Item 对象是自定义的python字典，可以使用标准字典语法获取某个属性的值：

  >>> item = DmozItem()
  >>> item['title'] = 'Example title'
  >>> item['title']
  'Example title'

  
  作为一只爬虫，Spiders希望能将其抓取的数据存放到Item对象中。为了返回我们抓取数据，spider的最终代码应当是这样:
  

  from scrapy.spider import Spider
  from scrapy.selector import Selector
  
  from tutorial.items import DmozItem
  
  class DmozSpider(Spider):
      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[@class="directory-url"]/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
  

  
  
  

  4.存储内容（Pipeline）

  保存信息的最简单的方法是通过Feed exports，主要有四种：JSON，JSON lines，CSV，XML。

  我们将结果用最常用的JSON导出，命令如下：

  
  

  scrapy crawl dmoz -o items.json -t json

  
  

  -o 后面是导出文件名，-t 后面是导出类型。

  然后来看一下导出的结果，用文本编辑器打开json文件即可（为了方便显示，在item中删去了除了title之外的属性）：

  
  

  
  

  
  

  因为这个只是一个小型的例子，所以这样简单的处理就可以了。

  如果你想用抓取的items做更复杂的事情，你可以写一个 Item Pipeline(条目管道)。

  这个我们以后再慢慢玩^_^