只要满足某个条件的url,都给我进行爬取。那么这时候我们就可以通过CrawlSpider来帮我们完成了。CrawlSpider继承自Spider,只不过是在之前的基础之上增加了新的功能,可以定义爬取的url的规则,以后scrapy碰到满足条件的url都进行爬取,而不用手动的yield Request。
如果想要创建CrawlSpider爬虫,那么应该通过以下命令创建:
scrapy genspider -t crawl [爬虫名字] [域名]
需要使用LinkExtractor
和Rule
。这两个东西决定爬虫的具体走向。
1.LinkExtractors链接提取器:
使用LinkExtractors可以不用程序员自己提取想要的url,然后发送请求。这些工作都可以交给LinkExtractors,他会在所有爬的页面中找到满足规则的url,实现自动的爬取。以下对LinkExtractors类做一个简单的介绍:
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
)
主要参数讲解:
allow:允许的url。所有满足这个正则表达式的url都会被提取。
deny:禁止的url。所有满足这个正则表达式的url都不会被提取。
allow_domains:允许的域名。只有在这个里面指定的域名的url才会被提取。
deny_domains:禁止的域名。所有在这个里面指定的域名的url都不会被提取。
restrict_xpaths:严格的xpath。和allow共同过滤链接。
2.Rule规则类
定义爬虫的规则类。以下对这个类做一个简单的介绍:
class scrapy.spiders.Rule(
link_extractor,
callback = None,
cb_kwargs = None,
follow = None,
process_links = None,
process_request = None
)
主要参数讲解:
link_extractor:一个LinkExtractor对象,用于定义爬取规则。
callback:满足这个规则的url,应该要执行哪个回调函数。因为CrawlSpider使用了parse作为回调函数,因此不要覆盖parse作为回调函数自己的回调函数。
follow:指定根据该规则从response中提取的链接是否需要跟进。
process_links:从link_extractor中获取到链接后会传递给这个函数,用来过滤不需要爬取的链接。
allow设置规则的方法:要能够限制在我们想要的url上面。不要跟其他的url产生相同的正则表达式即可。
什么情况下使用follow:如果在爬取页面的时候,需要将满足当前条件的url再进行跟进,那么就设置为True。否则设置为Fasle。
什么情况下该指定callback:如果这个url对应的页面,只是为了获取更多的url,并不需要里面的数据,那么可以不指定callback。如果想要获取url对应页面中的数据,那么就需要指定一个callback。
1.创建爬虫项目
scrapy startproject wxapp
2.创建wxappspider CrawlSpider爬虫
scrapy genspider -t crawl wxappspider "wxapp-union.com"
3.wxappspider.py:
# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
from scrapy.linkextractors import LinkExtractor
from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule
from wxapp.items import WxappItem
class WxappspiderSpider(CrawlSpider):
name = 'wxappspider'
allowed_domains = ['wxapp-union.com']
start_urls = ['http://www.wxapp-union.com/portal.php?mod=list&catid=1&page=1']
rules = (
Rule(LinkExtractor(allow=r'.+mod=list&catid=1&page=\d'), follow=True),
Rule(LinkExtractor(allow=r'.+article-.*'),callback='parse_detail',follow=False),
)
def parse_detail(self, response):
title = response.xpath("//h1[@class='ph']/text()").get()
authors = response.xpath("//p[@class='authors']/a/text()").get()
time = response.xpath("//span[@class='time']/text()").get()
content = response.xpath("//td[@id='article_content']//text()").getall()
content = ''.join(content).strip()
item=WxappItem(title=title,authors=authors,time=time,content=content)
yield item
4.items.py:
import scrapy
class WxappItem(scrapy.Item):
# define the fields for your item here like:
# name = scrapy.Field()
title = scrapy.Field()
authors = scrapy.Field()
time = scrapy.Field()
content = scrapy.Field()
5.pipelines.py:
import json
class WxappPipeline(object):
def __init__(self):
self.fp = open("wxapp.js",'w',encoding="utf-8")
def process_item(self, item, spider):
item_json = json.dumps(dict(item), ensure_ascii=False)
self.fp.write(item_json)
return item
def close_spider(self,spider):
self.fp.close()
print("爬虫结束")
6.设置settings.py
# Obey robots.txt rules
ROBOTSTXT_OBEY = False
# See also autothrottle settings and docs
DOWNLOAD_DELAY = 1
# Override the default request headers:
DEFAULT_REQUEST_HEADERS = {
'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8',
'Accept-Language': 'en',
'User-Agent':'Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/59.0.3071.109 Safari/537.36',
}
# See https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html
ITEM_PIPELINES = {
'wxapp.pipelines.WxappPipeline': 300,
}
7.运行爬虫start.py:
from scrapy import cmdline
cmdline.execute("scrapy crawl wxappspider".split())
注:参考了网易云知了课堂.