Scrapy入门一

本篇教程中将带您完成下列任务:

1. 创建一个Scrapy项目
2. 定义提取的Item
3. 编写爬取网站的 spider 并提取 Item
4. 编写 Item Pipeline 来存储提取到的Item(即数据)

创建项目

在开始爬取之前，您必须创建一个新的Scrapy项目。 进入您打算存储代码的目录中，运行下列命令:

scrapy startproject tutorial

该命令将会创建包含下列内容的 tutorial 目录:

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

这些文件分别是:

• scrapy.cfg: 项目的配置文件
• tutorial/: 该项目的python模块。之后您将在此加入代码。
• tutorial/items.py: 项目中的item文件.
• tutorial/pipelines.py: 项目中的pipelines文件.
• tutorial/settings.py: 项目的设置文件.
• tutorial/spiders/: 放置spider代码的目录.

定义Item

Item 是保存爬取到的数据的容器；其使用方法和python字典类似， 并且提供了额外保护机制来避免拼写错误导致的未定义字段错误。

类似在ORM中做的一样，您可以通过创建一个 scrapy.Item 类， 并且定义类型为 scrapy.Field 的类属性来定义一个Item。 (如果不了解ORM, 不用担心，您会发现这个步骤非常简单)

首先根据需要从dmoz.org获取到的数据对item进行建模。 我们需要从dmoz中获取名字，url，以及网站的描述。 对此，在item中定义相应的字段。编辑 tutorial 目录中的 items.py 文件:

import scrapy

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

一开始这看起来可能有点复杂，但是通过定义item， 您可以很方便的使用Scrapy的其他方法。而这些方法需要知道您的item的定义。

编写第一个爬虫(Spider)

Spider是用户编写用于从单个网站(或者一些网站)爬取数据的类。

其包含了一个用于下载的初始URL，如何跟进网页中的链接以及如何分析页面中的内容， 提取生成 item 的方法。

为了创建一个Spider，您必须继承 scrapy.Spider 类， 且定义以下三个属性:

• name: 用于区别Spider。 该名字必须是唯一的，您不可以为不同的Spider设定相同的名字。
• start_urls: 包含了Spider在启动时进行爬取的url列表。 因此，第一个被获取到的页面将是其中之一。 后续的URL则从初始的URL获取到的数据中提取。
• parse() 是spider的一个方法。 被调用时，每个初始URL完成下载后生成的 Response 对象将会作为唯一的参数传递给该函数。 该方法负责解析返回的数据(response data)，提取数据(生成item)以及生成需要进一步处理的URL的 Request 对象。

以下为我们的第一个Spider代码，保存在 tutorial/spiders 目录下的 dmoz_spider.py 文件中:

import scrapy

class DmozSpider(scrapy.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]
        with open(filename, 'wb') as f:
            f.write(response.body)

爬取

进入项目的根目录，执行下列命令启动spider:

scrapy crawl dmoz

crawl dmoz 启动用于爬取 dmoz.org 的spider，您将得到类似的输出:

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)  (referer: None)
2014-01-23 18:13:09-0400 [dmoz] DEBUG: Crawled (200)  (referer: None)
2014-01-23 18:13:09-0400 [dmoz] INFO: Closing spider (finished)

查看包含 [dmoz] 的输出，可以看到输出的log中包含定义在 start_urls 的初始URL，并且与spider中是一一对应的。在log中可以看到其没有指向其他页面( (referer:None) )。

除此之外，更有趣的事情发生了。就像我们 parse 方法指定的那样，有两个包含url所对应的内容的文件被创建了: Book , Resources 。

刚才发生了什么？

Scrapy为Spider的 start_urls 属性中的每个URL创建了 scrapy.Request 对象，并将 parse 方法作为回调函数(callback)赋值给了Request。

Request对象经过调度，执行生成 scrapy.http.Response 对象并送回给spider parse() 方法。

保存爬取到的数据

最简单存储爬取的数据的方式是使用 Feed exports:

scrapy crawl dmoz -o items.json

序列化方式(Serialization formats)

feed输出使用到了 Item exporters 。其自带支持的类型有:

• JSON
• JSON lines
• CSV
• XML