二、scrapy爬虫框架——scrapy构造并发送请求

scrapy数据建模与请求

学习目标：

1. 应用 在scrapy项目中进行建模
2. 应用 构造Request对象，并发送请求
3. 应用 利用meta参数在不同的解析函数中传递数据

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1. 数据建模

通常在做项目的过程中，在items.py中进行数据建模

1.1 为什么建模

1. 定义item即提前规划好哪些字段需要抓，防止手误，因为定义好之后，在运行过程中，系统会自动检查
2. 配合注释一起可以清晰的知道要抓取哪些字段，没有定义的字段不能抓取，在目标字段少的时候可以使用字典代替
3. 使用scrapy的一些特定组件需要Item做支持，如scrapy的ImagesPipeline管道类，百度搜索了解更多

1.2 如何建模

在items.py文件中定义要提取的字段：

class MyspiderItem(scrapy.Item): 
    name = scrapy.Field()   # 讲师的名字
    title = scrapy.Field()  # 讲师的职称
    desc = scrapy.Field()   # 讲师的介绍

1.3 如何使用模板类

模板类定义以后需要在爬虫中导入并且实例化，之后的使用方法和使用字典相同

job.py：

from myspider.items import MyspiderItem   # 导入Item，注意路径
...
    def parse(self, response)

        item = MyspiderItem() # 实例化后可直接使用

        item['name'] = node.xpath('./h3/text()').extract_first()
        item['title'] = node.xpath('./h4/text()').extract_first()
        item['desc'] = node.xpath('./p/text()').extract_first()
        
        print(item)

注意：

1. from myspider.items import MyspiderItem这一行代码中 注意item的正确导入路径，忽略pycharm标记的错误
2. python中的导入路径要诀：从哪里开始运行，就从哪里开始导入

1.4 开发流程总结

1. 创建项目
   
   scrapy startproject 项目名
   
2. 明确目标
   
   在items.py文件中进行建模
3. 创建爬虫
   
   3.1 创建爬虫
   
   scrapy genspider 爬虫名 允许的域
   3.2 完成爬虫
   
   修改start_urls
   检查修改allowed_domains
   编写解析方法
4. 保存数据
   
   在pipelines.py文件中定义对数据处理的管道
   
   在settings.py文件中注册启用管道

2. 翻页请求的思路

对于要提取如下图中所有页面上的数据该怎么办？

回顾requests模块是如何实现翻页请求的：

1. 找到下一页的URL地址
2. 调用requests.get(url)

scrapy实现翻页的思路：

1. 找到下一页的url地址
2. 构造url地址的请求对象，传递给引擎

3. 构造Request对象，并发送请求

3.1 实现方法

1. 确定url地址
2. 构造请求，scrapy.Request(url,callback)
   • callback：指定解析函数名称，表示该请求返回的响应使用哪一个函数进行解析
3. 把请求交给引擎：yield scrapy.Request(url,callback)

3.2 网易招聘爬虫

通过爬取网易招聘的页面的招聘信息,学习如何实现翻页请求

地址：https://hr.163.com/position/list.do

思路分析：

1. 获取首页的数据
2. 寻找下一页的地址，进行翻页，获取数据

注意：

1. 可以在settings中设置ROBOTS协议

# False表示忽略网站的robots.txt协议，默认为True
ROBOTSTXT_OBEY = False

2. 可以在settings中设置User-Agent：

# scrapy发送的每一个请求的默认UA都是设置的这个User-Agent
USER_AGENT = 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_12_5) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/59.0.3071.115 Safari/537.36'

3.3 代码实现

在爬虫文件的parse方法中：

......
	# 提取下一页的href
	next_url = response.xpath('//a[contains(text(),">")]/@href').extract_first()

	# 判断是否是最后一页
	if next_url != 'javascript:void(0)':

        # 构造完整url
        url = 'https://hr.163.com/position/list.do' + next_url

		# 构造scrapy.Request对象，并yield给引擎
		# 利用callback参数指定该Request对象之后获取的响应用哪个函数进行解析
    	yield scrapy.Request(url, callback=self.parse)
......

3.4 scrapy.Request的更多参数

scrapy.Request(url[,callback,method="GET",headers,body,cookies,meta,dont_filter=False])

参数解释

1. 中括号里的参数为可选参数
2. callback：表示当前的url的响应交给哪个函数去处理
3. meta：实现数据在不同的解析函数中传递，meta默认带有部分数据，比如下载延迟，请求深度等
4. dont_filter:默认为False，会过滤请求的url地址，即请求过的url地址不会继续被请求，对需要重复请求的url地址可以把它设置为Ture，比如贴吧的翻页请求，页面的数据总是在变化;start_urls中的地址会被反复请求，否则程序不会启动
5. method：指定POST或GET请求
6. headers：接收一个字典，其中不包括cookies
7. cookies：接收一个字典，专门放置cookies
8. body：接收json字符串，为POST的数据，发送payload_post请求时使用（在下一章节中会介绍post请求）

4. meta参数的使用

meta的作用：meta可以实现数据在不同的解析函数中的传递

在爬虫文件的parse方法中，提取详情页增加之前callback指定的parse_detail函数：

def parse(self,response):
    ...
    yield scrapy.Request(detail_url, callback=self.parse_detail,meta={"item":item})
...

def parse_detail(self,response):
    #获取之前传入的item
    item = resposne.meta["item"]

特别注意

1. meta参数是一个字典
2. meta字典中有一个固定的键proxy，表示代理ip，关于代理ip的使用我们将在scrapy的下载中间件的学习中进行介绍

小结

1. 完善并使用Item数据类：
2. 在items.py中完善要爬取的字段
3. 在爬虫文件中先导入Item
4. 实力化Item对象后，像字典一样直接使用
5. 构造Request对象，并发送请求：
6. 导入scrapy.Request类
7. 在解析函数中提取url
8. yield scrapy.Request(url, callback=self.parse_detail, meta={})
9. 利用meta参数在不同的解析函数中传递数据:
10. 通过前一个解析函数 yield scrapy.Request(url, callback=self.xxx, meta={}) 来传递meta
11. 在self.xxx函数中 response.meta.get(‘key’, ‘’) 或 response.meta[‘key’] 的方式取出传递的数据

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参考代码

wangyi/spiders/job.py

import scrapy
from wangyi.items import WangyiItem

class JobSpider(scrapy.Spider):
    name = 'job'

    # 2、检查修改域名
    allowed_domains = ['163.com']

    # 1、修改起始url
    start_urls = ['https://hr.163.com/position/list.do']

    # 3、解析数据
    def parse(self, response):
        # 提取数据
        # 获取所有职位节点列表
        node_list = response.xpath('//*[@class="position-tb"]/tbody/tr')
        # print(len(node_list))

        # 遍历节点列表,通过枚举来过滤掉没用的节点
        for num,node in enumerate(node_list):
            # print(num,node)
            # 设置过滤条件，将目标节点获取出来
            if num % 2 ==0:
                item = WangyiItem()
                item['name'] = node.xpath('./td[1]/a/text()').extract_first()
                # item['link'] = "https://hr.163.com/" + node.xpath('./td[1]/a/@href').extract_first()
                # response.urljoin()用来拼接相对路径的url,可以理解成自动补全
                item['link'] = response.urljoin(node.xpath('./td[1]/a/@href').extract_first())
                item['depart'] = node.xpath('./td[2]/text()').extract_first()
                item['category'] = node.xpath('./td[3]/text()').extract_first()
                item['type'] = node.xpath('./td[4]/text()').extract_first()
                item['address'] = node.xpath('./td[5]/text()').extract_first()
                # strip()方法去掉字符串前后的空格
                item['num'] = node.xpath('./td[6]/text()').extract_first().strip()
                item['date'] = node.xpath('./td[7]/text()').extract_first()
                # print(item)
                # yield item
                # 构建详情页面的请求
                yield scrapy.Request(
                    url = item['link'],
                    callback = self.parse_detail,
                    meta = {'item':item}
                )

        # 模拟翻页
        part_url = response.xpath('/html/body/div[2]/div[2]/div[2]/div/a[last()]/@href').extract_first()

        # 判断终止条件
        if part_url != 'javascript:void(0)':
            next_url = response.urljoin(part_url)
            # 构建请求对象，并且返回给引擎
            yield scrapy.Request(
                url = next_url,
                callback = self.parse
            )


    # 定义详情页面的数据解析方法
    def parse_detail(self,response):
        # 将meta传参获取
        # print('------------------',response.meta['item'])
        item = response.meta['item']

        # 提取剩余字段数据
        item['duty'] = ''.join(response.xpath('/html/body/div[2]/div[2]/div[1]/div/div/div[2]/div[1]/div/text()').extract()).strip()
        item['require'] = ''.join(response.xpath('/html/body/div[2]/div[2]/div[1]/div/div/div[2]/div[2]/div/text()').extract()).strip()
        # print(item)

        # 返回给引擎
        yield item

wangyi/items.py

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

import scrapy


class WangyiItem(scrapy.Item):
    # define the fields for your item here like:
    name = scrapy.Field() # 职位名称
    link = scrapy.Field() # 点击链接
    depart = scrapy.Field() # 所属部门
    category = scrapy.Field() # 职位类型
    type = scrapy.Field() # 工作类型
    address = scrapy.Field() # 工作地点
    num = scrapy.Field() # 招聘人数
    date = scrapy.Field() # 发布时间
    duty = scrapy.Field() # 岗位描述
    require = scrapy.Field()  # 岗位要求