本篇将学习CrawlSpiders以及日志的使用，更多内容请参考：Python学习指南
CrawlSpiders
通过下面的命令可以快速创建CrawlSpiders模板的代码：
scrapy genspider -t crawl tencent tencent.com
上一个案例中，我们通过正则表达式，制作了新的url作为Request请求参数，现在我们可以换个花样。。。
class scrapy.spiders.CrawlSpider
它是Spider的派生类，Spider类的设计原则是只爬取start_url列表中的网页，而CrawlSpider类定义了一些规则(rule)来提供跟进link的方便的机制，从爬取的网页中获取link并继续爬取的工作更合适。
源码参考
class CrawlSpider(Spider):
rules = ()
def __init__(self, *a, **kw):
super(CrawlSpider, self).__init__(*a, **kw)
self._compile_rules()
#首先调用parse()来处理start_urls中返回的response对象
#parse()则将这些response对象传递给了_parse_response()函数处理，并设置回调函数为parse_start_url()
#设置了跟进标志位True
#parse将返回item和跟进了的Request对象
def parse(self, response):
return self._parse_response(response, self.parse_start_url, cb_kwargs={}, follow=True)
#处理start_url中返回的response，需要重写
def parse_start_url(self, response):
return []
def process_results(self, response, results):
return results
#从response中抽取符合任一用户定义'规则'的链接，并构造成Resquest对象返回
def _requests_to_follow(self, response):
if not isinstance(response, HtmlResponse):
return
seen = set()
#抽取之内的所有链接，只要通过任意一个'规则'，即表示合法
for n, rule in enumerate(self._rules):
links = [l for l in rule.link_extractor.extract_links(response) if l not in seen]
#使用用户指定的process_links处理每个连接
if links and rule.process_links:
links = rule.process_links(links)
#将链接加入seen集合，为每个链接生成Request对象，并设置回调函数为_repsonse_downloaded()
for link in links:
seen.add(link)
#构造Request对象，并将Rule规则中定义的回调函数作为这个Request对象的回调函数
r = Request(url=link.url, callback=self._response_downloaded)
r.meta.update(rule=n, link_text=link.text)
#对每个Request调用process_request()函数。该函数默认为indentify，即不做任何处理，直接返回该Request.
yield rule.process_request(r)
#处理通过rule提取出的连接，并返回item以及request
def _response_downloaded(self, response):
rule = self._rules[response.meta['rule']]
return self._parse_response(response, rule.callback, rule.cb_kwargs, rule.follow)
#解析response对象，会用callback解析处理他，并返回request或Item对象
def _parse_response(self, response, callback, cb_kwargs, follow=True):
#首先判断是否设置了回调函数。（该回调函数可能是rule中的解析函数，也可能是 parse_start_url函数）
#如果设置了回调函数（parse_start_url()），那么首先用parse_start_url()处理response对象，
#然后再交给process_results处理。返回cb_res的一个列表
if callback:
#如果是parse调用的，则会解析成Request对象
#如果是rule callback，则会解析成Item
cb_res = callback(response, **cb_kwargs) or ()
cb_res = self.process_results(response, cb_res)
for requests_or_item in iterate_spider_output(cb_res):
yield requests_or_item
#如果需要跟进，那么使用定义的Rule规则提取并返回这些Request对象
if follow and self._follow_links:
#返回每个Request对象
for request_or_item in self._requests_to_follow(response):
yield request_or_item
def _compile_rules(self):
def get_method(method):
if callable(method):
return method
elif isinstance(method, basestring):
return getattr(self, method, None)
self._rules = [copy.copy(r) for r in self.rules]
for rule in self._rules:
rule.callback = get_method(rule.callback)
rule.process_links = get_method(rule.process_links)
rule.process_request = get_method(rule.process_request)
def set_crawler(self, crawler):
super(CrawlSpider, self).set_crawler(crawler)
self._follow_links = crawler.settings.getbool('CRAWLSPIDER_FOLLOW_LINKS', True)
CrawlSpider继承于Spider类，除了继承过来的属性外(name, allow_domains),还提供了新的属性和方法：
LinkExtractors
class scrapy.linkextractors.LinkExtractor
Link Extractors的目的很简单：提取链接
每个LinkExtractor有唯一的公共方法时extract_links()，它接收一个Response对象，并返回一个scrapy.link.Link对象。
LinkExtractors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)匹配的URL一定不会提取。 -
allow_domains: 会被提取的链接的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。
rules
在rules中包含了一个或多个Rule对象，每个Rule对爬取网站的动作定义了特定操作。如果多个rule匹配了相同的链接，则根据规则在本集合中被定义的顺序，第一个会被使用。
class scrapy.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，用于定义需要爬取的链接 -
callback： 从link_extractor中每获取到链接时，参数所指定的值作为回调函数，该回调函数接受一个response作为其第一个参数。
注意：当编写爬虫规则时，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，如果覆盖了parse方法，crawl spider将会运行失败。
-
follow:是一个布尔(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默认设置为True，否则默认为False. -
process_links:指定该spider中哪个的函数会被调用，从link_extractor中获取到链接列表时将会调用该函数。该方法主要用来过滤。 -
process_request：指定该spider中哪个函数将会被调用，该规则提取到每个requests时都会调用该函数。(用来过滤request)
爬取规则(Crawling rules)
继续用腾讯招聘为例，给出配合rule使用CrawlSpider的例子：
1.首先运行
scrapy shell "http://hr.tencent.com/position.php?&start=0#a"
2.导入LinkExtractor，创建LinkExtractor实例对象：
from scrapy.linkextractors import LinkExtractor
page_lx = LinkExtractor(allow=('position.php?&start=\d+'))
allow:LinkExtractor对象最重要的参数之一，这是一个正则表达式，必须要匹配这个正则表达式(或正则表达式列表)的URL才会被提取，如果没有给出(或为空)，它会匹配所有的链接。
deny:用法同allow,只不过与这个正则表达式匹配的URL不会被提取，它的优先级高于allow的参数，如果没有给出(或None),将不排除任何链接。
3.调用LinkExtractor实例的extract_links()方法查询匹配结果：
page_lx.extract_links(response)
4. 没有查找：
[]
5. 注意转义字符的问题，继续重新匹配：
page_lx = LinkExtractor(allow=('position\.php\?start=\d+'))
page_lx.extract_links(response)
extractor
CrawlSpider版本
#提取匹配到的`http://hr.tencent.com/position.php?&start=\d+`的链接
page_lx = LinkExtractor(allow=('start=\d+'))
rules = [
#提取匹配,并使用spider的parse方法进行分析;并跟进链接(没有callback意味着follow默认为True)
Rule(page_lx, callback='parse', follow=True)
]
特别注意：上面的例子是错误的，callback千万不能写parse.再次强调：由于CrawlSpider使用parse方法来实现其逻辑，如果覆盖了 parse方法，crawl spider将会运行失败
# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
from scrapy.linkextractors import LinkExtractor
from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule
from cnblogSpider.items import TencentItem
class TencentcrawlSpider(CrawlSpider):
name = 'tencentCrawl'
allowed_domains = ['hr.tencent.com']
start_urls = ['http://hr.tencent.com/position.php?&start=0#a']
rules = (
Rule(LinkExtractor(allow=(r'start=\d+')), callback='parse_item', follow=True),
)
def parse_item(self, response):
content = response.xpath('//tr[@class="odd"]')
content += response.xpath('//tr[@class="even"]')
print(len(content))
for each in content:
item = TencentItem()
name = each.xpath('./td[1]/a/text()').extract()[0]
detailLink = each.xpath('./td[1]/a/@href').extract()[0]
positionInfo = each.xpath('./td[2]/text()').extract()[0]
peopleNumber = each.xpath('./td[3]/text()').extract()[0]
workLocation = each.xpath('./td[4]/text()').extract()[0]
publishTime = each.xpath('./td[5]/text()').extract()[0]
item['name'] = name.encode('utf-8')
item['detailLink'] = detailLink.encode('utf-8')
item['positionInfo'] = positionInfo.encode('utf-8')
item['peopleNumber'] = peopleNumber.encode('utf-8')
item['workLocation'] = workLocation.encode('utf-8')
item['publishTime'] = publishTime.encode('utf-8')
yield item
运行：scrapy crawl tencentCrawl
Logging
Scrapy提供了log功能，可以通过logging模板使用
可以修改设置文件settings.py，任意位置添加下面两行，效果会清爽很多。
LOG_FILE = 'TencentSpider.log'
LOG_LEVEL = 'INFO'
Log levels
- 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)
logging设置
通过在settings.py中进行以下设置可以被用来配置logging:
- LOG_ENABLED 默认: True，启用logging
- LOG_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