爬虫系列（十九）：spider

Spider类定义了如何爬取某个(或某些)网站。包括了爬取的动作(例如:是否跟进链接)以及如何从网页的内容中提取结构化数据(爬取item)。 换句话说，Spider就是您定义爬取的动作及分析某个网页(或者是有些网页)的地方。

class scrapy.Spider是最基本的类，所有编写的爬虫必须继承这个类。

主要用到的函数及调用顺序为：

init() : 初始化爬虫名字和start_urls列表

start_requests() 调用make_requests_from url():生成Requests对象交给Scrapy下载并返回response

parse() : 解析response，并返回Item或Requests（需指定回调函数）。Item传给Item pipline持久化 ， 而Requests交由Scrapy下载，并由指定的回调函数处理（默认parse())，一直进行循环，直到处理完所有的数据为止。

源码参考

    #所有爬虫的基类，用户定义的爬虫必须从这个类继承
    class Spider(object_ref):

        #定义spider名字的字符串(string)。spider的名字定义了Scrapy如何定位(并初始化)spider，所以其必须是唯一的。
        #name是spider最重要的属性，而且是必须的。
        #一般做法是以该网站(domain)(加或不加 后缀 )来命名spider。 例如，如果spider爬取 mywebsite.com ，该spider通常会被命名为 mywebsite
        name = None

        #初始化，提取爬虫名字，start_ruls
        def __init__(self, name=None, **kwargs):
            if name is not None:
                self.name = name
            # 如果爬虫没有名字，中断后续操作则报错
            elif not getattr(self, 'name', None):
                raise ValueError("%s must have a name" % type(self).__name__)

            # python 对象或类型通过内置成员__dict__来存储成员信息
            self.__dict__.update(kwargs)

            #URL列表。当没有指定的URL时，spider将从该列表中开始进行爬取。 因此，第一个被获取到的页面的URL将是该列表之一。 后续的URL将会从获取到的数据中提取。
            if not hasattr(self, 'start_urls'):
                self.start_urls = []

        # 打印Scrapy执行后的log信息
        def log(self, message, level=log.DEBUG, **kw):
            log.msg(message, spider=self, level=level, **kw)

        # 判断对象object的属性是否存在，不存在做断言处理
        def set_crawler(self, crawler):
            assert not hasattr(self, '_crawler'), "Spider already bounded to %s" % crawler
            self._crawler = crawler

        @property
        def crawler(self):
            assert hasattr(self, '_crawler'), "Spider not bounded to any crawler"
            return self._crawler

        @property
        def settings(self):
            return self.crawler.settings

        #该方法将读取start_urls内的地址，并为每一个地址生成一个Request对象，交给Scrapy下载并返回Response
        #该方法仅调用一次
        def start_requests(self):
            for url in self.start_urls:
                yield self.make_requests_from_url(url)

        #start_requests()中调用，实际生成Request的函数。
        #Request对象默认的回调函数为parse()，提交的方式为get
        def make_requests_from_url(self, url):
            return Request(url, dont_filter=True)

        #默认的Request对象回调函数，处理返回的response。
        #生成Item或者Request对象。用户必须实现这个类
        def parse(self, response):
            raise NotImplementedError

        @classmethod
        def handles_request(cls, request):
            return url_is_from_spider(request.url, cls)

        def __str__(self):
            return "<%s %r at 0x%0x>" % (type(self).__name__, self.name, id(self))

        __repr__ = __str__

主要属性和方法

• name

  定义spider名字的字符串。

  例如，如果spider爬取 mywebsite.com ，该spider通常会被命名为 mywebsite

• allowed_domains

  包含了spider允许爬取的域名(domain)的列表，可选。

• start_urls

  初始URL元祖/列表。当没有制定特定的URL时，spider将从该列表中开始进行爬取。

• start_requests(self)

  该方法必须返回一个可迭代对象(iterable)。该对象包含了spider用于爬取（默认实现是使用 start_urls 的url）的第一个Request。

  当spider启动爬取并且未指定start_urls时，该方法被调用。

• parse(self, response)

  当请求url返回网页没有指定回调函数时，默认的Request对象回调函数。用来处理网页返回的response，以及生成Item或者Request对象。

• log(self, message[, level, component])

  使用 scrapy.log.msg() 方法记录(log)message。 更多数据请参见 logging

案例：腾讯招聘网自动翻页采集

• 创建一个新的爬虫：

  scrapy genspider tencent "tencent.com"
  

• 编写items.py

    获取职位名称、详细信息、
  
    class TencentItem(scrapy.Item):
        name = scrapy.Field()
        detailLink = scrapy.Field()
        positionInfo = scrapy.Field()
        peopleNumber = scrapy.Field()
        workLocation = scrapy.Field()
        publishTime = scrapy.Field()
  

• 编写tencent.py

    # tencent.py
  
    from mySpider.items import TencentItem
    import scrapy
    import re
  
    class TencentSpider(scrapy.Spider):
        name = "tencent"
        allowed_domains = ["hr.tencent.com"]
        start_urls = [
            "http://hr.tencent.com/position.php?&start=0#a"
        ]
  
        def parse(self, response):
            for each in response.xpath('//*[@class="even"]'):
  
                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]
  
                #print name, detailLink, catalog, peopleNumber, workLocation,publishTime
  
                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')
  
                curpage = re.search('(\d+)',response.url).group(1)
                page = int(curpage) + 10
                url = re.sub('\d+', str(page), response.url)
  
                # 发送新的url请求加入待爬队列，并调用回调函数 self.parse
                yield scrapy.Request(url, callback = self.parse)
  
                # 将获取的数据交给pipeline
                yield item
  

• 编写pipeline.py文件

    import json
  
    #class ItcastJsonPipeline(object):
    class TencentJsonPipeline(object):
  
        def __init__(self):
            #self.file = open('teacher.json', 'wb')
            self.file = open('tencent.json', 'wb')
  
        def process_item(self, item, spider):
            content = json.dumps(dict(item), ensure_ascii=False) + "\n"
            self.file.write(content)
            return item
  
        def close_spider(self, spider):
            self.file.close()
  

• 在 setting.py 里设置ITEM_PIPELINES

    ITEM_PIPELINES = {
        #'mySpider.pipelines.SomePipeline': 300,
        #"mySpider.pipelines.ItcastJsonPipeline":300
        "mySpider.pipelines.TencentJsonPipeline":300
    }
  

• 执行爬虫：scrapy crawl tencent

思考

请思考 parse()方法的工作机制：

    1. 因为使用的yield，而不是return。parse函数将会被当做一个生成器使用。scrapy会逐一获取parse方法中生成的结果，并判断该结果是一个什么样的类型；
    2. 如果是request则加入爬取队列，如果是item类型则使用pipeline处理，其他类型则返回错误信息。
    3. scrapy取到第一部分的request不会立马就去发送这个request，只是把这个request放到队列里，然后接着从生成器里获取；
    4. 取尽第一部分的request，然后再获取第二部分的item，取到item了，就会放到对应的pipeline里处理；
    5. parse()方法作为回调函数(callback)赋值给了Request，指定parse()方法来处理这些请求 scrapy.Request(url, callback=self.parse)
    6. Request对象经过调度，执行生成 scrapy.http.response()的响应对象，并送回给parse()方法，直到调度器中没有Request（递归的思路）
    7. 取尽之后，parse()工作结束，引擎再根据队列和pipelines中的内容去执行相应的操作；
    8. 程序在取得各个页面的items前，会先处理完之前所有的request队列里的请求，然后再提取items。
    7. 这一切的一切，Scrapy引擎和调度器将负责到底。