之前有介绍 scrapy 的相关知识，但是没有介绍相关实例，在这里做个小例，供大家参考学习。
注：后续不强调python 版本，默认即为python3.x。
爬取目标这里简单找一个图片网站，获取图片的先关信息。
该网站网址： http://www.58pic.com/c/
创建项目终端命令行执行以下命令
scrapy startproject AdilCrawler
命令执行后，会生成如下结构的项目。
执行结果如下
如上图提示，cd 到项目下，可以执行 scrapy genspider example example.com 命令，创建 名为example,域名为example.com 的 爬虫文件。
编写items.py
这里先简单抓取图片的作者名称、图片主题等信息。
# -*- coding: utf-8 -*-
# Define here the models for your scraped items# See documentation in:# https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/items.htmlimport scrapyclass AdilcrawlerItem(scrapy.Item):
# define the fields for your item here like:# name = scrapy.Field()
author = scrapy.Field() # 作者
theme = scrapy.Field() # 主题
编写spider文件
进入AdilCrawler目录，使用命令创建一个基础爬虫类：
scrapy genspider thousandPic www.58pic.com# thousandPic为爬虫名，www.58pic.com为爬虫作用范围
执行命令后会在spiders文件夹中创建一个thousandPic.py的文件，现在开始对其编写：
# -*- coding: utf-8 -*-import scrapy# 爬虫 小试class ThousandpicSpider(scrapy.Spider):
name ='thousandPic' allowed_domains = ['www.58pic.com']
start_urls = ['http://www.58pic.com/c/']
def parse(self, response):
'''
查看页面元素
/html/body/div[4]/div[3]/div/a/p[2]/span/span[2]/text()
因为页面中 有多张图，而图是以 /html/body/div[4]/div[3]/div[i] 其中i 为变量 作为区分的 ，所以为了获取当前页面所有的图
这里 不写 i 程序会遍历 该 路径下的所有 图片。
'''
# author 作者
# theme 主题
author = response.xpath('/html/body/div[4]/div[3]/div/a/p[2]/span/span[2]/text()').extract()
theme = response.xpath('/html/body/div[4]/div[3]/div/a/p[1]/span[1]/text()').extract()
# 使用 爬虫的log 方法在控制台输出爬取的内容。
self.log(author)
self.log(theme)
# 使用遍历的方式 打印出 爬取的内容，因为当前一页有20张图片。foriinrange(1, 21):
print(i,' **** ',theme[i - 1],': ',author[i - 1] )
执行命令,查看打印结果
scrapy crawl thousandPic
结果如下，其中DEBUG为 log 输出。
代码优化
引入 itemAdilcrawlerItem
# -*- coding: utf-8 -*-import scrapy# 这里使用 import 或是 下面from 的方式都行，关键要看 当前项目在pycharm的打开方式，是否是作为一个项目打开的，建议使用这一种方式。import AdilCrawler.items as items# 使用from 这种方式，AdilCrawler 需要作为一个项目打开。# from AdilCrawler.items import AdilcrawlerItemclass ThousandpicSpider(scrapy.Spider):
name ='thousandPic' allowed_domains = ['www.58pic.com']
start_urls = ['http://www.58pic.com/c/']
def parse(self, response):
'''
查看页面元素
/html/body/div[4]/div[3]/div/a/p[2]/span/span[2]/text()
因为页面中 有多张图，而图是以 /html/body/div[4]/div[3]/div[i] 其中i 为变量 作为区分的 ，所以为了获取当前页面所有的图
这里 不写 i 程序会遍历 该 路径下的所有 图片。
'''
item = items.AdilcrawlerItem()
# author 作者# theme 主题 author = response.xpath('/html/body/div[4]/div[3]/div/a/p[2]/span/span[2]/text()').extract()
theme = response.xpath('/html/body/div[4]/div[3]/div/a/p[1]/span[1]/text()').extract()
item['author'] = author
item['theme'] = theme
return item
再次运营爬虫，执行结果如下
保存结果到文件
执行命令如下
scrapy crawl thousandPic -o items.json
会生成如图的文件
再次优化，使用 ItemLoader 功能类
使用itemLoader ，以取代杂乱的extract()和xpath()。
代码如下：
# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapyfromAdilCrawler.items
import AdilcrawlerItem
# 导入 ItemLoader 功能类fromscrapy.loaderimport ItemLoader
# optimize 优化
# 爬虫项目优化
class ThousandpicoptimizeSpider(scrapy.Spider):
name ='thousandPicOptimize' allowed_domains = ['www.58pic.com']
start_urls = ['http://www.58pic.com/c/']
def parse(self, response):
'''
查看页面元素
/html/body/div[4]/div[3]/div/a/p[2]/span/span[2]/text()
因为页面中 有多张图，而图是以 /html/body/div[4]/div[3]/div[i] 其中i 为变量 作为区分的 ，所以为了获取当前页面所有的图
这里 不写 i 程序会遍历 该 路径下的所有 图片。
'''
# 使用功能类 itemLoader,以取代 看起来杂乱的 extract() 和 xpath() ，优化如下
i = ItemLoader(item = AdilcrawlerItem(),response = response )
# author 作者# theme 主题 i.add_xpath('author','/html/body/div[4]/div[3]/div/a/p[2]/span/span[2]/text()')
i.add_xpath('theme','/html/body/div[4]/div[3]/div/a/p[1]/span[1]/text()')
return i.load_item()
编写pipelines文件
默认pipelines.py 文件
# -*- coding: utf-8 -*-# Define your item pipelines here#
# Don't forget to add your pipeline to the ITEM_PIPELINES setting
# See: https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html
class Adilcrawler1Pipeline(object):
def process_item(self, item, spider):
return item
优化后代码如下
# -*- coding: utf-8 -*-# Define your item pipelines here#
# Don't forget to add your pipeline to the ITEM_PIPELINES setting
# See: https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html
import json
class AdilcrawlerPipeline(object):
'''
保存item数据
'''
def__init__(self):
self.filename = open('thousandPic.json','w')
def process_item(self, item, spider):
# ensure_ascii=False 可以解决 json 文件中 乱码的问题。
text = json.dumps(dict(item), ensure_ascii=False) +',\n'
# 这里是一个字典一个字典存储的，后面加个 ',\n' 以便分隔和换行。
self.filename.write(text)
return item
def close_spider(self,spider):
self.filename.close()
settings文件设置
修改settings.py配置文件
找到pipelines 配置进行修改
# Configure item pipelines
# See https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html
# ITEM_PIPELINES = {
# 'AdilCrawler.pipelines.AdilcrawlerPipeline': 300,
# }
# 启动pipeline 必须将其加入到“ITEM_PIPLINES”的配置中
# 其中根目录是tutorial，pipelines是我的pipeline文件名，TutorialPipeline是类名
ITEM_PIPELINES = {
'AdilCrawler.pipelines.AdilcrawlerPipeline': 300,
}
# 加入后，相当于开启pipeline，此时在执行爬虫，会执行对应的pipelines下的类，并执行该类相关的方法，比如这里上面的保存数据功能。
执行命令
scrapy crawl thousandPicOptimize
执行后生成如下图文件及保存的数据
使用CrawlSpider类进行翻页抓取
使用crawl 模板创建一个 CrawlSpider
执行命令如下
scrapy genspider -t crawl thousandPicPaging www.58pic.com
items.py 文件不变，查看 爬虫 thousandPicPaging.py 文件
# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapyfromscrapy.linkextractorsimport LinkExtractorfromscrapy.spidersimport CrawlSpider, Ruleclass ThousandpicpagingSpider(CrawlSpider):
name ='thousandPicPaging' allowed_domains = ['www.58pic.com']
start_urls = ['http://www.58pic.com/']
rules = (
Rule(LinkExtractor(allow=r'Items/'), callback='parse_item', follow=True),
)
def parse_item(self, response):
i = {}
#i['domain_id'] = response.xpath('//input[@id="sid"]/@value').extract()
#i['name'] = response.xpath('//div[@id="name"]').extract()
#i['description'] = response.xpath('//div[@id="description"]').extract()
return i
修改后如下
# -*- coding: utf-8 -*-import scrapy
# 导入链接规则匹配类，用来提取符合规则的连接fromscrapy.linkextractorsimport LinkExtractor
# 导入CrawlSpider类和Rulefromscrapy.spidersimport CrawlSpider, Ruleimport AdilCrawler.items as itemsclass ThousandpicpagingSpider(CrawlSpider):
name ='thousandPicPaging' allowed_domains = ['www.58pic.com']
# 修改起始页地址start_urls = ['http://www.58pic.com/c/']
# Response里链接的提取规则，返回的符合匹配规则的链接匹配对象的列表# http://www.58pic.com/c/1-0-0-03.html 根据翻页连接地址，找到 相应的 正则表达式 1-0-0-03 -> \S-\S-\S-\S\S 而且 这里使用 allow# 不能使用 restrict_xpaths ，使用 他的话，正则将失效page_link = LinkExtractor(allow='http://www.58pic.com/c/\S-\S-\S-\S\S.html', allow_domains='www.58pic.com')
rules = (
# 获取这个列表里的链接，依次发送请求，并且继续跟进，调用指定回调函数处理
Rule(page_link, callback='parse_item', follow=True),
# 注意这里的 ',' 要不会报错
)
# 加上这个 方法是为了 解决 parse_item() 不能抓取第一页数据的问题 parse_start_url 是 CrawlSpider() 类下的方法，这里重写一下即可
def parse_start_url(self, response):
i = items.AdilcrawlerItem()
author = response.xpath('/html/body/div[4]/div[3]/div/a/p[2]/span/span[2]/text()').extract()
theme = response.xpath('/html/body/div[4]/div[3]/div/a/p[1]/span[1]/text()').extract()
i['author'] = author
i['theme'] = theme
yield i
# 指定的回调函数def parse_item(self, response):
i = items.AdilcrawlerItem()
author = response.xpath('/html/body/div[4]/div[3]/div/a/p[2]/span/span[2]/text()').extract()
theme = response.xpath('/html/body/div[4]/div[3]/div/a/p[1]/span[1]/text()').extract()
i['author'] = author
i['theme'] = theme
yieldi
再次执行
scrapy crawl thousandPicPaging
查看执行结果，可以看到是有4页的内容
再次优化引入 ItemLoader类
# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
# 导入链接规则匹配类，用来提取符合规则的连接
fromscrapy.linkextractorsimport LinkExtractor
# 导入CrawlSpider类和Rulefromscrapy.loader
import ItemLoaderfromscrapy.spiders
import CrawlSpider, Rule
import AdilCrawler.items as items
class ThousandpicpagingopSpider(CrawlSpider):
name ='thousandPicPagingOp' allowed_domains = ['www.58pic.com']
# 修改起始页地址start_urls = ['http://www.58pic.com/c/']
# Response里链接的提取规则，返回的符合匹配规则的链接匹配对象的列表# http://www.58pic.com/c/1-0-0-03.html 根据翻页连接地址，找到 相应的 正则表达式 1-0-0-03 -> \S-\S-\S-\S\S 而且 这里使用 allow# 不能使用 restrict_xpaths ，使用 他的话，正则将失效page_link = LinkExtractor(allow='http://www.58pic.com/c/\S-\S-\S-\S\S.html', allow_domains='www.58pic.com')
rules = (
# 获取这个列表里的链接，依次发送请求，并且继续跟进，调用指定回调函数处理
Rule(page_link, callback='parse_item', follow=True),
# 注意这里的 ',' 要不会报错
)
# 加上这个 方法是为了 解决 parse_item() 不能抓取第一页数据的问题 parse_start_url 是 CrawlSpider() 类下的方法，这里重写一下即可
def parse_start_url(self, response):
i = ItemLoader(item = items.AdilcrawlerItem(),response = response )
i.add_xpath('author','/html/body/div[4]/div[3]/div/a/p[2]/span/span[2]/text()')
i.add_xpath('theme','/html/body/div[4]/div[3]/div/a/p[1]/span[1]/text()')
yield i.load_item()
# 指定的回调函数def parse_item(self, response):
i = ItemLoader(item = items.AdilcrawlerItem(),response = response )
i.add_xpath('author','/html/body/div[4]/div[3]/div/a/p[2]/span/span[2]/text()')
i.add_xpath('theme','/html/body/div[4]/div[3]/div/a/p[1]/span[1]/text()')
yieldi.load_item()
执行结果是一样的。
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应用如下
至此，简单完成了一个网站的简单信息的爬取。后面还会有其他内容的介绍~
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