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python爬虫之Scrapy Spider文件介绍

python爬虫之Scrapy Spider文件介绍

作者: Pickupthesmokes | 来源:发表于2019-01-06 19:50 被阅读0次
    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。
    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
    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元组/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
    

    补充启动方式二:

    在开发过程中我们避免不了要调试程序,那么我们需要在工程中添加main.py 文件
    import os
    import sys
    from scrapy.cmdline import execute
    #设置工程目录
    sys.path.append(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
    #这里我们可以打印出来可以查看输出的是什么,便于理解为什么这么写
    print(os.path.abspath(__file__))
    print(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
    
    #启动爬虫
    execute(["scrapy","crawl","爬虫名称"])
    

    请思考 parse()方法的工作机制:

    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;
    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。
    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;
    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;
    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)
    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)
    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;
    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。
    这一切的一切,Scrapy引擎和调度器将负责到底。

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