Scrapy架构图
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一、新建项目
scrapy startproject myspider
创建爬虫项目
scrapy startproject jobboleproject
新建爬虫文件
scrapy genspider jobbole jobbole.com
二、明确目标：
- 在items.py中添加字段
根据目标网站分析需要提取的数据，在item.py文件中添加字段
打开jobboleproject文件下的item.py文件
可以通过创建一个 scrapy.Item 类， 并且定义类型为 scrapy.Field的类属性来定义一个Item（可以理解成类似于ORM的映射关系）。
接下来，创建一个JobboleprojectItem 类，和构建item模型（model）。 - 制作爬虫
打开 jobboleproject/spider目录里的 [jobbole.py]编写代码
import scrapy
class JobboleSpider(scrapy.Spider):
name = 'jobbole'
allowed_domains = ['jobbole.com']
start_urls = ['http://blog.jobbole.com/all-posts/']
def parse(self, response):
pass
- name = "" ：这个爬虫的识别名称，必须是唯一的，在不同的爬虫必须定义不同的名字。
- allow_domains = [] 是搜索的域名范围，也就是爬虫的约束区域，规定爬虫只爬取这个域名下的网页，不存在的URL会被忽略。
- start_urls = () ：爬取的URL元祖/列表。爬虫从这里开始抓取数据，所以，第一次下载的数据将会从这些urls开始。其他子URL将会从这些起始URL中继承性生成。
- parse(self, response) ：解析的方法，每个初始URL完成下载后将被调用，调用的时候传入从每一个URL传回的Response对象来作为唯一参数，主要作用如下：
负责解析返回的网页数据(response.body)，提取结构化数据(生成item)
生成需要下一页的URL请求。
- 分析网站结构取数据,在parse方法中做数据的提取
from jobboleproject.items import JobboleprojectItem
1.获取图片和文章详情的链接
def parse(self, response):
# css选择器获取当前列表页面的所有的节点
post_nodes = response.css("#archive .floated-thumb .post-thumb a")
# 如果不是完整的域名 需要拼接完整 response.url + post_url
# 获取到的URL可能不是一个域名，也可能是具体的文章需要使用parse函数from urllib import parse
for post_node in post_nodes:
image_url = post_node.css("img::attr(src)").extract_first("")
post_url = post_node.css("::attr(href)").extract_first("")
full_url = response.urljoin(post_url)
#meta参数对应的是一个字典，用来传递数据
yield scrapy.Request(url=full_url, meta={"front_image_url": image_url},
callback=self.parse_detail)
yield
的作用就是把一个函数变成一个 generator（生成器），带有 yield 的函数不再是一个普通函数，Python 解释器会将其视为一个 generator，带有yeild的函数遇到yeild的时候就返回一个迭代值，下次迭代时， 代码从 yield 的下一条语句继续执行，而函数的本地变量看起来和上次中断执行前是完全一样的，于是函数继续执行， 直到再次遇到 yield。
通俗的讲就是：在一个函数中，程序执行到yield语句的时候，程序暂停，返回yield后面表达式的值，在下一次调用的时候，从yield语句暂停的地方继续执行，如此循环，直到函数执行完。
Scrapy Item pipeline(管道文件)使用
编写item pipeline，item pipiline组件是一个独立的Python类，其中process_item()方法必须实现:
import something
class SomethingPipeline(object):
def __init__(self):
# 可选实现，做参数初始化等
# doing something
def process_item(self, item, spider):
# item (Item 对象) – 被爬取的item
# spider (Spider 对象) – 爬取该item的spider
# 这个方法必须实现，每个item pipeline组件都需要调用该方法，
# 这个方法必须返回一个 Item 对象，被丢弃的item将不会被之后的pipeline组件所处理。
return item
def open_spider(self, spider):
# spider (Spider 对象) – 被开启的spider
# 可选实现，当spider被开启时，这个方法被调用。
def close_spider(self, spider):
# spider (Spider 对象) – 被关闭的spider
# 可选实现，当spider被关闭时，这个方法被调用
启用一个Item Pipeline组件 为了启用Item Pipeline组件，必须将它的类添加到 settings.py文件ITEM_PIPELINES 配置，（0-1000随意设置，数值越低，组件的优先级越高
定制图片下载管道
Scrapy提供了一个 item pipeline ，来下载属于某个特定项目的图片，这条管道，被称作图片管道，在 ImagesPipeline 类中实现，提供了一个方便并具有额外特性的方法，来下载并本地存储图片:
Pillow 是用来生成缩略图，并将图片归一化为JPEG/RGB格式，因此为了使用图片管道，你需要安装这个库。
使用图片管道 当使用 ImagesPipeline ，典型的工作流程如下所示:
在settings.py中设置 IMAGES_STORE 设置为一个有效的文件夹，用来存储下载的图片
IMAGES_STORE = '/xxx/xxx/xxx'
from scrapy.contrib.pipeline.images import ImagesPipeline
import scrapy
from scrapy.exceptions import DropItem
import os
from scrapy.utils.project import get_project_settings
#下载图片
image_store = get_project_settings().get('IMAGES_STORE')
class jobboleImagePipline(ImagesPipeline):
def get_media_requests(self, item, info):
#根据图片地址，构建请求
yield scrapy.Request(item['coverImage'])
def item_completed(self, results, item, info):
print(results)
#获取图片下载成功的请求路径
image_paths = [x['path'] for ok, x in results if ok]
#判断图片是否下载成功
if not image_paths:
#出现错误，例如没有图片，可以丢弃item
raise DropItem("Item contains no images")
else:
#替换图片的名称，自定义图片名称
os.rename(image_store+'/'+image_paths[0],
image_store+'/'+item['title']+'.jpg')
#将图片地址赋值给item
item['localImagePath'] = image_store+'/'+item['title']+'.jpg'
return item
爬虫数据持久化保存
settings.py文件: 设置文件，在这里设置User-Agent,激活管道文件等．．．
ITEM_PIPELINES = {
'douban.pipelines.DoubanPipeline': 300,
}
MONGODB 主机名
MONGODB_HOST = '127.0.0.1'
MONGODB 端口号
MONGODB_PORT= 27017
数据库名称
MONGODB_DBNAME = "Douban"
存储数据的表名称
MONGODB_SHEETNAME= "doubanmovies"
MongDB插入数据
import pymongo
# from scrapy.utils.project import
class ChinazprojectPipeline(object):
def __init__(self,host,port,dbname):
#创建mongdb数据库连接
self.mongo_client = pymongo.MongoClient(
host=host,port=port
)
#选择要操作的数据库
self.db = self.mongo_client[dbname]
@classmethod
def from_crawler(cls,crawler):
host = crawler.settings['MONGO_HOST']
prot = crawler.settings['MONGO_PORT']
db = crawler.settings['MONGO_DB']
return cls(host,prot,db)
def process_item(self, item, spider):
"""
这个方法是必须实现的，爬虫文件中所有的item都会经过这个方法
:param item: 爬虫文件传递过来的item对象
:param spider: 爬虫文件实例化的对象
:return:
"""
#选择要操作的集合
col_name = item.get_mongdb_collectionName()
col = self.db[col_name]
#插数据
dict_data = dict(item)
try:
col.insert(dict_data)
print('数据插入成功')
except Exception as err:
print('数据插入失败',err)
return item
def open_spider(self,spider):
print(spider.name,'爬虫开始')
def close_spider(self,spider):
self.mongo_client.close()
print(spider.name,'爬虫结束')
Mysql数据库插入数据
settings.py文件: 设置文件，在这里设置User-Agent,激活管道文件等．．．
ITEM_PIPELINES = {
'douban.pipelines.DoubanPipeline': 300,
}
#关于数据库的相关配置
MYSQL_HOST = '127.0.0.1'
MYSQL_PORT = 3306
MYSQL_USER = ''
MYSQL_PWD = ''
MYSQL_DB = ''
class ChinazprojectPipeline(object):
def __init__(self):
"""
初始化方法
"""
# self.file = open('chinaz.json','a')
# 创建数据库链接
self.client = pymysql.Connect(
'127.0.0.1', 'root', '1234', 'chinaz', 3306, charset='utf8'
)
# 创建游标
self.cursor = self.client.cursor()
def open_spider(self, spider):
"""
爬虫启动的时候会调用一次
:param spider:
:return:
"""
print('爬虫开启了')
def process_item(self, item, spider):
"""
这个方法是必须实现的，爬虫文件中所有的item都会经过这个方法
:param item: 爬虫文件传递过来的item对象
:param spider: 爬虫文件实例化的对象
:return:
"""
# 存储到本地json文件
# import json
# json_data = json.dumps(data_dict,ensure_ascii=False)
# self.file.write(json_data+'\n')
# if isinstance(item,ChinaprojectWebInfoItem):
# print('网站信息')
# tablename = 'webinfo'
# elif isinstance(item,ChinazprojectTagItem):
# print('网站分类信息')
# tablename = 'tag'
data_dict = dict(item)
sql,data = item.get_insert_sql_data(data_dict)
try:
# self.cursor.execute(sql, list(data_dict.values()))
# self.client.commit()
self.cursor.execute(sql,data)
self.client.commit()
except Exception as err:
self.client.rollback()
print(err)
# 如果有多个管道文件，一定要注意return item,否则下个管道无法接收
print('经过了管道')
return item
def close_spider(self, spider):
"""
爬虫结束的时候会调用一次
:param spider:
:return:
"""
# self.file.close()
self.cursor.close()
self.client.close()
print('爬虫结束')
实现Mysql异步插入（数据量非常大时，采用异步插入）
from twisted.enterprise import adbapi
class ChinazprojectPipeline(object):
def __init__(self,dbpool):
self.dbpool = dbpool
@classmethod
def from_crawler(cls,crawler):
db_parmars = {
'host':crawler.settings['MYSQL_HOST'],
'user':crawler.settings['MYSQL_USER'],
'passwd':crawler.settings['MYSQL_PWD'],
'db':crawler.settings['MYSQL_DB'],
'port':crawler.settings['MYSQL_PORT'],
'charset':crawler.settings['MYSQL_CHARSET']
}
dbpool = adbapi.ConnectionPool('pymysql',**db_parmars)
return cls(dbpool)
def process_item(self,item,spider):
query = self.dbpool.runInteraction(
self.insert_data_to_mysql,
item
)
query.addErrback(
self.insert_err,
item
)
return item
def insert_data_to_mysql(self,cursor,item):
data_dict = dict(item)
sql,data = item.get_insert_sql_data(data_dict)
cursor.execute(sql,data)
def insert_err(self,failure,item):
print(failure,'插入失败')
Scrapy Shell
启动
scrapy shell "http://hr.tencent.com/position.php?&start=0#a"
scrapy shell -s USER_AGENT="Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/59.0.3071.86 Safari/537.36" "http://hr.tencent.com/position.php?&start=0#a"
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