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
allowed_domains
start_urls
start_requests(self)
parse(self, response)
log(self, message[, level, component])

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。

pider类

scrapy框架系列 (5) Spider类

Spider

源码参考

主要属性和方法

案例：腾讯招聘网自动翻页采集

思考

请思考 parse()方法的工作机制：