Scrapy框架CrawlSpiders的介绍以及使用

CrawlSpiders是Spider的派生类,Spider类的设计原则是只爬取start_url列表中的网页,而CrawlSpider类定义了一些规则(rule)来提供跟进link的方便的机制,从爬取的网页中获取link并继续爬取的工作更适合。
一、我们先来分析一下CrawlSpiders源码

源码解析

class CrawlSpider(Spider):
    rules = ()
    def __init__(self, *a, **kw):
        super(CrawlSpider, self).__init__(*a, **kw)
        self._compile_rules()

    # 首先调用parse()来处理start_urls中返回的response对象
    # parse()则将这些response对象传递给了_parse_response()函数处理,并设置回调函数为parse_start_url()
    # 设置了跟进标志位True
    # parse将返回item和跟进了的Request对象    
    def parse(self, response):
        return self._parse_response(response, self.parse_start_url, cb_kwargs={}, follow=True)

    # 处理start_url中返回的response,需要重写
    def parse_start_url(self, response):
        return []

    def process_results(self, response, results):
        return results

    # 从response中抽取符合任一用户定义'规则'的链接,并构造成Resquest对象返回
    def _requests_to_follow(self, response):
        if not isinstance(response, HtmlResponse):
            return
        seen = set()
        # 抽取之内的所有链接,只要通过任意一个'规则',即表示合法
        for n, rule in enumerate(self._rules):
            links = [l for l in rule.link_extractor.extract_links(response) if l not in seen]
            # 使用用户指定的process_links处理每个连接
            if links and rule.process_links:
                links = rule.process_links(links)
            # 将链接加入seen集合,为每个链接生成Request对象,并设置回调函数为_repsonse_downloaded()
            for link in links:
                seen.add(link)
                # 构造Request对象,并将Rule规则中定义的回调函数作为这个Request对象的回调函数
                r = Request(url=link.url, callback=self._response_downloaded)
                r.meta.update(rule=n, link_text=link.text)
                # 对每个Request调用process_request()函数。该函数默认为indentify,即不做任何处理,直接返回该Request.
                yield rule.process_request(r)

    # 处理通过rule提取出的连接,并返回item以及request
    def _response_downloaded(self, response):
        rule = self._rules[response.meta['rule']]
        return self._parse_response(response, rule.callback, rule.cb_kwargs, rule.follow)

    # 解析response对象,会用callback解析处理他,并返回request或Item对象
    def _parse_response(self, response, callback, cb_kwargs, follow=True):
        # 首先判断是否设置了回调函数。(该回调函数可能是rule中的解析函数,也可能是 parse_start_url函数)
        # 如果设置了回调函数(parse_start_url()),那么首先用parse_start_url()处理response对象,
        # 然后再交给process_results处理。返回cb_res的一个列表
        if callback:
            #如果是parse调用的,则会解析成Request对象
            #如果是rule callback,则会解析成Item
            cb_res = callback(response, **cb_kwargs) or ()
            cb_res = self.process_results(response, cb_res)
            for requests_or_item in iterate_spider_output(cb_res):
                yield requests_or_item

        # 如果需要跟进,那么使用定义的Rule规则提取并返回这些Request对象
        if follow and self._follow_links:
            #返回每个Request对象
            for request_or_item in self._requests_to_follow(response):
                yield request_or_item

    def _compile_rules(self):
        def get_method(method):
            if callable(method):
                return method
            elif isinstance(method, basestring):
                return getattr(self, method, None)

        self._rules = [copy.copy(r) for r in self.rules]
        for rule in self._rules:
            rule.callback = get_method(rule.callback)
            rule.process_links = get_method(rule.process_links)
            rule.process_request = get_method(rule.process_request)

    def set_crawler(self, crawler):
        super(CrawlSpider, self).set_crawler(crawler)
        self._follow_links = crawler.settings.getbool('CRAWLSPIDER_FOLLOW_LINKS', True)

二、 CrawlSpider爬虫文件字段的介绍
1、 CrawlSpider继承于Spider类,除了继承过来的属性外(name、allow_domains),还提供了新的属性和方法:class scrapy.linkextractors.LinkExtractorLink Extractors 的目的很简单: 提取链接。每个LinkExtractor有唯一的公共方法是 extract_links(),它接收一个 Response 对象,并返回一个 scrapy.link.Link 对象。
Link Extractors要实例化一次,并且 extract_links 方法会根据不同的 response 调用多次提取链接。

class scrapy.linkextractors.LinkExtractor(
    allow = (),
    deny = (),
    allow_domains = (),
    deny_domains = (),
    deny_extensions = None,
    restrict_xpaths = (),
    tags = ('a','area'),
    attrs = ('href'),
    canonicalize = True,
    unique = True,
    process_value = None
)

主要参数:

① allow:满足括号中“正则表达式”的值会被提取,如果为空,则全部匹配。
② deny:与这个正则表达式(或正则表达式列表)不匹配的URL一定不提取。
③ allow_domains:会被提取的链接的domains。
④ deny_domains:一定不会被提取链接的domains。
⑤ restrict_xpaths:使用xpath表达式,和allow共同作用过滤链接。

2、 在rules中包含一个或多个Rule对象,每个Rule对爬取网站的动作定义了特定操作。如果多个rule匹配了相同的链接,则根据规则在本集合中被定义的顺序,第一个会被使用。

class scrapy.spiders.Rule(
        link_extractor, 
        callback = None, 
        cb_kwargs = None, 
        follow = None, 
        process_links = None, 
        process_request = None
)

① link_extractor:是一个Link Extractor对象,用于定义需要提取的链接。
② callback: 从link_extractor中每获取到链接时,参数所指定的值作为回调函数,该回调函数接受一个response作为其第一个参数。
注意:当编写爬虫规则时,避免使用parse作为回调函数。由于CrawlSpider使用parse方法来实现其逻辑,如果覆盖了 parse方法,crawl spider将会运行失败。
③ follow:是一个布尔(boolean)值,指定了根据该规则从response提取的链接是否需要跟进。 如果callback为None,follow 默认设置为True ,否则默认为False。
④ process_links:指定该spider中哪个的函数将会被调用,从link_extractor中获取到链接列表时将会调用该函数。该方法主要用来过滤。
⑤ process_request:指定该spider中哪个的函数将会被调用, 该规则提取到每个request时都会调用该函数。 (用来过滤request)

3、Scrapy提供了log功能,可以通过 logging 模块使用。可以修改配置文件settings.py,任意位置添加下面两行,效果会清爽很多。

LOG_FILE = "TencentSpider.log"
LOG_LEVEL = "INFO"

Scrapy提供5层logging级别:
① CRITICAL - 严重错误(critical)
② ERROR - 一般错误(regular errors)
③ WARNING - 警告信息(warning messages)
④ INFO - 一般信息(informational messages)
⑤ DEBUG - 调试信息(debugging messages)

通过在setting.py中进行以下设置可以被用来配置logging:

① LOG_ENABLED 默认: True,启用logging
② LOG_ENCODING 默认: 'utf-8',logging使用的编码
③ LOG_FILE 默认: None,在当前目录里创建logging输出文件的文件名
④ LOG_LEVEL 默认: 'DEBUG',log的最低级别
⑤ LOG_STDOUT 默认: False 如果为 True,进程所有的标准输出(及错误)将会被重定向到log中。例如,执行 print "hello" ,其将会在Scrapy log中显示。

三、 CrawlSpider爬虫案例分析

1、创建项目:scrapy startproject CrawlYouYuan

2、创建爬虫文件:scrapy genspider -t crawl youyuan youyuan.com

3、项目文件分析
items.py

模型类
import scrapy
class CrawlyouyuanItem(scrapy.Item):
    # 用户名
    username = scrapy.Field()
    # 年龄
    age = scrapy.Field()
    # 头像图片的链接
    header_url = scrapy.Field()
    # 相册图片的链接
    images_url = scrapy.Field()
    # 内心独白
    content = scrapy.Field()
    # 籍贯
    place_from = scrapy.Field()
    # 学历
    education = scrapy.Field()
    # 兴趣爱好
    hobby = scrapy.Field()
    # 个人主页
    source_url = scrapy.Field()
    # 数据来源网站
    sourec = scrapy.Field()
    # utc 时间
    time = scrapy.Field()
    # 爬虫名
    spidername = scrapy.Field()

youyuan.py

爬虫文件
# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
from scrapy.linkextractors import LinkExtractor
from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule
from CrawlYouYuan.items import CrawlyouyuanItem
import re
class YouyuanSpider(CrawlSpider):
    name = 'youyuan'
    allowed_domains = ['youyuan.com']
    start_urls = ['http://www.youyuan.com/find/beijing/mm18-25/advance-0-0-0-0-0-0-0/p1/']
    # 自动生成的文件不需要改东西,只需要添加rules文件里面Rule角色就可以
    # 每一页匹配规则
    page_links = LinkExtractor(allow=(r"youyuan.com/find/beijing/mm18-25/advance-0-0-0-0-0-0-0/p\d+/"))
    # 每个人个人主页匹配规则
    profile_links = LinkExtractor(allow=(r"youyuan.com/\d+-profile/"))
    rules = (
        # 没有回调函数,说明follow是True
        Rule(page_links),
        # 有回调函数,说明follow是False
        Rule(profile_links, callback='parse_item', follow=True),
    )

    def parse_item(self, response):
        item = CrawlyouyuanItem()

        item['username'] = self.get_username(response)
        # 年龄
        item['age'] = self.get_age(response)
        # 头像图片的链接
        item['header_url'] = self.get_header_url(response)
        # 相册图片的链接
        item['images_url'] = self.get_images_url(response)
        # 内心独白
        item['content'] = self.get_content(response)
        # 籍贯
        item['place_from'] = self.get_place_from(response)
        # 学历
        item['education'] = self.get_education(response)
        # 兴趣爱好
        item['hobby'] = self.get_hobby(response)
        # 个人主页
        item['source_url'] = response.url
        # 数据来源网站
        item['sourec'] = "youyuan"

        yield item

    def get_username(self, response):
        username = response.xpath("//dl[@class='personal_cen']//div[@class='main']/strong/text()").extract()
        if len(username):
            username = username[0]
        else:
            username = "NULL"
        return username.strip()

    def get_age(self, response):
        age = response.xpath("//dl[@class='personal_cen']//dd/p/text()").extract()
        if len(age):
            age = re.findall(u"\d+岁", age[0])[0]
        else:
            age = "NULL"
        return age.strip()

    def get_header_url(self, response):
        header_url = response.xpath("//dl[@class='personal_cen']/dt/img/@src").extract()
        if len(header_url):
            header_url = header_url[0]
        else:
            header_url = "NULL"
        return header_url.strip()

    def get_images_url(self, response):
        images_url = response.xpath("//div[@class='ph_show']/ul/li/a/img/@src").extract()
        if len(images_url):
            images_url = ", ".join(images_url)
        else:
            images_url = "NULL"
        return images_url

    def get_content(self, response):
        content = response.xpath("//div[@class='pre_data']/ul/li/p/text()").extract()
        if len(content):
            content = content[0]
        else:
            content = "NULL"
        return content.strip()

    def get_place_from(self, response):
        place_from = response.xpath("//div[@class='pre_data']/ul/li[2]//ol[1]/li[1]/span/text()").extract()
        if len(place_from):
            place_from = place_from[0]
        else:
            place_from = "NULL"
        return place_from.strip()

    def get_education(self, response):
        education = response.xpath("//div[@class='pre_data']/ul/li[3]//ol[2]/li[2]/span/text()").extract()
        if len(education):
            education = education[0]
        else:
            education = "NULL"
        return education.strip()

    def get_hobby(self, response):
        hobby = response.xpath("//dl[@class='personal_cen']//ol/li/text()").extract()
        if len(hobby):
            hobby = ",".join(hobby).replace(" ", "")
        else:
            hobby = "NULL"
        return hobby.strip()

pipelines.py

管道文件
import json
import codecs
class CrawlyouyuanPipeline(object):

    def __init__(self):
        self.filename = codecs.open('content.json', 'w', encoding='utf-8')

    def process_item(self, item, spider):
        html = json.dumps(dict(item), ensure_ascii=False)
        self.filename.write(html + '\n')
        return item

    def spider_closed(self, spider):
        self.filename.close()

settings.py

BOT_NAME = 'CrawlYouYuan'
SPIDER_MODULES = ['CrawlYouYuan.spiders']
NEWSPIDER_MODULE = 'CrawlYouYuan.spiders'
# Crawl responsibly by identifying yourself (and your website) on the user-agent
USER_AGENT = 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10.13; rv:56.0)'
# Obey robots.txt rules
ROBOTSTXT_OBEY = True
ITEM_PIPELINES = {
   'CrawlYouYuan.pipelines.CrawlyouyuanPipeline': 300,
}

begin.py

from scrapy import cmdline
cmdline.execute('scrapy crawl youyuan'.split())

在运行程序之前需要使Scrapy版本和Twisted版本相吻合,设置如下

scr�apy.png

这次分享的文章和上一篇
Scrapy 框架基本了解以及Spiders爬虫文章来说,详细介绍了使用Scrapy框架爬虫的具体步骤,并同时编写爬虫案例进行分析,很好的诠释了Scrapy框架爬取数据的方便性和易懂性,下篇文章我会分享下Scrapy分布式爬取网站,让我们一起学习,一起探讨爬虫技术。

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