CrawlSpider介绍

1.CrawlSpider介绍

Scrapy框架中分两类爬虫

Spider类和CrawlSpider类。

crawlspider是Spider的派生类(一个子类),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。

创建项目

scrapy startproject + 项目名称

模版创建:

scrapy genspider -t crawl 项目名称 + 域

crawlspider继承与Spider类,除了继承的属性(name,allow_domains),
还提供了新的属性和方法:

LinkExtractors 链接提取器

class scrapy.linkextractors.LinkExtractor

LinkExtractors的目的很简单:提取链接。
每个LinkExtractors有唯一的公共方法是extract_links(),他接收一个response对象,并返回一个scrapy.link.Link对象
Linkextractors要实力话一次,并且extract_links方法会根据不同的response调用多次提取链接

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,则会全部匹配。
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domains。
4.deny_domains:一定不会被提取链接的domains
5.restrick_xpaths:使用xpath表达式,和allow共同作用过滤链接

rules

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的操作。
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

参数的介绍

link_extractors:是一个LinkExtractor对象,用于定义需要提取的链接

callback:从link_extractor中没获取链接时,参数所制定的值作为回调函数,该回调函数接受一个response作为起第一个参数
注意:当编写爬虫规则是,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,CrawlSpider将会运行失败

follow:是一个布尔值(boolean),制定了根据该规则从response提取的链接是偶需要跟进。如果callback为None,follow默认设置为True,否则默认为Flase

process_links:指定该Spider中那个的函数将会被调用,从link_extractor中获取到链接列表是将会调用该函数。该方法主要用来过滤

process_request:指定该Spider中那个的函数将会被调用,该规则提取到每个request是都会调用该函数。(用来过滤request)

生成的爬虫文件 项目.py

# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
# 导入CrawlSpider相关模块
from scrapy.linkextractors import LinkExtractor
from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule

# 表示该爬虫程序是基于CrawlSpider类的
class CrawldemoSpider(CrawlSpider):
    name = 'crawlDemo'    #爬虫文件名称
    #allowed_domains = ['www.qiushibaike.com']
    start_urls = ['http://www.qiushibaike.com/']
    
    #连接提取器:会去起始url响应回来的页面中提取指定的url
    link = LinkExtractor(allow=r'/8hr/page/\d+')
    #rules元组中存放的是不同的规则解析器(封装好了某种解析规则)
    rules = (
        #规则解析器:可以将连接提取器提取到的所有连接表示的页面进行指定规则(回调函数)的解析
        Rule(link, callback='parse_item', follow=True),
    )
    # 解析方法
    def parse_item(self, response):
        #print(response.url)
        divs = response.xpath('//div[@id="content-left"]/div')
        for div in divs:
            author = div.xpath('./div[@class="author clearfix"]/a[2]/h2/text()').extract_first()
            print(author)

<!-- CrawlSpider类和Spider类的最大不同是CrawlSpider多了一个rules属性,其作用是定义”提取动作“。在rules中可以包含一个或多个Rule对象,在Rule对象中包含了LinkExtractor对象。 -->

生成的爬虫文件参数介绍

  1. LinkExtractor:顾名思义,链接提取器。

LinkExtractor(
allow=r'Items/',# 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。
deny=xxx, # 满足正则表达式的则不会被提取。
restrict_xpaths=xxx, # 满足xpath表达式的值会被提取
restrict_css=xxx, # 满足css表达式的值会被提取
deny_domains=xxx, # 不会被提取的链接的domains。  
)

  • 作用:提取response中符合规则的链接。
  1. Rule : 规则解析器。根据链接提取器中提取到的链接,根据指定规则提取解析器链接网页中的内容。

Rule(LinkExtractor(allow=r'Items/'), callback='parse_item', follow=True)

  • 参数介绍:

    参数1:指定链接提取器
    参数2:指定规则解析器解析数据的规则(回调函数)
    参数3:是否将链接提取器继续作用到链接提取器提取出的链接网页中。当callback为None,参数3的默认值为true。

  1. rules=( ):指定不同规则解析器。一个Rule对象表示一种提取规则。

  2. CrawlSpider整体爬取流程:

    a).爬虫文件首先根据起始url,获取该url的网页内容

    b).链接提取器会根据指定提取规则将步骤a中网页内容中的链接进行提取

    c).规则解析器会根据指定解析规则将链接提取器中提取到的链接中的网页内容根据指定的规则进行解析

    d).将解析数据封装到item中,然后提交给管道进行持久化存储

基于CrawlSpider示例

1. 爬虫文件

# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
from scrapy.linkextractors import LinkExtractor
from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule
from qiubaiBycrawl.items import QiubaibycrawlItem
import re
class QiubaitestSpider(CrawlSpider):
    name = 'qiubaiTest'
    #起始url
    start_urls = ['http://www.qiushibaike.com/']

    #定义链接提取器,且指定其提取规则
    page_link = LinkExtractor(allow=r'/8hr/page/\d+/')
    
    rules = (
        #定义规则解析器,且指定解析规则通过callback回调函数
        Rule(page_link, callback='parse_item', follow=True),
    )

    #自定义规则解析器的解析规则函数
    def parse_item(self, response):
        div_list = response.xpath('//div[@id="content-left"]/div')
        
        for div in div_list:
            #定义item
            item = QiubaibycrawlItem()
            #根据xpath表达式提取糗百中段子的作者
            item['author'] = div.xpath('./div/a[2]/h2/text()').extract_first().strip('\n')
            #根据xpath表达式提取糗百中段子的内容
            item['content'] = div.xpath('.//div[@class="content"]/span/text()').extract_first().strip('\n')

            yield item #将item提交至管道

2.items文件

# -*- coding: utf-8 -*-

# Define here the models for your scraped items
#
# See documentation in:
# https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/items.html

import scrapy


class QiubaibycrawlItem(scrapy.Item):
    # define the fields for your item here like:
    # name = scrapy.Field()
    author = scrapy.Field() #作者
    content = scrapy.Field() #内容

3.管道文件

# -*- 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 QiubaibycrawlPipeline(object):
    
    def __init__(self):
        self.fp = None
        
    def open_spider(self,spider):
        print('开始爬虫')
        self.fp = open('./data.txt','w')
        
    def process_item(self, item, spider):
        #将爬虫文件提交的item写入文件进行持久化存储
        self.fp.write(item['author']+':'+item['content']+'\n')
        return item
    
    def close_spider(self,spider):
        print('结束爬虫')
        self.fp.close()

https://www.cnblogs.com/sunxiuwen/p/10121068.html