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Scrapy爬虫入门实例

标签:
Python

在搭建好了Scrapy的开发环境后(如果配置过程中遇到问题,请参考上一篇文章
搭建Scrapy爬虫的开发环境
或者在博客里留言),我们开始演示爬取实例。

我们试图爬取论坛-东京版的主题贴。该网
站需要登录后才能查看帖子附带的大图,适合演示登录过程。

1. 定义item

我们需要保存标题、帖子详情、帖子详情的url、图片列表,所以定义item如下:

class RentItem(scrapy.Item):
    """item类"""

    title = scrapy.Field()          # 标题
    rent_desc = scrapy.Field()      # 描述
    url = scrapy.Field()            # 详情的url
    pic_list = scrapy.Field()       # 图片列表

2. 使用FormRequest模拟登录

首先我们需要分析页面,找到登录的form,以及需要提交的数据(用Fiddler或Firebug分析请求即可),
然后使用Scrapy提供FormRequest.from_response()模拟页面的登录过程,主要代码如下:

# 需要登录,使用FormRequest.from_response模拟登录
    if "id='lsform'" in response.body:
        logging.info("in parse, need to login, url: {0}".format(response.url))
        form_data = {            "handlekey": "ls",            "quickforward": "yes",            "username": "loginname",            "password": "passwd"
        }
        request = FormRequest.from_response(
                response=response,
                headers=self.headers,
                formxpath="//form[contains(@id, 'lsform')]",
                formdata=form_data,
                callback=self.parse_list
                )    else:
        logging.info("in parse, NOT need to login, url: {0}"
                     .format(response.url))
        request = Request(url=response.url,
                          headers=self.headers,
                          callback=self.parse_list,
                          )

如果请求的页面需要登录,则通过xpath定位到对应的form,将登录需要的数据作为参数,提交登录,
在callback对应的回调方法里,处理登录成功后的爬取逻辑。

3. 使用XPath提取页面数据

Scrapy使用XPath或CSS表达式分析页面结构,由基于lxml的Selector提取数据。XPath或者CSS都可
以,另外BeautifulSoup
分析HTML/XML文件非常方便,这里采用XPath分析页面,请参考
zvon-XPath 1.0 Tutorial,示例丰富且易
懂,看完这个入门教程,常见的爬取需求基本都能满足。我这里简单解释一下几个重要的点:

  • /表示绝对路径,即匹配从根节点开始,./表示当前路径,//表示匹配任意开始节点;

  • *是通配符,可以匹配任意节点;

  • 在一个节点上使用[],如果是数字n表示匹配第n个element,如果是@表示匹配属性,还可以使用函数,
    比如常用的contains()表示包含,starts-with()表示字符串起始匹配等。

  • 在取节点的值时,text()只是取该节点下的值,而不会取该节点的子节点的值,而.则会取包括子节点
    在内的所有值,比如:

<div>Welcome to <strong>Chengdu</strong></div>

sel.xpath("div/text()")     // Welcome tosel.xpath("div").xpath("string(.)")     // Welcome to Chengdu

4. 不同的spider使用不同的pipeline

我们可能有很多的spider,不同的spider爬取的数据的结构不一样,对应的存储格式也不尽相同,因此
我们会定义多个pipeline,让不同的spider使用不同的pipeline。

首先我们需要定义一个decorator,表示如果spider的pipeline属性中包含了添加该注解的pipeline,
则执行该pipeline,否则跳过该pipeline:

def check_spider_pipeline(process_item_method):
    """该注解用在pipeline上

    :param process_item_method:
    :return:
    """    @functools.wraps(process_item_method)
    def wrapper(self, item, spider):

        # message template for debugging
        msg = "{1} {0} pipeline step".format(self.__class__.__name__)        # if class is in the spider"s pipeline, then use the
        # process_item method normally.
        if self.__class__ in spider.pipeline:
            logging.info(msg.format("executing"))            return process_item_method(self, item, spider)        # otherwise, just return the untouched item (skip this step in
        # the pipeline)
        else:
            logging.info(msg.format("skipping"))            return item    return wrapper

然后,我们还需要在所有pipeline类的回调方法process_item()上添加该decrator注解:

@check_spider_pipelinedef process_item(self, item, spider):

最后,在spider类中添加一个数组属性pipeline,里面是所有与该spider对应的pipeline,比如:

# 应该交给哪个pipeline去处理pipeline = set([
    pipelines.RentMySQLPipeline,
])

5. 将爬取的数据保存到mysql

数据存储的逻辑在pipeline中实现,可以使用twisted adbapi以线程池的方式与数据库交互。首
先从setttings中加载mysql配置:

@classmethoddef from_settings(cls, settings):
    """加载mysql配置"""

    dbargs = dict(
        host=settings["MYSQL_HOST"],
        db=settings["MYSQL_DBNAME"],
        user=settings["MYSQL_USER"],
        passwd=settings["MYSQL_PASSWD"],
        charset="utf8",
        use_unicode=True
    )

    dbpool = adbapi.ConnectionPool("MySQLdb", **dbargs)    return cls(dbpool)

然后在回调方法process_item中使用dbpool保存数据到mysql:

@check_spider_pipelinedef process_item(self, item, spider):
    """pipeline的回调.

    注解用于pipeline与spider之间的对应,只有spider注册了该pipeline,pipeline才
    会被执行
    """

    # run db query in the thread pool,在独立的线程中执行
    deferred = self.dbpool.runInteraction(self._do_upsert, item, spider)
    deferred.addErrback(self._handle_error, item, spider)    # 当_do_upsert方法执行完毕,执行以下回调
    deferred.addCallback(self._get_id_by_guid)    # at the end, return the item in case of success or failure
    # deferred.addBoth(lambda _: item)
    # return the deferred instead the item. This makes the engine to
    # process next item (according to CONCURRENT_ITEMS setting) after this
    # operation (deferred) has finished.
    time.sleep(10)    return deferred

6. 将图片保存到七牛云

查看七牛的python接口即可,这里要说明的是,上传图片的时候,不要使用BucketManager的
bucket.fetch()接口,因为经常上传失败,建议使用put_data()接口,比如:

def upload(self, file_data, key):
    """通过二进制流上传文件

    :param file_data:   二进制数据
    :param key:         key
    :return:
    """
    try:
        token = self.auth.upload_token(QINIU_DEFAULT_BUCKET)
        ret, info = put_data(token, key, file_data)    except Exception as e:
        logging.error("upload error, key: {0}, exception: {1}"
                      .format(key, e))    if info.status_code == 200:
        logging.info("upload data to qiniu ok, key: {0}".format(key))        return True
    else:
        logging.error("upload data to qiniu error, key: {0}".format(key))        return False

7. 项目部署

部署可以使用scrapydscrapyd-client
首先安装:

$ pip install scrapyd
$ pip install scrapyd-client

启动scrapyd:

$ sudo scrapyd &

修改部署的配置文件scrapy.cfg:

[settings]default = scrapy_start.settings

[deploy:dev]
url = http://localhost:6800/project = scrapy_start

其中dev表示target,scrapy_start表示project,部署即可:

$ scrapyd-deploy dev -p scrapy_start

ok,这篇入门实例的重点就这么多,项目的源码在gitlab

参考


作者:nkcoder
链接:https://www.jianshu.com/p/8fc69b2e7b21


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