python scrapy 基础

如果你对这些概念有了解，使用上面的教程会比较容易. 它们是json, xpath, 正则表达式,

生成项目

scrapy提供一个工具来生成项目，生成的项目中预置了一些文件，用户需要在这些文件中添加自己的代码。

打开命令行，执行：scrapy startproject tutorial，生成的项目类似下面的结构

tutorial/
    scrapy.cfg
    tutorial/
        __init__.py
        items.py
        pipelines.py
        settings.py
        spiders/
            __init__.py
            ...
scrapy.cfg是项目的配置文件

用户自己写的spider要放在spiders目录下面，一个spider类似

from scrapy.spider import BaseSpider

class DmozSpider(BaseSpider):
    name = "dmoz"
    allowed_domains = ["dmoz.org"]
    start_urls = [
        "http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Books/",
        "http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Resources/"
    ]

    def parse(self, response):
        filename = response.url.split("/")[-2]
        open(filename, 'wb').write(response.body)
name属性很重要，不同spider不能使用相同的name

start_urls是spider抓取网页的起始点，可以包括多个url

parse方法是spider抓到一个网页以后默认调用的callback，避免使用这个名字来定义自己的方法。

当spider拿到url的内容以后，会调用parse方法，并且传递一个response参数给它，response包含了抓到的网页的内容，在parse方法里，你可以从抓到的网页里面解析数据。上面的代码只是简单地把网页内容保存到文件。

开始抓取

你可以打开命令行，进入生成的项目根目录tutorial/，执行 scrapy crawl dmoz， dmoz是spider的name。

解析网页内容

scrapy提供了方便的办法从网页中解析数据，这需要使用到HtmlXPathSelector

from scrapy.spider import BaseSpider
from scrapy.selector import HtmlXPathSelector

    def parse(self, response):
        hxs = HtmlXPathSelector(response)
        sites = hxs.select('//ul/li')
        for site in sites:
            title = site.select('a/text()').extract()
            link = site.select('a/@href').extract()
            desc = site.select('text()').extract()
            print title, link, desc
HtmlXPathSelector使用了Xpath来解析数据

//ul/li表示选择所有的ul标签下的li标签

a/@href表示选择所有a标签的href属性

a/text()表示选择a标签文本

a[@href="abc"]表示选择所有href属性是abc的a标签

我们可以把解析出来的数据保存在一个scrapy可以使用的对象中，然后scrapy可以帮助我们把这些对象保存起来，而不用我们自己把这些数据存到文件中。我们需要在items.py中添加一些类，这些类用来描述我们要保存的数据

from scrapy.item import Item, Field

class DmozItem(Item):
    title = Field()
    link = Field()
    desc = Field()
然后在spider的parse方法中，我们把解析出来的数据保存在DomzItem对象中。

from scrapy.spider import BaseSpider
from scrapy.selector import HtmlXPathSelector

from tutorial.items import DmozItem

class DmozSpider(BaseSpider):
   name = "dmoz"
   allowed_domains = ["dmoz.org"]
   start_urls = [
       "http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Books/",
       "http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Resources/"
   ]

   def parse(self, response):
       hxs = HtmlXPathSelector(response)
       sites = hxs.select('//ul/li')
       items = []
       for site in sites:
           item = DmozItem()
           item['title'] = site.select('a/text()').extract()
           item['link'] = site.select('a/@href').extract()
           item['desc'] = site.select('text()').extract()
           items.append(item)
       return items
在命令行执行scrapy的时候，我们可以加两个参数，让scrapy把parse方法返回的items输出到json文件中

scrapy crawl dmoz -o items.json -t json

items.json会被放在项目的根目录

让scrapy自动抓取网页上的所有链接

上面的示例中scrapy只抓取了start_urls里面的两个url的内容，但是通常我们想实现的是scrapy自动发现一个网页上的所有链接，然后再去抓取这些链接的内容。为了实现这一点我们可以在parse方法里面提取我们需要的链接，然后构造一些Request对象，并且把他们返回，scrapy会自动的去抓取这些链接。代码类似：

class MySpider(BaseSpider):
    name = 'myspider'
    start_urls = (
        'http://example.com/page1',
        'http://example.com/page2',
        )

    def parse(self, response):
        # collect `item_urls`
        for item_url in item_urls:
            yield Request(url=item_url, callback=self.parse_item)

    def parse_item(self, response):
        item = MyItem()
        # populate `item` fields
        yield Request(url=item_details_url, meta={'item': item},
            callback=self.parse_details)

    def parse_details(self, response):
        item = response.meta['item']
        # populate more `item` fields
        return item
parse是默认的callback, 它返回了一个Request列表，scrapy自动的根据这个列表抓取网页，每当抓到一个网页，就会调用parse_item，parse_item也会返回一个列表，scr

补充：Web开发 , Python ,