scrapy的CrawlSpider類

瞭解CrawlSpider

踏實爬取通常網站的經常使用spider,其中定義了一些規則(rule)來提供跟進link的方便機制,也許該spider不適合你的目標網站,可是對於大多數狀況是能夠使用的。所以,能夠以此爲七點,根據需求修改部分方法,固然也能夠實現本身的spider。php

官方文檔:http://scrapy-chs.readthedocs.io/zh_CN/0.24/topics/spiders.html#crawlspiderhtml

CrawlSpider的使用

簡單使用

建立爬蟲文件:scrapy genspider -t crawl "spider_name" "url"node

獲得以下目錄:python

其中spider文件夾中的爬蟲文件下的內容以下所示:正則表達式

CrawlSpider是Spider的派生類,Spider類的設計原則是隻爬取start_url列表中的網頁,而CrawlSpider類中定義了一些規則(rule)來提取跟進link的方便機制,從而爬取的網頁中獲取link並繼續爬取。dom

 方法屬性

Name:定義spider的名字scrapy

allow_domains:包含了spider容許抓起去的域名列表。ide

start_url:初始化url列表,當沒有指定的url時,spider將從該列表中開始進行爬取。函數

start_requests(self):該方法返回一個可迭代對象,該對象包含了spider用於抓取的第一個request。網站

parse(self, resposne):默認的Request對象回調函數,用來處理返回的response,以及生成Items或者Request對象。

 

使用CralwSpider抓取數據

編寫CrawlSpider,抓取騰訊招聘的信息,具體網頁分析,見:

 http://www.cnblogs.com/pythoner6833/p/9018782.html

 具體代碼以下:

# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
from scrapy.linkextractors import LinkExtractor
from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule
from tencent2.items import Tencent2Item, DetailsItem


class Tencent2Spider(CrawlSpider):

    # 爬蟲名
    name = 'Tencent2'
    # 容許抓取的url
    allowed_domains = ['hr.tencent.com']
    # 請求開始的url
    start_urls = ['https://hr.tencent.com/position.php?']

    # rules屬性
    rules = (

        # 定義規則,抓取符合要求的url
        # allow是容許爬取的規則,後面的內容是正則表達式,匹配頁面中全部符合匹配規則的a標籤
        # callback是回調函數,用於解析抓取到的符合匹配的連接
        # follow:是否跟進,是否繼續請求抓取到的連接
        Rule(LinkExtractor(allow=r'start=\d+'), callback='parse_tencent', follow=True),

        #編寫匹配詳情頁的規則,抓取到詳情頁的連接後不用跟進
        Rule(LinkExtractor(allow=r'position_detail\.php\?id=\d+'), callback='parse_detail', follow=False),
    )

    def parse_tencent(self, response):
        # 獲取頁面中招聘信息在網頁中位置節點
        node_list = response.xpath('//tr[@class="even"] | //tr[@class="odd"]')

        # 遍歷節點,進入詳情頁,獲取其餘信息
        for node in node_list:
            # 實例化,填寫數據
            item = Tencent2Item()

            item['position_name'] = node.xpath('./td[1]/a/text()').extract_first()
            item['position_link'] = node.xpath('./td[1]/a/@href').extract_first()
            item['position_type'] = node.xpath('./td[2]/text()').extract_first()
            item['wanted_number'] = node.xpath('./td[3]/text()').extract_first()
            item['work_location'] = node.xpath('./td[4]/text()').extract_first()
            item['publish_time'] = node.xpath('./td[5]/text()').extract_first()

            yield item

    def parse_detail(self, response):
        """
        解析詳情頁數據
        :param response:
        :return:
        """
        item = DetailsItem()
        # 從詳情頁獲取工做責任和工做技能兩個字段名
        item['work_duties'] = ''.join(response.xpath('//ul[@class="squareli"]')[0].xpath('./li/text()').extract())
        item['work_skills'] = ''.join(response.xpath('//ul[@class="squareli"]')[1].xpath('./li/text()').extract())
        yield item

 其餘部分,包括items.py和數據保存的pipelines.py裏的代碼編寫和上文中連接裏的已解釋。

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