使用Scrapy構建一個網絡爬蟲

時間 2019-11-10

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記得n年前項目須要一個靈活的爬蟲工具，就組織了一個小團隊用Java實現了一個爬蟲框架，能夠根據目標網站的結構、地址和須要的內容，作簡單的配置開發，便可實現特定網站的爬蟲功能。由於要考慮到各類特殊情形，開發還耗了很多人力。後來發現了Python下有這個Scrapy工具，瞬間以爲以前作的事情都白費了。對於一個普通的網絡爬蟲功能，Scrapy徹底勝任，並把不少複雜的編程都包裝好了。本文會介紹如何Scrapy構建一個簡單的網絡爬蟲。

一個基本的爬蟲工具，它應該具有如下幾個功能：

經過HTTP(S)請求，下載網頁信息
解析網頁，抓取須要的內容
保存內容
從現有頁面中找到有效連接，從而繼續抓取下一個網頁

咱們來看下Scrapy怎麼作到這些功能的。首先準備Scrapy環境，你須要安裝Python（本文使用v2.7）和pip，而後用pip來安裝lxml和scrapy。我的強烈建議使用virtualenv來安裝環境，這樣不一樣的項目之間不會衝突。詳細步驟這裏就不贅述了。對於Mac用戶要注意，當使用pip安裝lxml時，會出現相似於的下面錯誤：

Error: #include 「xml/xmlversion.h」 not found

解決這個問題，你須要先安裝Xcode的command line tools，具體的方法是在命令行執行下面的命令便可。

$ xcode-select --install

環境安裝好以後，咱們來用Scrapy實現一個簡單的爬蟲，抓取本博客網站的文章標題，地址和摘要。

建立工程

$ scrapy startproject my_crawler

該命令會在當前目錄下建立一個名爲」my_crawler」的工程，工程的目錄結構以下

my_crawler

|- my_crawler

| |- spiders

| | |- __init__.py

| |- items.py

| |- pipelines.py

| |- setting.py

|- scrapy.cfg

設置待抓取內容的字段，本例中就是文章的標題，地址和摘要

修改」items.py」文件，在」MyCrawlerItem」類中加上以下代碼：

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

import scrapy

class MyCrawlerItem(scrapy.Item):

title = scrapy.Field() # 文章標題

url = scrapy.Field() # 文章地址

summary = scrapy.Field() # 文章摘要

pass

編寫網頁解析代碼

在」my_crawler/spiders」目錄下，建立一個名爲」crawl_spider.py」文件（文件名能夠任意取）。代碼以下

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

import scrapy

from scrapy.linkextractors import LinkExtractor

from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule

from my_crawler.items import MyCrawlerItem

class MyCrawlSpider(CrawlSpider):

name = 'my_crawler' # Spider名，必須惟一，執行爬蟲命令時使用

allowed_domains = [' bjhee.com'] # 限定容許爬的域名，可設置多個

start_urls = [

" http://www.bjhee.com", # 種子URL，可設置多個

]

rules = ( # 對應特定URL，設置解析函數，可設置多個

Rule(LinkExtractor(allow=r'/page/[0-9]+'), # 指定容許繼續爬取的URL格式，支持正則

callback='parse_item', # 用於解析網頁的回調函數名

follow=True

)

def parse_item(self, response):

# 經過XPath獲取Dom元素

articles = response.xpath('//*[@id="main"]/ul/li')

for article in articles:

item = MyCrawlerItem()

item['title'] = article.xpath('h3[@class="entry-title"]/a/text()').extract()[0]

item['url'] = article.xpath('h3[@class="entry-title"]/a/@href').extract()[0]

item['summary'] = article.xpath('div[2]/p/text()').extract()[0]

yield item

對於XPath不熟悉的朋友，能夠經過Chrome的debug工具獲取元素的XPath。

讓咱們測試下爬蟲的效果

在命令行中輸入：

$ scrapy crawl my_crawler

注意，這裏的」my_crawler」就是你在」crawl_spider.py」文件中起的Spider名。

沒過幾秒鐘，你就會看到要抓取的字段內容打印在控制檯上了。就是這麼神奇！Scrapy將HTTP(S)請求，內容下載，待抓取和已抓取的URL隊列的管理都封裝好了。你的主要工做基本上就是設置URL規則及編寫解析的方法。

咱們將抓取的內容保存爲JSON文件：

$ scrapy crawl my_crawler -o my_crawler.json -t json

你能夠在當前目錄下，找到文件」my_crawler.json」，裏面保存的就是咱們要抓取的字段信息。（參數」-t json」能夠省去）

將結果保存到數據庫

這裏咱們採用MongoDB，你須要先安裝Python的MongoDB庫」pymongo」。編輯」my_crawler」目錄下的」pipelines.py」文件，在」MyCrawlerPipeline」類中加上以下代碼：

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

import pymongo

from scrapy.conf import settings

from scrapy.exceptions import DropItem

class MyCrawlerPipeline(object):

def __init__(self):

# 設置MongoDB鏈接

connection = pymongo.Connection(

settings['MONGO_SERVER'],

settings['MONGO_PORT']

)

db = connection[settings['MONGO_DB']]

self.collection = db[settings['MONGO_COLLECTION']]

# 處理每一個被抓取的MyCrawlerItem項

def process_item(self, item, spider):

valid = True

for data in item:

if not data: # 過濾掉存在空字段的項

valid = False

raise DropItem("Missing {0}!".format(data))

if valid:

# 也能夠用self.collection.insert(dict(item))，使用upsert能夠防止重複項

self.collection.update({'url': item['url']}, dict(item), upsert=True)

return item

再打開」my_crawler」目錄下的」settings.py」文件，在文件末尾加上pipeline的設置：

ITEM_PIPELINES = {

'my_crawler.pipelines.MyCrawlerPipeline': 300, # 設置Pipeline，能夠多個，值爲執行優先級

}

# MongoDB鏈接信息

MONGO_SERVER = 'localhost'

MONGO_PORT = 27017

MONGO_DB = 'bjhee'

MONGO_COLLECTION = 'articles'

DOWNLOAD_DELAY=2 # 若是網絡慢，能夠適當加些延遲，單位是秒

執行爬蟲

$ scrapy crawl my_crawler

別忘了啓動MongoDB並建立」bjhee」數據庫哦。如今你能夠在MongoDB裏查詢到記錄了。

總結下，使用Scrapy來構建一個網絡爬蟲，你須要作的就是：

「items.py」中定義爬取字段
在」spiders」目錄下建立你的爬蟲，編寫解析函數和規則
「pipelines.py」中對爬取後的結果作處理
「settings.py」設置必要的參數

其餘的事情，Scrapy都幫你作了。下圖就是Scrapy具體工做的流程。怎麼樣？開始寫一個本身的爬蟲吧。

本例中的代碼能夠在這裏下載(http://www. bjhee.com/downloads/201511/my_crawler.tar.gz)。

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