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爬虫框架Scrapy之CrawlSpiders
阅读量:5264 次
发布时间:2019-06-14

本文共 4901 字,大约阅读时间需要 16 分钟。

CrawlSpiders

通过下面的命令可以快速创建 CrawlSpider模板 的代码:

scrapy genspider -t crawl tencent tencent.com

上一个案例中,我们通过正则表达式,制作了新的url作为Request请求参数,现在我们可以换个花样...

class scrapy.spiders.CrawlSpider

它是Spider的派生类,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。

CrawlSpider继承于Spider类,除了继承过来的属性外(name、allow_domains),还提供了一个新的属性和方法:

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。

class scrapy.contrib.spiders.Rule(        link_extractor,         callback = None,         cb_kwargs = None,         follow = None,         process_links = None,         process_request = None)
  • link_extractor:是一个Link Extractor对象,用于定义需要提取的链接。

  • callback: 从link_extractor中每获取到链接时,参数所指定的值作为回调函数,该回调函数接受一个response作为其第一个参数。

    注意:当编写爬虫规则时,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,crawl spider将会运行失败。

  • follow:是一个布尔(boolean)值,指定了根据该规则从response提取的链接是否需要跟进。 如果callback为None,follow 默认设置为True ,否则默认为False。

  • process_links:指定该spider中哪个的函数将会被调用,从link_extractor中获取到链接列表时将会调用该函数。该方法主要用来过滤。

  • process_request:指定该spider中哪个的函数将会被调用, 该规则提取到每个request时都会调用该函数。 (用来过滤request)

parse_start_url(response):

当start_url的请求返回时,该方法被调用。

LinkExtractors

class scrapy.linkextractors.LinkExtractor

Link Extractors 的目的很简单: 提取链接。

每个LinkExtractor有唯一的公共方法是 extract_links(),它接收一个 Response 对象,并返回一个 scrapy.link.Link 对象。

Link Extractors要实例化一次,并且 extract_links 方法会根据不同的 response 调用多次提取链接。

classscrapy.contrib.linkextractors.sgml.SgmlLinkExtractor(    allow = (),    deny = (),    allow_domains = (),    deny_domains = (),    deny_extensions = None,    restrict_xpaths = (),    tags = ('a','area'),    attrs = ('href'),    canonicalize = True, unique = True, process_value = None )

主要参数:

  • allow: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: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。

  • allow_domains:会被提取的链接的domains。

  • deny_domains:一定不会被提取链接的domains。

  • restrict_xpaths:使用xpath表达式,和allow共同作用过滤链接。

爬取规则(Crawling rules)

继续用腾讯招聘为例,给出配合rule使用CrawlSpider的例子:

  1. 首先运行

    scrapy shell "http://hr.tencent.com/position.php?&start=0#a"
  2. 导入LinkExtractor,创建LinkExtractor实例对象。:

    from scrapy.linkextractors import LinkExtractor page_lx = LinkExtractor(allow=('position.php?&start=\d+'))

    allow : LinkExtractor对象最重要的参数之一,这是一个正则表达式,必须要匹配这个正则表达式(或正则表达式列表)的URL才会被提取,如果没有给出(或为空), 它会匹配所有的链接。

    deny : 用法同allow,只不过与这个正则表达式匹配的URL不会被提取)。它的优先级高于 allow 的参数,如果没有给出(或None), 将不排除任何链接。

  3. 调用LinkExtractor实例的extract_links()方法查询匹配结果:

    page_lx.extract_links(response)
  4. 没有查到:

    []
  5. 注意转义字符的问题,继续重新匹配:

    page_lx = LinkExtractor(allow=('position\.php\?&start=\d+')) # page_lx = LinkExtractor(allow = ('start=\d+')) page_lx.extract_links(response)

CrawlSpider版本

那么,scrapy shell测试完成之后,修改以下代码

#提取匹配 'http://hr.tencent.com/position.php?&start=\d+'的链接page_lx = LinkExtractor(allow = ('start=\d+'))rules = [    #提取匹配,并使用spider的parse方法进行分析;并跟进链接(没有callback意味着follow默认为True)    Rule(page_lx, callback = 'parse', follow = True) ]

这么写对吗?

不对!千万记住 callback 千万不能写 parse,再次强调:由于CrawlSpider使用parse方法来实现其逻辑,如果覆盖了 parse方法,crawl spider将会运行失败。

#tencent.pyimport scrapyfrom scrapy.spiders import CrawlSpider, Rulefrom scrapy.linkextractors import LinkExtractor from mySpider.items import TencentItem class TencentSpider(CrawlSpider): name = "tencent" allowed_domains = ["hr.tencent.com"] start_urls = [ "http://hr.tencent.com/position.php?&start=0#a" ] page_lx = LinkExtractor(allow=("start=\d+")) rules = [ Rule(page_lx, callback = "parseContent", follow = True) ] def parseContent(self, response): for each in response.xpath('//*[@class="even"]'): name = each.xpath('./td[1]/a/text()').extract()[0] detailLink = each.xpath('./td[1]/a/@href').extract()[0] positionInfo = each.xpath('./td[2]/text()').extract()[0] peopleNumber = each.xpath('./td[3]/text()').extract()[0] workLocation = each.xpath('./td[4]/text()').extract()[0] publishTime = each.xpath('./td[5]/text()').extract()[0] #print name, detailLink, catalog,recruitNumber,workLocation,publishTime item = TencentItem() item['name']=name.encode('utf-8') item['detailLink']=detailLink.encode('utf-8') item['positionInfo']=positionInfo.encode('utf-8') item['peopleNumber']=peopleNumber.encode('utf-8') item['workLocation']=workLocation.encode('utf-8') item['publishTime']=publishTime.encode('utf-8') yield item # parse方法当然也可以不写 def parse(self, response): pass

运行: scrapy crawl tencent

Logging

Scrapy提供了log功能,可以通过 logging 模块使用。

可以修改配置文件settings.py,任意位置添加下面两行,效果会清爽很多。

LOG_FILE = "TencentSpider.log"LOG_LEVEL = "INFO"

Log levels

  • Scrapy提供5层logging级别:

  • CRITICAL - 严重错误(critical)

  • ERROR - 一般错误(regular errors)
  • WARNING - 警告信息(warning messages)
  • INFO - 一般信息(informational messages)
  • DEBUG - 调试信息(debugging messages)

logging设置

通过在setting.py中进行以下设置可以被用来配置logging:

  1. LOG_ENABLED 默认: True,启用logging
  2. LOG_ENCODING 默认: 'utf-8',logging使用的编码
  3. LOG_FILE 默认: None,在当前目录里创建logging输出文件的文件名
  4. LOG_LEVEL 默认: 'DEBUG',log的最低级别
  5. LOG_STDOUT 默认: False 如果为 True,进程所有的标准输出(及错误)将会被重定向到log中。例如,执行 print "hello" ,其将会在Scrapy log中显示。

转载于:https://www.cnblogs.com/wzjbg/p/6507572.html

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