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Scrapy教程——搭建环境、创建项目、爬取内容、保存文件(txt)

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发表于 2019-2-25 17:33:46 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式
写在前面的话

         对于一个python新手,要使用scrapy进行爬虫,简直是抓狂,不过一点一点的啃下来,慢慢的发现也挺有意思的,通过好几天的白天去公司实习,晚上熬夜到凌晨写爬虫,现在将自己的第一次爬虫经历记录下来,以备以后再学习,同时也希望可以帮助到广大热爱爬虫、热爱大数据的人;

         就像很多博主一样,这里先大概讲解一下scrapy的入门教程。

      接下来,我需要写的内容包括以下几个部分(程序员都知道,一切从0开始):

0、安装scrapy

1、创建一个scrapy项目

2、定义你需要保存的Item

3、编写爬取网站的spider

0、安装scrapy

          这里说的安装,主要是指windows,因为博主的电脑是windows10;
1、下载Python2.7,可以在官网下载,

2、安装python2.7,然后修改环境变量,博主这里python安装在C:\Python27,所以需要在path里增加C:\Python27\;C:\Python27\Scripts\;

3、查看版本:python --version

4、安装pywin32,可以从官网下载。

5、安装pywin32之后,然后打开命令行,确认pip是否被正确安装,输入pip --version,其实python2.7.9之后,默认是安装了pip;如果没有安装pip,可以百度。博主是使用2.7.10,所以默认安装pip,你可以选择更新pip版本。

6、安装了pip,使用pip安装scrapy,输入命令:pip install Scrapy。安装了Scrapy,然后就可以开始新建Scrapy项目了。

1、创建项目

        在开始爬取之前,您必须创建一个新的Scrapy项目。进入您打算存储代码的目录中,运行新建命令。

例如,我需要在D:\00Coding\Python\scrapy目录下存放该项目,打开命令窗口,进入该目录,执行以下命令:

scrapy startproject  tutorial

PS:tutorial可以替换成任何你喜欢的名称,最好是英文

      该命令将会创建包含下列内容的 tutorial 目录:


tutorial/
    scrapy.cfg
    tutorial/
        __init__.py
        items.py
        pipelines.py
        settings.py
        spiders/
            __init__.py
            ...

这些文件分别是:

scrapy.cfg: 项目的配置文件
tutorial/: 该项目的python模块。之后您将在此加入代码。
tutorial/items.py: 项目中的item文件.
tutorial/pipelines.py: 项目中的pipelines文件.
tutorial/settings.py: 项目的设置文件.
tutorial/spiders/: 放置spider代码的目录.


2、定义Item

        Item 是保存爬取到的数据的容器;其使用方法和python字典类似,并且提供了额外保护机制来避免拼写错误导致的未定义字段错误。我们需要从想要爬取的网站(这里爬取新浪新闻)中获取以下属性:

新闻大类url、新闻大类title;

新闻小类url、新闻小类title;

新闻url、新闻title;

新闻标题、新闻内容;

       对此,在item中定义相应的字段。编辑tutorial目录中的 items.py 文件:
  1. from scrapy.item import Item, Field
  2. class TutorialItem(Item):
  3.     # define the fields for your item here like:
  4.     # name = scrapy.Field()
  5.    parent_title = Field()
  6.    parent_url = Field()

  7.    second_title = Field()
  8.    second_url = Field()
  9.    path = Field()

  10.    link_title = Field()
  11.    link_url = Field()
  12.    head= Field()
  13.    content = Field()
  14.    pass
复制代码

3、编写爬虫(Spider)

       Spider是用户编写用于从单个网站(或者一些网站)爬取数据的类。

       1、sinaSpider.py文件:

       包含了一个用于下载的初始URL,如何跟进网页中的链接以及如何分析页面中的内容,提取生成 item 的方法。为了创建一个Spider,您必须继承 scrapy.Spider 类,且定义以下三个属性:

name:用于区别Spider。该名字必须是唯一的,您不可以为不同的Spider设定相同的名字。

start_urls:包含了Spider在启动时进行爬取的url列表。因此,第一个被获取到的页面将是其中之一。后续的URL则从初始的URL获取到的数据中提取。

parse() 是spider的一个方法。被调用时,每个初始URL完成下载后生成的Response 对象将会作为唯一的参数传递给该函数。该方法负责解析返回的数据(response data),提取数据(生成item)以及生成需要进一步处理的URL的Request 对象。

当我们爬取了大类,然后这时候没有保存item,而是传递item到小类,爬取完小类之后,我们需要去新闻详情页爬取新闻的内容和标题:

主要思路是:paser->second_paser->detail_parse

以下是sinaSpider的全部代码:

  1. # -*-coding: utf-8 -*-
  2. __author__= 'George'
  3. import sys, os
  4. reload(sys)
  5. sys.setdefaultencoding("utf-8")
  6. from scrapy.spider import Spider
  7. from scrapy.http import Request
  8. from scrapy.selector import Selector
  9. from tutorial.items import TutorialItem
  10. base ="d:/dataset/" #存放文件分类的目录
  11. class SinaSpider(Spider):
  12.    name= "sina"
  13.    allowed_domains= ["sina.com.cn"]
  14.    start_urls= [
  15.        "http://news.sina.com.cn/guide/"
  16.    ]#起始urls列表

  17.    def parse(self, response):
  18.        items= []
  19.        sel= Selector(response)
  20.        big_urls=sel.xpath('//div[@id=\"tab01\"]/div/h3/a/@href').extract()#大类的url
  21.        big_titles=sel.xpath("//div[@id=\"tab01\"]/div/h3/a/text()").extract()
  22.        second_urls =sel.xpath('//div[@id=\"tab01\"]/div/ul/li/a/@href').extract()#小类的url
  23.        second_titles=sel.xpath('//div[@id=\"tab01\"]/div/ul/li/a/text()').extract()

  24.        for i in range(1,len(big_titles)-1):#这里不想要第一大类,big_title减去1是因为最后一个大类,没有跳转按钮,也去除
  25.            file_name = base + big_titles[i]
  26.            #创建目录
  27.            if(not os.path.exists(file_name)):
  28.                os.makedirs(file_name)
  29.            for j in range(19,len(second_urls)):
  30.                item = TutorialItem()
  31.                item['parent_title'] =big_titles[i]
  32.                item['parent_url'] =big_urls[i]
  33.                if_belong =second_urls[j].startswith( item['parent_url'])
  34.                if(if_belong):
  35.                    second_file_name =file_name + '/'+ second_titles[j]
  36.                    if(not os.path.exists(second_file_name)):
  37.                        os.makedirs(second_file_name)
  38.                    item['second_url'] = second_urls[j]
  39.                    item['second_title'] =second_titles[j]
  40.                    item['path'] =second_file_name
  41.                    items.append(item)
  42.        for item in items:
  43.            yield Request(url=item['second_url'],meta={'item_1': item},callback=self.second_parse)

  44.    #对于返回的小类的url,再进行递归请求
  45.    def second_parse(self, response):
  46.        sel= Selector(response)
  47.        item_1= response.meta['item_1']
  48.        items= []
  49.        bigUrls= sel.xpath('//a/@href').extract()

  50.        for i in range(0, len(bigUrls)):
  51.            if_belong =bigUrls[i].endswith('.shtml') and bigUrls[i].startswith(item_1['parent_url'])
  52.            if(if_belong):
  53.                item = TutorialItem()
  54.                item['parent_title'] =item_1['parent_title']
  55.                item['parent_url'] =item_1['parent_url']
  56.                item['second_url'] =item_1['second_url']
  57.                item['second_title'] =item_1['second_title']
  58.                item['path'] = item_1['path']
  59.                item['link_url'] = bigUrls[i]
  60.                items.append(item)
  61.        for item in items:
  62.                yield Request(url=item['link_url'], meta={'item_2':item},callback=self.detail_parse)

  63.    def detail_parse(self, response):
  64.        sel= Selector(response)
  65.        item= response.meta['item_2']
  66.        content= ""
  67.        head=sel.xpath('//h1[@id=\"artibodyTitle\"]/text()').extract()
  68.        content_list=sel.xpath('//div[@id=\"artibody\"]/p/text()').extract()
  69.        for content_one in content_list:
  70.            content += content_one
  71.        item['head']= head
  72.        item['content']= content
  73.        yield item
复制代码

2、pipelines.py

     主要是对于抓取数据的保存(txt),这里把文件名命名为链接中'/'替换成'_'

  1. # -*- coding: utf-8 -*-

  2. # Define your item pipelines here
  3. #
  4. # Don't forget to add your pipeline to the ITEM_PIPELINES setting
  5. # See: http://doc.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html
  6. from scrapy import signals
  7. import json
  8. import codecs
  9. import sys
  10. reload(sys)
  11. sys.setdefaultencoding( "utf-8" )
  12. class SinaPipeline(object):
  13.     def process_item(self, item, spider):
  14.         link_url = item['link_url']
  15.         file_name = link_url[7:-6].replace('/','_')
  16.         file_name += ".txt"
  17.         fp = open(item['path']+'/'+file_name, 'w')
  18.         fp.write(item['content'])
  19.         fp.close()
  20.         return item
复制代码


3、setting.py

    这是设置文件,这里需要设置同时开启的线程数目、日志打印的级别等

  1. # -*- coding: utf-8 -*-
  2. BOT_NAME = 'tutorial'

  3. SPIDER_MODULES = ['tutorial.spiders']
  4. NEWSPIDER_MODULE = 'tutorial.spiders'
  5. ITEM_PIPELINES = {
  6.     'tutorial.pipelines.SinaPipeline': 300,
  7. }
  8. LOG_LEVEL = 'INFO'
  9. ROBOTSTXT_OBEY = True
复制代码



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发表于 2019-10-17 18:37:10 | 只看该作者
最近在学习爬虫,收藏了。谢谢分享
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