Scrapy的初步认识

Scrapy的初步认识

Scrapy使用了Twisted作为框架，Twisted有些特殊的地方是它是事件驱动的，并且比较适合异步的代码。对于会阻塞线程的操作包含访问文件、数据库或者Web、产生新的进程并需要处理新进程的输出(如运行shell命令)、执行系统层次操作的代码(如等待系统队列),Twisted提供了允许执行上面的操作但不会阻塞代码执行的方法。
scrapy的项目结构：

items.py 负责数据模型的建立，类似于实体类。
middlewares.py 自己定义的中间件。
pipelines.py 负责对spider返回数据的处理。
settings.py 负责对整个爬虫的配置。
spiders目录 负责存放继承自scrapy的爬虫类。
scrapy.cfg scrapy基础配置

那么如何创建上述的目录，通过下面命令：scrapy startproject test1

相信上面这段话你肯定会觉得很无聊，所以直接分析爬虫代码。

代码的项目结构

items.py代码分析

items.py里存放的是我们要爬取数据的字段信息，代码如下：
我们分别要爬取的信息包括：文章标题，文件发布时间，文章url地址，url_object_id是我们会对地址进行md5加密，front_image_url 是文章下图片的url地址，front_image_path图片的存放路径

class JoBoleArticleItem(scrapy.Item):
    title = scrapy.Field()
    create_date = scrapy.Field()
    url = scrapy.Field()
    url_object_id = scrapy.Field()
    front_image_url = scrapy.Field()
    front_image_path = scrapy.Field()
    praise_nums = scrapy.Field()
    fav_nums = scrapy.Field()
    comment_nums = scrapy.Field()
    tag = scrapy.Field()
    content = scrapy.Field()

spiders/Article.py代码分析

spiders目录下的Article.py为主要的爬虫代码，包括了对页面的请求以及页面的处理，这里有几个知识点需要注意：
这些知识点我会在后面详细写一个文章整理，这里先有一个初步的印象。

1. 我们爬取的页面时http://blog.jobbole.com/all-posts/，所以parse的response，返回的是这个页面的信息，但是我们这个时候需要的是获取每个文章的地址继续访问，这里就用到了yield Request()这种用法，可以把获取到文章的url地址继续传递进来再次进行请求。
2. scrapy提供了response.css这种的css选择器以及response.xpath的xpath选择器方法，我们可以根据自己的需求获取我们想要的字段信息

class ArticleSpider(scrapy.Spider):
    name = "Article"
    allowed_domains = ["blog.jobbole.com"]
    start_urls = [‘http://blog.jobbole.com/all-posts/‘]

    def parse(self, response):
        ‘‘‘
        1.获取文章列表也中具体文章url,并交给scrapy进行下载后并进行解析
        2.获取下一页的url并交给scrapy进行下载，下载完成后，交给parse
        :param response:
        :return:
        ‘‘‘
        #解析列表页中所有文章的url，并交给scrapy下载后进行解析
        post_nodes = response.css("#archive .floated-thumb .post-thumb a")
        for post_node in post_nodes:
            #image_url是图片的地址
            image_url = post_node.css("img::attr(src)").extract_first("")
            post_url = post_node.css("::attr(href)").extract_first("")
            #这里通过meta参数将图片的url传递进来，这里用parse.urljoin的好处是如果有域名我前面的response.url不生效
            # 如果没有就会把response.url和post_url做拼接
            yield Request(url=parse.urljoin(response.url,post_url),meta={"front_image_url":parse.urljoin(response.url,image_url)},callback=self.parse_detail)

        #提取下一页并交给scrapy下载
        next_url = response.css(".next.page-numbers::attr(href)").extract_first("")
        if next_url:
            yield Request(url=next_url,callback=self.parse)

    def parse_detail(self,response):
        ‘‘‘
        获取文章的详细内容
        :param response:
        :return:
        ‘‘‘
        article_item = JoBoleArticleItem()



        front_image_url = response.meta.get("front_image_url","")  #文章封面图地址
        title = response.xpath(‘//div[@class="entry-header"]/h1/text()‘).extract_first()


        create_date = response.xpath(‘//p[@class="entry-meta-hide-on-mobile"]/text()‘).extract()[0].strip().split()[0]

        tag_list = response.xpath(‘//p[@class="entry-meta-hide-on-mobile"]/a/text()‘).extract()
        tag_list = [element for element in tag_list if not element.strip().endswith("评论")]
        tag =",".join(tag_list)
        praise_nums = response.xpath(‘//span[contains(@class,"vote-post-up")]/h10/text()‘).extract()
        if len(praise_nums) == 0:
            praise_nums = 0
        else:
            praise_nums = int(praise_nums[0])
        fav_nums  = response.xpath(‘//span[contains(@class,"bookmark-btn")]/text()‘).extract()[0]
        match_re = re.match(".*(\d+).*",fav_nums)
        if match_re:
            fav_nums = int(match_re.group(1))
        else:
            fav_nums = 0

        comment_nums =response.xpath("//a[@href=‘#article-comment‘]/span/text()").extract()[0]
        match_com = re.match(".*(\d+).*",comment_nums)
        if match_com:
            comment_nums = int(match_com.group(1))
        else:
            comment_nums=0

        content = response.xpath(‘//div[@class="entry"]‘).extract()[0]


        article_item["url_object_id"] = get_md5(response.url) #这里对地址进行了md5变成定长
        article_item["title"] = title
        article_item["url"] = response.url
        try:
            create_date = datetime.datetime.strptime(create_date,‘%Y/%m/%d‘).date()
        except Exception as e:
            create_date = datetime.datetime.now().date()

        article_item["create_date"] = create_date
        article_item["front_image_url"] = [front_image_url]
        article_item["praise_nums"] = int(praise_nums)
        article_item["fav_nums"] = fav_nums
        article_item["comment_nums"] = comment_nums
        article_item["tag"] = tag
        article_item[‘content‘] = content

        yield article_item

pipeline中代码的分析

pipeline主要是对spiders中爬虫的返回的数据的处理，这里我们可以让写入到数据库，也可以让写入到文件等等。
下面代码中主要包括的写入到json文件以及写入到数据库，包括异步插入到数据库，还有图片的处理，这里我们可以定义各种我们需要的pipeline，当然这里我们不同的pipeline是有一定的顺序的，需要的设置是在settings配置文件中，如下，后面的数字表示的是优先级，数字越小优先级越高。

class JobbolespiderPipeline(object):
    def process_item(self, item, spider):
        return item

class JsonWithEncodingPipeline(object):
    ‘‘‘
    返回json数据到文件
    ‘‘‘
    def __init__(self):
        self.file = codecs.open("article.json",‘w‘,encoding="utf-8")

    def process_item(self, item, spider):
        lines = json.dumps(dict(item),ensure_ascii=False) + "\n"
        self.file.write(lines)
        return item

    def spider_closed(self,spider):
        self.file.close()


class MysqlPipeline(object):
    ‘‘‘
    插入mysql数据库
    ‘‘‘
    def __init__(self):
        self.conn =pymysql.connect(host=‘192.168.1.19‘,port=3306,user=‘root‘,passwd=‘123456‘,db=‘article_spider‘,use_unicode=True, charset="utf8")
        self.cursor = self.conn.cursor()

    def process_item(self,item,spider):
        insert_sql = ‘‘‘
        insert into jobbole_article(title,create_date,url,url_object_id,front_image_url,front_image_path,comment_nums,fav_nums,praise_nums,tag,content) VALUES (%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s)
        ‘‘‘

        self.cursor.execute(insert_sql,(item["title"],item["create_date"],item["url"],item["url_object_id"],item["front_image_url"],item["front_image_path"],item["comment_nums"],item["fav_nums"],item["praise_nums"],item["tag"],item["content"]))
        self.conn.commit()


class MysqlTwistedPipline(object):
    ‘‘‘
    采用异步的方式插入数据
    ‘‘‘
    def __init__(self,dbpool):
        self.dbpool = dbpool

    @classmethod
    def from_settings(cls,settings):
        dbparms = dict(
            host = settings["MYSQL_HOST"],
            port = settings["MYSQL_PORT"],
            user = settings["MYSQL_USER"],
            passwd = settings["MYSQL_PASSWD"],
            db = settings["MYSQL_DB"],
            use_unicode = True,
            charset="utf8",
        )
        dbpool = adbapi.ConnectionPool("pymysql",**dbparms)
        return cls(dbpool)
    def process_item(self,item,spider):
        ‘‘‘
        使用twisted将mysql插入变成异步
        :param item:
        :param spider:
        :return:
        ‘‘‘
        query = self.dbpool.runInteraction(self.do_insert,item)
        query.addErrback(self.handle_error)

    def handle_error(self,failure):
        #处理异步插入的异常
        print(failure)

    def do_insert(self,cursor,item):
        #具体插入数据
        insert_sql = ‘‘‘
        insert into jobbole_article(title,create_date,url,url_object_id,front_image_url,front_image_path,comment_nums,fav_nums,praise_nums,tag,content) VALUES (%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s)
        ‘‘‘
        cursor.execute(insert_sql,(item["title"],item["create_date"],item["url"],item["url_object_id"],item["front_image_url"],item["front_image_path"],item["comment_nums"],item["fav_nums"],item["praise_nums"],item["tag"],item["content"]))



class ArticleImagePipeline(ImagesPipeline):
    ‘‘‘
    对图片的处理
    ‘‘‘
    def item_completed(self, results, item, info):

        for ok ,value in results:
            if ok:
                image_file_path = value["path"]
                item[‘front_image_path‘] = image_file_path
            else:
                item[‘front_image_path‘] = ""


        return item

 心得体会：

Scrapy是一个为了爬取网站数据，提取结构性数据而编写的应用框架。 可以应用在包括数据挖掘，信息处理或存储历史数据等一系列的程序中。

使用 Twisted这个异步网络库来处理网络通讯，架构清晰，并且包含了各种中间件接口，可以灵活的完成各种需求。

 吸引人的地方在于它是一个框架，任何人都可以根据需求方便的修改。它也提供了多种类型爬虫的基类，如BaseSpider、sitemap爬虫等，最新版本又提供了web2.0爬虫的支持。

其实爬虫框架有很多种，Scrapy应该是应用最广泛的，网上资料也很丰富，可以先从这个框架下手学习。