Scrapy框架CrawlSpiders的介绍以及使用详解

在Scrapy基础——Spider中，我简要地说了一下Spider类。Spider基本上能做很多事情了，但是如果你想爬取知乎或者是简书全站的话，你可能需要一个更强大的武器。CrawlSpider基于Spider，但是可以说是为全站爬取而生。

CrawlSpiders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。

一、我们先来分析一下CrawlSpiders源码

源码解析

class CrawlSpider(Spider):
  rules = ()
  def __init__(self, *a, **kw):
    super(CrawlSpider, self).__init__(*a, **kw)
    self._compile_rules()

  # 首先调用parse()来处理start_urls中返回的response对象
  # parse()则将这些response对象传递给了_parse_response()函数处理，并设置回调函数为parse_start_url()
  # 设置了跟进标志位True
  # parse将返回item和跟进了的Request对象
  def parse(self, response):
    return self._parse_response(response, self.parse_start_url, cb_kwargs={}, follow=True)

  # 处理start_url中返回的response，需要重写
  def parse_start_url(self, response):
    return []

  def process_results(self, response, results):
    return results

  # 从response中抽取符合任一用户定义'规则'的链接，并构造成Resquest对象返回
  def _requests_to_follow(self, response):
    if not isinstance(response, HtmlResponse):
      return
    seen = set()
    # 抽取之内的所有链接，只要通过任意一个'规则'，即表示合法
    for n, rule in enumerate(self._rules):
      links = [l for l in rule.link_extractor.extract_links(response) if l not in seen]
      # 使用用户指定的process_links处理每个连接
      if links and rule.process_links:
        links = rule.process_links(links)
      # 将链接加入seen集合，为每个链接生成Request对象，并设置回调函数为_repsonse_downloaded()
      for link in links:
        seen.add(link)
        # 构造Request对象，并将Rule规则中定义的回调函数作为这个Request对象的回调函数
        r = Request(url=link.url, callback=self._response_downloaded)
        r.meta.update(rule=n, link_text=link.text)
        # 对每个Request调用process_request()函数。该函数默认为indentify，即不做任何处理，直接返回该Request.
        yield rule.process_request(r)

  # 处理通过rule提取出的连接，并返回item以及request
  def _response_downloaded(self, response):
    rule = self._rules[response.meta['rule']]
    return self._parse_response(response, rule.callback, rule.cb_kwargs, rule.follow)

  # 解析response对象，会用callback解析处理他，并返回request或Item对象
  def _parse_response(self, response, callback, cb_kwargs, follow=True):
    # 首先判断是否设置了回调函数。（该回调函数可能是rule中的解析函数，也可能是 parse_start_url函数）
    # 如果设置了回调函数（parse_start_url()），那么首先用parse_start_url()处理response对象，
    # 然后再交给process_results处理。返回cb_res的一个列表
    if callback:
      #如果是parse调用的，则会解析成Request对象
      #如果是rule callback，则会解析成Item
      cb_res = callback(response, **cb_kwargs) or ()
      cb_res = self.process_results(response, cb_res)
      for requests_or_item in iterate_spider_output(cb_res):
        yield requests_or_item

    # 如果需要跟进，那么使用定义的Rule规则提取并返回这些Request对象
    if follow and self._follow_links:
      #返回每个Request对象
      for request_or_item in self._requests_to_follow(response):
        yield request_or_item

  def _compile_rules(self):
    def get_method(method):
      if callable(method):
        return method
      elif isinstance(method, basestring):
        return getattr(self, method, None)

    self._rules = [copy.copy(r) for r in self.rules]
    for rule in self._rules:
      rule.callback = get_method(rule.callback)
      rule.process_links = get_method(rule.process_links)
      rule.process_request = get_method(rule.process_request)

  def set_crawler(self, crawler):
    super(CrawlSpider, self).set_crawler(crawler)
    self._follow_links = crawler.settings.getbool('CRAWLSPIDER_FOLLOW_LINKS', True)

二、 CrawlSpider爬虫文件字段的介绍

1、 CrawlSpider继承于Spider类，除了继承过来的属性外（name、allow_domains），还提供了新的属性和方法:class scrapy.linkextractors.LinkExtractorLink 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｡

class scrapy.linkextractors.LinkExtractor(
  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：

① 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。
② 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。
③ allow_domains：会被提取的链接的domains。
④ deny_domains：一定不会被提取链接的domains。
⑤ restrict_xpaths：使用xpath表达式，和allow共同作用过滤链接。

2、 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.spiders.Rule(
    link_extractor,
    callback = None,
    cb_kwargs = None,
    follow = None,
    process_links = None,
    process_request = None
)

① link_extractor：是一个Link Extractor对象，用于定义需要提取的链接。

② 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。

③ 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。

④ 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。

⑤ 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)

3、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"

Scrapy提供5层logging级别:

① CRITICAL - 严重错误(critical)
② ERROR - 一般错误(regular errors)
③ WARNING - 警告信息(warning messages)
④ INFO - 一般信息(informational messages)
⑤ DEBUG - 调试信息(debugging messages)

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。

三、 CrawlSpider爬虫案例分析

1、创建项目：scrapy startproject CrawlYouYuan

2、创建爬虫文件：scrapy genspider -t crawl youyuan youyuan.com

3、项目文件分析

items.py

模型类
import scrapy
class CrawlyouyuanItem(scrapy.Item):
  # 用户名
  username = scrapy.Field()
  # 年龄
  age = scrapy.Field()
  # 头像图片的链接
  header_url = scrapy.Field()
  # 相册图片的链接
  images_url = scrapy.Field()
  # 内心独白
  content = scrapy.Field()
  # 籍贯
  place_from = scrapy.Field()
  # 学历
  education = scrapy.Field()
  # 兴趣爱好
  hobby = scrapy.Field()
  # 个人主页
  source_url = scrapy.Field()
  # 数据来源网站
  sourec = scrapy.Field()
  # utc 时间
  time = scrapy.Field()
  # 爬虫名
  spidername = scrapy.Field()

youyuan.py

爬虫文件
# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
from scrapy.linkextractors import LinkExtractor
from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule
from CrawlYouYuan.items import CrawlyouyuanItem
import re
class YouyuanSpider(CrawlSpider):
  name = 'youyuan'
  allowed_domains = ['youyuan.com']
  start_urls = ['http://www.youyuan.com/find/beijing/mm18-25/advance-0-0-0-0-0-0-0/p1/']
  # 自动生成的文件不需要改东西，只需要添加rules文件里面Rule角色就可以
  # 每一页匹配规则
  page_links = LinkExtractor(allow=(r"youyuan.com/find/beijing/mm18-25/advance-0-0-0-0-0-0-0/p\d+/"))
  # 每个人个人主页匹配规则
  profile_links = LinkExtractor(allow=(r"youyuan.com/\d+-profile/"))
  rules = (
    # 没有回调函数，说明follow是True
    Rule(page_links),
    # 有回调函数，说明follow是False
    Rule(profile_links, callback='parse_item', follow=True),
  )

  def parse_item(self, response):
    item = CrawlyouyuanItem()

    item['username'] = self.get_username(response)
    # 年龄
    item['age'] = self.get_age(response)
    # 头像图片的链接
    item['header_url'] = self.get_header_url(response)
    # 相册图片的链接
    item['images_url'] = self.get_images_url(response)
    # 内心独白
    item['content'] = self.get_content(response)
    # 籍贯
    item['place_from'] = self.get_place_from(response)
    # 学历
    item['education'] = self.get_education(response)
    # 兴趣爱好
    item['hobby'] = self.get_hobby(response)
    # 个人主页
    item['source_url'] = response.url
    # 数据来源网站
    item['sourec'] = "youyuan"

    yield item

  def get_username(self, response):
    username = response.xpath("//dl[@class='personal_cen']//div[@class='main']/strong/text()").extract()
    if len(username):
      username = username[0]
    else:
      username = "NULL"
    return username.strip()

  def get_age(self, response):
    age = response.xpath("//dl[@class='personal_cen']//dd/p/text()").extract()
    if len(age):
      age = re.findall(u"\d+岁", age[0])[0]
    else:
      age = "NULL"
    return age.strip()

  def get_header_url(self, response):
    header_url = response.xpath("//dl[@class='personal_cen']/dt/img/@src").extract()
    if len(header_url):
      header_url = header_url[0]
    else:
      header_url = "NULL"
    return header_url.strip()

  def get_images_url(self, response):
    images_url = response.xpath("//div[@class='ph_show']/ul/li/a/img/@src").extract()
    if len(images_url):
      images_url = ", ".join(images_url)
    else:
      images_url = "NULL"
    return images_url

  def get_content(self, response):
    content = response.xpath("//div[@class='pre_data']/ul/li/p/text()").extract()
    if len(content):
      content = content[0]
    else:
      content = "NULL"
    return content.strip()

  def get_place_from(self, response):
    place_from = response.xpath("//div[@class='pre_data']/ul/li[2]//ol[1]/li[1]/span/text()").extract()
    if len(place_from):
      place_from = place_from[0]
    else:
      place_from = "NULL"
    return place_from.strip()

  def get_education(self, response):
    education = response.xpath("//div[@class='pre_data']/ul/li[3]//ol[2]/li[2]/span/text()").extract()
    if len(education):
      education = education[0]
    else:
      education = "NULL"
    return education.strip()

  def get_hobby(self, response):
    hobby = response.xpath("//dl[@class='personal_cen']//ol/li/text()").extract()
    if len(hobby):
      hobby = ",".join(hobby).replace(" ", "")
    else:
      hobby = "NULL"
    return hobby.strip()

pipelines.py

管道文件
import json
import codecs
class CrawlyouyuanPipeline(object):

  def __init__(self):
    self.filename = codecs.open('content.json', 'w', encoding='utf-8')

  def process_item(self, item, spider):
    html = json.dumps(dict(item), ensure_ascii=False)
    self.filename.write(html + '\n')
    return item

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

settings.py

BOT_NAME = 'CrawlYouYuan'
SPIDER_MODULES = ['CrawlYouYuan.spiders']
NEWSPIDER_MODULE = 'CrawlYouYuan.spiders'
# Crawl responsibly by identifying yourself (and your website) on the user-agent
USER_AGENT = 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10.13; rv:56.0)'
# Obey robots.txt rules
ROBOTSTXT_OBEY = True
ITEM_PIPELINES = {
  'CrawlYouYuan.pipelines.CrawlyouyuanPipeline': 300,
}

begin.py

from scrapy import cmdline
cmdline.execute('scrapy crawl youyuan'.split())

在运行程序之前需要使Scrapy版本和Twisted版本相吻合，设置如下

这次分享详细介绍了使用Scrapy框架爬虫的具体步骤，并同时编写爬虫案例进行分析，很好的诠释了Scrapy框架爬取数据的方便性和易懂性，下篇文章我会分享下Scrapy分布式爬取网站，让我们一起学习，一起探讨爬虫技术。

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持我们。