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4.5. Spider


Spider
Spider类定义了如何爬取某个(或某些)网站。包括了爬取的动作(例如:是否跟进链接)以及如何从网页的内容中提取结构化数据(爬取item)。 换句话说,Spider就是您定义爬取的动作及分析某个网页(或者是有些网页)的地方。

class scrapy.Spider是最基本的类,所有编写的爬虫必须继承这个类。

主要用到的函数及调用顺序为:

init() : 初始化爬虫名字和start_urls列表

start_requests() 调用make_requests_from url():生成Requests对象交给Scrapy下载并返回response

parse() : 解析response,并返回Item或Requests(需指定回调函数)。Item传给Item pipline持久化 , 而Requests交由Scrapy下载,并由指定的回调函数处理(默认parse()),一直进行循环,直到处理完所有的数据为止。

源码参考
#所有爬虫的基类,用户定义的爬虫必须从这个类继承
class Spider(object_ref):

#定义spider名字的字符串(string)。spider的名字定义了Scrapy如何定位(并初始化)spider,所以其必须是唯一的。
#name是spider最重要的属性,而且是必须的。
#一般做法是以该网站(domain)(加或不加 后缀 )来命名spider。 例如,如果spider爬取 mywebsite.com ,该spider通常会被命名为 mywebsite
name = None

#初始化,提取爬虫名字,start_ruls
def __init__(self, name=None, **kwargs):
    if name is not None:
        self.name = name
    # 如果爬虫没有名字,中断后续操作则报错
    elif not getattr(self, 'name', None):
        raise ValueError("%s must have a name" % type(self).__name__)

    # python 对象或类型通过内置成员__dict__来存储成员信息
    self.__dict__.update(kwargs)

    #URL列表。当没有指定的URL时,spider将从该列表中开始进行爬取。 因此,第一个被获取到的页面的URL将是该列表之一。 后续的URL将会从获取到的数据中提取。
    if not hasattr(self, 'start_urls'):
        self.start_urls = []

# 打印Scrapy执行后的log信息
def log(self, message, level=log.DEBUG, **kw):
    log.msg(message, spider=self, level=level, **kw)

# 判断对象object的属性是否存在,不存在做断言处理
def set_crawler(self, crawler):
    assert not hasattr(self, '_crawler'), "Spider already bounded to %s" % crawler
    self._crawler = crawler

@property
def crawler(self):
    assert hasattr(self, '_crawler'), "Spider not bounded to any crawler"
    return self._crawler

@property
def settings(self):
    return self.crawler.settings

#该方法将读取start_urls内的地址,并为每一个地址生成一个Request对象,交给Scrapy下载并返回Response
#该方法仅调用一次
def start_requests(self):
    for url in self.start_urls:
        yield self.make_requests_from_url(url)

#start_requests()中调用,实际生成Request的函数。
#Request对象默认的回调函数为parse(),提交的方式为get
def make_requests_from_url(self, url):
    return Request(url, dont_filter=True)

#默认的Request对象回调函数,处理返回的response。
#生成Item或者Request对象。用户必须实现这个类
def parse(self, response):
    raise NotImplementedError

@classmethod
def handles_request(cls, request):
    return url_is_from_spider(request.url, cls)

def __str__(self):
    return "<%s %r at 0x%0x>" % (type(self).__name__, self.name, id(self))

__repr__ = __str__

主要属性和方法
name

定义spider名字的字符串。

例如,如果spider爬取 mywebsite.com ,该spider通常会被命名为 mywebsite

allowed_domains

包含了spider允许爬取的域名(domain)的列表,可选。

start_urls

初始URL元祖/列表。当没有制定特定的URL时,spider将从该列表中开始进行爬取。

start_requests(self)

该方法必须返回一个可迭代对象(iterable)。该对象包含了spider用于爬取(默认实现是使用 start_urls 的url)的第一个Request。

当spider启动爬取并且未指定start_urls时,该方法被调用。

parse(self, response)

当请求url返回网页没有指定回调函数时,默认的Request对象回调函数。用来处理网页返回的response,以及生成Item或者Request对象。

log(self, message[, level, component])

使用 scrapy.log.msg() 方法记录(log)message。 更多数据请参见 logging

案例:腾讯招聘网自动翻页采集
创建一个新的爬虫:
scrapy genspider tencent “tencent.com”

编写items.py
获取职位名称、详细信息、

class TencentItem(scrapy.Item):
name = scrapy.Field()
detailLink = scrapy.Field()
positionInfo = scrapy.Field()
peopleNumber = scrapy.Field()
workLocation = scrapy.Field()
publishTime = scrapy.Field()
编写tencent.py

tencent.py

from mySpider.items import TencentItem
import scrapy
import re

class TencentSpider(scrapy.Spider):
name = “tencent”
allowed_domains = [“hr.tencent.com”]
start_urls = [
“http://hr.tencent.com/position.php?&start=0#a”
]

def parse(self, response):
items = response.xpath('//*[contains(@class,"odd") or contains(@class,"even")]')
for item in items:
    temp = dict(
        name=item.xpath("./td[1]/a/text()").extract()[0],
        detailLink="http://hr.tencent.com/"+item.xpath("./td[1]/a/@href").extract()[0],
        positionInfo=item.xpath('./td[2]/text()').extract()[0] if len(item.xpath('./td[2]/text()').extract())>0 else None,
        peopleNumber=item.xpath('./td[3]/text()').extract()[0],
        workLocation=item.xpath('./td[4]/text()').extract()[0],
        publishTime=item.xpath('./td[5]/text()').extract()[0]
    )
    yield temp

now_page = int(re.search(r"\d+", response.url).group(0))
print("*" * 100)
if now_page < 216:
    url = re.sub(r"\d+", str(now_page + 10), response.url)
    print("this is next page url:", url)
    print("*" * 100)
    yield scrapy.Request(url, callback=self.parse)

编写pipeline.py文件
import json

#class ItcastJsonPipeline(object):
class TencentJsonPipeline(object):

def __init__(self):
    #self.file = open('teacher.json', 'wb')
    self.file = open('tencent.json', 'wb')

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

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

在 setting.py 里设置ITEM_PIPELINES
ITEM_PIPELINES = {
#‘mySpider.pipelines.SomePipeline’: 300,
#“mySpider.pipelines.ItcastJsonPipeline”:300
“mySpider.pipelines.TencentJsonPipeline”:300
}
执行爬虫:scrapy crawl tencent
思考
请思考 parse()方法的工作机制:

  1. 因为使用的yield,而不是return。parse函数将会被当做一个生成器使用。scrapy会逐一获取parse方法中生成的结果,并判断该结果是一个什么样的类型;
  2. 如果是request则加入爬取队列,如果是item类型则使用pipeline处理,其他类型则返回错误信息。
  3. scrapy取到第一部分的request不会立马就去发送这个request,只是把这个request放到队列里,然后接着从生成器里获取;
  4. 取尽第一部分的request,然后再获取第二部分的item,取到item了,就会放到对应的pipeline里处理;
  5. parse()方法作为回调函数(callback)赋值给了Request,指定parse()方法来处理这些请求 scrapy.Request(url, callback=self.parse)
  6. Request对象经过调度,执行生成 scrapy.http.response()的响应对象,并送回给parse()方法,直到调度器中没有Request(递归的思路)
  7. 取尽之后,parse()工作结束,引擎再根据队列和pipelines中的内容去执行相应的操作;
  8. 程序在取得各个页面的items前,会先处理完之前所有的request队列里的请求,然后再提取items。
  9. 这一切的一切,Scrapy引擎和调度器将负责到底。
    常见bug
    [scrapy.spidermiddlewares.offsite] DEBUG: Filtered offsite request to ‘hr.tencent.com’:

解决方式:

domain错误 修改domain为:hr.tencent.com