scrapy分页抓取网页(初窥ScrapyScrapy背后的概念与工作原理(一))

　　scrapy分页抓取网页(初窥ScrapyScrapy背后的概念与工作原理(一))

　　先看 Scrapy

　　Scrapy是为爬取网站数据和提取结构化数据而编写的应用框架。它可用于包括数据挖掘、信息处理或存储历史数据在内的一系列程序。

　　它最初是为页面抓取（更准确地说，网络抓取）而设计的，也可用于检索 API（例如 Amazon Associates Web Services）或一般网络爬虫返回的数据。

　　本文档将介绍 Scrapy 背后的概念，让您了解其工作原理，并确定 Scrapy 是否是您所需要的。

　　当您准备好开始您的项目时，您可以参考它。

　　选择一个网站

　　当你需要从某个网站获取信息，但网站没有提供API或通过程序获取信息的机制时，Scrapy可以帮到你。

　　以 Mininova 网站 为例，我们要获取今天添加的所有*敏*感*词*的 URL、名称、描述和文件大小信息。

　　可以在此页面上找到今天添加的*敏*感*词*列表：

　　定义要爬取的数据

　　第一步是定义我们需要爬取的数据。在 Scrapy 中，这是通过的。（在这个例子中，它是*敏*感*词*文件）

　　我们定义的Item：

　　import scrapy

class TorrentItem(scrapy.Item):

url = scrapy.Field()

name = scrapy.Field()

description = scrapy.Field()

size = scrapy.Field()

　　编写一个提取数据的蜘蛛

　　第二步是写一个spider。它定义了初始 URL()、后续链接的规则以及从页面中提取数据的规则。

　　通过观察页面内容，可以发现所有*敏*感*词*的URL都是相似的。其中 NUMBER 是一个整数。根据这个规则，我们可以定义需要跟进的链接的正则表达式：/tor/\d+。

　　我们使用 XPath 从页面的 HTML 源代码中选择要提取的数据。以其中一个*敏*感*词*文件的页面为例：

　　观察 HTML 页面源代码并创建我们需要的数据的 XPath 表达式（*敏*感*词*名称、描述和大小）。

　　通过观察，我们可以发现标签中收录了文件名：

　　Darwin - The Evolution Of An Exhibition

　　对应于此的 XPath 表达式：

　　//h1/text()

　　*敏*感*词*的描述收录在 id="description" 中

　　在标签中：

　　Description:

Short documentary made for Plymouth City Museum and Art Gallery regarding the setup of an exhibit about Charles Darwin in conjunction with the 200th anniversary of his birth.

...

　　对应XPath表达式获取说明：

　　//div[@id='description']

　　文件大小信息收录在 id=specifications 中

　　第二

　　在标签中：

　　

Category:

Movies > Documentary

Total size:

150.62 megabyte

　　用于选择文件大小的 XPath 表达式：

　　//div[@id='specifications']/p[2]/text()[2]

　　有关 XPath 的详细信息，请参阅 XPath 参考。

　　最后结合上面的内容给出蜘蛛的代码：

　　from scrapy.contrib.spiders import CrawlSpider, Rule

from scrapy.contrib.linkextractors import LinkExtractor

class MininovaSpider(CrawlSpider):

name = 'mininova'

allowed_domains = ['mininova.org']

start_urls = ['http://www.mininova.org/today']

rules = [Rule(LinkExtractor(allow=['/tor/\d+']), 'parse_torrent')]

def parse_torrent(self, response):

torrent = TorrentItem()

torrent['url'] = response.url

torrent['name'] = response.xpath("//h1/text()").extract()

torrent['description'] = response.xpath("//div[@id='description']").extract()

torrent['size'] = response.xpath("//div[@id='info-left']/p[2]/text()[2]").extract()

return torrent

　　TorrentItem 的定义在。

　　执行spider获取数据

　　最后，我们可以运行spider获取网站的数据并以JSON格式保存在scraped_data.json文件中：

　　scrapy crawl mininova -o scraped_data.json

　　在命令中用于导出 JSON 文件。您可以修改导出格式（XML 或 CSV）或存储后端（FTP 或 Amazon S3)，这并不难。

　　同时，您还可以将项目写入并存储在数据库中。

　　查看提取的数据

　　执行后，查看scraped_data.json，会看到解压出来的item：

　　[{"url": "http://www.mininova.org/tor/2676093", "name": ["Darwin - The Evolution Of An Exhibition"], "description": ["Short documentary made for Plymouth ..."], "size": ["150.62 megabyte"]},

# ... other items ...

]

　　由于返回的是列表，所以所有的值都存储在列表中（除了url是直接赋值的）。如果您想保存单个数据或对数据执行额外的处理，那将是您发挥作用的地方。

　　还有什么？

　　您已经学习了如何通过 Scrapy 从存储的网页中提取信息，但这只是冰山一角。Scrapy 提供了许多强大的功能来让爬行更容易、更高效，例如：

　　对于非英语语言的非标准或错误编码声明，提供自动检测和强大的编码支持。支持基于模板生成爬虫。在加快爬虫创建速度的同时，让大型项目中的代码更加一致。有关详细信息，请参阅命令。为多个爬虫下的性能评估和故障检测提供可扩展性。提供，为您测试XPath表达式，编写和调试爬虫，简化生产环境中的部署和操作提供了极大的便利。内置，通过在Scrapy进程中钩入Python终端，可以为你查看和调试爬虫爬虫过程中的Catching errors为Sitemaps爬取带有缓存的DNS解析器提供方便的支持

　　下一个

　　下一步当然是下载Scrapy，你可以阅读它并加入社区。感谢您的支持！

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