Python爬虫开发【第1篇】【Scrapy shell】

Scrapy Shell

Scrapy终端是一个交互终端,我们可以在未启动spider的情况下尝试及调试代码,也可以用来测试XPath或CSS表达式,查看他们的工作方式,方便我们爬取的网页中提取的数据。

启动Scrapy Shell

进入项目的根目录,执行下列命令来启动shell:

scrapy shell "http://www.itcast.cn/channel/teacher.shtml"  

Scrapy Shell根据下载的页面会自动创建一些方便使用的对象,例如: Response对象、 Selector 对象 (对HTML及XML内容)

  • 当shell载入后,将得到一个包含response数据的本地 response变量,输入 response.body将输出response的包体,输出 response.headers 可以看到response的包头。

  • 输入 response.selector 时, 将获取到一个response 初始化的类 Selector 的对象,此时可以通过使用 response.selector.xpath()response.selector.css() 来对 response 进行查询。

  • Scrapy也提供了一些快捷方式, 例如 response.xpath()response.css()同样可以生效(如之前的案例)。 

Selectors选择器

Scrapy Selectors 内置 XPath 和 CSS Selector 表达式机制

Selector有四个基本的方法,最常用的还是xpath:

  • xpath(): 传入xpath表达式,返回该表达式所对应的所有节点的selector list列表
  • extract(): 序列化该节点为Unicode字符串并返回list
  • css(): 传入CSS表达式,返回该表达式所对应的所有节点的selector list列表,语法同 BeautifulSoup4
  • re(): 根据传入的正则表达式对数据进行提取,返回Unicode字符串list列表

XPath表达式的例子及对应的含义:

/html/head/title: 选择<HTML>文档中 <head> 标签内的 <title> 元素
/html/head/title/text(): 选择上面提到的 <title> 元素的文字
//td: 选择所有的 <td> 元素
//div[@class="mine"]: 选择所有具有 class="mine" 属性的 div 元素

Selector爬取腾讯社招网站:

地址:http://hr.tencent.com/position.php?&start=0#a

# 启动
scrapy shell "http://hr.tencent.com/position.php?&start=0#a"

# 返回 xpath选择器对象列表
response.xpath('//title')
[<Selector xpath='//title' data=u'<title>u804cu4f4du641cu7d22 | u793eu4f1au62dbu8058 | Tencent u817eu8bafu62dbu8058</title'>]

# 使用 extract()方法返回 Unicode字符串列表
response.xpath('//title').extract()
[u'<title>u804cu4f4du641cu7d22 | u793eu4f1au62dbu8058 | Tencent u817eu8bafu62dbu8058</title>']

# 打印列表第一个元素,终端编码格式显示
print response.xpath('//title').extract()[0]
<title>职位搜索 | 社会招聘 | Tencent 腾讯招聘</title>

# 返回 xpath选择器对象列表
response.xpath('//title/text()')
<Selector xpath='//title/text()' data=u'u804cu4f4du641cu7d22 | u793eu4f1au62dbu8058 | Tencent u817eu8bafu62dbu8058'>

# 返回列表第一个元素的Unicode字符串
response.xpath('//title/text()')[0].extract()
u'u804cu4f4du641cu7d22 | u793eu4f1au62dbu8058 | Tencent u817eu8bafu62dbu8058'

# 按终端编码格式显示
print response.xpath('//title/text()')[0].extract()
职位搜索 | 社会招聘 | Tencent 腾讯招聘

response.xpath('//*[@class="even"]')
职位名称:

print site[0].xpath('./td[1]/a/text()').extract()[0]
TEG15-运营开发工程师(深圳)
职位名称详情页:

print site[0].xpath('./td[1]/a/@href').extract()[0]
position_detail.php?id=20744&keywords=&tid=0&lid=0
职位类别:

print site[0].xpath('./td[2]/text()').extract()[0]

官方文档:http://scrapy-chs.readthedocs.io/zh_CN/latest/topics/shell.html

Item Pipeline

当Item在Spider中被收集之后,它将会被传递到Item Pipeline,这些Item Pipeline组件按定义的顺序处理Item。

Item Pipeline的典型应用:

  • 验证爬取的数据(检查item包含某些字段,比如说name字段)
  • 查重(并丢弃)
  • 将爬取结果保存到文件或者数据库中

Item Pipeline编写

item pipiline组件是一个独立的Python类,其中process_item()方法必须实现:

import something

class SomethingPipeline(object):
    def __init__(self):    
        # 可选实现,做参数初始化等
        # doing something

    def process_item(self, item, spider):
        # item (Item 对象) – 被爬取的item
        # spider (Spider 对象) – 爬取该item的spider
        # 这个方法必须实现,每个item pipeline组件都需要调用该方法,
        # 这个方法必须返回一个 Item 对象,被丢弃的item将不会被之后的pipeline组件所处理。
        return item

    def open_spider(self, spider):
        # spider (Spider 对象) – 被开启的spider
        # 可选实现,当spider被开启时,这个方法被调用。

    def close_spider(self, spider):
        # spider (Spider 对象) – 被关闭的spider
        # 可选实现,当spider被关闭时,这个方法被调用

完善之前的案例:

item写入JSON文件

以下pipeline将所有(从所有'spider'中)爬取到的item,存储到一个独立地items.json 文件,每行包含一个序列化为'JSON'格式的'item':

import json

class ItcastJsonPipeline(object):

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

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

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

启用一个Item Pipeline组件

为了启用Item Pipeline组件,必须将它的类添加到 settings.py文件ITEM_PIPELINES 配置,就像下面这个例子:

# Configure item pipelines
# See http://scrapy.readthedocs.org/en/latest/topics/item-pipeline.html
ITEM_PIPELINES = {
    #'mySpider.pipelines.SomePipeline': 300,
    "mySpider.pipelines.ItcastJsonPipeline":300
}

分配给每个类的整型值,确定了他们运行的顺序,item按数字从低到高的顺序,通过pipeline,通常将这些数字定义在0-1000范围内(0-1000随意设置,数值越低,组件的优先级越高)

重新启动爬虫

将parse()方法改为4.2中最后思考中的代码,然后执行下面的命令:

scrapy crawl itcast

查看当前目录是否生成teacher.json

原文地址:https://www.cnblogs.com/loser1949/p/9462712.html