一些使用Scrapy的经验

http://www.hulufei.com/post/Some-Experiences-Of-Using-Scrapy

About Scrapy

Scrapy是一个抓取网站的框架，用户需要做的只是定义抓取网站的spider，并在其中定义抓取的规则，获取需要抓取的数据，Scrapy管理其他复杂的工作，比如并发请求，提取之后的数据保存等。
Scrapy 声称他们“偷取”了Django的灵感，虽然两者的方向怎么都联系不到一起去，但是确实如果对Django有了解，对Scrapy的结构会感到很亲切。 Scrapy也会有项目的概念，一个项目里面可以包含多个抓取蜘蛛（spider），抓取的数据结构定义Items，以及一些配置。
Scrapy抓取的流程：通过spider中的定义需要抓取的网站，并将需要的数据提取到Items里面保存，然后通过管道（pipeline）将Items里面的数据提取，保存到文件或者数据库。

Scrapy Tutorial

首先，新建一个项目叫dmoz：

这里参考Scrapy Tutorial里面的例子做说明，抓取Open directory project(dmoz)上的数据。

scrapy startproject dmoz

将会创建一个叫dmoz的目录，结构如下：

dmoz/   scrapy.cfg      dmoz/       __init__.py       items.py       pipelines.py       settings.py       spiders/           __init__.py           ...

• scrapy.cfg: 项目配置文件（基本上让它吧）
• items.py: 需要提取的数据结构定义文件
• pipelines.py: 管道定义，用来对items里面提取的数据做进一步处理
• settings.py: 放一些配置
• spiders: 放置spider的目录

然后，在items.py里面定义我们要抓取的数据：

from scrapy.item import Item, Fieldclass DmozItem(Item):   title = Field()   link = Field()   desc = Field()

这里我们需要获取dmoz页面上的标题，链接，描述，所以定义一个对应的items结构，不像Django里面models的定义有那么多种类的Field，这里只有一种就叫Field()，再复杂就是Field可以接受一个default值。

接下来，开始写spider：

spider只是一个继承字scrapy.spider.BaseSpider的Python类，有三个必需的定义的成员

• name: 名字，这个spider的标识
• start_urls: 一个url列表，spider从这些网页开始抓取
• parse(): 一个方法，当start_urls里面的网页抓取下来之后需要调用这个方法解析网页内容，同时需要返回下一个需要抓取的网页，或者返回items列表（到底返回哪个，见FAQ）

所以在spiders目录下新建一个spider，dmoz_spider.py:

class DmozSpider(BaseSpider):   name = "dmoz.org"   start_urls = [       "http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Books/",       "http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Resources/"   ]   def parse(self, response):       filename = response.url.split("/")[-2]       open(filename, 'wb').write(response.body)

下一步，提取数据到Items里面，这里主要用到XPath提取网页数据：

scrapy有提供两个XPath选择器，HtmlXPathSelector和XmlXPathSelector，一个用于HTML，一个用于XML，XPath选择器有三个方法

• select(xpath): 返回一个相对于当前选中节点的选择器列表（一个XPath可能选到多个节点）
• extract(): 返回选择器（列表）对应的节点的字符串（列表）
• re(regex): 返回正则表达式匹配的字符串（分组匹配）列表

一种很好的方法是在Shell里面对XPath进行测试：

scrapy shell http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Books/

现在修改parse()方法看看如何提取数据到items里面去：

def parse(self, response):      hxs = HtmlXPathSelector(response)      sites = hxs.select('//ul/li')      items = []      for site in sites:          item = DmozItem()          item['title'] = site.select('a/text()').extract()          item['link'] = site.select('a/@href').extract()          item['desc'] = site.select('text()').extract()          items.append(item)      return items

最后，保存抓取的数据：

scrapy提供了几个选项，可以将数据保存为json，csv或者xml文件，下面开始放出定义的dmoz_spider(注意他的name是dmoz.org)，并将抓取的数据保存为json，在dmoz目录下执行命令

scrapy crawl dmoz.org --set FEED_URI=items.json --set FEED_FORMAT=json

如果需要对items数据进一步处理，比如直接保存到数据库，就要用到pipelines

FAQ That Not Included In Manual

不断的抓取下一个链接如何实现，items如何保存？

这里需要解释一下parse()方法，parse可以返回Request列表，或者items列表，如果返回的是Request，则这个Request会放到下一次需要抓取的队列，如果返回items，则对应的items才能传到pipelines处理（或者直接保存，如果使用默认FEED exporter）。那么如果由parse()方法返回下一个链接，那么items怎么返回保存？ Request对象接受一个参数callback指定这个Request返回的网页内容的解析函数（实际上start_urls对应的callback默认是parse方法），所以可以指定parse返回Request，然后指定另一个parse_item方法返回items：

def parse(self, response):    # doSomething    return [Request(url, callback=self.parse_item)]def parse_item(self, response):    # item['key'] = value    return [item]

关于解析函数的返回值，除了返回列表，其实还可以使用生成器，是等价的：

def parse(self, response):    # doSomething    yield Request(url, callback=self.parse_item)def parse_item(self, response):    yield item

如何在解析函数之间传递值？

一种常见的情况：在parse中给item某些字段提取了值，但是另外一些值需要在parse_item中提取，这时候需要将parse中的item传到parse_item方法中处理，显然无法直接给parse_item设置而外参数。 Request对象接受一个meta参数，一个字典对象，同时Response对象有一个meta属性可以取到相应request传过来的meta。所以解决上述问题可以这样做：

def parse(self, response):    # item = ItemClass()    yield Request(url, meta={'item': item}, callback=self.parse_item)def parse(self, response):    item = response.meta['item']    item['field'] = value    yield item

pipelines.py如何使用？

具体参考：http://doc.scrapy.org/topics/item-pipeline.html，只需要在settings.py中启用定义的pipelines组件即可，可能困惑的地方在于如果指定了默认的feed exporter，piplelines会对item处理的流程会有什么影响，答案是pipelines会取代默认的feed exporter，项目中所有spider返回的item（比如parse_item）最后都会传入pipelines中定义的proccess_item()方法进一步处理。

Other Tricks

如何处理extract()返回为空列表的情况?

因为extract()方法返回的是字符串列表，如果选择器没有获取到某个节点的内容，则是一个空列表，所以经常会遇到这种处理：

item['field'] = ex_data[0].strip() if len(ex_data) > 0 else ''

一种更好的处理方式：

item['field'] = ''.join(ex_data).strip()

如何给XPath选取内容设置默认值?

XPath选取节点内的文本时，如果节点内容为空，XPath不会返回一个空字符串，而是什么都不返回，对应到列表就是对应的列表项少一项，有时候需要这样的空字符串当默认值。XPath中有一个concat函数可以实现这种效果：

text = hxs.select(‘concat(//span/text(), “”)’).extract()

对于空span会返回一个空字符串

scrapy.log是很好用的调试工具

需要先在settings.py中指定LOG_LEVEL，默认为‘DEBUG’，所以抓取的时候每个item获取的内容都会输出到屏幕，如果抓取的内容太多，有时候会把一些异常信息淹没。所以有时候需要设置高一点的级别，比如‘WARNING’，这样在spider中可以在需要的地方使用log.msg('info', log.WARNING)输出一些有用的信息。

另一种方便的调试方法，在spider中调用交互shell环境

在需要中断调试的地方插入：

from scrapy.shell import inspect_responseinspect_response(response)

这时候会打断抓取，进入一个shell，response为当前抓取的url内容。