scrapy爬取博客文章

来源：互联网发布：淘宝退换货要求编辑：程序博客网时间：2024/04/29 00:55

锦瑟无端五十弦，一弦一柱思华年。庄生晓梦迷蝴蝶，望帝春心托杜鹃。

沧海月明珠有泪，蓝田日暖玉生烟。此情可待成追忆，只是当时已惘然。

--李商隐《锦瑟》

编译环境：linux

编译器：ipython+vim

使用模块：scrapy+sqlalchemy

在我的上一篇博文使用Scrapy建立一个网站抓取器简单的总结了scrapy框架和数据库sqlalchemy的使用，接下来，通过爬取自己的博客文章来实践一下：

目的：本文中我们将建立一个从http://blog.csdn.net/jiangjieqazwsx博客页上抓取博文标题，发表时间，阅读人数信息，并将数据按我们的要求存储于数据库中。

一、建立一下scrapy项目：

在终端里输入以下命令：

$ scray startproject myblog

二、定义爬虫内容

$cd myblog/myblog

<span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">$vim items.py</span>

进入我们的item文件，定义需要获取的内容字段，类似于类实体：

# -*- coding: utf-8 -*-# Define here the models for your scraped items## See documentation in:# http://doc.scrapy.org/en/latest/topics/items.htmlimport scrapyclass MyblogItem(scrapy.Item):    # define the fields for your item here like:    # name = scrapy.Field()    title = scrapy.Field() #文章题目    time = scrapy.Field()  #发表时间    read = scrapy.Field()  #阅读人数

三、开始爬虫

进入spiders文件，在这里面创建一个myblogspider.py文件，在这个.py里面，我们需要定义解析式来获得我们想要的数据：

from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rulefrom scrapy.selector import Selectorfrom scrapy.linkextractors import LinkExtractorfrom myblog.items import MyblogItemclass MyblogSpider(CrawlSpider):    name = 'spider'        #定义爬虫名字    allowed_domain = ['blog.csdn.net']    start_urls = ['http://blog.csdn.net/jiangjieqazwsx']     #爬虫开始的链接    rules = [        Rule(LinkExtractor(allow=r'/jiangjieqazwsx/article/list/\d+')),        Rule(LinkExtractor(allow=r'/jiangjieqazwsx/article/details/\d+'), callback="parse_item"),    ]    def parse_item(self, response):        sel = Selector(response)        item = MyblogItem()        item['title'] = sel.xpath('//*[@class="link_title"]/a/text()').extract()[0]#        item['title'] = sel.xpath('//*[@class="link_title"]/a/text()').extract()[0].encode('utf-8')        item['time'] = sel.xpath('//*[@class="link_postdate"]/text()').extract()[0]        item['read'] = sel.xpath('//*[@class="link_view"]/text()').re(r'\d+')[0]        return item

代码解说：

我主要讲一下怎样来写URL的抓取规则，我们先借助谷歌浏览器的开发者功能，看网页的源码：

在rules里面，定义了URL的抓取规则，符合allow正则表达的链接都会加入到Scheduler(调度程序里面)，我们可以对博客的页码，按右键-->审查元素，可以找到解析页码的规则：

Rule(LinkExtractor(allow=r'/jiangjieqazwsx/article/list/\d+')),

Rule在没有调用callback函数的情况下，默认是跟进此链接。每篇文章的链接，如“人群密度检测论文笔记”这篇文章的链接为

http://blog.csdn.net/jiangjieqazwsx/article/details/46933551，只有details后面的数字不同，所示，对文章链接的提取可采用下面的正则表达式，因为我们要抓取链接里面的内容，所以我们加入callback属性，将Response交给parse_item函数来处理。

Rule(LinkExtractor(allow=r'/jiangjieqazwsx/article/details/\d+'), callback="parse_item")

在parse_item函数中，我们可以使用xpath来查找我们想要的信息，并附值给item并返回ItemPipeline。

题目对应的审查元素为下：

所以我们的解析式为：

item['title'] = sel.xpath('//*[@class="link_title"]/a/text()').extract()[0]

发表时间和阅读人数的审查元素为：

图三：

所示对应的解析式为：

item['time'] = sel.xpath('//*[@class="link_postdate"]/text()').extract()[0]item['read'] = sel.xpath('//*[@class="link_view"]/text()').re(r'\d+')[0]

其中，因为阅读人数这一项我们提取出来的text是以“人数+人阅读”的格式出现，所以我们还要使用正则表达式来提取出数字。其实，如果只想显示于屏幕上，这三个解析式的后面都不需要加上[0]就可以了，之所以这样做是因为得到的item['time']是一个列表，我们要把内容以string格式传入sqlalchemy，所以不要提取出里面的元素，也就是string类型。

####题外话 #####

item['title'] = sel.xpath('//*[@class="link_title"]/a/text()').extract()

这条语句显示的是unicode的字符串，如果想显示中文，可以改成下面这种形式：

item['title'] = sel.xpath('//*[@class="link_title"]/a/text()').extract()[0].encode('utf-8')

###############

四：存储数据

爬虫写好后，我们就要来存储我们的数据了，我们使用的数据库是sqlalchemy。

我们在myblog目录下建立一个model.py的文件，我们将要使用Sqlalchemy作为ORM框架建立数据库模型。

首先，你们需要定义一个直接连接到数据库的方法，代码如下所示：

from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, Stringfrom sqlalchemy.ext.declarative import declarative_baseDeclarativeBase = declarative_base()def db_connect():#    return create_engine('sqlite:///./sqlalchemy.db?charset=utf-8',echo = True)    return create_engine('sqlite:///./sqlalchemy.db',echo = True)  #定义一个指向sqlalchemy.db数据库的引擎def create_myblog_table(engine):    DeclarativeBase.metadata.create_all(engine)      #创建数据库class MyBlog(DeclarativeBase):    __tablename__ = 'myblog'     #表的名字    id = Column(Integer, primary_key = True)    title = Column('title', String(800))    time = Column('time', String(200))    read = Column('read', String(200))

五.管道管理

我们已经建立了来抓取和解析HTML的抓取器，并且已经设置了保存这些数据的数据库。现在我们需要通过一个管道来将两者连接起来。

打开pipelines.py并引入Sqlalchemy的sessionmaker功能，用来绑定数据库。

# -*- coding: utf-8 -*-# Define your item pipelines here## Don't forget to add your pipeline to the ITEM_PIPELINES setting# See: http://doc.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.htmlfrom sqlalchemy.orm import sessionmakerfrom model import MyBlog, db_connect, create_myblog_tableclass MyblogPipeline(object):    def __init__(self):        engine = db_connect()        create_myblog_table(engine)        self.Session = sessionmaker(bind = engine)    def process_item(self, item, spider):        session = self.Session()        myblog=MyBlog(**item)        session.add(myblog)#添加数据        session.commit()#保存修改        return item

接下来，我们需要向setings.py中添加一个变量来告诉抓取器在处理数据时到哪里找到我们的管道。

在settings.py加入另外一个变量，ITEM_PIPELINES:

ITEM_PIPELINES = {    'myblog.pipelines.MyblogPipeline':300}

六：配置文件

为了防止在爬虫的时候被CSDN吃掉，增加一些随机延迟，浏览器代理等在settings.py里面：

DOWNLOAD_DELAY = 2USER_AGENT = 'Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64; rv:7.0.1) Gecko/20100101 Firefox/7.7'COOKIES_ENABLED = True

到此为止，抓取博客文章信息的爬虫就已经完成了。在命令行中执行：

$scrapy crawl spider

就可以爬虫了。