Python爬虫-scrapy框架简单应用

scrapy是一个快速爬虫的web抓取框架，用于抓取web站点并从页面中提取结构化的数据。scrapy用途广泛，而且用起来非常方便，下面以抓取北邮人论坛十大热门话题为例，来讲解一下scrapy的基本用法。

1.创建项目

在开始爬虫之前，必须要先创建一个scrapy项目。进入到存储代码的位置，运行以下命令：

scrapy startprojectbyr

该命令将会创建以下目录：

byr/

    scrapy.cfg

    byr/

        __init__.py

        items.py

        pipelines.py

        settings.py

        spiders/

            __init__.py

            ...

其中，scrapy.cfg是项目的配置文件，byr/items.py是用来定义爬虫的字段，byr/pipelines.py是管道文件，当item在被spider收集之后，就会被收集到pipeline中，主要实现验证、查重、储存爬虫内容的功能。byr/settings.py是项目的设置文件，byr/spiders/是放置爬虫代码的目录。

2.定义items

在items.py中定义要爬取的网站字段，本文示例是要爬取北邮人论坛十大热门话题，则要爬取的字段为标题：title，URL：link，作者：author，发帖时间：pubDate。代码如下：

import scrapyclass ByrItem(scrapy.Item):    # define the fields for your item here like:    # name = scrapy.Field()    title = scrapy.Field()    broad = scrapy.Field()    link = scrapy.Field()    author = scrapy.Field()    pubDate = scrapy.Field()

3.编写爬虫

为了创建一个Spider，必须要继承 scrapy.Spider 类， 且定义以下三个属性:

name: 用于区别Spider，该名字必须是唯一的。

start_urls: 包含了Spider在启动时进行爬取的url列表。

parse() 是spider的一个方法。 被调用时，每个初始URL完成下载后生成的 Response 对象将会作为唯一的参数传递给该函数。 该方法负责解析返回的数据(response data)，提取数据(生成item)以及生成需要进一步处理的URL的 Request 对象。

代码示例如下：

# -*- coding:utf-8 -*-import scrapyimport sysimport stringfrom byr.items import ByrItemclass TopTenSpider(scrapy.spiders.Spider):        '''    @start_urls:论坛十大地址    @en_file_path:论坛版块英文名    @ch_file_path:论坛版块中文名    '''    name = "topten"    start_urls = [        "http://bbs.byr.cn/rss/topten"        ]    en_file_path = "en_broad.bat"    ch_file_path = "ch_broad.bat"        def parse(self,response):                '''        用来获取网页信息的参数        @title:十大标题        @broad:十大板块        @link:帖子链接        @author:帖子作者        @pubDate:发帖时间        '''        for sel in response.xpath('//item'):            item = ByrItem()            title = sel.xpath('title/text()').extract()            link = sel.xpath('link/text()').extract()            author = sel.xpath('author/text()').extract()            pubDate = sel.xpath('pubDate/text()').extract()            item['title'] = [n.encode('utf-8') for n in title]            item['broad'] = [self.get_broad(link)]            item['link'] = link            item['author'] = author            item['pubDate'] = pubDate            yield item    def get_broad(self,link):                '''        得到十大帖子的版面        '''        en_broad_list = self.get_broad_list(self.en_file_path)        ch_broad_list = self.get_broad_list(self.ch_file_path)        broad = link[0].split('/')[-2].strip().lower()        return ch_broad_list[en_broad_list.index(broad)]            def get_broad_list(self,file_path):        '''        从文件中读取论坛版面列表        '''        broad_list = []        f = open(file_path)        for line in f:            for name in line.split(','):                broad_list.append(name.strip())        f.close()        return broad_list 

4.保存爬虫结果

保存爬虫结果的功能是在pipelines.py文件中实现的，以下是将爬取的item保存到json文件的代码示例：

import jsonimport codecsimport timeclass ByrPipeline(object):    def __init__(self):        self.date = time.strftime('%Y%m%d',time.localtime(time.time()))        self.file_path = 'result/topten_' + self.date + '.json'        self.file = codecs.open(self.file_path, 'wb', encoding='utf-8')    def process_item(self, item, spider):        line = json.dumps(dict(item)) + '\n'        self.file.write(line.decode("unicode_escape"))        return item

为了启用一个item pipeline组件，必须将其添加到项目的设置文件中，在setting.py文件中添加如下代码：

ITEM_PIPELINES = {

        'byr.pipelines.ByrPipeline':300

}

5.执行爬虫

在命令行输入以下命令：scrapy crawl topten

就可以得到爬取结果的json文件。结果如下：

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