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爬虫代理Scrapy框架详细介绍2

菜鸟
2020-06-04 17:26:22    评分
Scrapy Shell

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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。

如果安装了 IPython ,Scrapy终端将使用 IPython (替代标准Python终端)。 IPython 终端与其他相比更为强大,提供智能的自动补全,高亮输出,及其他特性。(推荐安装IPython)

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"

图片描述

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,以及 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()或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()或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
尝试Selector

我们用腾讯社招的网站http://hr.tencent.com/positio...举例:

# 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>\u804c\u4f4d\u641c\u7d22 | \u793e\u4f1a\u62db\u8058 | Tencent \u817e\u8baf\u62db\u8058</title'>]# 使用 extract()方法返回 Unicode字符串列表response.xpath('//title').extract()[u'<title>\u804c\u4f4d\u641c\u7d22 | \u793e\u4f1a\u62db\u8058 | Tencent \u817e\u8baf\u62db\u8058</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'\u804c\u4f4d\u641c\u7d22 | \u793e\u4f1a\u62db\u8058 | Tencent \u817e\u8baf\u62db\u8058'># 返回列表第一个元素的Unicode字符串response.xpath('//title/text()')[0].extract()u'\u804c\u4f4d\u641c\u7d22 | \u793e\u4f1a\u62db\u8058 | Tencent \u817e\u8baf\u62db\u8058'# 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]技术类

以后做数据提取的时候,可以把现在Scrapy Shell中测试,测试通过后再应用到代码中。

当然Scrapy Shell作用不仅仅如此,但是不属于我们课程重点,不做详细介绍。

官方文档:[http://scrapy-chs.readthedocs...

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。

每个Item Pipeline都是实现了简单方法的Python类,比如决定此Item是丢弃而存储。以下是item pipeline的一些典型应用:

  • 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

编写item pipeline

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

import somethingclass 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
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.htmlITEM_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()方法改为入门简介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





关键词: http     Scrapy     代理    

助工
2020-06-04 22:13:16    评分
2楼

介绍的很不错


助工
2020-06-07 21:49:12    评分
3楼

学到了


助工
2020-06-08 20:37:49    评分
4楼

介绍的不错


工程师
2020-06-26 23:27:42    评分
5楼

介绍的很详细


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