入门案例

学习目标

创建一个Scrapy项目
定义提取的结构化数据(Item)
编写爬取网站的 Spider 并提取出结构化数据(Item)
编写 Item Pipelines 来存储提取到的Item(即结构化数据)

一. 新建项目(scrapy startproject)

在开始爬取之前，必须创建一个新的Scrapy项目。进入自定义的项目目录中，运行下列命令：

scrapy startproject mySpider

其中， mySpider 为项目名称，可以看到将会创建一个 mySpider 文件夹，目录结构大致如下：

下面来简单介绍一下各个主要文件的作用：

scrapy.cfg ：项目的配置文件

mySpider/ ：项目的Python模块，将会从这里引用代码

mySpider/items.py ：项目的目标文件

mySpider/pipelines.py ：项目的管道文件

mySpider/settings.py ：项目的设置文件

mySpider/spiders/ ：存储爬虫代码目录

二、明确目标(mySpider/items.py)

我们打算抓取：http://www.itcast.cn/channel/teacher.shtml网站里的所有讲师的姓名、职称和个人信息。

打开mySpider目录下的items.py
Item 定义结构化数据字段，用来保存爬取到的数据，有点像Python中的dict，但是提供了一些额外的保护减少错误。
可以通过创建一个 scrapy.Item 类，并且定义类型为 scrapy.Field的类属性来定义一个Item（可以理解成类似于ORM的映射关系）。
接下来，创建一个ItcastItem 类，和构建item模型（model）。

import scrapy

class ItcastItem(scrapy.Item):
    name = scrapy.Field()
    level = scrapy.Field()
    info = scrapy.Field()

三、制作爬虫（spiders/itcastSpider.py）

scrapy crawl douban_spider这个出错

解决方法：找到manhole.py文件中的async改成async1或者其他的

爬虫功能要分两步：

1. 爬数据

在当前目录下输入命令，将在 mySpider/spider 目录下创建一个名为 itcast 的爬虫，并指定爬取域的范围：

scrapy genspidedr itcast "itcast.cn"

打开 mySpider/spider目录里的 itcast.py，默认增加了下列代码:

import scrapy

class ItcastSpider(scrapy.Spider):
    name = "itcast"
    allowed_domains = ["itcast.cn"]
    start_urls = (
        'http://www.itcast.cn/',
    )

    def parse(self, response):
        pass

其实也可以由我们自行创建itcast.py并编写上面的代码，只不过使用命令可以免去编写固定代码的麻烦

要建立一个Spider，你必须用scrapy.Spider类创建一个子类，并确定了三个强制的属性和一个方法。

name = ""：这个爬虫的识别名称，必须是唯一的，在不同的爬虫必须定义不同的名字。
allow_domains = []是搜索的域名范围，也就是爬虫的约束区域，规定爬虫只爬取这个域名下的网页，不存在的URL会被忽略。
start_urls = ()：爬取的URL元祖/列表。爬虫从这里开始抓取数据，所以，第一次下载的数据将会从这些urls开始。其他子URL将会从这些起始URL中继承性生成。
parse(self, response)：解析的方法，每个初始URL完成下载后将被调用，调用的时候传入从每一个URL传回的Response对象来作为唯一参数，主要作用如下：
1. 负责解析返回的网页数据(response.body)，提取结构化数据(生成item)
2. 生成需要下一页的URL请求。

将start_urls的值修改为需要爬取的第一个url

start_urls = ("http://www.itcast.cn/channel/teacher.shtml",)

修改parse()方法

def parse(self, response):
    filename = "teacher.html"
    open(filename, 'w').write(response.body)

然后运行一下看看，在mySpider目录下执行：

scrapy crawl itcast

是的，就是 itcast，看上面代码，它是 ItcastSpider 类的 name 属性，也就是使用scrapy genspider命令的唯一爬虫名。

运行之后，如果打印的日志出现[scrapy] INFO: Spider closed (finished)，代表执行完成。之后当前文件夹中就出现了一个 teacher.html 文件，里面就是我们刚刚要爬取的网页的全部源代码信息。

# 注意，Python2.x默认编码环境是ASCII，当和取回的数据编码格式不一致时，可能会造成乱码；
# 我们可以指定保存内容的编码格式，一般情况下，我们可以在代码最上方添加：

    import sys
    reload(sys)
    sys.setdefaultencoding("utf-8")

# 这三行代码是Python2.x里解决中文编码的万能钥匙，经过这么多年的吐槽后Python3学乖了，默认编码是Unicode了...(祝大家早日拥抱Python3)

2. 取数据

爬取整个网页完毕，接下来的就是的取过程了，首先观察页面源码：

<div class="li_txt">
    <h3>  xxx  </h3>
    <h4> xxxxx </h4>
    <p> xxxxxxxx </p>

是不是一目了然？直接上XPath开始提取数据吧。

我们之前在mySpider/items.py 里定义了一个ItcastItem类。这里引入进来

  from mySpider.items import ItcastItem

然后将我们得到的数据封装到一个
ItcastItem
对象中，可以保存每个老师的属性：

from mySpider.items import ItcastItem

def parse(self, response):

  #open("teacher.html","wb").write(response.body).close()

  # 存放老师信息的集合
  items = []

  for each in response.xpath("//div[@class='li_txt']"):
      # 将我们得到的数据封装到一个 `ItcastItem` 对象
      item = ItcastItem()
      #extract()方法返回的都是unicode字符串
      name = each.xpath("h3/text()").extract()
      title = each.xpath("h4/text()").extract()
      info = each.xpath("p/text()").extract()

      #xpath返回的是包含一个元素的列表
      item['name'] = name[0]
      item['title'] = title[0]
      item['info'] = info[0]

      items.append(item)

  # 直接返回最后数据
  return items

我们暂时先不处理管道，后面会详细介绍。

保存数据

scrapy保存信息的最简单的方法主要有四种，-o 输出指定格式的文件，，命令如下：

# json格式，默认为Unicode编码

scrapy crawl itcast -o teachers.json


# json lines格式，默认为Unicode编码

scrapy crawl itcast -o teachers.jsonl


# csv 逗号表达式，可用Excel打开

scrapy crawl itcast -o teachers.csv


# xml格式

scrapy crawl itcast -o teachers.xml

思考

如果将代码改成下面形式，结果完全一样。

请思考 yield 在这里的作用：

from mySpider.items import ItcastItem

def parse(self, response):
    #open("teacher.html","wb").write(response.body).close()

    # 存放老师信息的集合
    #items = []

    for each in response.xpath("//div[@class='li_txt']"):
        # 将我们得到的数据封装到一个 `ItcastItem` 对象
        item = ItcastItem()
        #extract()方法返回的都是unicode字符串
        name = each.xpath("h3/text()").extract()
        title = each.xpath("h4/text()").extract()
        info = each.xpath("p/text()").extract()

        #xpath返回的是包含一个元素的列表
        item['name'] = name[0]
        item['title'] = title[0]
        item['info'] = info[0]

        #items.append(item)

        #将获取的数据交给pipelines
        yield item

    # 返回数据，不经过pipeline
    #return items

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一. 新建项目(scrapy startproject)

二、明确目标(mySpider/items.py)

三、制作爬虫（spiders/itcastSpider.py）

scrapy crawl douban_spider这个出错

1. 爬数据

其实也可以由我们自行创建itcast.py并编写上面的代码，只不过使用命令可以免去编写固定代码的麻烦

将start_urls的值修改为需要爬取的第一个url

修改parse()方法

2. 取数据

是不是一目了然？直接上XPath开始提取数据吧。

保存数据

scrapy保存信息的最简单的方法主要有四种，-o 输出指定格式的文件，，命令如下：

思考

如果将代码改成下面形式，结果完全一样。

请思考 yield 在这里的作用：

results matching ""

No results matching ""

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一. 新建项目(scrapy startproject)

二、明确目标(mySpider/items.py)

三、制作爬虫 （spiders/itcastSpider.py）

scrapy crawl douban_spider这个出错

1. 爬数据

其实也可以由我们自行创建itcast.py并编写上面的代码，只不过使用命令可以免去编写固定代码的麻烦

将start_urls的值修改为需要爬取的第一个url

修改parse()方法

2. 取数据

是不是一目了然？直接上XPath开始提取数据吧。

保存数据

scrapy保存信息的最简单的方法主要有四种，-o 输出指定格式的文件，，命令如下：

思考

如果将代码改成下面形式，结果完全一样。

请思考 yield 在这里的作用：

results matching ""

No results matching ""

三、制作爬虫（spiders/itcastSpider.py）