0. 创建网络爬虫的常规方法
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进入命令行(操作系统的命令行,不是 python 的命令行)
- windows:cmd ⇒ c:UsesAdminstrator>
- Linux:$
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执行:scrapy startproject myfirstproj
会自动创建一些文件:
- __init__.py items.py
- pipelines.py settings.py spiders
1. settings.py
settings.py 是爬虫的主要配置文件,其中的几个配置项为:
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USER_AGENT(用户代理,简称 UA),也即向 http 发请求时,表明自己的身份,这里为了演示的需要,我们将其(真实身份是爬虫)伪造成浏览器,改成:
USER_AGENT = ‘Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_11_4) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/50.0.2661.102 Safari/537.36’
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ROBOTSTXT_OBEY表示是否遵守robots协议(被封禁的不抓取),因为我们的目的不纯,所以我们不遵守,改成
ROBOTSTXT_OBEY = False
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DOWNLOAD_DELAY 表示对同一个站点抓取延迟,也就是抓一个,歇一会,再抓一个,再歇一会,为了对对方站点冲(yi)击(bei)太(fa)大(xian),我们调整为1,也就是一秒抓一个
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CONCURRENT_REQUESTS_PER_DOMAIN 表示对同一个站点并发有多少个线程抓取,同样道理,我们也调整为 1
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CONCURRENT_REQUESTS_PER_IP 同理也调整为 1
2. 爬虫程序的编写
接着我们进入 spiders 文件夹,创建第一个爬虫程序,如下:
import scrapy class MySpider(scrapy.Spider): name = ‘zhang’ # 该项目名,启动时也用这个名字 allowed_domains= [‘blog.csdn.net’] start_urls = [ ‘http://blog.csdn.net/lanchunhui’ ] # response.url ⇒ ‘http://blog.csdn.net/lanchunhui’ def parse(self, response): filename = response.url.split(‘/’)[-2] + ‘.html’ with open(filename, ‘wb’) as f: f.write(respobse.body)
这里面 start_urls 是初始抓取时的种子链接(seed),parse 方法在抓取完成后自动调用,会把抓取回来的 body 内容写到以 .html 为结尾的文件中。
然后退到上一级目录执行:
> scrapy crawl zhang
执行完成后会多出来一个 blog.csdn.net.html 文件,内容就是http://blog.csdn.net/lanchunhui 网页的内容
3. items.py
items.py 是抓取结果解析出来的结构体;
4. 页面解析
页面解析,这是所有的网络爬虫不能忽略的功能,而且是最核心的部分。python 库用于页面解析的有 BeautifulSoup(速度慢)和 Ixml(非标准库),Scrapy 基于 Ixml 实现了一套页面解析工具,叫做 Selectors。
其使用也十分简单,创建 TestSelectors.py 文件如下:
from scrapy.selector import Selector from scrapy.http import HtmlResponse body = ‘<html><body>hello<span>world</span></body></html>‘ span_text = Selector(text=body).xpath(‘//span/text()’).extract() print(span_text)
进入终端,执行:
> python TestSelectors.py [u’world’]
注意:
如果想获取文本,调用 selector 的 xpath 方法后要调用 extract() 方法
如果想找到第一个匹配 xpath 的内容,需要调用 extract_first() 方法
5. 调试页面解析
scrapy 提供了极为简单的页面解析方法,直接执行
> scrapy shell www.baidu.com … In [1]:
进入调试终端,可以直接使用 request、response 等变量来做各种操作尝试.
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