產生項目
scrapy提供一個工具來產生項目，產生的項目中預設了一些文件，使用者需要在這些文件中加入自己的程式碼。
開啟指令列，執行：scrapy startproject tutorial，產生的項目類似下面的結構
tutorial/
scrapy.cfg
__ items.py pipelines.py settings .py spiders/ __init__.py cf. ，一個spider類似
from scrapy.spider import BaseSpider
class DmozSpider(BaseSpider):
name = "dmoz"
allowed_domains = ["dmoz.org"]
start_urls = [
"http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Books/",
"http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Resources/"
]
def parse(self, response):
filename = response.url.split("/")[-2]
open(filename, 'wb').write(response.body)開始抓取
你可以打開命令行，進入生成的項目根目錄tutorial/，執行 scrapy crawl dmoz， dmoz是spider的name。
解析網頁內容
scrapy提供了方便的辦法從網頁中解析數據，這需要使用到HtmlXPathSelector
from scrapy.spider import BaseSpider
from scrapy.selector import HtmlXPathSelector
class DmozSpider(BaseSpider):
name = "dmoz"
allowed_domains = ["dmoz.org"]
start_urls = [
"http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Books/",
"http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Resources/"
]
def parse(self, response):
hxs = HtmlXPathSelector(response)
sites = hxs.select('//ul/li')
for site in sites:
title = site.select('a/text()').extract()
link = site.select('a/@href').extract()
desc = site.select('text()').extract()
print title, link, descHtmlXPathSelector使用了Xpath來解析數據
下的li標籤
a/@href表示選擇所有a標籤的href屬性
a/text()表示選擇a標籤文字
a[@href="abc"]表示選取所有href屬性是abc的a標籤
我們可以把解析出來的資料保存在一個scrapy可以使用的物件中，然後scrapy可以幫助我們把這些物件保存起來，而不用我們自己把這些資料存到檔案中。我們需要在items.py中加入一些類，這些類別用來描述我們要保存的資料
from scrapy.item import Item, Field
class DmozItem(Item):
title = Field()
link = Field()
desc = Field()
然后在spider的parse方法中，我们把解析出来的数据保存在DomzItem对象中。
from scrapy.spider import BaseSpider
from scrapy.selector import HtmlXPathSelector
from tutorial.items import DmozItem
class DmozSpider(BaseSpider):
name = "dmoz"
allowed_domains = ["dmoz.org"]
start_urls = [
"http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Books/",
"http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Resources/"
]
def parse(self, response):
hxs = HtmlXPathSelector(response)
sites = hxs.select('//ul/li')
items = []
for site in sites:
item = DmozItem()
item['title'] = site.select('a/text()').extract()
item['link'] = site.select('a/@href').extract()
item['desc'] = site.select('text()').extract()
items.append(item)
return items在命令列執行scrapy的時候，我們可以加兩個參數，讓scrapy把parse方法返回的items輸出到json檔案中
scrapy crawl dmoz -o items.json -t json
items.json會被放在專案的根目錄
讓scrapyscrapyscrap只抓取了start_urls裡面的兩個url的內容，但是通常我們想實現的是scrapy自動發現一個網頁上的所有鏈接，然後再去抓取這些鏈接的內容。為了實現這一點我們可以在parse方法裡面提取我們需要的鏈接，然後構造一些Request對象，並且把他們返回，scrapy會自動的去抓取這些鏈接。程式碼類似：class MySpider(BaseSpider):
name = 'myspider'
start_urls = (
'http://example.com/page1',
'http://example.com/page2',
)
def parse(self, response):
# collect `item_urls`
for item_url in item_urls:
yield Request(url=item_url, callback=self.parse_item)
def parse_item(self, response):
item = MyItem()
# populate `item` fields
yield Request(url=item_details_url, meta={'item': item},
callback=self.parse_details)
def parse_details(self, response):
item = response.meta['item']
# populate more `item` fields
return itemfrom scrapy.contrib.linkextractors.sgml import SgmlLinkExtractor
class MininovaSpider(CrawlSpider):
name = 'mininova.org'
allowed_domains = ['mininova.org']
start_urls = ['http://www.mininova.org/today']
rules = [Rule(SgmlLinkExtractor(allow=['/tor/\d+'])),
Rule(SgmlLinkExtractor(allow=['/abc/\d+']), 'parse_torrent')]
def parse_torrent(self, response):
x = HtmlXPathSelector(response)
torrent = TorrentItem()
torrent['url'] = response.url
torrent['name'] = x.select("//h1/text()").extract()
torrent['description'] = x.select("//div[@id='description']").extract()
torrent['size'] = x.select("//div[@id='info-left']/p[2]/text()[2]").extract()
return torrent
這些rule可以有callback，也可以沒有，當沒有callback的時候，scrapy簡單的follow所有這些連結.
pipelines.py的使用
在pipelines.py中我們可以添加一些類別來過濾掉我們不想要的item，把item保存到資料庫。
from scrapy.exceptions import DropItem
class FilterWordsPipeline(object):
"""A pipeline for filtering out items which contain certain words in their
description"""
# put all words in lowercase
words_to_filter = ['politics', 'religion']
def process_item(self, item, spider):
for word in self.words_to_filter:
if word in unicode(item['description']).lower():
raise DropItem("Contains forbidden word: %s" % word)
else:
return item如果item不符合要求，那麼就拋一個異常，這個item不會被輸出到json檔案中。
要使用pipelines，我們還需要修改settings.py
添加一行
ITEM_PIPELINES = ['dirbot.pipelines.FilterWordsPipeline']
現在執行scrapy crawlvsrapy cralson - 符合的要求。 item就被過濾掉了
