诚实善良小郎君 阅读(25) 评论(0)

1 parse()方法的工作机制:

1. 因为使用的yield,而不是return。parse函数将会被当做一个生成器使用。scrapy会逐一获取parse方法中生成的结果,并判断该结果是一个什么样的类型;
2. 如果是request则加入爬取队列,如果是item类型则使用pipeline处理,其他类型则返回错误信息。
3. scrapy取到第一部分的request不会立马就去发送这个request,只是把这个request放到队列里,然后接着从生成器里获取;
4. 取尽第一部分的request,然后再获取第二部分的item,取到item了,就会放到对应的pipeline里处理;
5. parse()方法作为回调函数(callback)赋值给了Request,指定parse()方法来处理这些请求                    scrapy.Request(url, callback=self.parse)
6. Request对象经过调度,执行生成 scrapy.http.response()的响应对象,并送回给parse()方法,直到调度器中没有Request(递归的思路)
7. 取尽之后,parse()工作结束,引擎再根据队列和pipelines中的内容去执行相应的操作;
8. 程序在取得各个页面的items前,会先处理完之前所有的request队列里的请求,然后再提取items。
7. 这一切的一切,Scrapy引擎和调度器将负责到底。

通过下面的命令可以快速创建 CrawlSpider模板 的代码:

scrapy genspider -t crawl tencent tencent.com

上一个案例中,我们通过正则表达式,制作了新的url作为Request请求参数,现在我们可以换个花样...

class scrapy.spiders.CrawlSpider

它是Spider的派生类,Spider类的设计原则是只爬取start_url列表中的网页,而CrawlSpider类定义了一些规则(rule)来提供跟进link的方便的机制,从爬取的网页中获取link并继续爬取的工作更适合。

源码参考

class CrawlSpider(Spider):
    rules = ()
    def __init__(self, *a, **kw):
        super(CrawlSpider, self).__init__(*a, **kw)
        self._compile_rules()

    #首先调用parse()来处理start_urls中返回的response对象
    #parse()则将这些response对象传递给了_parse_response()函数处理,并设置回调函数为parse_start_url()
    #设置了跟进标志位follow = True
    #parse将返回item和跟进了的Request对象    
    def parse(self, response):
        return self._parse_response(response, self.parse_start_url, cb_kwargs={}, follow=True)

    #处理start_url中返回的response,需要重写
    def parse_start_url(self, response):
        return []

    def process_results(self, response, results):
        return results

    #从response中抽取符合任一用户定义'规则'的链接,并构造成Resquest对象返回
    def _requests_to_follow(self, response):
        if not isinstance(response, HtmlResponse):
            return
        seen = set()
        #抽取之内的所有链接,只要通过任意一个'规则',即表示合法
        for n, rule in enumerate(self._rules):
            links = [l for l in rule.link_extractor.extract_links(response) if l not in seen]
            #使用用户指定的process_links处理每个连接
            if links and rule.process_links:
                links = rule.process_links(links)
            #将链接加入seen集合,为每个链接生成Request对象,并设置回调函数为_repsonse_downloaded()
            for link in links:
                seen.add(link)
                #构造Request对象,并将Rule规则中定义的回调函数作为这个Request对象的回调函数
                r = Request(url=link.url, callback=self._response_downloaded)
                r.meta.update(rule=n, link_text=link.text)
               #对每个Request调用process_request()函数。
               #该函数默认为indentify,即不做任何处理,直接返回该Request.
                yield rule.process_request(r)


    #处理通过rule提取出的连接,并返回item以及request
    def _response_downloaded(self, response):
        rule = self._rules[response.meta['rule']]
        return self._parse_response(response, rule.callback, rule.cb_kwargs, rule.follow)


    #解析response对象,会用callback解析处理他,并返回request或Item对象
    def _parse_response(self, response, callback, cb_kwargs, follow=True):
        #首先判断是否设置了回调函数 (该回调函数可能是rule中的解析函数,也可能是 parse_start_url函数)
        #如果设置了回调函数(parse_start_url()),那么首先用parse_start_url()处理response对象,
        #然后再交给process_results处理。返回cb_res的一个列表
        if callback:
            #如果是parse调用的,则会解析成Request对象
            #如果是rule callback,则会解析成Item
            cb_res = callback(response, **cb_kwargs) or ()
            cb_res = self.process_results(response, cb_res)
            for requests_or_item in iterate_spider_output(cb_res):
                yield requests_or_item

        #如果需要跟进,那么使用定义的Rule规则提取并返回这些Request对象
        if follow and self._follow_links:
            #返回每个Request对象
            for request_or_item in self._requests_to_follow(response):
                yield request_or_item

    def _compile_rules(self):
        def get_method(method):
            if callable(method):
                return method
            elif isinstance(method, basestring):
                return getattr(self, method, None)


        self._rules = [copy.copy(r) for r in self.rules]
        for rule in self._rules:
            rule.callback = get_method(rule.callback)
            rule.process_links = get_method(rule.process_links)
            rule.process_request = get_method(rule.process_request)


    def set_crawler(self, crawler):
        super(CrawlSpider, self).set_crawler(crawler)
        self._follow_links = crawler.settings.getbool('CRAWLSPIDER_FOLLOW_LINKS', True)

CrawlSpider继承于Spider类,除了继承过来的属性外(name、allow_domains),还提供了新的属性和方法:

3 LinkExtractors

class scrapy.linkextractors.LinkExtractor

Link Extractors 的目的很简单: 提取链接。

每个LinkExtractor有唯一的公共方法是 extract_links(),它接收一个 Response 对象,并返回一个 scrapy.link.Link 对象。

Link Extractors要实例化一次,并且 extract_links 方法会根据不同的 response 调用多次提取链接。

class scrapy.linkextractors.LinkExtractor(
    allow = (),
    deny = (),
    allow_domains = (),
    deny_domains = (),
    deny_extensions = None,
    restrict_xpaths = (),
    tags = ('a','area'),
    attrs = ('href'),
    canonicalize = True,
    unique = True,
    process_value = None
)

主要参数:

  • allow:满足括号中“正则表达式”的值会被提取,如果为空,则全部匹配。
  • deny:与这个正则表达式(或正则表达式列表)匹配的URL一定不提取。
  • allow_domains:会被提取的链接的domains。
  • deny_domains:一定不会被提取链接的domains。
  • restrict_xpaths:使用xpath表达式,和allow共同作用过滤链接。

4 rules:适合全站爬取

在rules中包含一个或多个Rule对象,每个Rule对爬取网站的动作定义了特定操作。如果多个rule匹配了相同的链接,则根据规则在本集合中被定义的顺序,第一个会被使用。

class scrapy.spiders.Rule(
        link_extractor, 
        callback = None, 
        cb_kwargs = None, 
        follow = None, 
        process_links = None, 
        process_request = None
)
  • link_extractor:是一个Link Extractor对象,用于定义需要提取的链接。

  • callback: 从link_extractor中每获取到链接时,参数所指定的值作为回调函数,该回调函数接受一个response作为其第一个参数。

    注意:当编写爬虫规则时,避免使用parse作为回调函数。由于CrawlSpider使用parse方法来实现其逻辑,如果覆盖了 parse方法,crawl spider将会运行失败。

  • follow:是一个布尔(boolean)值,指定了根据该规则从response提取的链接是否需要跟进。 如果callback为None,follow 默认设置为True ,否则默认为False。

  • process_links:指定该spider中哪个的函数将会被调用,从link_extractor中获取到链接列表时将会调用该函数。该方法主要用来过滤。

  • process_request:指定该spider中哪个的函数将会被调用, 该规则提取到每个request时都会调用该函数。 (用来过滤request)

5 爬取规则(Crawling rules)

继续用腾讯招聘为例,给出配合rule使用CrawlSpider的例子:

  1. 首先运行

     scrapy shell "http://hr.tencent.com/position.php?&start=0#a"
  2. 导入LinkExtractor,创建LinkExtractor实例对象。:

    from scrapy.linkextractors import LinkExtractor

    page_lx = LinkExtractor(allow=('position.php?&start=\d+'))

   > allow : LinkExtractor对象最重要的参数之一,这是一个正则表达式或正则表达式列表,必须要匹配这个正则表达式(或正则表达式列表)的URL才会被提取,如果没有给出(或为空), 它会匹配所有的链接。
   
   > deny : 用法同allow,只不过与这个正则表达式匹配的URL不会被提取)。它的优先级高于 allow 的参数,如果没有给出(或None), 将不排除任何链接。

3. 调用LinkExtractor实例的extract_links()方法查询匹配结果:
    page_lx.extract_links(response)
  1. 没有查到:

     []
  2. 注意转义字符的问题,继续重新匹配:

     page_lx = LinkExtractor(allow=('position\.php\?&start=\d+'))
     # page_lx = LinkExtractor(allow = ('start=\d+'))
     page_lx.extract_links(response)
## CrawlSpider 版本

那么,scrapy shell测试完成之后,修改以下代码

​```python
#提取匹配 'http://hr.tencent.com/position.php?&start=\d+'的链接
page_lx = LinkExtractor(allow = ('start=\d+'))

rules = [
    #提取匹配,并使用spider的parse方法进行分析;并跟进链接(没有callback意味着follow默认为True)
    Rule(page_lx, callback = 'parse', follow = True)
] 

这么写对吗?

不对!千万记住 callback 千万不能写 parse,再次强调:由于CrawlSpider使用parse方法来实现其逻辑,因此回调函数必须保证不能与CrawlSpider中parse方法重名 , 如果覆盖了 parse方法,crawl spider将会运行失败。

# -*- coding: utf-8 -*-
import re
import scrapy

from  scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule  # 提取超链接的规则
from  scrapy.linkextractors import LinkExtractor  # 提取超链接
from Tencent import items

class MytencentSpider(CrawlSpider):
    name = 'myTencent'
    allowed_domains = ['hr.tencent.com']
    start_urls = ['https://hr.tencent.com/position.php?lid=2218&start=0#a']
    page_lx = LinkExtractor(allow=("start=\d+"))
    rules = [
        Rule(page_lx, callback="parseContent", follow=True)
    ]

    # parse(self, response)
    def parseContent(self, response):
        for data in response.xpath("//tr[@class=\"even\"] | //tr[@class=\"odd\"]"):
            item = items.TencentItem()
            item["jobTitle"] = data.xpath("./td[1]/a/text()")[0].extract()
            item["jobLink"] = "https://hr.tencent.com/" + data.xpath("./td[1]/a/@href")[0].extract()
            item["jobCategories"] = data.xpath("./td[1]/a/text()")[0].extract()
            item["number"] = data.xpath("./td[2]/text()")[0].extract()
            item["location"] = data.xpath("./td[3]/text()")[0].extract()
            item["releasetime"] = data.xpath("./td[4]/text()")[0].extract()

            yield item

            # for i in range(1, 200):
            #     newurl = "https://hr.tencent.com/position.php?lid=2218&start=%d#a" % (i*10)
            #     yield scrapy.Request(newurl, callback=self.parse)

运行:scrapy crawl tencent

6 robots协议

Robots协议(也称为爬虫协议、机器人协议等)的全称是“网络爬虫排除标准”(Robots Exclusion Protocol),网站通过Robots协议告诉搜索引擎哪些页面可以抓取,哪些页面不能抓取。robots.txt文件是一个文本文件。当一个搜索蜘蛛访问一个站点时,它会首先检查该站点根目录下是否存在robots.txt,如果存在,搜索机器人就会按照该文件中的内容来确定访问的范围;如果该文件不存在,所有的搜索蜘蛛将能够访问网站上所有没有被口令保护的页面。

User-agent: * 这里的*代表的所有的搜索引擎种类,*是一个通配符
Disallow: /admin/ 这里定义是禁止爬寻admin目录下面的目录
Disallow: /require/ 这里定义是禁止爬寻require目录下面的目录
Disallow: /ABC/ 这里定义是禁止爬寻ABC目录下面的目录
Disallow: /cgi-bin/*.htm 禁止访问/cgi-bin/目录下的所有以".htm"为后缀的URL(包含子目录)。
Disallow: /*?* 禁止访问网站中所有包含问号 (?) 的网址
Disallow: /.jpg$ 禁止抓取网页所有的.jpg格式的图片
Disallow:/ab/adc.html 禁止爬取ab文件夹下面的adc.html文件。
Allow: /cgi-bin/ 这里定义是允许爬寻cgi-bin目录下面的目录
Allow: /tmp 这里定义是允许爬寻tmp的整个目录
Allow: .htm$ 仅允许访问以".htm"为后缀的URL。
Allow: .gif$ 允许抓取网页和gif格式图片
Sitemap: 网站地图 告诉爬虫这个页面是网站地图
实例分析:淘宝网的 robots.txt文件

禁止robots协议将 ROBOTSTXT_OBEY = True改为False

7 Logging

Scrapy提供了log功能,可以通过 logging 模块使用。

可以修改配置文件settings.py,任意位置添加下面两行,效果会清爽很多。

LOG_ENABLED = True  # 开启
LOG_FILE = "TencentSpider.log" #日志文件名
LOG_LEVEL = "INFO" #日志级别

Log levels

  • Scrapy提供5层logging级别:
  • CRITICAL - 严重错误(critical)
  • ERROR - 一般错误(regular errors)
  • WARNING - 警告信息(warning messages)
  • INFO - 一般信息(informational messages)
  • DEBUG - 调试信息(debugging messages)

logging设置

通过在setting.py中进行以下设置可以被用来配置logging:

  1. LOG_ENABLED

    默认: True,启用logging

  2. LOG_ENCODING

    默认: 'utf-8',logging使用的编码

  3. LOG_FILE

    默认: None,在当前目录里创建logging输出文件的文件名

  4. LOG_LEVEL

    默认: 'DEBUG',log的最低级别

  5. LOG_STDOUT

    默认: False 如果为 True,进程所有的标准输出(及错误)将会被重定向到log中。例如,执行 print "hello" ,其将会在Scrapy log中显示。

  6. 日志模块已经被scrapy弃用,改用python自带日志模块

import logging

LOG_FORMAT = "%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s"  # 设置输出格式
DATE_FORMAT = "%Y/%m/%d %H:%M:%S"  # 设置时间格式
logging.basicConfig(filename='tianya.log', filemode='a+', format=LOG_FORMAT, datefmt=DATE_FORMAT)

logging.warning('错误')

setting.py 设置抓取间隔

DOWNLOAD_DELAY = 0.25   #设置下载间隔为250ms