Scrapy入门教程

python

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2019-08-05

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在这篇入门教程中，我们假定你已经安装了Scrapy。如果你还没有安装，那么请参考安装指南。

我们将使用开放目录项目(dmoz)作为抓取的例子。

这篇入门教程将引导你完成如下任务：

创建一个新的Scrapy项目
定义提取的Item
写一个Spider用来爬行站点，并提取Items
写一个Item Pipeline用来存储提取出的Items

Scrapy是由Python编写的。如果你是Python新手，你也许希望从了解Python开始，以期最好的使用Scrapy。如果你对其它编程语言熟悉，想快速的学习Python，这里推荐 Dive Into Python。如果你对编程是新手，且想从Python开始学习编程，请看下面的对非程序员的Python资源列表。

新建工程

在抓取之前，你需要新建一个Scrapy工程。进入一个你想用来保存代码的目录，然后执行：

Microsoft Windows XP [Version 5.1.2600]
(C) Copyright 1985-2001 Microsoft Corp.

T:\>scrapy startproject tutorial
T:\>

这个命令会在当前目录下创建一个新目录tutorial，它的结构如下：

T:\tutorial>tree /f
Folder PATH listing
Volume serial number is 0006EFCF C86A:7C52
T:.
│  scrapy.cfg
│
└─tutorial
    │  items.py
    │  pipelines.py
    │  settings.py
    │  __init__.py
    │
    └─spiders
            __init__.py

这些文件主要是：

scrapy.cfg: 项目配置文件
tutorial/: 项目python模块, 呆会代码将从这里导入
tutorial/items.py: 项目items文件
tutorial/pipelines.py: 项目管道文件
tutorial/settings.py: 项目配置文件
tutorial/spiders: 放置spider的目录

定义Item

Items是将要装载抓取的数据的容器，它工作方式像python里面的字典，但它提供更多的保护，比如对未定义的字段填充以防止拼写错误。

它通过创建一个scrapy.item.Item类来声明，定义它的属性为scrpy.item.Field对象，就像是一个对象关系映射(ORM). 我们通过将需要的item模型化，来控制从dmoz.org获得的站点数据，比如我们要获得站点的名字，url和网站描述，我们定义这三种属性的域。要做到这点，我们编辑在tutorial目录下的items.py文件，我们的Item类将会是这样

from scrapy.item import Item, Field 
class DmozItem(Item):
    title = Field()
    link = Field()
    desc = Field()

刚开始看起来可能会有些困惑，但是定义这些item能让你用其他Scrapy组件的时候知道你的 items到底是什么。

我们的第一个爬虫(Spider)

Spider是用户编写的类，用于从一个域（或域组）中抓取信息。

他们定义了用于下载的URL的初步列表，如何跟踪链接，以及如何来解析这些网页的内容用于提取items。

要建立一个Spider，你必须为scrapy.spider.BaseSpider创建一个子类，并确定三个主要的、强制的属性：

name：爬虫的识别名，它必须是唯一的，在不同的爬虫中你必须定义不同的名字.
start_urls：爬虫开始爬的一个URL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()：爬虫的方法，调用时候传入从每一个URL传回的Response对象作为参数，response将会是parse方法的唯一的一个参数,

这个方法负责解析返回的数据、匹配抓取的数据(解析为item)并跟踪更多的URL。

这是我们的第一只爬虫的代码，将其命名为dmoz_spider.py并保存在tutorial\spiders目录下。

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)

爬爬爬

为了让我们的爬虫工作，我们返回项目主目录执行以下命令

T:\tutorial>scrapy crawl dmoz

crawl dmoz 命令从dmoz.org域启动爬虫。你将会获得如下类似输出

T:\tutorial>scrapy crawl dmoz
2012-07-13 19:14:45+0800 [scrapy] INFO: Scrapy 0.14.4 started (bot: tutorial)
2012-07-13 19:14:45+0800 [scrapy] DEBUG: Enabled extensions: LogStats, TelnetConsole, CloseSpider, WebService, CoreStats, SpiderState
2012-07-13 19:14:45+0800 [scrapy] DEBUG: Enabled downloader middlewares: HttpAuthMiddleware, DownloadTimeoutMiddleware, UserAgentMiddleware, RetryMiddleware, DefaultHeadersMiddleware, RedirectMiddleware, CookiesMiddleware, HttpCompressionMiddleware, ChunkedTransferMiddleware, DownloaderStats
2012-07-13 19:14:45+0800 [scrapy] DEBUG: Enabled spider middlewares: HttpErrorMiddleware, OffsiteMiddleware, RefererMiddleware, UrlLengthMiddleware, DepthMiddleware
2012-07-13 19:14:45+0800 [scrapy] DEBUG: Enabled item pipelines:
2012-07-13 19:14:45+0800 [dmoz] INFO: Spider opened
2012-07-13 19:14:45+0800 [dmoz] INFO: Crawled 0 pages (at 0 pages/min), scraped 0 items (at 0 items/min)
2012-07-13 19:14:45+0800 [scrapy] DEBUG: Telnet console listening on 0.0.0.0:6023
2012-07-13 19:14:45+0800 [scrapy] DEBUG: Web service listening on 0.0.0.0:6080
2012-07-13 19:14:46+0800 [dmoz] DEBUG: Crawled (200)  (referer: None)
2012-07-13 19:14:46+0800 [dmoz] DEBUG: Crawled (200)  (referer: None)
2012-07-13 19:14:46+0800 [dmoz] INFO: Closing spider (finished)
2012-07-13 19:14:46+0800 [dmoz] INFO: Dumping spider stats:
        {'downloader/request_bytes': 486,
         'downloader/request_count': 2,
         'downloader/request_method_count/GET': 2,
         'downloader/response_bytes': 13063,
         'downloader/response_count': 2,
         'downloader/response_status_count/200': 2,
         'finish_reason': 'finished',
         'finish_time': datetime.datetime(2012, 7, 13, 11, 14, 46, 703000),
         'scheduler/memory_enqueued': 2,
         'start_time': datetime.datetime(2012, 7, 13, 11, 14, 45, 500000)}
2012-07-13 19:14:46+0800 [dmoz] INFO: Spider closed (finished)
2012-07-13 19:14:46+0800 [scrapy] INFO: Dumping global stats:
        {}

注意包含 [dmoz]的行，那对应着我们的爬虫。你可以看到start_urls中定义的每个URL都有日志行。因为这些URL是起始页面，所以他们没有引用(referrers)，所以在每行的末尾你会看到 (referer: ). 有趣的是，在我们的 parse 方法的作用下，两个文件被创建：分别是 Books 和 Resources，这两个文件中有URL的页面内容。发生了什么事情?

Scrapy为爬虫的 start_urls属性中的每个URL创建了一个 scrapy.http.Request 对象，并将爬虫的parse 方法指定为回调函数。这些 Request首先被调度，然后被执行，之后通过parse()方法，scrapy.http.Response 对象被返回，结果也被反馈给爬虫。

提取Item

选择器介绍

我们有很多方法从网站中提取数据。Scrapy 使用一种叫做 XPath selectors的机制，它基于 XPath表达式。如果你想了解更多selectors和其他机制你可以查阅资料http://doc.scrapy.org/topics /selectors.html#topics-selectors 这是一些XPath表达式的例子和他们的含义

/html/head/title: 选择HTML文档元素下面的标签。
/html/head/title/text(): 选择前面提到的元素下面的文本内容
//td: 选择所有元素
//div[@class="mine"]: 选择所有包含 class="mine" 属性的div 标签元素

这只是几个使用XPath的简单例子，但是实际上XPath非常强大。如果你想了解更多XPATH的内容，我们向你推荐这个XPath教程http://www.w3schools.com/XPath/default.asp

为了方便使用XPaths，Scrapy提供XPathSelector 类，有两种口味可以选择， HtmlXPathSelector (HTML数据解析) 和XmlXPathSelector (XML数据解析)。为了使用他们你必须通过一个 Response 对象对他们进行实例化操作。你会发现Selector对象展示了文档的节点结构。因此，第一个实例化的selector必与根节点或者是整个目录有关。 Selectors 有三种方法

path()：返回selectors列表, 每一个select表示一个xpath参数表达式选择的节点.
extract()：返回一个unicode字符串，该字符串为XPath选择器返回的数据
re()：返回unicode字符串列表，字符串作为参数由正则表达式提取出来

尝试在shell中使用Selectors

为了演示Selectors的用法，我们将用到内建的Scrapy shell，这需要系统已经安装IPython (一个扩展python交互环境) 。

附IPython下载地址：http://pypi.python.org/pypi/ipython#downloads

要开始shell，首先进入项目顶层目录，然后输入

T:\tutorial>scrapy shell http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Books/

输出结果类似这样：

2012-07-16 10:58:13+0800 [scrapy] INFO: Scrapy 0.14.4 started (bot: tutorial)
2012-07-16 10:58:13+0800 [scrapy] DEBUG: Enabled extensions: TelnetConsole, CloseSpider, WebService, CoreStats, SpiderState
2012-07-16 10:58:13+0800 [scrapy] DEBUG: Enabled downloader middlewares: HttpAuthMiddleware, DownloadTimeoutMiddleware, UserAgentMiddleware, RetryMiddleware, DefaultHeadersMiddleware, RedirectMiddleware, CookiesMiddleware, HttpCompressionMiddleware, ChunkedTransferMiddleware, DownloaderStats
2012-07-16 10:58:13+0800 [scrapy] DEBUG: Enabled spider middlewares: HttpErrorMiddleware, OffsiteMiddleware, RefererMiddleware, UrlLengthMiddleware, DepthMiddleware
2012-07-16 10:58:13+0800 [scrapy] DEBUG: Enabled item pipelines:
2012-07-16 10:58:13+0800 [scrapy] DEBUG: Telnet console listening on 0.0.0.0:6023
2012-07-16 10:58:13+0800 [scrapy] DEBUG: Web service listening on 0.0.0.0:6080
2012-07-16 10:58:13+0800 [dmoz] INFO: Spider opened
2012-07-16 10:58:18+0800 [dmoz] DEBUG: Crawled (200)  (referer: None)
[s] Available Scrapy objects:
[s]   hxs        <HtmlXPathSelector xpath=None data=u'
[s]   item       {}
[s]   request    
[s]   response   
[s]   settings   <CrawlerSettings module=<module 'tutorial.settings' from 'T:\tutorial\tutorial\settings.pyc'>>
[s]   spider     <DmozSpider 'dmoz' at 0x1f68230>
[s] Useful shortcuts:
[s]   shelp()           Shell help (print this help)
[s]   fetch(req_or_url) Fetch request (or URL) and update local objects
[s]   view(response)    View response in a browser
WARNING: Readline services not available or not loaded.WARNING: Proper color support under MS Windows requires the pyreadline library.
You can find it at:
http://ipython.org/pyreadline.html
Gary's readline needs the ctypes module, from:
http://starship.python.net/crew/theller/ctypes
(Note that ctypes is already part of Python versions 2.5 and newer).

Defaulting color scheme to 'NoColor'Python 2.7.3 (default, Apr 10 2012, 23:31:26) [MSC v.1500 32 bit (Intel)]
Type "copyright", "credits" or "license" for more information.

IPython 0.13 -- An enhanced Interactive Python.
?         -> Introduction and overview of IPython's features.
%quickref -> Quick reference.
help      -> Python's own help system.
object?   -> Details about 'object', use 'object??' for extra details.

In [1]:

Shell载入后，你将获得回应，这些内容被存储在本地变量 response 中，所以如果你输入response.body 你将会看到response的body部分，或者输入response.headers 来查看它的 header部分。 Shell也实例化了两种selectors，一个是解析HTML的 hxs 变量，一个是解析 XML 的 xxs 变量。我们来看看里面有什么：

In [1]: hxs.path('//title')
Out[1]: [<HtmlXPathSelector xpath='//title' data=u'Open Directory - Computers: Progr'>]

In [2]: hxs.path('//title').extract()
Out[2]: [u'Open Directory - Computers: Programming: Languages: Python: Books']

In [3]: hxs.path('//title/text()')
Out[3]: []

In [4]: hxs.path('//title/text()').extract()
Out[4]: [u'Open Directory - Computers: Programming: Languages: Python: Books']

In [5]: hxs.path('//title/text()').re('(\w+):')
Out[5]: [u'Computers', u'Programming', u'Languages', u'Python']

In [6]:

提取数据

现在我们尝试从网页中提取数据。你可以在控制台输入 response.body，检查源代码中的 XPaths 是否与预期相同。然而，检查HTML源代码是件很枯燥的事情。为了使事情变得简单，我们使用Firefox的扩展插件Firebug。更多信息请查看Using Firebug for scraping 和Using Firefox for scraping.txw1958注：事实上我用的是Google Chrome的Inspect Element功能，而且可以提取元素的XPath。检查源代码后，你会发现我们需要的数据在一个

元素:

hxs.path('//ul/li')

然后是网站描述:

hxs.path('//ul/li/text()').extract()

网站标题:

hxs.path('//ul/li/a/text()').extract()

网站链接:

hxs.path('//ul/li/a/@href').extract()

如前所述，每个path()调用返回一个selectors列表，所以我们可以结合path()去挖掘更深的节点。我们将会用到这些特性，所以:

sites = hxs.path('//ul/li')
for site in sites:
    title = site.path('a/text()').extract()
    link = site.path('a/@href').extract()
    desc = site.path('text()').extract()
    print title, link, desc

Note 更多关于嵌套选择器的内容，请阅读Nesting selectors 和 Working with relative XPaths

将代码添加到爬虫中：

txw1958注：代码有修改，绿色注释掉的代码为原教程的，你懂的

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.path('//fieldset/ul/li')
        #sites = hxs.path('//ul/li')
        for site in sites:
            title = site.path('a/text()').extract()
            link = site.path('a/@href').extract()
            desc = site.path('text()').extract()
            #print title, link, desc
            print title, link

现在我们再次抓取dmoz.org，你将看到站点在输出中被打印，运行命令

T:\tutorial>scrapy crawl dmoz

使用条目(Item)

Item 对象是自定义的python字典，使用标准字典类似的语法，你可以获取某个字段(即之前定义的类的属性)的值:

>>> item = DmozItem() 
>>> item['title'] = 'Example title' 
>>> item['title'] 
'Example title'

Spiders希望将其抓取的数据存放到Item对象中。为了返回我们抓取数据，spider的最终代码应当是这样:

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.path('//fieldset/ul/li')
       #sites = hxs.path('//ul/li')
       items = []
       for site in sites:
           item = DmozItem()
           item['title'] = site.path('a/text()').extract()
           item['link'] = site.path('a/@href').extract()
           item['desc'] = site.path('text()').extract()
           items.append(item)
       return items

现在我们再次抓取 :

2012-07-16 14:52:36+0800 [dmoz] DEBUG: Scraped from 
        {'desc': [u'\n\t\t\t\n\t',
                  u' \n\t\t\t\n\t\t\t\t\t\n - Free Python books and tutorials.\n \n'],
         'link': [u'http://www.techbooksforfree.com/perlpython.shtml'],
         'title': [u'Free Python books']}
2012-07-16 14:52:36+0800 [dmoz] DEBUG: Scraped from 
        {'desc': [u'\n\t\t\t\n\t',
                  u' \n\t\t\t\n\t\t\t\t\t\n - Annotated list of free online books on Python scripting language. Topics range from beginner to advanced.\n \n
          '],
         'link': [u'http://www.freetechbooks.com/python-f6.html'],
         'title': [u'FreeTechBooks: Python Scripting Language']}
2012-07-16 14:52:36+0800 [dmoz] DEBUG: Crawled (200)  (referer: None)
2012-07-16 14:52:36+0800 [dmoz] DEBUG: Scraped from 
        {'desc': [u'\n\t\t\t\n\t',
                  u' \n\t\t\t\n\t\t\t\t\t\n - A directory of free Python and Zope hosting providers, with reviews and ratings.\n \n'],
         'link': [u'http://www.oinko.net/freepython/'],
         'title': [u'Free Python and Zope Hosting Directory']}
2012-07-16 14:52:36+0800 [dmoz] DEBUG: Scraped from 
        {'desc': [u'\n\t\t\t\n\t',
                  u' \n\t\t\t\n\t\t\t\t\t\n - Features Python books, resources, news and articles.\n \n'],
         'link': [u'http://oreilly.com/python/'],
         'title': [u"O'Reilly Python Center"]}
2012-07-16 14:52:36+0800 [dmoz] DEBUG: Scraped from 
        {'desc': [u'\n\t\t\t\n\t',
                  u' \n\t\t\t\n\t\t\t\t\t\n - Resources for reporting bugs, accessing the Python source tree with CVS and taking part in the development of Python.\n\n'],
         'link': [u'http://www.python.org/dev/'],
         'title': [u"Python Developer's Guide"]}

保存抓取的数据

保存信息的最简单的方法是通过Feed exports，命令如下：

T:\tutorial>scrapy crawl dmoz -o items.json -t json

所有抓取的items将以JSON格式被保存在新生成的items.json 文件中在像本教程一样的小型项目中，这些已经足够。然而，如果你想用抓取的items做更复杂的事情，你可以写一个 Item Pipeline(条目管道)。因为在项目创建的时候，一个专门用于条目管道的占位符文件已经随着items一起被建立，目录在 tutorial/pipelines.py。如果你只需要存取这些抓取后的items的话，就不需要去实现任何的条目管道。

结束语

本教程简要介绍了Scrapy的使用，但是许多其他特性并没有提及。

对于基本概念的了解，请访问Basic concepts

我们推荐你继续学习Scrapy项目的例子dirbot，你将从中受益更深，该项目包含本教程中提到的dmoz爬虫。

Dirbot项目位于https://github.com/scrapy/dirbot

项目包含一个README文件，它详细描述了项目的内容。

如果你熟悉git，你可以checkout它的源代码。或者你可以通过点击Downloads下载tarball或zip格式的文件。

另外这有一个代码片断共享网站，里面共享内容包括爬虫，中间件，扩展应用，脚本等。网站名字叫Scrapy snippets，有好的代码要记得共享哦:-)

本教程的源代码下载：http://files.cnblogs.com/txw1958/scrapy_tutorial.rar

Scrapy入门教程

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