正好想学习一下scrapy框架的使用，就愉快地决定用scrapy来实现。
2.介绍Scrapy是Python开发的一个快速,高层次的屏幕抓取和web抓取框架，用于抓取web站点并从页面中提取结构化的数据。使用了 Twisted 异步网络库来处理网络通讯。整体架构：
Scrapy架构.png
学习使用Scrapy，最重要的是
。本文的主要参考资料也是该文档。
Scrapy的安装，这里就不说了，在满足一系列依赖的安装以后，pip一下，就搞定了。
pip install scrapy
进入你的目标目录，输入以下指令，创建项目intern。
$ scrapy startproject intern
目录结构如下：
.
├── scrapy.cfg
└── intern
├── __init__.py
├── items.py
├── pipelines.py
├── settings.py
└── spiders
└── __init__.py
这个目录结构要熟记于心。
定义item的字段如下：
import scrapy
class InternItem(scrapy.Item):
title = scrapy.Field()
href = scrapy.Field()
author = scrapy.Field()
time = scrapy.Field()
content = scrapy.Field()
is_dev = scrapy.Field()
is_alg = scrapy.Field()
is_fin = scrapy.Field()
base_url_index = scrapy.Field()
定义的方法很简单，每个字段都=scrapy.Field()即可。 使用：比如要使用某item的title，就像python中的dict一样，item['title']即可。
3.3 编写爬虫。好了终于到了编写爬虫了。以爬取水木社区的爬虫为例。在spiders目录下，创建smSpider.py。
class SMSpider(scrapy.spiders.CrawlSpider):
'''
#要建立一个 Spider，你可以为 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。
'''
name="sm"
base_url = 'http://www.newsmth.net/nForum/board/Intern'
start_urls = [base_url]
start_urls.extend([base_url+'?p='+str(i) for i in range(2,4)])
platform = getPlatform()
def __init__(self):
scrapy.spiders.Spider.__init__(self)
if self.platform == 'linux':
self.driver = webdriver.PhantomJS()
elif self.platform == 'win':
self.driver =webdriver.PhantomJS(executable_path= 'F:/runtime/python/phantomjs-2.1.1-windows/bin/phantomjs.exe')
self.driver.set_page_load_timeout(10)
dispatcher.connect(self.spider_closed, signals.spider_closed)
def spider_closed(self, spider):
self.driver.quit()
def parse(self,response):
...
从浅到深，一步步解释这段代码。 首先，这个SMSpider是继承于CrawlSpider，CrawlSpider继承于BaseSpider。一般用BaseSpider就够了，CrawlSpider可以增加一些爬取的Rule。但实际上我这里并没有用到。必需要定义的三个属性。 name：爬虫的名字。（唯一） start_url：爬虫开始爬取的url列表。 parse()：爬虫爬取的方法。调用时传入一个response对象，作为访问某链接的响应。 在爬取水木社区的时候发现，水木的实习信息是动态加载的。
水木社区.png
也就是说，源代码中，并没有我们要的实习信息。这时，考虑使用Selenium和Phantomjs的配合。Selenium本来在自动化测试上广泛使用，它可以模仿用户在浏览器上的行为，比如点击按钮等等。Phantomjs是一个没有UI的浏览器。Selenium和Phantomjs搭配，就可以方便地抓取动态加载的页面。
Phantomjs.png
回到SMSpider的代码，我们要判断当前的操作系统平台，然后在Selenium的webdriver中加载Phantomjs。Linux不用输入路径，Windows要输入程序所在路径。在
init()
的结尾，还要加上事件分发器，使得在爬虫退出后，关闭Phantomjs。
self.driver.set_page_load_timeout(10)
这句代码是为了不让Phantom卡死在某一链接的请求上。设定每个页面加载时间不能超过10秒。 具体的parse方法：
def parse(self,response):
self.driver.get(response.url)
print response.url
#等待，直到table标签出现
try:
element = WebDriverWait(self.driver,30).until(
EC.presence_of_all_elements_located((By.TAG_NAME,'table')) )
print 'element:\n', element
except Exception, e:
print Exception, ":", e
print "wait failed"
page_source = self.driver.page_source
bs_obj = BeautifulSoup(page_source, "lxml")
print bs_obj
table = bs_obj.find('table',class_='board-list tiz')
print table
print "find message ====================================\n"
intern_messages = table.find_all('tr',class_=False)
for message in intern_messages:
title, href, time, author = '','','',''
td_9 = message.find('td',class_='title_9')
if td_9:
title = td_9.a.get_text().encode('utf-8','ignore')
href = td_9.a['href']
td_10 = message.find('td', class_='title_10')
if td_10:
time=td_10.get_text().encode('utf-8','ignore')
td_12 = message.find('td', class_='title_12')
if td_12:
author = td_12.a.get_text().encode('utf-8','ignore')
item = InternItem()
print 'title:',title
print 'href:', href
print 'time:', time
print 'author:', author
item['title'] = title
item['href'] = href
item['time'] = time
item['author'] = author
item['base_url_index'] = 0
#嵌套爬取每条实习信息的具体内容
root_url = 'http://www.newsmth.net'
if href!='':
content = self.parse_content(root_url+href)
item['content'] = content
yield item
这段代码，先是找到动态加载的目标标签，等待这个标签出现，再爬取实习信息列表，再嵌套爬取每条实习信息的具体内容。这里我使用bs4对html进行解析。你也可以使用原生态的Xpath，或者selector。这里就不进行具体的讲解了，多了解几种方法，熟练一种即可。爬取到的目标内容，像 item['title'] = title这样，保存在item里。注意最后不是return，而是yeild。parse方法采用生成器的模式，逐条爬取分析。 爬取具体实习内容的代码：
def parse_content(self,url):
self.driver.get(url)
try:
element = WebDriverWait(self.driver, 30).until(
EC.presence_of_all_elements_located((By.TAG_NAME, 'table')) )
print 'element:\n', element
except Exception, e:
print Exception, ":", e
print "wait failed"
page_source = self.driver.page_source
bs_obj = BeautifulSoup(page_source, "lxml")
return bs_obj.find('td', class_='a-content').p.get_text().encode('utf-8','ignore')
接下来，我们想把爬取到的数据，存在Mongodb里面。这可以交给pipeline去做。pipeline是我喜欢Scrapy的一个理由，你可以把你爬到的数据，以item的形式，扔进pipeline里面，进行筛选、去重、存储或者其他自定义的进一步的处理。pipeline之间的顺序，可以在settings.py中设置，这使得pipeline更加灵活。 来看看MongoDBPipeline：
class MongoDBPipeline(object):
def __init__(self):
pass
def open_spider(self, spider):
self.client = pymongo.MongoClient(
settings['MONGODB_SERVER'],
settings['MONGODB_PORT'] )
self.db = self.client[settings['MONGODB_DB']]
self.collection = self.db[settings['MONGODB_COLLECTION']]
def close_spider(self, spider):
self.client.close()
def process_item(self, item, spider):
valid = True
for data in item:
if not data :
valid = False
raise DropItem("Missing {0}!".format(data))
if item['title'] == '':
valid = False
raise DropItem("title is '' ")
if valid:
self.collection.insert(dict(item))
return item
来说明一下。 首先创建类MongoDBPipeline，这里不用继承什么预先设定好的pipeline。但是要有一个process_item的方法，传入一个item和spider，返回处理完的item。open_spider和close_spider是在爬虫开启和关闭的时候调用的回调函数。这里我们要用到MongoDB，所以我们在爬虫开启的时候，连接一个Mongo客户端，在爬虫关闭的时候，再把客户端关掉。这里的数据库相关的信息，都保存在settings.py里面。如下：
MONGODB_SERVER = "localhost"
MONGODB_PORT = 27017
MONGODB_DB = "intern"
MONGODB_COLLECTION = "items"
写在settings.py里面的参数可以通过
from scrapy.conf import settings
settings['xxxxxx']
这种方式来获取。 在写完MongoDBPipeline以后，还要在settings.py注册一下这个pipeline，如下：
ITEM_PIPELINES = {
'intern.pipelines.TagPipeline': 100,
'intern.pipelines.MongoDBPipeline':300
}
后面的数值越小，越先执行。数值的范围是1000以内的整数。通过这种方法，可以非常方便地设置pipeline之间的顺序，以及开启和关闭一个pipeline。
4.运行在项目目录下，执行如下指令：
scrapy crawl sm
这时我们的SMSpider就愉快地开始爬取数据了。
爬取结果.png
5.下一步关于scrapy框架，要学的还有很多。比如说扩展和中间件的编写，以及Crawler API的使用。 关于爬虫，可以学习的还有：
