Python爬虫教程-使用Scrapy

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scrapy基础实例，爬取zhipin网站信息

scarpy的新建 + scarpy模拟登录 + 在pipeline中存取信息到sqlite3 +xpath解析页面

scrapy新建工程

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scrapy startproject projectName

具体可以查看 python3爬虫学习

发现 parse 或者 start_requests是爬虫的入口

解析html

scrapy支持xpath 和 css 两种选择器。这里使用xpath。

比如 这个页面 我们要获取页面上帖子的链接：

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...

  def parse_page(self, response):
       print("\n 开始 解析版面上的具体招聘帖子的链接\n")

       selector = scrapy.Selector(response)
       job_list = selector.xpath("//div[@class='job-list']/ul[1]/li/a")
       for job_list_content in job_list:
           url = self.host + job_list_content.xpath("@href").extract_first()
           print("\n帖子 链接是:  "+url+"\n")

这样就或获取到帖子的链接

递归

如何解析帖子链接的内容，并且递归到下一页呢？这里需要使用yield：

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yield scrapy.Request(url=url, callback=self.parse_page)

scrapy会自行调度，并访问该url然后把内容拿回来

具体代码：

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class TestZhiPinSpider2(scrapy.Spider):
    name = "TestZhiPinSpider2"
    host = "https://www.zhipin.com"

    # 这个例子中只指定了一个页面作为爬取的起始url
    # 当然从数据库或者文件或者什么其他地方读取起始url也是可以的
    start_urls = [
        "https://www.zhipin.com/job_detail/?query=iOS&scity=101210100"
    ]

    # 爬虫的入口，可以在此进行一些初始化工作，比如从某个文件或者数据库读入起始url
    def start_requests(self):
        print(" 开始解析url ----------------------------------------------------------------------------------------")
        for url in self.start_urls:
            # 此处将起始url加入scrapy的待爬取队列，并指定解析函数
            # scrapy会自行调度，并访问该url然后把内容拿回来
            yield scrapy.Request(url=url, callback=self.parse_page)

    # 版面解析函数，解析一个版面上的帖子的标题和地址
    def parse_page(self, response):
        print("解析  parse_page ----------------------------------------------------------------------------------------")

        selector = scrapy.Selector(response)
        job_list = selector.xpath("//div[@class='job-list']/ul[1]/li/a")
        for job_list_content in job_list:
            url = self.host + job_list_content.xpath("@href").extract_first()
            print("帖子 链接是:  "+url)
            # 此处，将解析出的帖子地址加入待爬取队列，并指定解析函数
            yield scrapy.Request(url=url, callback=self.parse_job_detail)

        # 在此处解析翻页信息，从而实现爬取版区的多个页面
        next_page_url = selector.xpath("//a[@ka='page-next']").xpath("@href").extract_first()
        next_page_class = selector.xpath("//a[@ka='page-next']").xpath("@class").extract_first()
        if next_page_class == "next":
             next_page_full_url = self.host + next_page_url
             yield scrapy.Request(url=next_page_full_url, callback=self.parse_page)
        else:
             print("没有下一页了----------------------------------------------------------------------------")

    #具体的招聘信息
    def parse_job_detail(self, response):
        selector = scrapy.Selector(response)

        job_url = response.request.url
        print(" 解析 具体的招聘信息  --------url:"+job_url)

这个爬虫会将zhipin网站iOS招聘的信息都爬取一遍

Pipelines

可以看到新建工程后会生成一个pipelines.py的文件，可以在这里处理抓取的内容，存入数据库什么的。

1.在items.py中定义抓取的内容

这里简单写一个

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class TestJobDetailItem(Item):
    url = Field()

2.在pipelines中处理

在pipelines.py中新建Sqlite3Pipeline方法，原来可能有个FilePipeline不理它。

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from jobSpider.items import JobDetailItem
from jobSpider.items import TestJobDetailItem
import sqlite3
import os
import shutil
from collections import OrderedDict

class Sqlite3Pipeline(object):

    def __init__(self, sqlite_file, sqlite_base_file, sqlite_ZhiPin_table, sqlite_Test_ZhiPin_table):
        self.sqlite_file = sqlite_file
        self.sqlite_base_file = sqlite_base_file
        self.sqlite_ZhiPin_table = sqlite_ZhiPin_table
        self.sqlite_Test_ZhiPin_table = sqlite_Test_ZhiPin_table

    @classmethod
    def from_crawler(cls, crawler):
        return cls(
            sqlite_file = crawler.settings.get('SQLITE_FILE_PATH'), # 从 settings.py 提取
            sqlite_base_file=crawler.settings.get('SQLITE_BASE_FILE_PATH'),
            sqlite_ZhiPin_table = crawler.settings.get('SQLITE_ZHI_PIN_ITEM_TABLE'),
            sqlite_Test_ZhiPin_table=crawler.settings.get('SQLITE_TEST_ZHI_PIN_ITEM_TABLE')
        )

    def open_spider(self, spider):
        print("\n 连接数据库 \n")
        self.create_sql_db()
        self.conn = sqlite3.connect(self.sqlite_file)
        self.cur = self.conn.cursor()

    def close_spider(self, spider):
        print("\n  关闭数据库 \n")
        self.conn.close()

    def process_item(self, item, spider):
        print("\n Sqlite3Pipeline process_item\n")
        if isinstance(item, TestJobDetailItem):
            print(" sqlite3 处理 TestJobDetailItem ")

            orderedDict = OrderedDict(sorted(item.items(), key=lambda t: t[0]))
            keys = list(orderedDict.keys())
            values = list(orderedDict.values())
            insert_sql = "insert into {0}({1}) values ({2})".format(self.sqlite_ZhiPin_table,
                                                                ', '.join(keys),
                                                                ', '.join(['?'] * len(keys)))

            self.cur.execute(insert_sql, values)
            self.conn.commit()
            return item
        else:
            print(" item 类型不对 sqlite3不处理")
            return item

    def create_sql_db(self):
        #复制原始数据库，（也可以直接新建一个，只不过懒得写SQL……
        sql_db_path = os.path.abspath(self.sqlite_file)
        sql_base_db_path = os.path.abspath(self.sqlite_base_file)
        print("\n create_sql_db  \n  ", sql_db_path, sql_base_db_path)
        if not os.path.exists(sql_db_path):
            shutil.copyfile(sql_base_db_path, sql_db_path)

这里例子详细写了将抓取数据写入数据库，这里用的是sqlite3。可以换成文件csv，mysql什么的。

3.在Setting中配置一下

找到settings.py 写入：

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#数据库信息
SQLITE_FILE_PATH = '/Users/sts/Desktop/github/pythonWorkSapce/jobSpider/jobSpider/sqlite/Item_use.sqlite'
SQLITE_BASE_FILE_PATH = '/Users/sts/Desktop/github/pythonWorkSapce/jobSpider/jobSpider/sqlite/Item_base.sqlite'
SQLITE_ZHI_PIN_ITEM_TABLE = 'ZhiPinJobDetail'
SQLITE_TEST_ZHI_PIN_ITEM_TABLE = 'TestZhiPin'

和

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# 配置pipeline
ITEM_PIPELINES = {
   'jobSpider.pipelines.Sqlite3Pipeline': 400,
}

这里可以配置多个pipeline，后面的数字表示优先级。scrapy会根据优先级，把item依次交给各个pipeline来处理。

4.在爬虫中调用这个pipeline

在上面递归例子中，加入 yield item

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from jobSpider.items import JobDetailItem

...

    #具体的招聘信息
    def parse_job_detail(self, response):
        selector = scrapy.Selector(response)

        job_url = response.request.url
        print(" 解析 具体的招聘信息  --------url:"+job_url)  
        item = TestJobDetailItem()      
        item["url"] = job_url
        yield item

scrapy会把这个item交给我们刚刚写的FilePipeline来处理.

登录

很多爬虫信息都要登录后才能抓取，这里也将登录模拟一遍，还是用 zhipin 网站。
使用zhipin网站的账号密码登陆模式

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 # 测试登录
   login_url = "https://www.zhipin.com/user/login.html?ka=header-login"
   login_post_url = "https://www.zhipin.com/login/account.json"
   host = "https://www.zhipin.com"
   def start_requests(self):
       yield scrapy.Request(url=self.login_url,
                            meta={'cookiejar': 1},
                            callback=self.request_captcha)

   #获取验证码 这里简单使用手动输验证码
   def request_captcha(self, response):
       selector = scrapy.Selector(response)
       captcha_url = selector.xpath("//img[@class='verifyimg']").xpath("./@src").extract_first()
       randomKey = selector.xpath("//input[@class='randomkey']").xpath("./@value").extract_first()

       full_captcha_url = self.host + captcha_url
       fileName = self.captcha_file_path()
       urlretrieve(full_captcha_url, fileName)

       open_image_command = "open "+fileName
       os.system(open_image_command)

       captcha_str = input("请输入验证码:")
       return scrapy.FormRequest.from_response(
           response,
           formdata={"regionCode": "+86",
                     "account": "手机号",
                     "password": "密码",
                     "captcha": captcha_str,
                     "randomKey": randomKey},
           meta={'cookiejar': response.meta['cookiejar']},
           callback=self.after_login
       )

# self.open_host_page 就是开始爬的方法
   def after_login(self, response):
       print("after_login")
       yield scrapy.Request(url=self.host,
                            meta={'cookiejar': response.meta['cookiejar']},
                            callback=self.open_host_page)
                            
   #验证码图片保存路径
   def captcha_file_path(self):
       captcha_file_name = "./image/captcha.jpg"
       directory = os.path.dirname(captcha_file_name)
       if not os.path.exists(directory):
           os.makedirs(directory)
       return captcha_file_name

setting的一些配置

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# 间隔时间，单位秒。指明scrapy每两个请求之间的间隔。
DOWNLOAD_DELAY = 5
# 对一个网站的最大并发数
CONCURRENT_REQUESTS_PER_DOMAIN = 16
# 对一个IP的最大并发数
CONCURRENT_REQUESTS_PER_IP = 16
# 请求头
DEFAULT_REQUEST_HEADERS = {
    'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,*/*;q=0.8',
    'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.8,en;q=0.6',
    'Accept-Encoding':'gzip, deflate, sdch, br',
    'Connection': 'keep-alive',
    'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_12_1) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/57.0.2987.133 Safari/537.36'
}

最后

就可以爬取到所需要的招聘信息了：

具体代码查看： https://github.com/sunyanyan/jobSpider