Scrapy框架进阶一Crawlspider爬虫案例

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🧨前言

本章就来聊聊scrapy框架中的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来提供跟进链接的方便的机制，从爬取的网页结果中获取链接并继续爬取的工作

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📕往期知识点

📕往期内容回顾

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💫最终效果

💥CrawlSpider介绍

💮项目的创建

创建一个项目

scrapy srartproject 项目名

创建CrawlSpider爬虫

scrapy genspider -t crawl 称名 域名

用pycharm打开项目文件夹，即可得到下图（这里我创建的项目为dandan，爬虫名称为shop）

💮LinkExtractors和Rule规则

crawlspider，适合爬取那些具有一定规则的网站，它基于Spider并有一些独特属性：

LinkExtractors

LinkExtractors的目的很简单：提取链接，主要参数为：

• 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)不匹配的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。还有一个类似的restrict_css

直白的说LinkExtractors就是一个网页链接提取器


Rule规则

作用:当链接提取器提取到链接将链接进行指定规则(callback)的解析操作

• link_extractors:是一个LinkExtractor对象，用于定义需要提取的链接
• callback：从link_extractor中没获取链接时，参数所制定的值作为回调函数，该回调函数接受一个response作为起第一个参数
• 注意：当编写爬虫规则是，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，CrawlSpider将会运行失败
• follow：是一个布尔值(boolean),制定了根据该规则从response提取的链接是偶需要跟进。如果callback为None，follow默认设置为True，否则默认为Flase
• process_links：指定该Spider中那个的函数将会被调用，从link_extractor中获取到链接列表是将会调用该函数。该方法主要用来过滤
• process_request：指定该Spider中那个的函数将会被调用，该规则提取到每个request是都会调用该函数。(用来过滤request)

总的来说，只要写代码的时候遵循一下这些规则便能很快的实现我们的需求。

💥scrapy爬虫实战

💦页面分析

首先是打开网址找到翻页的规律，写好LinkExtractors链接提取器提取每一页的链接，然后rule规则解析进行回调解析每一页所需要的信息

这里用正则来进行链接提取

在规则解析器里面记得设置follow=True: 我们可以将链接提取器 继续作用到 链接提取器提取到的链接 所对应的页面中 (实现全部页面链接的提取)

回调的方法中对商品的价格，标题，评价，店铺等进行信息的提取。

分析完了接下来就可以进行实战了

💦代码部分

1.settings部分

首先把机器人协议关掉。添加headers。然后打开管道。三个操作。

# 让终端显示指定类型的日志信息,只输出错误类型信息
LOG_LEVEL = 'ERROR'

# Obey robots.txt rules 机器人协议
ROBOTSTXT_OBEY = False

DOWNLOAD_DELAY = 0.5  # 下载延迟

# 开启管道
ITEM_PIPELINES = {
   'dandan.pipelines.DandanPipeline': 300,
}

2.strat

创建一个py用来运行scrapy程序的，不用每次都在终端中打命令行运行。

from scrapy import cmdline

# 开启程序
cmdline.execute('scrapy crawl shop'.split(" "))

3.items部分

这里我爬取了如上图所示的：标题，价格，店铺以及评价这四个字段的内容

import scrapy


class DandanItem(scrapy.Item):
    # define the fields for your item here like:
    title = scrapy.Field()
    momey = scrapy.Field()
    company = scrapy.Field()
    scosc = scrapy.Field()

4.重要的spider部分

这里主要是进行爬取流程的实现，最后得到的结果交给了管道

import scrapy
from scrapy.linkextractors import LinkExtractor
from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule
from fake_useragent import UserAgent
from ..items import DandanItem


class ShopSpider(CrawlSpider):
    name = 'shop'
    # allowed_domains = ['www.百度.com']
    start_urls = ['http://category.dangdang.com/cid4004344.html']

    # user-Agent
    ua = UserAgent().random

    # 重写请求方法
    def start_requests(self):
        yield scrapy.Request(self.start_urls[0])

    # 翻页
    # 链接提取器:根据指定规则（allow=“正则”）进行指定。 自动发起请求  链接的提取,链接提取器遇到重复的链接,去重操作也是默认去除重复的链接。
    link = LinkExtractor(allow=r'/pg\d -cid4004344.html')

    # 规则解析器: 当链接提取器提取到链接将链接提取器提取到的链接进行指定规则(callback)的解析操作
    rules = (
        Rule(link,callback='parse_item', follow=True),
        # follow=True: 我们可以将链接提取器 继续作用到 链接提取器提取到的链接 所对应的页面中 (实现全部页面链接的提取)

    )

    def parse_item(self, response):
        # 每一页的链接有了，进行信息提取
        all_list = response.xpath('//*[@id="component_47"]/li')
        # 遍历
        for i in all_list:
            item = DandanItem()
            try:
                item['title'] = i.xpath('./p[2]/a/text()').extract()[0]
                item['momey'] = i.xpath('./p[1]/span/text()').extract()[0].strip('¥')
                item['company'] = i.xpath('./p[5]/a/text()').extract()[0]
                item['scosc'] = i.xpath('./p[4]/a/text()').extract()[0]
            except:
                item['scosc'] = 'NOT'
            print(item)

            # 提交管道
            yield item

5.pipelines部分

管道对数据进行持久化存储，保存到了csv中。

import csv

class DandanPipeline:
    def __init__(self):
        self.filt = open('商品信息.csv',mode='w',encoding='utf-8',newline='')
        self.csvwriter = csv.writer(self.filt)
        self.csvwriter.writerow(['标题','价格','公司','评价'])


    def process_item(self, item, spider):
        self.csvwriter.writerow([item['title'],item['momey'],item['company'],item['scosc']])

        return item


    def close_csv(self,spider):
        self.filt.close()

实现结果

🧨总结

到这里我们就把数据实现了持久化储存，是不是感觉这样的方式比较轻松捏，只要遵循一下规则就能高效的把需求实现。

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