爬虫入门之Scrapy框架基础rule与LinkExtractors(十一)

时间  2020-05-09
标签 爬虫 入门 scrapy 框架 基础 rule linkextractors 十一 栏目 网络爬虫 繁體版
原文   原文链接

1 parse()方法的工做机制：

1. 由于使用的yield，而不是return。parse函数将会被当作一个生成器使用。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. 若是是request则加入爬取队列，若是是item类型则使用pipeline处理，其余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，而后接着从生成器里获取；
4. 取尽第一部分的request，而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()方法做为回调函数(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对象通过调度，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. 取尽以后，parse()工做结束，引擎再根据队列和pipelines中的内容去执行相应的操做；
8. 程序在取得各个页面的items前，会先处理完以前全部的request队列里的请求，而后再提取items。
7. 这一切的一切，Scrapy引擎和调度器将负责到底。

2 CrawlSpiders:定义了一些规则跟进link

经过下面的命令能够快速建立 CrawlSpider模板 的代码：php

scrapy genspider -t crawl tencent tencent.comhtml

上一个案例中，咱们经过正则表达式，制做了新的url做为Request请求参数，如今咱们能够换个花样...python

class scrapy.spiders.CrawlSpider正则表达式

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并继续爬取的工做更适合。shell

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，须要重写
    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'的连接，并构形成Resquest对象返回
    def _requests_to_follow(self, response):
        if not isinstance(response, HtmlResponse):
            return
        seen = set()
        #抽取以内的全部连接，只要经过任意一个'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处理每一个链接
            if links and rule.process_links:
                links = rule.process_links(links)
            #将连接加入seen集合，为每一个连接生成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做为这个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)
 			   #对每一个Request调用process_request()函数。
			   #该函数默认为indentify，即不作任何处理，直接返回该Request.
                yield rule.process_request(r)


    #处理经过rule提取出的链接，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 (该回调函数多是rule中的解析函数，也多是 parse_start_url函数）
        #若是设置了回调函数（parse_start_url()），那么首先用parse_start_url()处理response对象，
        #而后再交给process_results处理。返回cb_res的一个列表
        if callback:
            #若是是parse调用的，则会解析成Request对象
            #若是是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

        #若是须要跟进，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:
            #返回每一个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:网络

3 LinkExtractors

class scrapy.linkextractors.LinkExtractor

Link Extractors 的目的很简单: 提取连接｡dom

每一个LinkExtractor有惟一的公共方法是 extract_links()，它接收一个 Response 对象，并返回一个 scrapy.link.Link 对象。scrapy

Link Extractors要实例化一次，而且 extract_links 方法会根据不一样的 response 调用屡次提取连接｡ide

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：函数

  • allow：知足括号中“正则表达式”的值会被提取，若是为空，则所有匹配。
  • deny：与这个正则表达式(或正则表达式列表)匹配的URL必定不提取。
  • allow_domains：会被提取的连接的domains。
  • deny_domains：必定不会被提取连接的domains。
  • restrict_xpaths：使用xpath表达式，和allow共同做用过滤连接。

4 rules:适合全站爬取

在rules中包含一个或多个Rule对象，每一个Rule对爬取网站的动做定义了特定操做。若是多个rule匹配了相同的连接，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，用于定义须要提取的连接。

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

    注意：当编写爬虫规则时，避免使用parse做为回调函数。因为CrawlSpider使用parse方法来实现其逻辑，若是覆盖了 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提取的连接是否须要跟进。 若是callback为None，follow 默认设置为True ，不然默认为False。

  • process_links：指定该spider中哪一个的函数将会被调用，从link_extractor中获取到连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中哪一个的函数将会被调用， 该规则提取到每一个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，建立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，必需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，若是没有给出(或为空), 它会匹配全部的连接｡
   
   > 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，若是没有给出(或None), 将不排除任何连接｡

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，继续从新匹配：

    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测试完成以后，修改如下代码

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

rules = [
    #提取匹配,并使用spider的parse方法进行分析;并跟进连接(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：因为CrawlSpider使用parse方法来实现其逻辑，所以回调函数必须保证不能与CrawlSpider中parse方法重名 , 若是覆盖了 parse方法，crawl spider将会运行失败。

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

from  scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule  # 提取超连接的规则
from  scrapy.linkextractors import LinkExtractor  # 提取超连接
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），网站经过Robots协议告诉搜索引擎哪些页面能够抓取，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，若是存在，搜索机器人就会按照该文件中的内容来肯定访问的范围；若是该文件不存在，全部的搜索蜘蛛将可以访问网站上全部没有被口令保护的页面。

User-agent: * 这里的*表明的全部的搜索引擎种类，*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/目录下的全部以".htm"为后缀的URL(包含子目录)。
Disallow: /*?* 禁止访问网站中全部包含问号 (?) 的网址
Disallow: /.jpg$ 禁止抓取网页全部的.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/　这里定义是容许爬寻cgi-bin目录下面的目录
Allow: /tmp 这里定义是容许爬寻tmp的整个目录
Allow: .htm$ 仅容许访问以".htm"为后缀的URL。
Allow: .gif$ 容许抓取网页和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改成False

7 Logging

Scrapy提供了log功能，能够经过 logging 模块使用。

能够修改配置文件settings.py，任意位置添加下面两行，效果会清爽不少。

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 - 通常错误(regular errors)
  • WARNING - 警告信息(warning messages)
  • INFO - 通常信息(informational messages)
  • DEBUG - 调试信息(debugging messages)

logging设置

经过在setting.py中进行如下设置能够被用来配置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，在当前目录里建立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 若是为 True，进程全部的标准输出(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
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