爬虫神器Scrapy初探

偶然在网上看到Scrapy这个网站抓取工具，心痒痒想试一下，这一试又是一晚上，成果来之不易，还是记录一下，万一以后用到呢，我用Scrapy抓取了我的CSDN博客信息，以下是整个过程。

1.安装 Scrapy

pip install Scrapy

2.新建项目

打开命令行，定位到想要存储的目录，输入scrapy startproject article生成的项目结构如下：

scrapy.cfg：项目的配置文件
article/：项目的Python模块，将会从这里引用代码
article/items.py：项目的items文件
article/pipelines.py：项目的pipelines文件
article/settings.py：项目的设置文件
article/spiders/：存储爬虫的目录

然后进入项目目录，输入下面命令创建爬虫文件，当然也也可以直接创建文件，如何你对scrapy熟悉的话。
cd article
scrapy genspider csdn csdn.net
命令完成后会在article/spiders目录下多两个文件：
__init__.py
csdn.py
csdn.py的内容如下：

import scrapy
class CsdnSpider(scrapy.Spider):
    name = 'csdn'
    allowed_domains = ['csdn.net']
    start_urls = ['http://csdn.net/']

    def parse(self, response):
        pass

这段代码定义了三个变量，一个函数，它们的名称均不能改变

• name：这个爬虫的名称；
• allowed_domains：定义了爬取的目标不在csdn.net这个域名下；
• start_urls：爬取的网址
• parse：定义爬虫内容

3.定义items

根据要爬取的内容定义items，在articel/items.py中添加：

import scrapy
class ArticleItem(scrapy.Item):
    # define the fields for your item here like:
    # name = scrapy.Field()
    name = scrapy.Field()
    date = scrapy.Field()
    comment = scrapy.Field()
    readers=scrapy.Field()
    link=scrapy.Field()

我定义了自己要爬取的内容，博客名，博客链接，创建日期，评论数，阅读人数。

4.编写爬虫

在article/spiders/csnd.py文件中补充：

# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
from article.items import *
from article.pipelines import *
import re,sys

class CsdnSpider(scrapy.Spider):
    name = 'csdn'
    allowed_domains = ['csdn.net']
    start_urls = ['https://blog.csdn.net/xtfge0915']

    def parse(self, response):
    	page_index=2
    	# rst=self.callback(response)
    	if len(response.xpath('//div[contains(@class,"article-item-box")]'))==0:
    		sys.exit()

    	for arc in response.xpath('//div[contains(@class,"article-item-box")]'):
    		item=ArticleItem()
    		item['date']=[arc.xpath('./div[contains(@class,"info-box")]/p[1]/span/text()').extract()[0]]
    		
    		item['readers']=arc.xpath('./div[contains(@class,"info-box")]/p[2]/span/text()').extract()[0]
    		item['comment']=arc.xpath('./div[contains(@class,"info-box")]/p[3]/span/text()').extract()[0]
    		item['link']=[arc.xpath('./h4/a/@href').extract()[0]]
    		item['name']=arc.xpath('./h4/a').extract()[0]
    		item['name']=[re.findall('.*</span>\s*(.*)\s*</a>.*',item['name'])[0]]  
    		item['readers']=[item['readers'].split('：')[1]]
    		item['comment']=[item['comment'].split('：')[1]]
    		yield item
    	
    	page_index+=1
    	while (True):
    		yield scrapy.Request(self.start_urls[0]+"/article/list/%d" % page_index,callback=self.parse)
    		
    		# yield item
    	# self.sa.save_process_as_excel('E:\\articels.xlsx')

xpath的语法可以参考https://blog.csdn.net/xtfge0915/article/details/83840786

5.编写数据处理脚本

即peipelines.py文件

# -*- coding: utf-8 -*-
import json
import pandas as pd
class ArticlePipeline(object):
	def open_spider(self,spider):
		self.filename="E:\\list.xlsx"
		self.articles={}
	def process_item(self, item,spider):
		for key in item.keys():
			if key in self.articles.keys():
				self.articles[key].append(item[key][0])
			else:
				self.articles[key]=item[key]
		return item
	def close_spider(self, spider):
		self.save_to_excel()
	def save_to_excel(self):
		df=pd.DataFrame(self.articles)
		# text =str(json.dumps(self.articles, ensure_ascii = False)) + ",\n"
		# self.filename.write(text)
		df.to_excel(self.filename)

我把博客列表保存到了一个Excel文件中。

6.编写配置文件

打开setting.py文件，添加

ITEM_PIPELINES = {
    'article.pipelines.ArticlePipeline': 300
}

最终结果