Scrapy - Crawlspider 内置爬虫

接着前一篇经过基础爬虫对问答频道文章的采集，下面咱们试用一下Scrapy工具箱中几个不错的功能。

因为大部分数据爬取工做具备类似性、一致性，因此Scrapy特别提供了若干个 更高程度封装的通用爬虫类 来协助咱们更快速、高效的完成爬虫开发工做

#查看scrapy提供的通用爬虫(Generic Spiders)
scrapy genspider -l

CrawlSpider

CrawlSpider 是通用爬虫里最经常使用的一个
经过一套规则引擎，它自动实现了页面连接的搜索跟进，解决了包含但不限于自动采集详情页、跟进分类/分页地址等问题 最后，咱们仅仅须要开发实现 ’详情页解析器‘ 逻辑便能完成爬虫开发工做

这里咱们以爬取马蜂窝北京行程资源（ http://www.mafengwo.cn/xc/10065/ ）为例：

#基于通用爬虫模板建立爬虫
scrapy genspider --template crawl xinchen www.mafengwo.cn/xc/10065

而后咱们设计如下的具体爬虫逻辑，编辑文件 mafengwo/mafengwo/spiders/xinchen.py
为了方便演示，本例中咱们把相关的爬虫主逻辑、持久化逻辑，数据建模逻辑等等都封装在该爬虫文件中

# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
from scrapy.linkextractors import LinkExtractor
from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule
import pymongo


class XinchenSpider(CrawlSpider):
    name = 'xinchen'
    allowed_domains = ['www.mafengwo.cn']
    start_urls = ['http://www.mafengwo.cn/xc/10065/']

    rules = (
        # 提取下一页连接并跟进
        Rule(
            LinkExtractor(allow=r'/xc/10065/(\d+).html', restrict_xpaths='//div[@class="page-hotel"]/a[@class="ti next"]'),
            callback=None, follow=True
        ),

        # 提取详情页连接，并使用parse_item解析器抓取数据
        Rule(
            LinkExtractor(allow=r'/schedule/(\d+).html', restrict_xpaths='//div[@class="post-list"]/ul/li/dl/dt/a'),
            callback='parse_item', follow=False
        ),
    )

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        super(XinchenSpider, self).__init__(*args, **kwargs) #调用父类方法
        #mongo配置
        self.client = pymongo.MongoClient('localhost')
        self.collection = self.client['mafengwo']['xinchen_pages']

    def closed(spider, reason):
        self.client.close()

    def parse_item(self, response):
        item = {}
        item['url'] = response.url
        item['author'] = response.xpath('//dl[@class="flt1 show_from clearfix"]/dd/p/a[@class="name"]').extract_first()
        item['title'] = response.xpath('//p[@class="dd_top"]/a/text()').extract_first()
        item['content'] = response.xpath('//div[@class="guide"]').extract_first()
        self.collection.update({'url': item['url']}, item, upsert=True) #排重式的往mongo中插入数据
        yield item

运行爬虫

scrapy crawl --nolog xinchen