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爬虫框架Scrapy实战之批量抓取招聘信息
所谓网络爬虫,就是一个在网上到处或定向抓取数据的程序,当然,这种说法不够专业,更专业的描述就是,抓取特定网站网页的HTML数据。不过由于一个网站的网页很多,而我们又不可能事先知道所有网页的URL地址,所以,如何保证我们抓取到了网站的所有HTML页面就是一个有待考究的问题了。一般的方法是,定义一个入口页面,然后一般一个页面会有其他页面的URL,于是从当前页面获取到这些URL加入到爬虫的抓取队列中,然后进入到新页面后再递归的进行上述的操作,其实说来就跟深度遍历或广度遍历一样。
Scrapy是一个基于Twisted,纯Python实现的爬虫框架,用户只需要定制开发几个模块就可以轻松的实现一个爬虫,用来抓取网页内容以及各种图片,非常之方便~
Scrapy 使用 Twisted这个异步网络库来处理网络通讯,架构清晰,并且包含了各种中间件接口,可以灵活的完成各种需求。整体架构如下图所示:
绿线是数据流向,首先从初始URL 开始,Scheduler 会将其交给 Downloader 进行下载,下载之后会交给 Spider 进行分析,Spider分析出来的结果有两种:一种是需要进一步抓取的链接,例如之前分析的“下一页”的链接,这些东西会被传回 Scheduler ;另一种是需要保存的数据,它们则被送到Item Pipeline 那里,那是对数据进行后期处理(详细分析、过滤、存储等)的地方。另外,在数据流动的通道里还可以安装各种中间件,进行必要的处理。
我假定你已经安装了Scrapy。假如你没有安装,你可以参考这篇文章。
在本文中,我们将学会如何使用Scrapy建立一个爬虫程序,并爬取指定网站上的内容
1. 创建一个新的Scrapy Project
2. 定义你需要从网页中提取的元素Item
3.实现一个Spider类,通过接口完成爬取URL和提取Item的功能
4. 实现一个Item PipeLine类,完成Item的存储功能
我将会用腾讯招聘官网作为例子。
Github源码:https://github.com/maxliaops/scrapy-itzhaopin
目标:抓取腾讯招聘官网职位招聘信息并保存为JSON格式。
新建工程
首先,为我们的爬虫新建一个工程,首先进入一个目录(任意一个我们用来保存代码的目录),执行:
scrapy startprojectitzhaopin
最后的itzhaopin就是项目名称。这个命令会在当前目录下创建一个新目录itzhaopin,结构如下:
.
├── itzhaopin
│ ├── itzhaopin
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── items.py
│ │ ├── pipelines.py
│ │ ├── settings.py
│ │ └── spiders
│ │ └── __init__.py
│ └── scrapy.cfg
scrapy.cfg: 项目配置文件
items.py: 需要提取的数据结构定义文件
pipelines.py:管道定义,用来对items里面提取的数据做进一步处理,如保存等
settings.py: 爬虫配置文件
spiders: 放置spider的目录
定义Item
在items.py里面定义我们要抓取的数据:
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from scrapy.item import Item, Field class TencentItem(Item): name = Field() # 职位名称 catalog = Field() # 职位类别 workLocation = Field() # 工作地点 recruitNumber = Field() # 招聘人数 detailLink = Field() # 职位详情页链接 publishTime = Field() # 发布时间 |
实现Spider
Spider是一个继承自scrapy.contrib.spiders.CrawlSpider的Python类,有三个必需的定义的成员
name: 名字,这个spider的标识
start_urls:一个url列表,spider从这些网页开始抓取
parse():一个方法,当start_urls里面的网页抓取下来之后需要调用这个方法解析网页内容,同时需要返回下一个需要抓取的网页,或者返回items列表
所以在spiders目录下新建一个spider,tencent_spider.py:
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import re import json from scrapy.selector import Selector try : from scrapy.spider import Spider except : from scrapy.spider import BaseSpider as Spider from scrapy.utils.response import get_base_url from scrapy.utils.url import urljoin_rfc from scrapy.contrib.spiders import CrawlSpider, Rule from scrapy.contrib.linkextractors.sgml import SgmlLinkExtractor as sle from itzhaopin.items import * from itzhaopin.misc.log import * class TencentSpider(CrawlSpider): name = "tencent" allowed_domains = [ "tencent.com" ] start_urls = [ "http://hr.tencent.com/position.php" ] rules = [ # 定义爬取URL的规则 Rule(sle(allow = ( "/position.php\?&start=\d{,4}#a" )), follow = True , callback = 'parse_item' ) ] def parse_item( self , response): # 提取数据到Items里面,主要用到XPath和CSS选择器提取网页数据 items = [] sel = Selector(response) base_url = get_base_url(response) sites_even = sel.css( 'table.tablelist tr.even' ) for site in sites_even: item = TencentItem() item[ 'name' ] = site.css( '.l.square a' ).xpath( 'text()' ).extract() relative_url = site.css( '.l.square a' ).xpath( '@href' ).extract()[ 0 ] item[ 'detailLink' ] = urljoin_rfc(base_url, relative_url) item[ 'catalog' ] = site.css( 'tr > td:nth-child(2)::text' ).extract() item[ 'workLocation' ] = site.css( 'tr > td:nth-child(4)::text' ).extract() item[ 'recruitNumber' ] = site.css( 'tr > td:nth-child(3)::text' ).extract() item[ 'publishTime' ] = site.css( 'tr > td:nth-child(5)::text' ).extract() items.append(item) #print repr(item).decode("unicode-escape") + '\n' sites_odd = sel.css( 'table.tablelist tr.odd' ) for site in sites_odd: item = TencentItem() item[ 'name' ] = site.css( '.l.square a' ).xpath( 'text()' ).extract() relative_url = site.css( '.l.square a' ).xpath( '@href' ).extract()[ 0 ] item[ 'detailLink' ] = urljoin_rfc(base_url, relative_url) item[ 'catalog' ] = site.css( 'tr > td:nth-child(2)::text' ).extract() item[ 'workLocation' ] = site.css( 'tr > td:nth-child(4)::text' ).extract() item[ 'recruitNumber' ] = site.css( 'tr > td:nth-child(3)::text' ).extract() item[ 'publishTime' ] = site.css( 'tr > td:nth-child(5)::text' ).extract() items.append(item) #print repr(item).decode("unicode-escape") + '\n' info( 'parsed ' + str (response)) return items def _process_request( self , request): info( 'process ' + str (request)) return request |