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爬虫-----爬虫的爬，爬虫的虫

说实话，爬虫对于我来说还是很神秘的，对爬虫的学习动力，可能仅仅是因为能够快速的在校花网上爬取一些妹子图片，或者是完成自己的作业任务，还有可能是因为或许以后可以通过爬虫为自己爬来一碗口粮。。。。哎，不想了！管他呢

爬虫

百度百科定义：

网络爬虫（又被称为网页蜘蛛，网络机器人，在FOAF社区中间，更经常的称为网页追逐者），是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。另外一些不常使用的名字还有蚂蚁、自动索引、模拟程序或者蠕虫。

自己定义：一只有饥肠辘辘的蜘蛛在一张蜘蛛网上瞎转悠找吃的，找吃的同时找和其他蜘蛛网连接的蜘蛛丝，，如果找到相连的蜘蛛丝的话，就派手下的小弟去这个网上找吃的，就这样一层一层的找，如果小弟有找到的就拿回来

Scrapy

既然爬虫早就出现了，那肯定就有一些好心前辈们的呕心沥血总结，So，那我就先拿来用用。。哈哈

Scrapy，Python开发的一个快速,高层次的屏幕抓取和web抓取框架，用于抓取web站点并从页面中提取结构化的数据。Scrapy用途广泛，可以用于数据挖掘、监测和自动化测试

Scrapy 使用了 Twisted异步网络库来处理网络通讯。整体架构大致如下

		
								Scrapy主要包括了以下组件：

								引擎(Scrapy)

								用来处理整个系统的数据流处理, 触发事务(框架核心)

								调度器(Scheduler)

								用来接受引擎发过来的请求, 压入队列中, 并在引擎再次请求的时候返回. 可以想像成一个URL（抓取网页的网址或者说是链接）的优先队列, 由它来决定下一个要抓取的网址是什么, 同时去除重复的网址

								下载器(Downloader)

								用于下载网页内容, 并将网页内容返回给蜘蛛(Scrapy下载器是建立在twisted这个高效的异步模型上的)

								爬虫(Spiders)

								爬虫是主要干活的, 用于从特定的网页中提取自己需要的信息, 即所谓的实体(Item)。用户也可以从中提取出链接,让Scrapy继续抓取下一个页面

								项目管道(Pipeline)

								负责处理爬虫从网页中抽取的实体，主要的功能是持久化实体、验证实体的有效性、清除不需要的信息。当页面被爬虫解析后，将被发送到项目管道，并经过几个特定的次序处理数据。

								下载器中间件(Downloader Middlewares)

								位于Scrapy引擎和下载器之间的框架，主要是处理Scrapy引擎与下载器之间的请求及响应。

								爬虫中间件(Spider Middlewares)

								介于Scrapy引擎和爬虫之间的框架，主要工作是处理蜘蛛的响应输入和请求输出。

								调度中间件(Scheduler Middewares)

								介于Scrapy引擎和调度之间的中间件，从Scrapy引擎发送到调度的请求和响应。

Scrapy运行流程大概如下：

　　1.引擎从调度器中取出一个链接(URL)用于接下来的抓取
　　2.引擎把URL封装成一个请求(Request)传给下载器
　　3.下载器把资源下载下来，并封装成应答包(Response)
　　4.爬虫解析Response
　　5.解析出实体（Item）,则交给实体管道进行进一步的处理
　　6.解析出的是链接（URL）,则把URL交给调度器等待抓取

一、安装

		
								pip install Scrapy

注：windows平台需要依赖pywin32，请根据自己系统32/64位选择下载安装，https://sourceforge.net/projects/pywin32/

二、基本使用

1、创建项目

运行命令:

		
								scrapy startproject your_project_name

这个命令会在当前目录下创建一个新目录，它的结构如下：

		
								project_name:

								│

								│  scrapy.cfg

								│

								└─project_name

								    │  items.py

								    │  pipelines.py

								    │  settings.py

								    │  __init__.py

								    │

								    └─spiders

								            __init__.py

文件说明：

scrapy.cfg 项目的配置信息，主要为Scrapy命令行工具提供一个基础的配置信息。（真正爬虫相关的配置信息在settings.py文件中）
items.py 设置数据存储模板，用于结构化数据，如：Django的Model
pipelines 数据处理行为，如：一般结构化的数据持久化
settings.py 配置文件，如：递归的层数、并发数，延迟下载等
spiders 爬虫目录，如：创建文件，编写爬虫规则

注意：一般创建爬虫文件时，以网站域名命名

2、编写爬虫

在spiders目录中新建 xiaohuar_spider.py 文件

			
#!/usr/bin/env python

# -*- coding:utf-8 -*-

import scrapy

class XiaoHuarSpider(scrapy.spiders.Spider):

    name = "xiaohuar"

    allowed_domains = ["xiaohuar.com"]

    start_urls = [

        "http://www.xiaohuar.com/hua/",

    ]

    def parse(self, response):

        # print(response, type(response))

        # from scrapy.http.response.html import HtmlResponse

        # print(response.body_as_unicode())

        current_url = response.url

        body = response.body

        unicode_body = response.body_as_unicode()

3、运行

进入project_name目录，运行命令

		
								scrapy crawl spider_name --nolog

4、递归的访问

以上的爬虫仅仅是爬去初始页，而我们爬虫是需要源源不断的执行下去，直到所有的网页被执行完毕

	 View Code

以上代码将符合规则的页面中的图片保存在指定目录，并且在HTML源码中找到所有的其他 a 标签的href属性，从而“递归”的执行下去，直到所有的页面都被访问过为止。以上代码之所以可以进行“递归”的访问相关URL，关键在于parse方法使用了 yield Request对象。

注：可以修改settings.py 中的配置文件，以此来指定“递归”的层数，如： DEPTH_LIMIT = 1

		
								#!/usr/bin/env python

								# -*- coding:utf-8 -*-

								import scrapy

								from scrapy.selector import HtmlXPathSelector

								class XiaoHuarSpider(scrapy.spiders.Spider):

								    name = "s1"

								    allowed_domains = ["xiaohuar.com"]

								    start_urls = [

								        "http://www.beautyleg.com/list_album.php",

								    ]

								    def parse(self, response):

								        hxs = HtmlXPathSelector(response)

								        items = hxs.select('//table//img/@src')

								        print items

下面俩中获取的方法相同，推荐使用下面的那种：

		
								hxs = HtmlXPathSelector(response)

								items = hxs.select('//table//img/@src')

								print items

								from scrapy.selector import Selector

								ret = Selector(response=response).xpath('//table//img/@src').extract()

								print ret

获取内容：

		
								//div[@class='item_list'] 表示找到所有的div下属性为class='item_list'的

								//div[@class='item_list']/div 表示找到这个div的所有儿子

								//div[@class='item_list']//span 表示找在这个div下的子子孙孙中的所有span标签

								//div[@class='item_list']//a/text() 表示找在这个div下的子子孙孙中的所有a标签并获得所有a标签的内容

								//div[@class='item_list']//img/@src 表示找在这个div下的子子孙孙中的所有img标签并获得所有img标签的src属性

			
from scrapy.selector import Selector
from scrapy.http import HtmlResponse
html = """<!DOCTYPE html>
<html>
<head lang="en">
    <meta charset="UTF-8">
    <title></title>
</head>
<body>
    <li class="item-"><a href="link.html">first item</a></li>
    <li class="item-0"><a href="link1.html">first item</a></li>
    <li class="item-1"><a href="link2.html">second item</a></li>
</body>
</html>
"""
response = HtmlResponse(url='http://example.com', body=html,encoding='utf-8')
ret = Selector(response=response).xpath('//li[re:test(@class, "item-\d*")]//@href').extract()
print(ret)
			

			
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-

import scrapy
import hashlib
from tutorial.items import JinLuoSiItem
from scrapy.http import Request
from scrapy.selector import HtmlXPathSelector


class JinLuoSiSpider(scrapy.spiders.Spider):
    count = 0
    url_set = set()

    name = "jluosi"
    domain = 'http://www.jluosi.com'
    allowed_domains = ["jluosi.com"]

    start_urls = [
        "http://www.jluosi.com:80/ec/goodsDetail.action?jls=QjRDNEIzMzAzOEZFNEE3NQ==",
    ]

    def parse(self, response):
        md5_obj = hashlib.md5()
        md5_obj.update(response.url)
        md5_url = md5_obj.hexdigest()
        if md5_url in JinLuoSiSpider.url_set:
            pass
        else:
            JinLuoSiSpider.url_set.add(md5_url)
            hxs = HtmlXPathSelector(response)
            if response.url.startswith('http://www.jluosi.com:80/ec/goodsDetail.action'):
                item = JinLuoSiItem()
                item['company'] = hxs.select('//div[@class="ShopAddress"]/ul/li[1]/text()').extract()
                item['link'] = hxs.select('//div[@class="ShopAddress"]/ul/li[2]/text()').extract()
                item['qq'] = hxs.select('//div[@class="ShopAddress"]//a/@href').re('.*uin=(?P<qq>\d*)&')
                item['address'] = hxs.select('//div[@class="ShopAddress"]/ul/li[4]/text()').extract()

                item['title'] = hxs.select('//h1[@class="goodsDetail_goodsName"]/text()').extract()

                item['unit'] = hxs.select('//table[@class="R_WebDetail_content_tab"]//tr[1]//td[3]/text()').extract()
                product_list = []
                product_tr = hxs.select('//table[@class="R_WebDetail_content_tab"]//tr')
                for i in range(2,len(product_tr)):
                    temp = {
                        'standard':hxs.select('//table[@class="R_WebDetail_content_tab"]//tr[%d]//td[2]/text()' %i).extract()[0].strip(),
                        'price':hxs.select('//table[@class="R_WebDetail_content_tab"]//tr[%d]//td[3]/text()' %i).extract()[0].strip(),
                    }
                    product_list.append(temp)

                item['product_list'] = product_list
                yield item

            current_page_urls = hxs.select('//a/@href').extract()
            for i in range(len(current_page_urls)):
                url = current_page_urls[i]
                if url.startswith('http://www.jluosi.com'):
                    url_ab = url
                    yield Request(url_ab, callback=self.parse)
			

		def parse(self, response):
    from scrapy.http.cookies import CookieJar
    cookieJar = CookieJar()
    cookieJar.extract_cookies(response, response.request)
    print(cookieJar._cookies)
	

5、格式化处理

上述实例只是简单的图片处理，所以在parse方法中直接处理。如果对于想要获取更多的数据（获取页面的价格、商品名称、QQ等），则可以利用Scrapy的items将数据格式化，然后统一交由pipelines来处理。

在items.py中创建类：

		
								# -*- coding: utf-8 -*-

								# Define here the models for your scraped items

								# See documentation in:

								# http://doc.scrapy.org/en/latest/topics/items.html

								import scrapy

								class JieYiCaiItem(scrapy.Item):<br data-filtered="filtered">

								    company = scrapy.Field()

								    title = scrapy.Field()

								    qq = scrapy.Field()

								    info = scrapy.Field()

								    more = scrapy.Field()

上述定义模板，以后对于从请求的源码中获取的数据同意按照此结构来获取，所以在spider中需要有一下操作：

	 spilder

此处代码的关键在于：

将获取的数据封装在了Item对象中
yield Item对象（一旦parse中执行yield Item对象，则自动将该对象交个pipelines的类来处理）

			
# -*- coding: utf-8 -*-

# Define your item pipelines here
#
# Don't forget to add your pipeline to the ITEM_PIPELINES setting
# See: http://doc.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html

import json
from twisted.enterprise import adbapi
import MySQLdb.cursors
import re

mobile_re = re.compile(r'(13[0-9]|15[012356789]|17[678]|18[0-9]|14[57])[0-9]{8}')
phone_re = re.compile(r'(\d+-\d+|\d+)')

class JsonPipeline(object):

    def __init__(self):
        self.file = open('/Users/wupeiqi/PycharmProjects/beauty/beauty/jieyicai.json', 'wb')


    def process_item(self, item, spider):
        line = "%s  %s\n" % (item['company'][0].encode('utf-8'), item['title'][0].encode('utf-8'))
        self.file.write(line)
        return item

class DBPipeline(object):

    def __init__(self):
        self.db_pool = adbapi.ConnectionPool('MySQLdb',
                                             db='DbCenter',
                                             user='root',
                                             passwd='123',
                                             cursorclass=MySQLdb.cursors.DictCursor,
                                             use_unicode=True)

    def process_item(self, item, spider):
        query = self.db_pool.runInteraction(self._conditional_insert, item)
        query.addErrback(self.handle_error)
        return item

    def _conditional_insert(self, tx, item):
        tx.execute("select nid from company where company = %s", (item['company'][0], ))
        result = tx.fetchone()
        if result:
            pass
        else:
            phone_obj = phone_re.search(item['info'][0].strip())
            phone = phone_obj.group() if phone_obj else ' '

            mobile_obj = mobile_re.search(item['info'][1].strip())
            mobile = mobile_obj.group() if mobile_obj else ' '

            values = (
                item['company'][0],
                item['qq'][0],
                phone,
                mobile,
                item['info'][2].strip(),
                item['more'][0])
            tx.execute("insert into company(company,qq,phone,mobile,address,more) values(%s,%s,%s,%s,%s,%s)", values)

    def handle_error(self, e):
        print 'error',e
			

上述中的pipelines中有多个类，到底Scapy会自动执行那个？哈哈哈哈，当然需要先配置了，不然Scapy就蒙逼了。。。

在settings.py中做如下配置：

		
								ITEM_PIPELINES = {

								    'beauty.pipelines.DBPipeline': 300,

								    'beauty.pipelines.JsonPipeline': 100,

								}

								# 每行后面的整型值，确定了他们运行的顺序，item按数字从低到高的顺序，通过pipeline，通常将这些数字定义在0-1000范围内。

出处：https://www.cnblogs.com/luxiaojun/p/5827346.html

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