Scrapy Spider 分类
爬虫 Spider 用于定义抓取网站和解析网页的类,我们经常会使用通用爬虫 scrapy.spiders.Spider。Scrapy 其实还提供了一些有用的特定爬虫 Spider,我们可以使用它们作为基类。
这些特定爬虫是为一些常见的抓取案例提供了更方便的功能,例如根据某些规则查看网站上的所有链接,从站点地图抓取 或 解析XML/CSV Feed。
1. 抓取爬虫 CrawlSpider
scrapy.spiders.CrawlSpider 是最常用的爬行常规网站的爬虫,因为它通过定义一组规则为链接提供了一种方便的机制。它可能不是最适合特定的网站或项目。你可以从它开始,根据需要覆盖更多的自定义功能,或只是实现自己的爬虫。
除了从 Spider 继承的属性,这个类支持一个新的属性:
1)rules
它是一个或多个 Rule 对象的列表。每个都 Rule 定义了抓取网站的某种行为。如果多个规则匹配相同的链接,则将根据它们定义的顺序使用第一个。
这个爬虫还暴露了一个可覆盖的方法:
2)parse_start_url(response)
对于 start_urls 响应调用此方法。它允许解析初始响应,并且必须返回Item对象,Request对象或包含任何对象的迭代器。
3)抓取规则
class scrapy.spiders.Rule(link_extractor,callback = None,cb_kwargs = None,follow = None,process_links = None,process_request = None )
link_extractor 是一个链接提取程序对象,它定义如何从每个爬网页面提取链接。
callback 是一个可调用的或字符串(在这种情况下,将使用具有该名称的爬虫对象的方法),以便为使用指定的 link_extractor 提取的每个链接调用。这个回调接收一个响应作为其第一个参数,并且必须返回一个包含 Item 和 Request 对象(或它们的任何子类)的列表。
当编写爬网爬虫规则时,应当避免使用 parse 作为回调,因为 CrawlSpider 使用 parse 方法本身来实现其逻辑。所以如果你重写的parse方法,爬行爬虫将不再工作。
cb_kwargs 是包含要传递给回调函数的关键字参数的 dict。
follow 是一个布尔值,它指定是否应该从使用此规则提取的每个响应中跟踪链接。
process_links 是一个可调用爬虫对象的方法,用于过滤目的。
process_request 是一个可调用爬虫对象的方法,它将提取的每个请求调用,并且必须返回一个请求或None。
2. 抓取爬虫范例
现在让我们来看一个 CrawlSpider 的例子:
import scrapy from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule from scrapy.linkextractors import LinkExtractor class MySpider(CrawlSpider): name = 'example.com' allowed_domains = ['example.com'] start_urls = ['http://www.example.com'] rules = ( # Extract links matching 'category.php' (but not matching 'subsection.php') # and follow links from them (since no callback means follow=True by default). Rule(LinkExtractor(allow=('category\.php', ), deny=('subsection\.php', ))), # Extract links matching 'item.php' and parse them with the spider's method parse_item Rule(LinkExtractor(allow=('item\.php', )), callback='parse_item'), ) def parse_item(self, response): self.logger.info('Hi, this is an item page! %s', response.url) item = scrapy.Item() item['id'] = response.xpath('//td[@id="item_id"]/text()').re(r'ID: (\d+)') item['name'] = response.xpath('//td[@id="item_name"]/text()').extract() item['description'] = response.xpath('//td[@id="item_description"]/text()').extract() return item
这个爬虫会开始抓取example.com的主页,收集类别链接和项链接,用parse_item方法解析后者。对于每个项目响应,将使用XPath从HTML中提取一些数据,并将Item使用它填充。
3. XMLFeedSpider 爬虫
class scrapy.spiders.XMLFeedSpider XMLFeedSpider 设计用于通过以特定节点名称迭代XML订阅源来解析XML订阅源。迭代器可以选自:iternodes,xml和html。iternodes为了性能原因,建议使用迭代器,因为xml和迭代器html一次生成整个 DOM 为了解析它。但是,html当使用坏标记解析XML时,使用作为迭代器可能很有用。
要设置迭代器和标记名称,必须定义以下类属性:
- iterator 定义要使用的迭代器的字符串。它可以是:
- 'iternodes' - 基于正则表达式的快速迭代器
- 'html'- 使用的迭代器Selector。请记住,这使用DOM解析,并且必须加载所有DOM在内存中,这可能是一个大饲料的问题
- 'xml'- 使用的迭代器Selector。请记住,这使用DOM解析,并且必须加载所有DOM在内存中,这可能是一个大饲料的问题 它默认为:'iternodes'。
itertag 一个具有要迭代的节点(或元素)的名称的字符串。示例: itertag = 'product'
namespaces 定义该文档中将使用此爬虫处理的命名空间的元组列表。在 与将用于自动注册使用的命名空间 的方法。(prefix, uri)prefixuriregister_namespace()
然后,您可以在属性中指定具有命名空间的itertag 节点。
例:
class YourSpider(XMLFeedSpider): namespaces = [('n', 'http://www.sitemaps.org/schemas/sitemap/0.9')] itertag = 'n:url' # ...
除了这些新的属性,这个爬虫也有以下可重写的方法:
adapt_response(response) 一种在爬虫开始解析响应之前,在响应从爬虫中间件到达时立即接收的方法。它可以用于在解析之前修改响应主体。此方法接收响应并返回响应(它可以是相同的或另一个)。
parse_node(response, selector) 对于与提供的标记名称(itertag)匹配的节点,将调用此方法。接收Selector每个节点的响应和 。覆盖此方法是必需的。否则,你的爬虫将不工作。此方法必须返回一个Item对象,一个 Request对象或包含任何对象的迭代器。
process_results(response, results) 对于由爬虫返回的每个结果(Items or Requests),将调用此方法,并且它将在将结果返回到框架核心之前执行所需的任何最后处理,例如设置项目ID。它接收结果列表和产生那些结果的响应。它必须返回结果列表(Items or Requests)。
4. XMLFeedSpider 范例
这些爬虫很容易使用,让我们看一个例子:
from scrapy.spiders import XMLFeedSpider from myproject.items import TestItem class MySpider(XMLFeedSpider): name = 'example.com' allowed_domains = ['example.com'] start_urls = ['http://www.example.com/feed.xml'] iterator = 'iternodes' # This is actually unnecessary, since it's the default value itertag = 'item' def parse_node(self, response, node): self.logger.info('Hi, this is a <%s> node!: %s', self.itertag, ''.join(node.extract())) item = TestItem() item['id'] = node.xpath('@id').extract() item['name'] = node.xpath('name').extract() item['description'] = node.xpath('description').extract() return item
基本上我们做的是创建一个爬虫,从给定的下载一个start_urls,然后遍历每个item标签,打印出来,并存储一些随机数据Item。
5. CSVFeedSpider 范例
class scrapy.spiders.CSVF 这个爬虫非常类似于XMLFeedSpider,除了它迭代行,而不是节点。在每次迭代中调用的方法是parse_row()。
delimiter CSV文件中每个字段的带分隔符的字符串默认为','(逗号)。
quotechar CSV文件中每个字段的包含字符的字符串默认为'"'(引号)。
headers 文件CSV Feed中包含的行的列表,用于从中提取字段。
parse_row(response, row) 使用CSV文件的每个提供(或检测到)标头的键接收响应和dict(表示每行)。这个爬虫还给予机会重写adapt_response和process_results方法的前和后处理的目的。
6. CSVFeedSpider 范例
让我们看一个类似于前一个例子,但使用 CSVFeedSpider:
from scrapy.spiders import CSVFeedSpider from myproject.items import TestItem class MySpider(CSVFeedSpider): name = 'example.com' allowed_domains = ['example.com'] start_urls = ['http://www.example.com/feed.csv'] delimiter = ';' quotechar = "'" headers = ['id', 'name', 'description'] def parse_row(self, response, row): self.logger.info('Hi, this is a row!: %r', row) item = TestItem() item['id'] = row['id'] item['name'] = row['name'] item['description'] = row['description'] return item
7. SitemapSpider 爬虫
class scrapy.spiders.SitemapSpider SitemapSpider允许您通过使用Sitemaps发现网址来抓取网站。
它支持嵌套Sitemap和从robots.txt发现Sitemap网址 。
sitemap_urls 指向您要抓取的网址的网站的网址列表。
您还可以指向robots.txt,它会解析为从中提取Sitemap网址。
sitemap_rules 元组列表其中:(regex, callback)
- regex是与从Sitemap中提取的网址相匹配的正则表达式。 regex可以是一个str或一个编译的正则表达式对象。
- callback是用于处理与正则表达式匹配的url的回调。callback可以是字符串(指示蜘蛛方法的名称)或可调用的。
例如: sitemap_rules = [('/product/', 'parse_product')]
规则按顺序应用,只有匹配的第一个将被使用。 如果省略此属性,则会在parse回调中处理在站点地图中找到的所有网址。
sitemap_follow 应遵循的网站地图的正则表达式列表。这只适用于使用指向其他Sitemap文件的Sitemap索引文件的网站。
默认情况下,将跟踪所有网站地图。
sitemap_alternate_links 指定是否url应遵循一个备用链接。这些是在同一个url块中传递的另一种语言的同一网站的链接。
例如:
<url> <loc>http://example.com/</loc> <xhtml:link rel="alternate" hreflang="de" href="http://example.com/de"/> </url>
使用sitemap_alternate_linksset,这将检索两个URL。随着 sitemap_alternate_links禁用,只有 http://example.com/ 将进行检索。
默认为sitemap_alternate_links禁用。
8. SitemapSpider 范例
最简单的示例:使用parse回调处理通过站点地图发现的所有网址 :
from scrapy.spiders import SitemapSpider class MySpider(SitemapSpider): sitemap_urls = ['http://www.example.com/sitemap.xml'] def parse(self, response): pass # ... scrape item here ...
使用某个回调处理一些网址,并使用不同的回调处理其他网址:
from scrapy.spiders import SitemapSpider class MySpider(SitemapSpider): sitemap_urls = ['http://www.example.com/sitemap.xml'] sitemap_rules = [ ('/product/', 'parse_product'), ('/category/', 'parse_category'), ] def parse_product(self, response): pass # ... scrape product ... def parse_category(self, response): pass # ... scrape category ...
关注robots.txt文件中定义的sitemaps,并且只跟踪其网址包含/sitemap_shop以下内容的Sitemap :
from scrapy.spiders import SitemapSpider class MySpider(SitemapSpider): sitemap_urls = ['http://www.example.com/robots.txt'] sitemap_rules = [ ('/shop/', 'parse_shop'), ] sitemap_follow = ['/sitemap_shops'] def parse_shop(self, response): pass # ... scrape shop here ...
将SitemapSpider与其他来源网址结合使用:
from scrapy.spiders import SitemapSpider class MySpider(SitemapSpider): sitemap_urls = ['http://www.example.com/robots.txt'] sitemap_rules = [ ('/shop/', 'parse_shop'), ] other_urls = ['http://www.example.com/about'] def start_requests(self): requests = list(super(MySpider, self).start_requests()) requests += [scrapy.Request(x, self.parse_other) for x in self.other_urls] return requests def parse_shop(self, response): pass # ... scrape shop here ... def parse_other(self, response): pass # ... scrape other here ...
下一章:Scrapy 概述
Scrapy概述:Scrapy是一个用Python编写的快速,开源的网页爬虫框架,用于在基于XPath的选择器的帮助下从网页中提取数据。Scrapy于2008年6月26日首次在BSD下发布,并于2015年6月发布了里程碑1.0。 ...