python网络爬虫之scrapy 调试以及爬取网页

Posted 2020-09-23

Shell调试：

进入项目所在目录，scrapy shell “网址”

如下例中的：

scrapy shell http://www.w3school.com.cn/xml/xml_syntax.asp

可以在如下终端界面调用过程代码如下所示：

相关的网页代码：

我们用scrapy来爬取一个具体的网站。以迅读网站为例。

如下是首页的内容，我想要得到文章列表以及对应的作者名称。

首先在items.py中定义title, author. 这里的Test1Item和Django中的modul作用类似。这里可以将Test1Item看做是一个容器。这个容器继承自scrapy.Item.

而Item又继承自DictItem。因此可以认为Test1Item就是一个字典的功能。其中title和author可以认为是item中的2个关键字。也就是字典中的key

class Item(DictItem):

 

class Test1Item(scrapy.Item):

    # define the fields for your item here like:

    # name = scrapy.Field()

    title=Field()

    author=Field()

下面就在test_spider.py中开始写网页解析代码

from scrapy.spiders import Spider

from scrapy.selector import Selector

from test1.items import Test1Item

class testSpider(Spider):

    name="test1"    #这里的name必须和创建工程的名字一致，否则会提示找不到爬虫项目

    allowd_domains=[‘http://www.xunsee.com‘]

    start_urls=["http://www.xunsee.com/"]

    def parse(self, response):

        items=[]

        sel=Selector(response)

        sites = sel.xpath(‘//*[@id="content_1"]/div‘)  #这里是所有数据的入口。下面所有的div都是存储的文章列表和作者

        for site in sites:

          item=Test1Item()

          title=site.xpath(‘span[@class="title"]/a/text()‘).extract()

          h=site.xpath(‘span[@class="title"]/a/@href‘).extract()

          item[‘title‘]=[t.encode(‘utf-8‘) for t in title]

        author=site.xpath(‘span[@class="author"]/a/text()‘).extract()

          item[‘author‘]=[a.encode(‘utf-8‘) for a in author]

          items.append(item)

         return items

获取到title以及author的内容后，存储到item中。再将所有的item存储在items的列表中

在pipelines.py中修改Test1Pipeline如下。这个类中实现的是处理在testSpider中返回的items数据。也就是存储数据的地方。我们将items数据存储到json文件中去

class Test1Pipeline(object):

    def __init__(self):

        self.file=codecs.open(‘xundu.json‘,‘wb‘,encoding=‘utf-8‘)

    def process_item(self, item, spider):

        line=json.dumps(dict(item)) + ‘\\n‘

        self.file.write(line.decode("unicode_escape"))

        return item

 

工程运行后，可以看到在目录下生成了一个xundu.json文件。其中运行日志可以在log文件中查看

从这个爬虫可以看到，scrapy的结构还是比较简单。主要是三步：

1 items.py定义内容存储的关键字

2 自定义的test_spider.py中进行网页数据的爬取并返回数据

3 pipelines.py中对tes_spider.py中返回的内容进行存储