20、 Python快速开发分布式搜索引擎Scrapy精讲—编写spiders爬虫文件循环抓取内容

百度云搜索,搜各种资料:http://bdy.lqkweb.com

搜网盘,搜各种资料:http://www.swpan.cn

编写spiders爬虫文件循环抓取内容

Request()方法,将指定的url地址添加到下载器下载页面,两个必须参数,

参数:

url='url'

callback=页面处理函数

使用时需要yield Request()

parse.urljoin()方法,是urllib库下的方法,是自动url拼接,如果第二个参数的url地址是相对路径会自动与第一个参数拼接

# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
from scrapy.http import Request                             #导入url返回给下载器的方法
from urllib import parse                                    #导入urllib库里的parse模块

class PachSpider(scrapy.Spider):
    name = 'pach'
    allowed_domains = ['blog.jobbole.com']                  #起始域名
    start_urls = ['http://blog.jobbole.com/all-posts/']     #起始url

    def parse(self, response):
        """
        获取列表页的文章url地址,交给下载器
        """
        #获取当前页文章url
        lb_url = response.xpath('//a[@class="archive-title"]/@href').extract()  #获取文章列表url
        for i in lb_url:
            # print(parse.urljoin(response.url,i))                                             #urllib库里的parse模块的urljoin()方法,是自动url拼接,如果第二个参数的url地址是相对路径会自动与第一个参数拼接
            yield Request(url=parse.urljoin(response.url, i), callback=self.parse_wzhang)      #将循环到的文章url添加给下载器,下载后交给parse_wzhang回调函数

        #获取下一页列表url,交给下载器,返回给parse函数循环
        x_lb_url = response.xpath('//a[@class="next page-numbers"]/@href').extract()         #获取下一页文章列表url
        if x_lb_url:
            yield Request(url=parse.urljoin(response.url, x_lb_url[0]), callback=self.parse)     #获取到下一页url返回给下载器,回调给parse函数循环进行

    def parse_wzhang(self,response):
        title = response.xpath('//div[@class="entry-header"]/h1/text()').extract()           #获取文章标题
        print(title)

Request()函数在返回url时,同时可以通过meta属性返回一个自定义字典给回调函数

# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
from scrapy.http import Request                             #导入url返回给下载器的方法
from urllib import parse                                    #导入urllib库里的parse模块
from adc.items import AdcItem                               #导入items数据接收模块的接收类

class PachSpider(scrapy.Spider):
    name = 'pach'
    allowed_domains = ['blog.jobbole.com']                  #起始域名
    start_urls = ['http://blog.jobbole.com/all-posts/']     #起始url

    def parse(self, response):
        """
        获取列表页的文章url地址,交给下载器
        """
        #获取当前页文章url
        lb = response.css('div .post.floated-thumb')  #获取文章列表区块,css选择器
        # print(lb)
        for i in lb:
            lb_url = i.css('.archive-title ::attr(href)').extract_first('')     #获取区块里文章url
            # print(lb_url)

            lb_img = i.css('.post-thumb img ::attr(src)').extract_first('')     #获取区块里文章缩略图
            # print(lb_img)

            yield Request(url=parse.urljoin(response.url, lb_url), meta={'lb_img':parse.urljoin(response.url, lb_img)}, callback=self.parse_wzhang)      #将循环到的文章url添加给下载器,下载后交给parse_wzhang回调函数

        #获取下一页列表url,交给下载器,返回给parse函数循环
        x_lb_url = response.css('.next.page-numbers ::attr(href)').extract_first('')         #获取下一页文章列表url
        if x_lb_url:
            yield Request(url=parse.urljoin(response.url, x_lb_url), callback=self.parse)     #获取到下一页url返回给下载器,回调给parse函数循环进行

    def parse_wzhang(self,response):
        title = response.css('.entry-header h1 ::text').extract()           #获取文章标题
        # print(title)

        tp_img = response.meta.get('lb_img', '')                            #接收meta传过来的值,用get获取防止出错
        # print(tp_img)

        shjjsh = AdcItem()                                                                   #实例化数据接收类
        shjjsh['title'] = title                                                              #将数据传输给items接收模块的指定类
        shjjsh['img'] = tp_img

        yield shjjsh                                #将接收对象返回给pipelines.py处理模块

Scrapy内置图片下载器使用

Scrapy给我们内置了一个图片下载器在crapy.pipelines.images.ImagesPipeline,专门用于将爬虫抓取到图片url后将图片下载到本地

第一步、爬虫抓取图片URL地址后,填充到 items.py文件的容器函数

爬虫文件

# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
from scrapy.http import Request                             #导入url返回给下载器的方法
from urllib import parse                                    #导入urllib库里的parse模块
from adc.items import AdcItem                               #导入items数据接收模块的接收类

class PachSpider(scrapy.Spider):
    name = 'pach'
    allowed_domains = ['blog.jobbole.com']                  #起始域名
    start_urls = ['http://blog.jobbole.com/all-posts/']     #起始url

    def parse(self, response):
        """
        获取列表页的文章url地址,交给下载器
        """
        #获取当前页文章url
        lb = response.css('div .post.floated-thumb')  #获取文章列表区块,css选择器
        # print(lb)
        for i in lb:
            lb_url = i.css('.archive-title ::attr(href)').extract_first('')     #获取区块里文章url
            # print(lb_url)

            lb_img = i.css('.post-thumb img ::attr(src)').extract_first('')     #获取区块里文章缩略图
            # print(lb_img)

            yield Request(url=parse.urljoin(response.url, lb_url), meta={'lb_img':parse.urljoin(response.url, lb_img)}, callback=self.parse_wzhang)      #将循环到的文章url添加给下载器,下载后交给parse_wzhang回调函数

        #获取下一页列表url,交给下载器,返回给parse函数循环
        x_lb_url = response.css('.next.page-numbers ::attr(href)').extract_first('')         #获取下一页文章列表url
        if x_lb_url:
            yield Request(url=parse.urljoin(response.url, x_lb_url), callback=self.parse)     #获取到下一页url返回给下载器,回调给parse函数循环进行

    def parse_wzhang(self,response):
        title = response.css('.entry-header h1 ::text').extract()           #获取文章标题
        # print(title)

        tp_img = response.meta.get('lb_img', '')                            #接收meta传过来的值,用get获取防止出错
        # print(tp_img)

        shjjsh = AdcItem()                                                                   #实例化数据接收类
        shjjsh['title'] = title                                                              #将数据传输给items接收模块的指定类
        shjjsh['img'] = [tp_img]

        yield shjjsh                                #将接收对象返回给pipelines.py处理模块

第二步、设置 items.py 文件的容器函数,接收爬虫获取到的数据填充

# -*- 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

#items.py,文件是专门用于,接收爬虫获取到的数据信息的,就相当于是容器文件

class AdcItem(scrapy.Item):    #设置爬虫获取到的信息容器类
    title = scrapy.Field()     #接收爬虫获取到的title信息
    img = scrapy.Field()       #接收缩略图
    img_tplj = scrapy.Field()  #图片保存路径

第三步、在pipelines.py使用crapy内置的图片下载器

1、首先引入内置图片下载器

2、自定义一个图片下载内,继承crapy内置的ImagesPipeline图片下载器类

3、使用ImagesPipeline类里的item_completed()方法获取到图片下载后的保存路径

4、在settings.py设置文件里,注册自定义图片下载器类,和设置图片保存路径

# -*- 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
from scrapy.pipelines.images import ImagesPipeline  #导入图片下载器模块

class AdcPipeline(object):                      #定义数据处理类,必须继承object
    def process_item(self, item, spider):       #process_item(item)为数据处理函数,接收一个item,item里就是爬虫最后yield item 来的数据对象
        print('文章标题是:' + item['title'][0])
        print('文章缩略图url是:' + item['img'][0])
        print('文章缩略图保存路径是:' + item['img_tplj'])  #接收图片下载器填充的,图片下载后的路径

        return item

class imgPipeline(ImagesPipeline):                      #自定义一个图片下载内,继承crapy内置的ImagesPipeline图片下载器类
    def item_completed(self, results, item, info):      #使用ImagesPipeline类里的item_completed()方法获取到图片下载后的保存路径
        for ok, value in results:
            img_lj = value['path']     #接收图片保存路径
            # print(ok)
            item['img_tplj'] = img_lj  #将图片保存路径填充到items.py里的字段里
        return item                    #将item给items.py 文件的容器函数

    #注意:自定义图片下载器设置好后,需要在

在settings.py设置文件里,注册自定义图片下载器类,和设置图片保存路径

IMAGES_URLS_FIELD 设置要下载图片的url地址,一般设置的items.py里接收的字段

IMAGES_STORE 设置图片保存路径

# Configure item pipelines
# See http://scrapy.readthedocs.org/en/latest/topics/item-pipeline.html
ITEM_PIPELINES = {
   'adc.pipelines.AdcPipeline': 300,  #注册adc.pipelines.AdcPipeline类,后面一个数字参数表示执行等级,
   'adc.pipelines.imgPipeline': 1,    #注册自定义图片下载器,数值越小,越优先执行
}

IMAGES_URLS_FIELD = 'img'                             #设置要下载图片的url字段,就是图片在items.py里的字段里
lujin = os.path.abspath(os.path.dirname(__file__))
IMAGES_STORE = os.path.join(lujin, 'img')             #设置图片保存路径

【转载自: http://www.lqkweb.com

我来评几句
登录后评论

已发表评论数()

相关站点

热门文章