scrapy是用python写的一个库，使用它可以方便的抓取网页。
文档 http://doc.scrapy.org/en/latest/index.html
安装 sudo pip install scrapy
一个简单的教程 http://doc.scrapy.org/en/latest/intro/tutorial.html
如果你对这些概念有了解，使用上面的教程会比较容易. 它们是json, xpath, 正则表达式,
生成项目
scrapy提供一个工具来生成项目，生成的项目中预置了一些文件，用户需要在这些文件中添加自己的代码。
打开命令行，执行：scrapy startproject tutorial，生成的项目类似下面的结构
tutorial/
scrapy.cfg
tutorial/
__init__.py
items.py
pipelines.py
settings.py
spiders/
__init__.py
...
scrapy.cfg是项目的配置文件
用户自己写的spider要放在spiders目录下面，一个spider类似
from scrapy.spider import BaseSpider class DmozSpider(BaseSpider): name = "dmoz" allowed_domains = ["dmoz.org"] start_urls = [ "http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Books/", "http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Resources/" ] def parse(self, response): filename = response.url.split("/")[-2] open(filename, 'wb').write(response.body)
name属性很重要，不同spider不能使用相同的name
start_urls是spider抓取网页的起始点，可以包括多个url
parse方法是spider抓到一个网页以后默认调用的callback，避免使用这个名字来定义自己的方法。
当spider拿到url的内容以后，会调用parse方法，并且传递一个response参数给它，response包含了抓到的网页的内容，在parse方法里，你可以从抓到的网页里面解析数据。上面的代码只是简单地把网页内容保存到文件。
开始抓取
你可以打开命令行，进入生成的项目根目录tutorial/，执行 scrapy crawl dmoz， dmoz是spider的name。
解析网页内容
scrapy提供了方便的办法从网页中解析数据，这需要使用到HtmlXPathSelector
from scrapy.spider import BaseSpider from scrapy.selector import HtmlXPathSelector class DmozSpider(BaseSpider): name = "dmoz" allowed_domains = ["dmoz.org"] start_urls = [ "http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Books/", "http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Resources/" ] def parse(self, response): hxs = HtmlXPathSelector(response) sites = hxs.select('//ul/li') for site in sites: title = site.select('a/text()').extract() link = site.select('a/@href').extract() desc = site.select('text()').extract() print title, link, desc
HtmlXPathSelector使用了Xpath来解析数据
//ul/li表示选择所有的ul标签下的li标签
a/@href表示选择所有a标签的href属性
a/text()表示选择a标签文本
a[@href="abc"]表示选择所有href属性是abc的a标签
我们可以把解析出来的数据保存在一个scrapy可以使用的对象中，然后scrapy可以帮助我们把这些对象保存起来，而不用我们自己把这些数据存到文件中。我们需要在items.py中添加一些类，这些类用来描述我们要保存的数据
from scrapy.item import Item, Field class DmozItem(Item): title = Field() link = Field() desc = Field()
然后在spider的parse方法中，我们把解析出来的数据保存在DomzItem对象中。
from scrapy.spider import BaseSpider from scrapy.selector import HtmlXPathSelector from tutorial.items import DmozItem class DmozSpider(BaseSpider): name = "dmoz" allowed_domains = ["dmoz.org"] start_urls = [ "http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Books/", "http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Resources/" ] def parse(self, response): hxs = HtmlXPathSelector(response) sites = hxs.select('//ul/li') items = [] for site in sites: item = DmozItem() item['title'] = site.select('a/text()').extract() item['link'] = site.select('a/@href').extract() item['desc'] = site.select('text()').extract() items.append(item) return items
在命令行执行scrapy的时候，我们可以加两个参数，让scrapy把parse方法返回的items输出到json文件中
scrapy crawl dmoz -o items.json -t json
items.json会被放在项目的根目录
让scrapy自动抓取网页上的所有链接
上面的示例中scrapy只抓取了start_urls里面的两个url的内容，但是通常我们想实现的是scrapy自动发现一个网页上的所有链接，然后再去抓取这些链接的内容。为了实现这一点我们可以在parse方法里面提取我们需要的链接，然后构造一些Request对象，并且把他们返回，scrapy会自动的去抓取这些链接。代码类似：
class MySpider(BaseSpider): name = 'myspider' start_urls = ( 'http://example.com/page1', 'http://example.com/page2', ) def parse(self, response): # collect `item_urls` for item_url in item_urls: yield Request(url=item_url, callback=self.parse_item) def parse_item(self, response): item = MyItem() # populate `item` fields yield Request(url=item_details_url, meta={'item': item}, callback=self.parse_details) def parse_details(self, response): item = response.meta['item'] # populate more `item` fields return item
parse是默认的callback, 它返回了一个Request列表，scrapy自动的根据这个列表抓取网页，每当抓到一个网页，就会调用parse_item，parse_item也会返回一个列表，scrapy又会根据这个列表去抓网页，并且抓到后调用parse_details
为了让这样的工作更容易，scrapy提供了另一个spider基类，利用它我们可以方便的实现自动抓取链接. 我们要用到CrawlSpider
from scrapy.contrib.linkextractors.sgml import SgmlLinkExtractor class MininovaSpider(CrawlSpider): name = 'mininova.org' allowed_domains = ['mininova.org'] start_urls = ['http://www.mininova.org/today'] rules = [Rule(SgmlLinkExtractor(allow=['/tor/\d+'])), Rule(SgmlLinkExtractor(allow=['/abc/\d+']), 'parse_torrent')] def parse_torrent(self, response): x = HtmlXPathSelector(response) torrent = TorrentItem() torrent['url'] = response.url torrent['name'] = x.select("//h1/text()").extract() torrent['description'] = x.select("//div[@id='description']").extract() torrent['size'] = x.select("//div[@id='info-left']/p[2]/text()[2]").extract() return torrent
相比BaseSpider，新的类多了一个rules属性，这个属性是一个列表，它可以包含多个Rule，每个Rule描述了哪些链接需要抓取，哪些不需要。这是Rule类的文档http://doc.scrapy.org/en/latest/topics/spiders.html#scrapy.contrib.spiders.Rule
这些rule可以有callback，也可以没有，当没有callback的时候，scrapy简单的follow所有这些链接.
pipelines.py的使用
在pipelines.py中我们可以添加一些类来过滤掉我们不想要的item，把item保存到数据库。
from scrapy.exceptions import DropItem class FilterWordsPipeline(object): """A pipeline for filtering out items which contain certain words in their description""" # put all words in lowercase words_to_filter = ['politics', 'religion'] def process_item(self, item, spider): for word in self.words_to_filter: if word in unicode(item['description']).lower(): raise DropItem("Contains forbidden word: %s" % word) else: return item
如果item不符合要求，那么就抛一个异常，这个item不会被输出到json文件中。
要使用pipelines，我们还需要修改settings.py
添加一行
ITEM_PIPELINES = ['dirbot.pipelines.FilterWordsPipeline']
现在执行scrapy crawl dmoz -o items.json -t json，不符合要求的item就被过滤掉了