浅谈scrapy框架的使用_scrapy框架可以不引用吗

浅谈scrapy框架的使用

scrapy框架是一款基于python的爬虫框架，从这个框架的项目构造形式，我们可以看出它主要分为spider.py pipeline.py item.py decorator.py middlewares.py setting.py.下面主要谈一谈spider.py pipeline.py item.py and setting.py。
简单来说,item 就相当于 java 中的 javabean 的作用,spider.py具体负责爬数据的工作,并且交给对应的 pipeline.py 来处理数据.setting.py 进行一些全局的配置,方便读取.

spider.py

从名字可以看出 spider–蜘蛛,说明这个文件就是具体执行爬虫任务的.

# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
from 项目名称(随便起).items import 项目名称(随便起)Item
from 项目名称(随便起) import pipelines
import sys
import urllib
from scrapy.selector import Selector
# from 项目名称(随便起).spiders.dateutil import dateutil
import random
import math
import 项目名称(随便起).my_server as my_server
import logging
class testspidertest(scrapy.Spider):
    name = "testspider"
    allowed_domains = [""]
    date = ""
    pageNumber = 0
    ptype = "fmsq"
    key = name

    def __init__(self):
        self.pageNumber = 0
        self.date = "PD='2016.06.22'"

    pipeline = set([
        pipelines.JsonPipeline2,
        # pipelines.MongoDBFmsqPipeline,
    ])

    def start_requests(self):
        # logging.info("=========================start====================")
        # util = dateutil()
        # dateList = util.getAllWed()
        # for index,d in enumerate(dateList):
        #     dateList[index] = "公开（公告）日="+d
        # for d in dateList:
        #     print d
        self.date = "PD=2016.06.22"
        # get list of patent page by page
        # v=self.date+self.ptype+str(1)
        # my_server.r.sadd(self.key, v)
        # print "+++++++++++++" + self.date + "++++++++++++++++"
        yield scrapy.FormRequest("http://epub.sipo.gov.cn/pam.action",
                                     formdata={
                                         'strSources': 'pip', 'strWhere': 'PN=CN105765909A', 'recordCursor': '0'},
                                     dont_filter=True,
                                     callback=self.post_over)

        pass

    def post_over(self, response):
        logging.info("23333")
        hxs = Selector(response)

        # scrapy.shell.inspect_response(response,self)
        logging.info("still fuck can't get ")

        tttt = hxs.xpath('//div[@class="main"]/dl/dd/ul/li[3]/a/@href').extract()[0]
        print "=============" + tttt


        return tttt
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我们看这个文件,首先他继承了scrapy.spider,并且重写了一些方法,先看变量,name 就是这个spider 的 name,allowed_domains这个是 spider要求设置的一个变量,表示允许爬虫爬的网站.pipeline = set....这个设置了该 spider 过后,应该转向哪一个 pipeline 来处理数据.根据官方文档的解释,start_requests方法和 start-url 变量的作用是一样的,都是这是爬虫开爬的 url,由于我们这里用的是 post 的方法,参数较多,后期还会更改,所以用start_requests其中
yield scrapy.FormRequest("http://epub.sipo.gov.cn/pam.action",
formdata={
'strSources': 'pip', 'strWhere': 'PN=CN105765909A', 'recordCursor': '0'},
dont_filter=True,
callback=self.post_over)
(ps:格式有点乱了…)
formdata 是 post 传递的参数,dont_filter 的意思是强制爬这个网址,不要过滤,换言之,就是不管他是否在allow_domain下都爬.callback 是一个回调函数,指的是如果爬完该网页,应该去哪个回调函数来处理.关于回调函数是什么意思,就不解释了.(其实是因为本人的理解也不是很深,只知皮毛..)
看代码,post_over 就是我们的回调函数

下面看这个函数,response就是我们 request 的返回,我们通过Selector()这个函数可以拿到一个搜索器hxs,通过他可以用 xpath 或者 css 来访问对应的 html 元素.并把这些元素放到 item 中,返回 return 出去.
return的 item 会进入到对应的 pipeline 里,我们来看对应的代码.
from scrapy import signals
import json
import codecs
import pymongo
from scrapy.conf import settings
from scrapy.exceptions import DropItem
# from scrapy.pipelines.images import ImagesPipeline
import datetime
import logging
# import 项目名称(随便起).settings as ipsettings
from 项目名称(随便起).decorator import check_spider_pipeline
#写图片需要的库
import urllib
import os
class ImageDownloadPipeline(object):
def process_item(self, item, spider):
if item['image_urls'] == '':
DropItem("no picture")
# print "*********************"
# print spider.date
# print "*********************"
dir_path = settings['IMAGES_STORE'] + spider.name + '/' + spider.date + '/full/'
dir_thumb_path = settings['IMAGES_STORE'] + spider.name + '/' + spider.date + '/thumb/'
if not os.path.exists(dir_path):
os.makedirs(dir_path)
if not os.path.exists(dir_thumb_path):
os.makedirs(dir_thumb_path)
us = item['authId'] + '.jpg'
file_path = dir_path + us
file_thumb_path = dir_thumb_path + us

            if os.path.exists(file_path):
                pass
            else:
                urllib.urlretrieve("http://epub.sipo.gov.cn/" + item['image_urls'],file_path)#写图片的
                urllib.urlretrieve("http://epub.sipo.gov.cn/" + item['image_thumb_urls'],file_thumb_path)#写图片的
                # print "=======================" +item['image_urls']
                item['image_urls'] = file_path
                item['image_thumb_urls'] = file_thumb_path
            return item`
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我们就以这个 pipeline 作为例子,其中process_item是必须的方法,里面有三个参数self item spider .self不必说了,就是指这个class 自身,通过他可以访问 class 的全局变量,item 指的是我们传进来的 item,即刚才 spider 返回的 item.spider 是调用这个 pipeline 的 spider,从这个变量,我们可以获得 spider 的一些信息,这就实现了两个模块的通信,以上代码的作用是下载图片并修改图片的路径为本地路径.当然通过pipeline 也可以把所获得的数据存到数据库中,或者本地文件里…
setting.py 中定义了需要用到的路径,项目名称(随便起),pipeline 以及 scrapy 需要的设置等.详细的内容可以参考官方的文档.简单举了声明 pipeline 的例子:

ITEM_PIPELINES = {
        # '项目名称(随便起).pipelines.JsonPipeline1' : 300,
        # '项目名称(随便起).pipelines.JsonPipeline2' : 300,
        '项目名称(随便起).pipelines.ImageDownloadPipeline' : 80,
        'scrapy_redis.pipelines.RedisPipeline':100, #自动加spider2：item
   '项目名称(随便起).pipelines.MongoDBFmgbPipeline': 201,
}
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我们所有要启用的 pipeline 都必须这么声明,可以很清晰的看到冒号:前面的是 pipeline 的路径,后面是1-1000的数字,代表优先级,数字越小,优先级越高.我们可以合理的分配优先级,使得对应的 pipeline 按序执行.
其他的几个文件,还没有研究,只知道middlewares.py可以设置需要的代理,用来防止爬虫被检测到.
总结一下,就像许多博文曾经说的,scrapy 框架的思路还是很清晰的,这是他的一大优点,本人之前没有学习过 python,所以初次接触,走了一些坑,而且在写代码的时候也给自己挖了很多坑..故作此记录.
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