Scrapy框架-CrawlSpider

目录

1.crawlspider介绍

通过下面的命令可以快速创建 crawlspider模板 的代码：

scrapy genspider -t crawl tencent tencent.com

它是spider的派生类，spider类的设计原则是只爬取start_url列表中的网页，而crawlspider类定义了一些规则(rule)来提供跟进link的方便的机制，从爬取的网页中获取link并继续爬取的工作更适合

与spider的区别

1. spider手动处理url
   
2. crawlspider自动提取url的数据，自动翻页处理

2.crawlspider源代码

class crawlspider(spider):
    rules = ()
    def __init__(self, *a, **kw):
        super(crawlspider, self).__init__(*a, **kw)
        self._compile_rules()

    #首先调用parse()来处理start_urls中返回的response对象
    #parse()则将这些response对象传递给了_parse_response()函数处理，并设置回调函数为parse_start_url()
    #设置了跟进标志位true
    #parse将返回item和跟进了的request对象    
    def parse(self, response):
        return self._parse_response(response, self.parse_start_url, cb_kwargs={}, follow=true)

    #处理start_url中返回的response，需要重写
    def parse_start_url(self, response):
        return []

    def process_results(self, response, results):
        return results

    #从response中抽取符合任一用户定义'规则'的链接，并构造成resquest对象返回
    def _requests_to_follow(self, response):
        if not isinstance(response, htmlresponse):
            return
        seen = set()
        #抽取之内的所有链接，只要通过任意一个'规则'，即表示合法
        for n, rule in enumerate(self._rules):
            links = [l for l in rule.link_extractor.extract_links(response) if l not in seen]
            #使用用户指定的process_links处理每个连接
            if links and rule.process_links:
                links = rule.process_links(links)
            #将链接加入seen集合，为每个链接生成request对象，并设置回调函数为_repsonse_downloaded()
            for link in links:
                seen.add(link)
                #构造request对象，并将rule规则中定义的回调函数作为这个request对象的回调函数
                r = request(url=link.url, callback=self._response_downloaded)
                r.meta.update(rule=n, link_text=link.text)
                #对每个request调用process_request()函数。该函数默认为indentify，即不做任何处理，直接返回该request.
                yield rule.process_request(r)

    #处理通过rule提取出的连接，并返回item以及request
    def _response_downloaded(self, response):
        rule = self._rules[response.meta['rule']]
        return self._parse_response(response, rule.callback, rule.cb_kwargs, rule.follow)

    #解析response对象，会用callback解析处理他，并返回request或item对象
    def _parse_response(self, response, callback, cb_kwargs, follow=true):
        #首先判断是否设置了回调函数。（该回调函数可能是rule中的解析函数，也可能是 parse_start_url函数）
        #如果设置了回调函数（parse_start_url()），那么首先用parse_start_url()处理response对象，
        #然后再交给process_results处理。返回cb_res的一个列表
        if callback:
            #如果是parse调用的，则会解析成request对象
            #如果是rule callback，则会解析成item
            cb_res = callback(response, **cb_kwargs) or ()
            cb_res = self.process_results(response, cb_res)
            for requests_or_item in iterate_spider_output(cb_res):
                yield requests_or_item

        #如果需要跟进，那么使用定义的rule规则提取并返回这些request对象
        if follow and self._follow_links:
            #返回每个request对象
            for request_or_item in self._requests_to_follow(response):
                yield request_or_item

    def _compile_rules(self):
        def get_method(method):
            if callable(method):
                return method
            elif isinstance(method, basestring):
                return getattr(self, method, none)

        self._rules = [copy.copy(r) for r in self.rules]
        for rule in self._rules:
            rule.callback = get_method(rule.callback)
            rule.process_links = get_method(rule.process_links)
            rule.process_request = get_method(rule.process_request)

    def set_crawler(self, crawler):
        super(crawlspider, self).set_crawler(crawler)
        self._follow_links = crawler.settings.getbool('crawlspider_follow_links', true)

3. linkextractors:提取response中的链接

class scrapy.linkextractors.linkextractor

link extractors 的目的很简单: 提取链接｡

每个linkextractor有唯一的公共方法是 extract_links()，它接收一个 response 对象，并返回一个 scrapy.link.link 对象。

link extractors要实例化一次，并且 extract_links 方法会根据不同的 response 调用多次提取链接｡

class scrapy.linkextractors.linkextractor(
    allow = (),
    deny = (),
    allow_domains = (),
    deny_domains = (),
    deny_extensions = none,
    restrict_xpaths = (),
    tags = ('a','area'),
    attrs = ('href'),
    canonicalize = true,
    unique = true,
    process_value = none
)

主要参数：

• allow：满足括号中“正则表达式”的值会被提取，如果为空，则全部匹配。

• deny：与这个正则表达式(或正则表达式列表)不匹配的url一定不提取。

• allow_domains：会被提取的链接的domains。

• deny_domains：一定不会被提取链接的domains。

• restrict_xpaths：使用xpath表达式，和allow共同作用过滤链接

4. rules

在rules中包含一个或多个rule对象，每个rule对爬取网站的动作定义了特定操作。如果多个rule匹配了相同的链接，则根据规则在本集合中被定义的顺序，第一个会被使用

class scrapy.spiders.rule(
        link_extractor, 
        callback = none, 
        cb_kwargs = none, 
        follow = none, 
        process_links = none, 
        process_request = none
)

• link_extractor：是一个link extractor对象，用于定义需要提取的链接。

• callback： 从link_extractor中每获取到链接时，参数所指定的值作为回调函数，该回调函数接受一个response作为其第一个参数。

注意：当编写爬虫规则时，避免使用parse作为回调函数。由于crawlspider使用parse方法来实现其逻辑，如果覆盖了 parse方法，crawl spider将会运行失败。

• follow：是一个布尔(boolean)值，指定了根据该规则从response提取的链接是否需要跟进。 如果callback为none，follow 默认设置为true ，否则默认为false。

• process_links：指定该spider中哪个的函数将会被调用，从link_extractor中获取到链接列表时将会调用该函数。该方法主要用来过滤。

• process_request：指定该spider中哪个的函数将会被调用， 该规则提取到每个request时都会调用该函数。 (用来过滤request)

5.重写tencent爬虫

1. 首先创建爬虫

scrapy startproject tencentjobcrawlspider

1. 然后管道文件和item文件和之前一样

2. 创建爬虫文件

scrapy genspider -t crawl tencent www.tencent.com  

1. 修改爬虫文件代码

import scrapy
# 导入链接规则匹配类，用来提取符合规则的链接
from scrapy.linkextractors import linkextractor
# 导入crawlspider类和rule
from scrapy.spiders import crawlspider, rule
from tencentcrawlspider.items import tencentcrawlspideritem

class tencentspider(crawlspider):
    name = 'tencent'
    # 设置爬虫的允许范围
    allowed_domains = ['hr.tencent.com']
    # 第一次执行的时候这里发请求
    start_urls = ['https://hr.tencent.com/position.php?&start=0']

    # reponse里链接的提取规则，返回符合匹配规则的链接匹配对象的列表
    pagelink = linkextractor(allow=("start=\d+"))
    # newlink = linkextractor(allow = ("12345"))

    # rules的作用： 符合规则发送请求，并调用回调函数
    rules = [
        # 获取这个列表的链接，挨个发送请求，并且继续跟进，并调用指定的回调函数
        # 请求-》调度器-》入队列-》出队列-》下载器-》response-》调用回调函数-》再次匹配linkextractor规则

        # 比如第一页： link = [0,1,2,3,4,1680]
        # 比如第二页： link = [0,2,3,4,5,1680]
        # 此时通过指纹判定是否请求已经发过？---》如何是的话，直接忽略
        rule(pagelink, callback='parsetencent', follow=true)
        # rule(newlink,callback="positionparse",follow=false)
    ]

    # 指定回调函数来处理响应-》给管道文件处理
    def parsetencent(self, response):
        for each in response.xpath("//tr[@class = 'even'] | //tr[@class = 'odd']"):
            # 初始化模型对象
            item = tencentcrawlspideritem()

            item['positionname'] = each.xpath("./td[1]/a/text()").extract()[0]
            item['positionlink'] = each.xpath("./td[1]/a/@href").extract()[0]
            item['positiontype'] = each.xpath("./td[2]/text()").extract()[0]
            item['peoplenum'] = each.xpath("./td[3]/text()").extract()[0]
            item['worklocation'] = each.xpath("./td[4]/text()").extract()[0]
            item['publishtime'] = each.xpath("./td[5]/text()").extract()[0]

            yield item

6. spider和crawlspider的区别

• spider：广义爬取，需要自己设定url的变化规则
  
• crawlspider：深度爬取，只需要获取翻页的每个按钮的url匹配规则就可以了