用Python爬取实习信息（Scrapy初体验），pythonscrapy, 正好想学习一下scra

1.目标

这两天要弄一个大作业，从水木社区和北大未名社区的实习板块，爬取实习信息，保存在MongoDB数据库。
正好想学习一下scrapy框架的使用，就愉快地决定用scrapy来实现。

2.介绍

Scrapy是Python开发的一个快速,高层次的屏幕抓取和web抓取框架，用于抓取web站点并从页面中提取结构化的数据。使用了 Twisted 异步网络库来处理网络通讯。整体架构：

学习使用Scrapy，最重要的是官方文档。本文的主要参考资料也是该文档。
Scrapy的安装，这里就不说了，在满足一系列依赖的安装以后，pip一下，就搞定了。

pip install scrapy

3.开始

3.1 首先，新建一个Scrapy工程。

进入你的目标目录，输入以下指令，创建项目intern。

$ scrapy startproject intern

目录结构如下：

.
├── scrapy.cfg
└── intern
  ├── __init__.py
  ├── items.py
  ├── pipelines.py
  ├── settings.py
  └── spiders
    └── __init__.py

这个目录结构要熟记于心。

• scrapy.cfg: 全局配置文件
• intern/: 项目python模块
• intern/items.py: 项目items文件，定义爬取的数据保存结构
• intern/pipelines.py: 项目管道文件，对爬取来的数据进行清洗、筛选、保存等操作
• intern/settings.py: 项目配置文件
• intern/spiders: 放置spider的目录

3.2 编写items.py文件。

定义item的字段如下：

import scrapy
class InternItem(scrapy.Item):
  title = scrapy.Field()
  href = scrapy.Field()
  author = scrapy.Field()
  time = scrapy.Field()
  content = scrapy.Field()
  is_dev = scrapy.Field()
  is_alg = scrapy.Field()
  is_fin = scrapy.Field()
  base_url_index = scrapy.Field()

定义的方法很简单，每个字段都=scrapy.Field()即可。
使用：比如要使用某item的title，就像python中的dict一样，item[‘title’]即可。

3.3 编写爬虫。

好了终于到了编写爬虫了。以爬取水木社区的爬虫为例。在spiders目录下，创建smSpider.py。

class SMSpider(scrapy.spiders.CrawlSpider):   
'''    
#要建立一个 Spider，你可以为 scrapy.spider.BaseSpider 创建一个子类，并确定三个主要的、强制的属性：    
#name ：爬虫的识别名，它必须是唯一的，在不同的爬虫中你必须定义不同的名字.    
#start_urls ：爬虫开始爬的一个 URL 列表。爬虫从这里开始抓取数据，所以，第一次下载的数据将会从这些 URLS 开始。其他子 URL 将会从这些起始 URL 中继承性生成。   
#parse() ：爬虫的方法，调用时候传入从每一个 URL 传回的 Response 对象作为参数，response 将会是 parse 方法的唯一的一个参数,    
#这个方法负责解析返回的数据、匹配抓取的数据(解析为 item )并跟踪更多的 URL。    
''' 
  name="sm"    
  base_url = 'http://www.newsmth.net/nForum/board/Intern'    
  start_urls = [base_url]   
  start_urls.extend([base_url+'?p='+str(i) for i in range(2,4)])    
  platform = getPlatform()    
  def __init__(self):        
    scrapy.spiders.Spider.__init__(self)        
    if self.platform == 'linux':            
      self.driver = webdriver.PhantomJS()        
    elif self.platform == 'win':            
      self.driver =webdriver.PhantomJS(executable_path= 'F:/runtime/python/phantomjs-2.1.1-windows/bin/phantomjs.exe')            
    self.driver.set_page_load_timeout(10)       
    dispatcher.connect(self.spider_closed, signals.spider_closed)    
  def spider_closed(self, spider):        
    self.driver.quit()    
  def parse(self,response):
...

从浅到深，一步步解释这段代码。
首先，这个SMSpider是继承于CrawlSpider，CrawlSpider继承于BaseSpider。一般用BaseSpider就够了，CrawlSpider可以增加一些爬取的Rule。但实际上我这里并没有用到。必需要定义的三个属性。
name：爬虫的名字。（唯一）
start_url：爬虫开始爬取的url列表。
parse()：爬虫爬取的方法。调用时传入一个response对象，作为访问某链接的响应。
在爬取水木社区的时候发现，水木的实习信息是动态加载的。

也就是说，源代码中，并没有我们要的实习信息。这时，考虑使用Selenium和Phantomjs的配合。Selenium本来在自动化测试上广泛使用，它可以模仿用户在浏览器上的行为，比如点击按钮等等。Phantomjs是一个没有UI的浏览器。Selenium和Phantomjs搭配，就可以方便地抓取动态加载的页面。

回到SMSpider的代码，我们要判断当前的操作系统平台，然后在Selenium的webdriver中加载Phantomjs。Linux不用输入路径，Windows要输入程序所在路径。在init()的结尾，还要加上事件分发器，使得在爬虫退出后，关闭Phantomjs。

self.driver.set_page_load_timeout(10)

这句代码是为了不让Phantom卡死在某一链接的请求上。设定每个页面加载时间不能超过10秒。
具体的parse方法：

def parse(self,response):      
  self.driver.get(response.url)    
  print response.url
  #等待，直到table标签出现    
  try:        
    element = WebDriverWait(self.driver,30).until(  
               EC.presence_of_all_elements_located((By.TAG_NAME,'table'))        )        
    print 'element:\n', element    
  except Exception, e:        
    print Exception, ":", e        
    print "wait failed"    
  page_source = self.driver.page_source    
  bs_obj = BeautifulSoup(page_source, "lxml")    
  print bs_obj    
  table = bs_obj.find('table',class_='board-list tiz')    
  print table    
  print "find message ====================================\n" 
  intern_messages = table.find_all('tr',class_=False)    
  for message in intern_messages:        
    title, href, time, author = '','','',''        
    td_9 = message.find('td',class_='title_9')        
    if td_9:            
      title = td_9.a.get_text().encode('utf-8','ignore')            
      href = td_9.a['href']        
    td_10 = message.find('td', class_='title_10')        
    if td_10:            
      time=td_10.get_text().encode('utf-8','ignore')        
    td_12 = message.find('td', class_='title_12')        
    if td_12:            
      author = td_12.a.get_text().encode('utf-8','ignore')        
    item = InternItem()        
    print 'title:',title        
    print 'href:', href        
    print 'time:', time        
    print 'author:', author        
    item['title'] = title        
    item['href'] = href        
    item['time'] = time       
    item['author'] = author        
    item['base_url_index'] = 0        
    #嵌套爬取每条实习信息的具体内容
    root_url = 'http://www.newsmth.net'              
    if href!='':            
    content = self.parse_content(root_url+href)            
    item['content'] = content       
    yield item

这段代码，先是找到动态加载的目标标签，等待这个标签出现，再爬取实习信息列表，再嵌套爬取每条实习信息的具体内容。这里我使用bs4对html进行解析。你也可以使用原生态的Xpath，或者selector。这里就不进行具体的讲解了，多了解几种方法，熟练一种即可。爬取到的目标内容，像 item[‘title’] = title这样，保存在item里。注意最后不是return，而是yeild。parse方法采用生成器的模式，逐条爬取分析。
爬取具体实习内容的代码：

def parse_content(self,url):    
  self.driver.get(url)    
  try:        
    element = WebDriverWait(self.driver, 30).until(            
            EC.presence_of_all_elements_located((By.TAG_NAME, 'table'))        )        
    print 'element:\n', element    
  except Exception, e:        
    print Exception, ":", e        
    print "wait failed"    
  page_source = self.driver.page_source    
  bs_obj = BeautifulSoup(page_source, "lxml")    
  return bs_obj.find('td', class_='a-content').p.get_text().encode('utf-8','ignore')

3.4 编写pipelines.py。

接下来，我们想把爬取到的数据，存在Mongodb里面。这可以交给pipeline去做。pipeline是我喜欢Scrapy的一个理由，你可以把你爬到的数据，以item的形式，扔进pipeline里面，进行筛选、去重、存储或者其他自定义的进一步的处理。pipeline之间的顺序，可以在settings.py中设置，这使得pipeline更加灵活。
来看看MongoDBPipeline：

class MongoDBPipeline(object):    
  def __init__(self):        
    pass     
  def open_spider(self, spider):        
    self.client = pymongo.MongoClient(            
    settings['MONGODB_SERVER'],            
    settings['MONGODB_PORT']        )        
    self.db = self.client[settings['MONGODB_DB']]        
    self.collection = self.db[settings['MONGODB_COLLECTION']]    
  def close_spider(self, spider):        
    self.client.close()    
  def process_item(self, item, spider):        
    valid = True        
    for data in item:            
      if not data :                
        valid = False                
        raise DropItem("Missing {0}!".format(data))        
      if item['title'] == '':            
        valid = False            
        raise DropItem("title is '' ")        
      if valid:            
        self.collection.insert(dict(item))            
    return item

来说明一下。
首先创建类MongoDBPipeline，这里不用继承什么预先设定好的pipeline。但是要有一个process_item的方法，传入一个item和spider，返回处理完的item。open_spider和close_spider是在爬虫开启和关闭的时候调用的回调函数。这里我们要用到MongoDB，所以我们在爬虫开启的时候，连接一个Mongo客户端，在爬虫关闭的时候，再把客户端关掉。这里的数据库相关的信息，都保存在settings.py里面。如下：

MONGODB_SERVER = "localhost"
MONGODB_PORT = 27017
MONGODB_DB = "intern"
MONGODB_COLLECTION = "items"

写在settings.py里面的参数可以通过

from scrapy.conf import settings
settings['xxxxxx']

这种方式来获取。
在写完MongoDBPipeline以后，还要在settings.py注册一下这个pipeline，如下：

ITEM_PIPELINES = {    
    'intern.pipelines.TagPipeline': 100, 
    'intern.pipelines.MongoDBPipeline':300                  
}

后面的数值越小，越先执行。数值的范围是1000以内的整数。通过这种方法，可以非常方便地设置pipeline之间的顺序，以及开启和关闭一个pipeline。

4.运行

在项目目录下，执行如下指令：

scrapy crawl sm

这时我们的SMSpider就愉快地开始爬取数据了。

5.下一步

关于scrapy框架，要学的还有很多。比如说扩展和中间件的编写，以及Crawler API的使用。
关于爬虫，可以学习的还有：

• 使用代理
• 模拟登陆

下面一段时间，要做新浪微博的爬虫，届时有新的收获再和大家分享。
本文源码地址:github
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