记得n年前项目需要一个灵活的爬虫工具，就组织了一个小团队用Java实现了一个爬虫框架，可以根据目标网站的结构、地址和需要的内容，做简单的配置开发，即可实现特定网站的爬虫功能。因为要考虑到各种特殊情形，开发还耗了不少人力。后来发现了Python下有这个Scrapy工具，瞬间觉得之前做的事情都白费了。对于一个普通的网络爬虫功能，Scrapy完全胜任，并把很多复杂的编程都包装好了。本文会介绍如何Scrapy构建一个简单的网络爬虫。

一个基本的爬虫工具，它应该具备以下几个功能：

• 通过HTTP(S)请求，下载网页信息
• 解析网页，抓取需要的内容
• 保存内容
• 从现有页面中找到有效链接，从而继续抓取下一个网页

我们来看下Scrapy怎么做到这些功能的。首先准备Scrapy环境，你需要安装Python（本文使用v2.7）和pip，然后用pip来安装lxml和scrapy。个人强烈建议使用virtualenv来安装环境，这样不同的项目之间不会冲突。详细步骤这里就不赘述了。对于Mac用户要注意，当使用pip安装lxml时，会出现类似于的下面错误：

Error: #include “xml/xmlversion.h” not found

解决这个问题，你需要先安装Xcode的command line tools，具体的方法是在命令行执行下面的命令即可。

 

 

1	$ xcode-select --install

环境安装好之后，我们来用Scrapy实现一个简单的爬虫，抓取本博客网站的文章标题，地址和摘要。

1. 1. 创建工程

 

 

 

1	$ scrapy startproject my_crawler

该命令会在当前目录下创建一个名为”my_crawler”的工程，工程的目录结构如下

 

 

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my_crawler   |- my_crawler   |    |- spiders   |    |    |- __init__.py   |    |- items.py   |    |- pipelines.py   |    |- setting.py   |- scrapy.cfg

 

2. 2. 设置待抓取内容的字段，本例中就是文章的标题，地址和摘要

修改”items.py”文件，在”MyCrawlerItem”类中加上如下代码：

 

 

 

 

 

Python

 

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# -*- coding: utf-8 -*- import scrapy   class MyCrawlerItem(scrapy.Item):     title = scrapy.Field()    # 文章标题     url = scrapy.Field()      # 文章地址     summary = scrapy.Field()  # 文章摘要     pass

 

3. 3. 编写网页解析代码

在”my_crawler/spiders”目录下，创建一个名为”crawl_spider.py”文件（文件名可以任意取）。代码如下

 

 

 

 

 

 

Python

 

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# -*- coding: utf-8 -*- import scrapy from scrapy.linkextractors import LinkExtractor from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule   from my_crawler.items import MyCrawlerItem   class MyCrawlSpider(CrawlSpider):     name = 'my_crawler'               # Spider名，必须唯一，执行爬虫命令时使用     allowed_domains = ['bjhee.com']   # 限定允许爬的域名，可设置多个     start_urls = [         "http://www.bjhee.com",       # 种子URL，可设置多个     ]       rules = (    # 对应特定URL，设置解析函数，可设置多个         Rule(LinkExtractor(allow=r'/page/[0-9]+'),  # 指定允许继续爬取的URL格式，支持正则                            callback='parse_item',   # 用于解析网页的回调函数名                            follow=True         ),     )       def parse_item(self, response):         # 通过XPath获取Dom元素         articles = response.xpath('//*[@id="main"]/ul/li')           for article in articles:             item = MyCrawlerItem()             item['title'] = article.xpath('h3[@class="entry-title"]/a/text()').extract()[0]             item['url'] = article.xpath('h3[@class="entry-title"]/a/@href').extract()[0]             item['summary'] = article.xpath('div[2]/p/text()').extract()[0]             yield item

 

对于XPath不熟悉的朋友，可以通过Chrome的debug工具获取元素的XPath。

4. 4. 让我们测试下爬虫的效果

在命令行中输入：

 

 

1	$ scrapy crawl my_crawler

注意，这里的”my_crawler”就是你在”crawl_spider.py”文件中起的Spider名。

没过几秒钟，你就会看到要抓取的字段内容打印在控制台上了。就是这么神奇！Scrapy将HTTP(S)请求，内容下载，待抓取和已抓取的URL队列的管理都封装好了。你的主要工作基本上就是设置URL规则及编写解析的方法。

我们将抓取的内容保存为JSON文件：

 

 

1	$ scrapy crawl my_crawler -o my_crawler.json -t json

你可以在当前目录下，找到文件”my_crawler.json”，里面保存的就是我们要抓取的字段信息。（参数”-t json”可以省去）

5. 5. 将结果保存到数据库

这里我们采用MongoDB，你需要先安装Python的MongoDB库”pymongo”。编辑”my_crawler”目录下的”pipelines.py”文件，在”MyCrawlerPipeline”类中加上如下代码：

 

 

 

 

 

 

Python

 

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# -*- coding: utf-8 -*- import pymongo   from scrapy.conf import settings from scrapy.exceptions import DropItem   class MyCrawlerPipeline(object):     def __init__(self):         # 设置MongoDB连接         connection = pymongo.Connection(             settings['MONGO_SERVER'],             settings['MONGO_PORT']         )         db = connection[settings['MONGO_DB']]         self.collection = db[settings['MONGO_COLLECTION']]       # 处理每个被抓取的MyCrawlerItem项     def process_item(self, item, spider):         valid = True         for data in item:             if not data:  # 过滤掉存在空字段的项                 valid = False                 raise DropItem("Missing {0}!".format(data))           if valid:             # 也可以用self.collection.insert(dict(item))，使用upsert可以防止重复项             self.collection.update({ 'url': item['url']}, dict(item), upsert=True)           return item

再打开”my_crawler”目录下的”settings.py”文件，在文件末尾加上pipeline的设置：

 

 

 

 

 

 

Python

 

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ITEM_PIPELINES = {     'my_crawler.pipelines.MyCrawlerPipeline': 300,    # 设置Pipeline，可以多个，值为执行优先级 }   # MongoDB连接信息 MONGO_SERVER = 'localhost' MONGO_PORT = 27017 MONGO_DB = 'bjhee' MONGO_COLLECTION = 'articles'   DOWNLOAD_DELAY=2    # 如果网络慢，可以适当加些延迟，单位是秒

 

6. 6. 执行爬虫

 

 

 

1	$ scrapy crawl my_crawler

别忘了启动MongoDB并创建”bjhee”数据库哦。现在你可以在MongoDB里查询到记录了。

总结下，使用Scrapy来构建一个网络爬虫，你需要做的就是：

• “items.py”中定义爬取字段
• 在”spiders”目录下创建你的爬虫，编写解析函数和规则
• “pipelines.py”中对爬取后的结果做处理
• “settings.py”设置必要的参数

其他的事情，Scrapy都帮你做了。下图就是Scrapy具体工作的流程。怎么样？开始写一个自己的爬虫吧。

本例中的代码可以在。