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Python语言（34）
我们使用dmoz.org这个网站来作为小抓抓一展身手的对象。
& & 新建项目 (Project)：新建一个新的爬虫项目
& & 明确目标（Items）：明确你想要抓取的目标
& & 制作爬虫（Spider）：制作爬虫开始爬取网页
&& &存储内容（Pipeline）：设计管道存储爬取内容
1.新建项目（Project）
scrapy startproject tutorial
用tree命令展示：
下面来简单介绍一下各个文件的作用：
& & scrapy.cfg：项目的配置文件
& & tutorial/：项目的Python模块，将会从这里引用代码
& & tutorial/items.py：项目的items文件
& & tutorial/pipelines.py：项目的pipelines文件
& & tutorial/settings.py：项目的设置文件
& & tutorial/spiders/：存储爬虫的目录
2.明确目标（Item）
在Scrapy中，items是用来加载抓取内容的容器，有点像Python中的Dic，也就是字典，但是提供了一些额外的保护减少错误。
一般来说，item可以用scrapy.item.Item类来创建，并且用scrapy.item.Field对象来定义属性（可以理解成类似于ORM的映射关系）。
接下来，我们开始来构建item模型（model）。
首先，我们想要的内容有：
& & 名称（name）
& & 链接（url）
& & 描述（description）
修改tutorial目录下的items.py文件，在原本的class后面添加我们自己的class。
因为要抓dmoz.org网站的内容，所以我们可以将其命名为DmozItem：
# -*- coding: utf-8 -*-
# Define here the models for your scraped items
# See documentation in:
# http://doc.scrapy.org/en/latest/topics/items.html
from scrapy.item import Item, Field
class TutorialItem(Item):
# define the fields for your item here like:
# name = Field()
class DmozItem(Item):
title = Field()
link = Field()
desc = Field()
刚开始看起来可能会有些看不懂，但是定义这些item能让你用其他组件的时候知道你的 items到底是什么。
可以把Item简单的理解成封装好的类对象。
3.制作爬虫（Spider）
制作爬虫，总体分两步：先爬再取。
也就是说，首先你要获取整个网页的所有内容，然后再取出其中对你有用的部分。
Spider是用户自己编写的类，用来从一个域（或域组）中抓取信息。
他们定义了用于下载的URL列表、跟踪链接的方案、解析网页内容的方式，以此来提取items。
要建立一个Spider，你必须用scrapy.spider.BaseSpider创建一个子类，并确定三个强制的属性：
& & name：爬虫的识别名称，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：爬取的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()：解析的方法，调用的时候传入从每一个URL传回的Response对象作为唯一参数，负责解析并匹配抓取的数据(解析为item)，跟踪更多的URL。
也就是把Url存储下来并依此为起点逐步扩散开去，抓取所有符合条件的网页Url存储起来继续爬取。
下面我们来写第一只爬虫，命名为dmoz_spider.py，保存在tutorial\spiders目录下。
dmoz_spider.py代码如下：from scrapy.spider import Spider
class DmozSpider(Spider):
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)
allow_domains是搜索的域名范围，也就是爬虫的约束区域，规定爬虫只爬取这个域名下的网页。
从parse函数可以看出，将链接的最后两个地址取出作为文件名进行存储
然后运行一下看看，在顶级目录下运行：
scrapy crawl dmoz
运行结果如图：
还记得我们的start_urls吗？
http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Books
http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Resources
因为这些URL是起始页面，所以他们没有引用(referrers)，所以在它们的每行末尾你会看到 (referer: &None&)。
在parse 方法的作用下，两个文件被创建：分别是 Books 和 Resources，这两个文件中有URL的页面内容。
首先，Scrapy为爬虫的 start_urls属性中的每个URL创建了一个 scrapy.http.Request 对象 ，并将爬虫的parse 方法指定为回调函数。
然后，这些 Request被调度并执行，之后通过parse()方法返回scrapy.http.Response对象，并反馈给爬虫。
爬取整个网页完毕，接下来的就是的取过程了。光存储一整个网页还是不够用的。在基础的爬虫里，这一步可以用正则表达式来抓。在Scrapy里，使用一种叫做 XPath selectors的机制，它基于 XPath表达式。
这是一些XPath表达式的例子和他们的含义
& & /html/head/title: 选择HTML文档&head&元素下面的&title& 标签。
& & /html/head/title/text(): 选择前面提到的&title& 元素下面的文本内容
& & //td: 选择所有 &td& 元素
& & //div[@class=&mine&]: 选择所有包含 class=&mine& 属性的div 标签元素
以上只是几个使用XPath的简单例子，但是实际上XPath非常强大。
为了方便使用XPaths，Scrapy提供XPathSelector 类，有两种可以选择，HtmlXPathSelector(HTML数据解析)和XmlXPathSelector(XML数据解析)。
必须通过一个 Response 对象对他们进行实例化操作。
你会发现Selector对象展示了文档的节点结构。因此，第一个实例化的selector必与根节点或者是整个目录有关 。
在Scrapy里面，Selectors 有四种基础的方法（点击查看API文档）：
& & xpath()：返回一系列的selectors，每一个select表示一个xpath参数表达式选择的节点
& & css()：返回一系列的selectors，每一个select表示一个css参数表达式选择的节点
& & extract()：返回一个unicode字符串，为选中的数据
& & re()：返回一串一个unicode字符串，为使用正则表达式抓取出来的内容
3.3xpath实验
下面我们在Shell里面尝试一下Selector的用法。
实验的网址：
熟悉完了实验的小白鼠，接下来就是用Shell爬取网页了。
进入到项目的顶层目录，也就是第一层tutorial文件夹下
scrapy shell http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Books/
回车后可以看到如下的内容：
现在就像是一大堆沙子握在手里，里面藏着我们想要的金子，所以下一步，就是用筛子摇两下，把杂质出去，选出关键的内容。
selector就是这样一个筛子。
在旧的版本中，Shell实例化两种selectors，一个是解析HTML的 hxs 变量，一个是解析XML 的 xxs 变量。
而现在的Shell为我们准备好的selector对象，sel，可以根据返回的数据类型自动选择最佳的解析方案(XML or HTML)。
然后我们来捣弄一下！~
要彻底搞清楚这个问题，首先先要知道，抓到的页面到底是个什么样子。
比如，我们要抓取网页的标题，也就是&title&这个标签：
备注：简单的罗列一下有用的xpath路径表达式：
选取此节点的所有子节点。
从根节点选取。
从匹配选择的当前节点选择文档中的节点，而不考虑它们的位置。
选取当前节点。
选取当前节点的父节点。
选取属性。
全部的实验结果如下，In[i]表示第i次实验的输入，Out[i]表示第i次结果的输出：
当然title这个标签对我们来说没有太多的价值，下面我们就来真正抓取一些有意义的东西。
使用火狐的审查元素我们可以清楚地看到，我们需要的东西如下：
我们可以用如下代码来抓取这个&li&标签：
sel.xpath('//ul/li')
从&li&标签中，可以这样获取网站的描述：
sel.xpath('//ul/li/text()').extract()
可以这样获取网站的标题：&
可以这样获取网站的超链接：
当然，前面的这些例子是直接获取属性的方法。
我们注意到xpath返回了一个对象列表，
那么我们也可以直接调用这个列表中对象的属性挖掘更深的节点
（参考：&and&in
sites = sel.xpath('//ul/li')
for site in sites:
title = site.xpath('a/text()').extract()
link = site.xpath('a/@href').extract()
desc = site.xpath('text()').extract()
print title, link, desc
3.4xpath实战
我们用shell做了这么久的实战，最后我们可以把前面学习到的内容应用到dmoz_spider这个爬虫中。
在原爬虫的parse函数中做如下修改：
qixuan@ubuntu:~/qixuan02/tutorial/tutorial/spiders$ cat dmoz_spider.py
from scrapy.spider import Spider
from scrapy.selector import Selector
class DmozSpider(Spider):
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):
sel = Selector(response)
sites = sel.xpath('//ul/li')
for site in sites:
title = site.xpath('a/text()').extract()
link = site.xpath('a/@href').extract()
desc = site.xpath('text()').extract()
print title
注意，我们从scrapy.selector中导入了Selector类，并且实例化了一个新的Selector对象。这样我们就可以像Shell中一样操作xpath了。
我们来试着输入一下命令运行爬虫（在tutorial根目录里面）：
scrapy crawl dmoz
运行结果如下：
果然，成功的抓到了所有的标题。但是好像不太对啊，怎么Top，Python这种导航栏也抓取出来了呢？
我们只需要红圈中的内容：
看来是我们的xpath语句有点问题，没有仅仅把我们需要的项目名称抓取出来，也抓了一些无辜的但是xpath语法相同的元素。
审查元素我们发现我们需要的&ul&具有class='directory-url'的属性，
那么只要把xpath语句改成sel.xpath('//ul[@class=&directory-url&]/li')
3.5使用Item
接下来我们来看一看如何使用Item。
前面我们说过，Item 对象是自定义的python字典，可以使用标准字典语法获取某个属性的值.
作为一只爬虫，Spiders希望能将其抓取的数据存放到Item对象中。为了返回我们抓取数据，spider的最终代码应当是这样:
from scrapy.spider import Spider
from scrapy.selector import Selector
from tutorial.items import DmozItem
class DmozSpider(Spider):
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):
sel = Selector(response)
sites = sel.xpath('//ul[@class=&directory-url&]/li')
items = []
for site in sites:
item = DmozItem()
item['title'] = site.xpath('a/text()').extract()
item['link'] = site.xpath('a/@href').extract()
item['desc'] = site.xpath('text()').extract()
items.append(item)
return items
4.存储内容（Pipeline）
保存信息的最简单的方法是通过，主要有四种：JSON，JSON lines，CSV，XML。
我们将结果用最常用的JSON导出，命令如下：
scrapy crawl dmoz -o items.json -t json
然后来看一下导出的结果，用文本编辑器打开json文件即可（为了方便显示，在item中删去了除了title之外的属性）：
因为这个只是一个小型的例子，所以这样简单的处理就可以了。
最后目录下生成如下文件：
参考来源：
参考知识库
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分类： Python/Ruby
Github 上已经有人或多或少的实现了对知乎数据的爬取，我搜索到的有以下几个仓库：
&实现先通过用户名和密码登陆再爬取数据，代码见&。
&使用 selenium 下载和执行 javascript 代码。
&主要是爬指定话题的topanswers，还有用户个人资料，添加了登录代码。
&基于爬取的学术资源，提供搜索、推荐、可视化、分享四块。使用了 Scrapy、MongoDB、Apache Lucene/Solr、Apache Tika等技术。
&scrapy的一些例子，包括获取豆瓣数据、linkedin、腾讯招聘数据等例子。
&实现分页获取话题。
&使用scrapy、redis、mongodb、graphite实现的一个分布式网络爬虫,底层存储mongodb集群,分布式使用redis实现,爬虫状态显示使用graphite实现
&一个分布式定向抓取集群的简单实现。
其他资料：
&收集了很多关于 Scrapy 的文章，推荐阅读
scrapy 和 javascript 交互例子：
还有一些待整理的知识点：
如何先登陆再爬数据
如何使用规则做过滤
如何递归爬取数据
scrapy的参数设置和优化
如何实现分布式爬取
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