本次测试案例参考厦门大学数据库实验室
链接: https://dblab.xmu.edu.cn/blog/3937/
在PyCharm中新建一个名称为“scrapyProject”的工程,如下图所示,Python解释器就选择我们之前已经安装好的
本次测试环境为
Python3.7.6
在“scrapyProject”工程底部打开Terminal窗口(如下图所示),在命令提示符后面输入命令“pip install scrapy”,下载Scrapy框架所需文件。
下载完成后,继续在终端中输入命令“scrapy startproject poemScrapy”,创建Scrapy爬虫框架相关目录和文件。创建完成以后的具体目录结构如下图所示,这些目录和文件都是由Scrapy框架自动创建的,不需要手动创建。
在Scrapy爬虫程序目录结构中,各个目录和文件的作用如下:
(1)Spiders目录:该目录下包含爬虫文件,需编码实现爬虫过程;
(2)init.py:为Python模块初始化目录,可以什么都不写,但是必须要有;
(3)items.py:模型文件,存放了需要爬取的字段;
(4)middlewares.py:中间件(爬虫中间件、下载中间件),本案例中不用此文件;
(5)pipelines.py:管道文件,用于配置数据持久化,例如写入数据库;
(6)settings.py:爬虫配置文件;
(7)scrapy.cfg:项目基础设置文件,设置爬虫启用功能等。在本案例中不用此文件
在items.py中定义字段用于保存数据,items.py的具体代码内容如下:
import scrapy class PoemscrapyItem(scrapy.Item): # 名句 sentence = scrapy.Field() # 出处 source = scrapy.Field() # 全文链接 url = scrapy.Field() # 名句详细信息 content = scrapy.Field()
在Terminal窗口输入命令“cd poemScrapy”,进入对应的爬虫工程中,再输入命令“scrapy genspider poemSpider gushiwen.cn”,这时,在spiders目录下会出现一个新的Python文件poemSpider.py,该文件就是我们要编写爬虫程序的位置。
下面是poemSpider.py的具体代码:
import scrapy from scrapy import Request from ..items import PoemscrapyItem class PoemspiderSpider(scrapy.Spider): name = 'poemSpider' # 用于区别不同的爬虫 allowed_domains = ['gushiwen.cn'] # 允许访问的域 start_urls = ['http://so.gushiwen.cn/mingjus/'] # 爬取的地址 def parse(self, response): # 先获每句名句的div for box in response.xpath('//*[@id="html"]/body/div[2]/div[1]/div[2]/div'): # 获取每句名句的链接 url = 'https://so.gushiwen.cn' + box.xpath('.//@href').get() # 获取每句名句内容 sentence = box.xpath('.//a[1]/text()').get() # 获取每句名句出处 source = box.xpath('.//a[2]/text()').get() # 实例化容器 item = PoemscrapyItem() # 将收集到的信息封装起来 item['url'] = url item['sentence'] = sentence item['source'] = source # 处理子页 yield scrapy.Request(url=url, meta={'item': item}, callback=self.parse_detail) # 翻页 next = response.xpath('//a[@]/@href').get() if next is not None: next_url = 'https://so.gushiwen.cn' + next # 处理下一页内容 yield Request(next_url) def parse_detail(self, response): # 获取名句的详细信息 item = response.meta['item'] content_list = response.xpath('//div[@]//text()').getall() content = "".join(content_list).strip().replace('\n', '').replace('\u3000', '') item['content'] = content yield item
当我们成功获取需要的信息后,要对信息进行存储。在Scrapy爬虫框架中,当item被爬虫收集完后,将会被传递到pipelines。现在要将爬取到的数据保存到文本文件中,可以使用的pipelines.py代码:
import json class PoemscrapyPipeline: def __init__(self): # 打开文件 self.file = open('data.txt', 'w', encoding='utf-8') def process_item(self, item, spider): # 读取item中的数据 line = json.dumps(dict(item), ensure_ascii=False) + '\n' # 写入文件 self.file.write(line) return item
settings.py的具体代码如下:
BOT_NAME = 'poemScrapy' SPIDER_MODULES = ['poemScrapy.spiders'] NEWSPIDER_MODULE = 'poemScrapy.spiders' USER_AGENT = 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/90.0.4421.5 Safari/537.36' # Obey robots.txt rules ROBOTSTXT_OBEY = False # 设置日志打印的等级 LOG_LEVEL = 'WARNING' ITEM_PIPELINES = { 'poemScrapy.pipelines.PoemscrapyPipeline': 1, }
有两种执行Scrapy爬虫的方法,第一种是在Terminal窗口中输入命令“scrapy crawl poemSpider”,然后回车运行,等待几秒钟后即可完成数据的爬取。第二种是在poemScrapy目录下新建Python文件run.py(run.py应与scrapy.cfg文件在同一层目录下),并输入下面代码:
此处使用run.py的方式
from scrapy import cmdline cmdline.execute("scrapy crawl poemSpider".split())
之后执行代码就可以看到data.txt爬取文本数据
同级目录下生成的data.txt文件
爬取数据展示