在这个教材中,我们假定你已经安装了Scrapy。假如你没有安装,你可以参考这个安装指南。
我们将会用开放目录项目(dmoz)作为我们例子去抓取。
这个教材将会带你走过下面这几个方面:
- 创造一个新的Scrapy项目
- 定义您将提取的Item
- 编写一个蜘蛛去抓取网站并提取Items。
- 编写一个Item Pipeline用来存储提出出来的Items
Scrapy由Python写成。假如你刚刚接触Python这门语言,你可能想要了解这门语言起,怎么最好的利用这门语言。假如你已经熟悉其它类似的语言,想要快速地学习Python,我们推荐这种深入方式学习Python。假如你是新手,想从开始使用Python学习,可以尝试去看看非程序员Python资源列表。
创造一个项目
在你要抓取之前,首先要建立一个新的Scrapy项目。然后进去你的存放代码目录,执行如下命令。
scrapy startproject tutorial
它将会创建如下的向导目录:
复制代码 代码如下:tutorial/
scrapy.cfg
tutorial/
__init__.py
items.py
pipelines.py
settings.py
spiders/
__init__.py
...
这是一些基本信息:
- scrapy.cfg: 项目的配置文件。
- tutorial/: 项目的python模块, 在这里稍后你将会导入你的代码。
- tutorial/items.py: 项目items文件。
- tutorial/pipelines.py: 项目管道文件。
- tutorial/settings.py: 项目配置文件。
- tutorial/spiders/: 你将要放入你的spider到这个目录中。
定义我们的Item
Items是装载我们抓取数据的容器。它们工作像简单的Python字典,它提供更多的保护,比如对未定义的字段提供填充功能防止出错。
它们通过创建scrapy.item.Item类来声明并定义它们的属性作为scrapy.item.Field 对象,就像是一个对象关系映射(假如你不熟悉ORMs,你将会看见它是一个简单的任务).
我们将需要的item模块化,来控制从demoz.org网站获取的数据,比如我们将要去抓取网站的名字,url和描述信息。我们定义这三种属性的域。我们编辑items.py文件,它在向导目录中。我们Item类看起来像这样。
from scrapy.item import Item, Field class DmozItem(Item): title = Field() link = Field() desc = Field()
这个看起来复杂的,但是定义这些item能让你用其他Scrapy组件的时候知道你的item到底是什么
我们第一个Spider
Spiders是用户写的类,它用来去抓取一个网站的信息(或者一组网站) 。
我们定义一个初始化的URLs列表去下载,如何跟踪链接,如何去解析这些页面的内容去提取 items.创建一个Spider,你必须是scrapy.spider.BaseSpider的子类, 并定义三个主要的,强制性的属性。
名字: Spider的标识. 它必须是唯一的, 那就是说,你不能在不同的Spiders中设置相同的名字。
开始链接:Spider将会去爬这些URLs的列表。所以刚开始的下载页面将要包含在这些列表中。其他子URL将会从这些起始URL中继承性生成。
parse() 是spider的一个方法, 调用时候传入从每一个URL传回的Response对象作为参数。response是方法的唯一参数。
这个方法负责解析response数据和提出抓取的数据(作为抓取的items),跟踪URLs
parse()方法负责处理response和返回抓取数据(作为Item对象) 和跟踪更多的URLs(作为request的对象)
这是我们的第一个Spider的代码;它保存在moz/spiders文件夹中,被命名为dmoz_spider.py：
from scrapy.spider import BaseSpider
class DmozSpider(BaseSpider):
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)
爬
为了使你的spider工作, 到项目的顶级目录让后运行:
scrapy crawl dmoz
crawl dmoz命令使spider去爬dmoz.org网站的信息。你将会得到如下类似的信息:
2008-08-20 03:51:13-0300 [scrapy] INFO: Started project: dmoz 2008-08-20 03:51:13-0300 [tutorial] INFO: Enabled extensions: ... 2008-08-20 03:51:13-0300 [tutorial] INFO: Enabled downloader middlewares: ... 2008-08-20 03:51:13-0300 [tutorial] INFO: Enabled spider middlewares: ... 2008-08-20 03:51:13-0300 [tutorial] INFO: Enabled item pipelines: ... 2008-08-20 03:51:14-0300 [dmoz] INFO: Spider opened 2008-08-20 03:51:14-0300 [dmoz] DEBUG: Crawled <http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Resources/> (referer: <None>) 2008-08-20 03:51:14-0300 [dmoz] DEBUG: Crawled <http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Books/> (referer: <None>) 2008-08-20 03:51:14-0300 [dmoz] INFO: Spider closed (finished)
注意那些行包含[dmoz], 它和我们的spider相关。你能够看见每行初始化的URL日志信息。因为这些URLs是起始页面,所以他们没有引用referrers。 所以在每行的末尾部门,你能看见(referer: <None>).
但是有趣的是,在我们的parse方法作用下,两个文件被创建: Books and Resources, 它保航两个URLs的内容
刚刚发生了什么事情"_blank" href="http://doc.scrapy.org/en/0.16/topics/request-response.html#scrapy.http.Request">scrapy.http.Request对象,并将爬虫的parse 方法指定为回调函数。
这些Request首先被调度,然后被执行,之后通过parse()方法,将scrapy.http.Response对象被返回,结果也被反馈给爬虫。
提取Items
选择器介绍
我们有多种方式去提取网页中数据。Scrapy 使用的是XPath表达式,通常叫做XPath selectors。如果想了解更多关于选择器和提取数据的机制,可以看看如下教程XPath selectors documentation.
这里有一些表达式的例子和它们相关的含义:
- /html/head/title: 选择<title>元素,在HTML文档的<head>元素里
- /html/head/title/text(): 选择<title>元素里面的文本
- //td: 选择所有的<td>元素
- //div[@class="mine"]: 选择所有的div元素里面class属性为mine的
这里有许多的例子关于怎么使用XPath,可以说XPath表达式是非常强大的。如果你想要学习更多关于XPath,我们推荐如下教程this XPath tutorial.
为了更好使用XPaths, Scrapy提供了一个XPathSelector类,它有两种方式, HtmlXPathSelector(HTML相关数据)和XmlXPathSelector(XML相关数据)。如果你想使用它们,你必须实例化一个Response对象.
你能够把selectors作为对象,它代表文件结构中的节点。所以,第1个实例的节点相当于root节点,或者称为整个文档的节点。
选择器有三种方法(点击方法你能够看见完整的API文档)。
- select(): 返回选择器的列表,每一个select表示一个xpath表达式选择的节点。
- extract(): 返回一个unicode字符串 ,该字符串XPath选择器返回的数据。
- re() : 返回unicode字符串列表,字符串作为参数由正则表达式提取出来。
在Shell里面使用选择器
为了更加形象的使用选择器,我们将会使用Scrapy shell,它同时需要你的系统安装IPython (一个扩展的Python控制台)。
如果使用shell,你必须到项目的顶级目录上,让后运行如下命令:
scrapy shell http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Books/
shell将会显示如下的信息
[ ... Scrapy log here ... ] [s] Available Scrapy objects: [s] 2010-08-19 21:45:59-0300 [default] INFO: Spider closed (finished) [s] hxs <HtmlXPathSelector (http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Books/) xpath=None> [s] item Item() [s] request <GET http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Books/> [s] response <200 http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Books/> [s] spider <BaseSpider 'default' at 0x1b6c2d0> [s] xxs <XmlXPathSelector (http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Books/) xpath=None> [s] Useful shortcuts: [s] shelp() Print this help [s] fetch(req_or_url) Fetch a new request or URL and update shell objects [s] view(response) View response in a browser In [1]:
当shell装载之后,你将会得到一个response的本地变量。所以你输入reponse.body,你能够看见response的body部分或者你能够输入response.headers,你能够看见reponse.headers部分。
shell同样实例化了两个选择器,一个是HTML(在hvx变量里),一个是XML(在xxs变量里)。所以我们尝试怎么使用它们:
In [1]: hxs.select('//title')
Out[1]: [<HtmlXPathSelector (title) xpath=//title>]
In [2]: hxs.select('//title').extract()
Out[2]: [u'<title>Open Directory - Computers: Programming: Languages: Python: Books</title>']
In [3]: hxs.select('//title/text()')
Out[3]: [<HtmlXPathSelector (text) xpath=//title/text()>]
In [4]: hxs.select('//title/text()').extract()
Out[4]: [u'Open Directory - Computers: Programming: Languages: Python: Books']
In [5]: hxs.select('//title/text()').re('(\w+):')
Out[5]: [u'Computers', u'Programming', u'Languages', u'Python']
提取数据Extracting the data
现在我们开始尝试在这几个页面里提取真正的信息。
你能够在控制台里面输入response.body,检查源代码里面的XPaths是否与预期相同。然而,检查原始的HTML代码是一件非常枯燥乏味的事情。假如你想让你的工作变的简单,你使用Firefox扩展的插件例如Firebug来做这项任务。更多关于介绍信息请看Using Firebug for scraping和Using Firefox for scraping。
当你检查了页面源代码之后,你将会发现页面的信息放在一个<ul>元素里面,事实上,确切地说是第二个<ul>元素。
所以我们选择每一个<li>元素使用如下的代码：
hxs.select('//ul/li')
网站的描述信息可以使用如下代码:
hxs.select('//ul/li/text()').extract()
网站的标题:
hxs.select('//ul/li/a/text()').extract()
网站的链接:
hxs.select('//ul/li/a/@href').extract()
如前所述，每个select()调用返回一个selectors列表，所以我们可以结合select()去挖掘更深的节点。我们将会用到这些特性，所以:
sites = hxs.select('//ul/li')
for site in sites:
title = site.select('a/text()').extract()
link = site.select('a/@href').extract()
desc = site.select('text()').extract()
print title, link, desc
Note
如果想了解更多的嵌套选择器,可以参考Nesting selectors和Working with relative XPaths相关的Selectors文档
将代码添加到我们spider中:
from scrapy.spider import BaseSpider
from scrapy.selector import HtmlXPathSelector
class DmozSpider(BaseSpider):
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):
hxs = HtmlXPathSelector(response)
sites = hxs.select('//ul/li')
for site in sites:
title = site.select('a/text()').extract()
link = site.select('a/@href').extract()
desc = site.select('text()').extract()
print title, link, desc
现在我们再次抓取dmoz.org，你将看到站点在输出中被打印 ，运行命令:
scrapy crawl dmoz
使用我们的 item
Item对象是自定义python字典;使用标准字典类似的语法,你能够访问它们的字段(就是以前我们定义的属性)
> item = DmozItem() > item['title'] = 'Example title' > item['title'] 'Example title'
Spiders希望将抓取的数据放在 Item对象里。所以,为了返回我们抓取的数据,最终的代码要如下这么写 :
from scrapy.spider import BaseSpider
from scrapy.selector import HtmlXPathSelector
from tutorial.items import DmozItem
class DmozSpider(BaseSpider):
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):
hxs = HtmlXPathSelector(response)
sites = hxs.select('//ul/li')
items = []
for site in sites:
item = DmozItem()
item['title'] = site.select('a/text()').extract()
item['link'] = site.select('a/@href').extract()
item['desc'] = site.select('text()').extract()
items.append(item)
return items
你能够找到完整功能的spider在dirbot项目里,同样你可以访问https://github.com/scrapy/dirbot
现在重新抓取dmoz.org网站:
[dmoz] DEBUG: Scraped from <200 http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Books/>
{'desc': [u' - By David Mertz; Addison Wesley. Book in progress, full text, ASCII format. Asks for feedback. [author website, Gnosis Software, Inc.\n],
'link': [u'http://gnosis.cx/TPiP/'],
'title': [u'Text Processing in Python']}
[dmoz] DEBUG: Scraped from <200 http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Books/>
{'desc': [u' - By Sean McGrath; Prentice Hall PTR, 2000, ISBN 0130211192, has CD-ROM. Methods to build XML applications fast, Python tutorial, DOM and SAX, new Pyxie open source XML processing library. [Prentice Hall PTR]\n'],
'link': [u'http://www.informit.com/store/product.aspx"_blank" href="http://doc.scrapy.org/en/0.16/topics/feed-exports.html#topics-feed-exports">Feed exports,使用如下的命令:
scrapy crawl dmoz -o items.json -t json
它将会产生一个items.json文件,它包含所有抓取的items(序列化的JSON)。
在一些小的项目里(例如我们的教程中),那就足够啦。然而,假如你想要执行更多复杂的抓取items,你能够写一个 Item Pipeline。 因为在项目创建的时候，一个专门用于Item Pipelines的占位符文件已经随着项目一起被建立，目录在tutorial/pipelines.py。如果你只需要存取这些抓取后的items的话，就不需要去实现任何的条目管道。
Python
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RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。