Python爬蟲框架Scrapy例項(二)
阿新 • • 發佈:2018-12-15
目標任務:使用Scrapy框架爬取新浪網導航頁所有大類、小類、小類裡的子連結、以及子連結頁面的新聞內容,最後儲存到本地。
大類小類如下圖所示:
點選國內這個小類,進入頁面後效果如下圖(部分截圖):
檢視頁面元素,得到小類裡的子連結如下圖所示:
有子連結就可以傳送請求來訪問對應新聞的內容了。
首先建立scrapy專案
# 建立專案 scrapy startproject sinaNews # 建立爬蟲 scrapy genspider sina "sina.com.cn"
一、根據要爬取的欄位建立item檔案:
# -*- coding: utf-8 -*- import scrapy import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding("utf-8") class SinanewsItem(scrapy.Item): # 大類的標題和url parentTitle = scrapy.Field() parentUrls = scrapy.Field() # 小類的標題和子url subTitle = scrapy.Field() subUrls = scrapy.Field() # 小類目錄儲存路徑 subFilename = scrapy.Field() # 小類下的子連結 sonUrls = scrapy.Field() # 文章標題和內容 head = scrapy.Field() content = scrapy.Field()
二、編寫spiders爬蟲檔案
# -*- coding: utf-8 -*- import scrapy import os from sinaNews.items import SinanewsItem import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding("utf-8") class SinaSpider(scrapy.Spider): name = "sina" allowed_domains = ["sina.com.cn"] start_urls = ['http://news.sina.com.cn/guide/'] def parse(self, response): items= [] # 所有大類的url 和 標題 parentUrls = response.xpath('//div[@id="tab01"]/div/h3/a/@href').extract() parentTitle = response.xpath('//div[@id="tab01"]/div/h3/a/text()').extract() # 所有小類的ur 和 標題 subUrls = response.xpath('//div[@id="tab01"]/div/ul/li/a/@href').extract() subTitle = response.xpath('//div[@id="tab01"]/div/ul/li/a/text()').extract() #爬取所有大類 for i in range(0, len(parentTitle)): # 指定大類目錄的路徑和目錄名 parentFilename = "./Data/" + parentTitle[i] #如果目錄不存在,則建立目錄 if(not os.path.exists(parentFilename)): os.makedirs(parentFilename) # 爬取所有小類 for j in range(0, len(subUrls)): item = SinanewsItem() # 儲存大類的title和urls item['parentTitle'] = parentTitle[i] item['parentUrls'] = parentUrls[i] # 檢查小類的url是否以同類別大類url開頭,如果是返回True (sports.sina.com.cn 和 sports.sina.com.cn/nba) if_belong = subUrls[j].startswith(item['parentUrls']) # 如果屬於本大類,將儲存目錄放在本大類目錄下 if(if_belong): subFilename =parentFilename + '/'+ subTitle[j] # 如果目錄不存在,則建立目錄 if(not os.path.exists(subFilename)): os.makedirs(subFilename) # 儲存 小類url、title和filename欄位資料 item['subUrls'] = subUrls[j] item['subTitle'] =subTitle[j] item['subFilename'] = subFilename items.append(item) #傳送每個小類url的Request請求,得到Response連同包含meta資料 一同交給回撥函式 second_parse 方法處理 for item in items: yield scrapy.Request( url = item['subUrls'], meta={'meta_1': item}, callback=self.second_parse) #對於返回的小類的url,再進行遞迴請求 def second_parse(self, response): # 提取每次Response的meta資料 meta_1= response.meta['meta_1'] # 取出小類裡所有子連結 sonUrls = response.xpath('//a/@href').extract() items= [] for i in range(0, len(sonUrls)): # 檢查每個連結是否以大類url開頭、以.shtml結尾,如果是返回True if_belong = sonUrls[i].endswith('.shtml') and sonUrls[i].startswith(meta_1['parentUrls']) # 如果屬於本大類,獲取欄位值放在同一個item下便於傳輸 if(if_belong): item = SinanewsItem() item['parentTitle'] =meta_1['parentTitle'] item['parentUrls'] =meta_1['parentUrls'] item['subUrls'] = meta_1['subUrls'] item['subTitle'] = meta_1['subTitle'] item['subFilename'] = meta_1['subFilename'] item['sonUrls'] = sonUrls[i] items.append(item) #傳送每個小類下子連結url的Request請求,得到Response後連同包含meta資料 一同交給回撥函式 detail_parse 方法處理 for item in items: yield scrapy.Request(url=item['sonUrls'], meta={'meta_2':item}, callback = self.detail_parse) # 資料解析方法,獲取文章標題和內容 def detail_parse(self, response): item = response.meta['meta_2'] content = "" head = response.xpath('//h1[@id="main_title"]/text()') content_list = response.xpath('//div[@id="artibody"]/p/text()').extract() # 將p標籤裡的文字內容合併到一起 for content_one in content_list: content += content_one item['head']= head item['content']= content yield item
三、編寫pipelines檔案
# -*- coding: utf-8 -*- from scrapy import signals import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding("utf-8") class SinanewsPipeline(object): def process_item(self, item, spider): sonUrls = item['sonUrls'] # 檔名為子連結url中間部分,並將 / 替換為 _,儲存為 .txt格式 filename = sonUrls[7:-6].replace('/','_') filename += ".txt" fp = open(item['subFilename']+'/'+filename, 'w') fp.write(item['content']) fp.close() return item
四、settings檔案的設定
# 設定管道檔案 ITEM_PIPELINES = { 'sinaNews.pipelines.SinanewsPipeline': 300, }
執行命令
scrapy crwal sina
效果如下圖所示:
開啟工作目錄下的Data目錄,顯示大類資料夾
大開一個大類資料夾,顯示小類資料夾:
開啟一個小類資料夾,顯示文章: