Python爬虫实现腾讯招聘自动翻页采集

发布 : 2017-04-22 分类 : Python 浏览 :

spider

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Spider类定义了如何爬取某个(或某些)网站。
包括了爬取的动作(例如:是否跟进链接)以及如何从网页的内容中提取结构化数据(爬取item)。
换句话说，Spider就是您定义爬取的动作及分析某个网页(或者是有些网页)的地方。

class scrapy.Spider是最基本的类，所有编写的爬虫必须继承这个类。

主要用到的函数及调用顺序为：

__init__() : 初始化爬虫名字和start_urls列表
start_requests() 调用make_requests_from url():生成Requests对象交给Scrapy下载并返回response
parse() : 解析response，并返回Item或Requests（需指定回调函数）。Item传给Item pipline持久化 ， 而Requests交由Scrapy下载，并由指定的回调函数处理（默认parse())，一直进行循环，直到处理完所有的数据为止。

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#所有爬虫的基类，用户定义的爬虫必须从这个类继承
class Spider(object_ref):

    #定义spider名字的字符串(string)。spider的名字定义了Scrapy如何定位(并初始化)spider，所以其必须是唯一的。
    #name是spider最重要的属性，而且是必须的。
    #一般做法是以该网站(domain)(加或不加 后缀 )来命名spider。 例如，如果spider爬取 mywebsite.com ，该spider通常会被命名为 mywebsite
    name = None

    #初始化，提取爬虫名字，start_ruls
    def __init__(self, name=None, **kwargs):
        if name is not None:
            self.name = name
        # 如果爬虫没有名字，中断后续操作则报错
        elif not getattr(self, 'name', None):
            raise ValueError("%s must have a name" % type(self).__name__)

        # python 对象或类型通过内置成员__dict__来存储成员信息
        self.__dict__.update(kwargs)

        #URL列表。当没有指定的URL时，spider将从该列表中开始进行爬取。 因此，第一个被获取到的页面的URL将是该列表之一。 后续的URL将会从获取到的数据中提取。
        if not hasattr(self, 'start_urls'):
            self.start_urls = []

    # 打印Scrapy执行后的log信息
    def log(self, message, level=log.DEBUG, **kw):
        log.msg(message, spider=self, level=level, **kw)

    # 判断对象object的属性是否存在，不存在做断言处理
    def set_crawler(self, crawler):
        assert not hasattr(self, '_crawler'), "Spider already bounded to %s" % crawler
        self._crawler = crawler

    @property
    def crawler(self):
        assert hasattr(self, '_crawler'), "Spider not bounded to any crawler"
        return self._crawler

    @property
    def settings(self):
        return self.crawler.settings

    #该方法将读取start_urls内的地址，并为每一个地址生成一个Request对象，交给Scrapy下载并返回Response
    #该方法仅调用一次
    def start_requests(self):
        for url in self.start_urls:
            yield self.make_requests_from_url(url)

    #start_requests()中调用，实际生成Request的函数。
    #Request对象默认的回调函数为parse()，提交的方式为get
    def make_requests_from_url(self, url):
        return Request(url, dont_filter=True)

    #默认的Request对象回调函数，处理返回的response。
    #生成Item或者Request对象。用户必须实现这个类
    def parse(self, response):
        raise NotImplementedError

    @classmethod
    def handles_request(cls, request):
        return url_is_from_spider(request.url, cls)

    def __str__(self):
        return "<%s %r at 0x%0x>" % (type(self).__name__, self.name, id(self))

    __repr__ = __str__

主要属性和方法

name

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定义spider名字的字符串。

例如，如果spider爬取 mywebsite.com ，该spider通常会被命名为 mywebsite

allowed_domains

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包含了spider允许爬取的域名(domain)的列表，可选。

start_urls

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初始URL元祖/列表。当没有制定特定的URL时，spider将从该列表中开始进行爬取。

start_requests(self)

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该方法必须返回一个可迭代对象(iterable)。
该对象包含了spider用于爬取（默认实现是使用 start_urls 的url）的第一个Request。

当spider启动爬取并且未指定start_urls时，该方法被调用。

parse(self, response)

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当请求url返回网页没有指定回调函数时，默认的Request对象回调函数。
用来处理网页返回的response，以及生成Item或者Request对象。

log(self, message[, level, component])

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使用scrapy.log.msg()方法记录(log)message。

Python实现数据自动翻页采集

新建Scrapy项目

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scrapy startproject tencentspider

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创建爬虫

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scrapy genspider tencent "tencent.com"

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编写items.py

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获取职位名称、详细信息
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# -*- coding: utf-8 -*-

import scrapy

class TencentspiderItem(scrapy.Item):
    # define the fields for your item here like:
    name = scrapy.Field()
    detailLink = scrapy.Field()
    positionInfo = scrapy.Field()
    peopleNumber = scrapy.Field()
    workLocation = scrapy.Field()
    publicTime = scrapy.Field()

编写tencent.py文件

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# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
import re
from tencentspider.items import TencentspiderItem


class TencentSpider(scrapy.Spider):
    name = "tencent"
    allowed_domains = ["hr.tencent.com"]
    start_urls = ['http://hr.tencent.com/position.php?&start=0#a']

    def parse(self, response):
        oddList = response.xpath('//*[@class="odd"]')
        evenList = response.xpath('//*[@class="even"]')

        for odd,even in zip(oddList, evenList):
            odditem = TencentspiderItem()
            evenitem = TencentspiderItem()
            odditem['name'] = odd.xpath('./td[1]/a/text()').extract()[0]
            odditem['detailLink'] = odd.xpath('.//td[1]/a/@href').extract()[0]
            odditem['positionInfo'] = odd.xpath('./td[2]/text()').extract()[0]
            odditem['peopleNumber'] = odd.xpath('./td[3]/text()').extract()[0]
            odditem['workLocation'] = odd.xpath('./td[4]/text()').extract()[0]
            odditem['publicTime'] = odd.xpath('./td[5]/text()').extract()[0]
            evenitem['name'] = even.xpath('./td[1]/a/text()').extract()[0]
            evenitem['detailLink'] = even.xpath('.//td[1]/a/@href').extract()[0]
            evenitem['positionInfo'] = even.xpath('./td[2]/text()').extract()[0]
            evenitem['peopleNumber'] = even.xpath('./td[3]/text()').extract()[0]
            evenitem['workLocation'] = even.xpath('./td[4]/text()').extract()[0]
            evenitem['publicTime'] = even.xpath('./td[5]/text()').extract()[0]
            # 设置自动翻页
            curpage = re.search('(\d+)', response.url).group(1)
            page = int(curpage) + 10
            url = re.sub('(\d+)', str(page), response.url)
            # 发送新的url请求加入待爬队列，并调用回调函数self.parse
            yield scrapy.Request(url, callback=self.parse)
            # 将获取的数据交给pipeline
            yield odditem
            yield evenitem

编写pipeline.py文件

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# -*- coding: utf-8 -*-

# Define your item pipelines here
#
# Don't forget to add your pipeline to the ITEM_PIPELINES setting
# See: http://doc.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html

import json


class TencentspiderPipeline(object):
    def __init__(self):
        self.file = open('tencent.json', 'wb')

    def process_item(self, item, spider):
        content = json.dumps(dict(item), ensure_ascii=False) + "\n"
        self.file.write(bytes(content, encoding='utf-8'))
        return item

    def close_spider(self, spider):
        self.file.close()

在setting.py里设置ITEM_PIPELINES

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ITEM_PIPELINES = {
   'tencentspider.pipelines.TencentspiderPipeline': 300,
}

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执行爬虫

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scrapy crawl tencent

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parse()方法的工作机制

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1.因为使用的yield，而不是return。parse函数将会被当做一个生成器使用。
scrapy会逐一获取parse方法中生成的结果，并判断该结果是一个什么样的类型；
2.如果是request则加入爬取队列，如果是item类型则使用pipeline处理，其他类型则返回错误信息。
3.scrapy取到第一部分的request不会立马就去发送这个request，只是把这个request放到队列里，然后接着从生成器里获取；
4.取尽第一部分的request，然后再获取第二部分的item，取到item了，就会放到对应的pipeline里处理；
5.parse()方法作为回调函数(callback)赋值给了Request，指定parse()方法来处理这些请求 scrapy.Request(url, callback=self.parse)
6.Request对象经过调度，执行生成scrapy.http.response()的响应对象，并送回给parse()方法，直到调度器中没有Request（递归的思路）
7.取尽之后，parse()工作结束，引擎再根据队列和pipelines中的内容去执行相应的操作；
8.程序在取得各个页面的items前，会先处理完之前所有的request队列里的请求，然后再提取items。
7.这一切的一切，Scrapy引擎和调度器将负责到底。

CrawlSpiders

创建CrawlSpider模板

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scrapy genspider -t crawl tencent tencent.com
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class scrapy.spiders.CrawlSpider

它是Spider的派生类，Spider类的设计原则是只爬取start_url列表中的网页，

而CrawlSpider类定义了一些规则(rule)来提供跟进link的方便的机制，

从爬取的网页中获取link并继续爬取的工作更适合。

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class CrawlSpider(Spider):
    rules = ()
    def __init__(self, *a, **kw):
        super(CrawlSpider, self).__init__(*a, **kw)
        self._compile_rules()

    #首先调用parse()来处理start_urls中返回的response对象
    #parse()则将这些response对象传递给了_parse_response()函数处理，并设置回调函数为parse_start_url()
    #设置了跟进标志位True
    #parse将返回item和跟进了的Request对象    
    def parse(self, response):
        return self._parse_response(response, self.parse_start_url, cb_kwargs={}, follow=True)

    #处理start_url中返回的response，需要重写
    def parse_start_url(self, response):
        return []

    def process_results(self, response, results):
        return results

    #从response中抽取符合任一用户定义'规则'的链接，并构造成Resquest对象返回
    def _requests_to_follow(self, response):
        if not isinstance(response, HtmlResponse):
            return
        seen = set()
        #抽取之内的所有链接，只要通过任意一个'规则'，即表示合法
        for n, rule in enumerate(self._rules):
            links = [l for l in rule.link_extractor.extract_links(response) if l not in seen]
            #使用用户指定的process_links处理每个连接
            if links and rule.process_links:
                links = rule.process_links(links)
            #将链接加入seen集合，为每个链接生成Request对象，并设置回调函数为_repsonse_downloaded()
            for link in links:
                seen.add(link)
                #构造Request对象，并将Rule规则中定义的回调函数作为这个Request对象的回调函数
                r = Request(url=link.url, callback=self._response_downloaded)
                r.meta.update(rule=n, link_text=link.text)
                #对每个Request调用process_request()函数。该函数默认为indentify，即不做任何处理，直接返回该Request.
                yield rule.process_request(r)

    #处理通过rule提取出的连接，并返回item以及request
    def _response_downloaded(self, response):
        rule = self._rules[response.meta['rule']]
        return self._parse_response(response, rule.callback, rule.cb_kwargs, rule.follow)

    #解析response对象，会用callback解析处理他，并返回request或Item对象
    def _parse_response(self, response, callback, cb_kwargs, follow=True):
        #首先判断是否设置了回调函数。（该回调函数可能是rule中的解析函数，也可能是 parse_start_url函数）
        #如果设置了回调函数（parse_start_url()），那么首先用parse_start_url()处理response对象，
        #然后再交给process_results处理。返回cb_res的一个列表
        if callback:
            #如果是parse调用的，则会解析成Request对象
            #如果是rule callback，则会解析成Item
            cb_res = callback(response, **cb_kwargs) or ()
            cb_res = self.process_results(response, cb_res)
            for requests_or_item in iterate_spider_output(cb_res):
                yield requests_or_item

        #如果需要跟进，那么使用定义的Rule规则提取并返回这些Request对象
        if follow and self._follow_links:
            #返回每个Request对象
            for request_or_item in self._requests_to_follow(response):
                yield request_or_item

    def _compile_rules(self):
        def get_method(method):
            if callable(method):
                return method
            elif isinstance(method, basestring):
                return getattr(self, method, None)

        self._rules = [copy.copy(r) for r in self.rules]
        for rule in self._rules:
            rule.callback = get_method(rule.callback)
            rule.process_links = get_method(rule.process_links)
            rule.process_request = get_method(rule.process_request)

    def set_crawler(self, crawler):
        super(CrawlSpider, self).set_crawler(crawler)
        self._follow_links = crawler.settings.getbool('CRAWLSPIDER_FOLLOW_LINKS', True)
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CrawlSpider继承于Spider类，除了继承过来的属性外（name、allow_domains），还提供了新的属性和方法:

LinkExtractors

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class scrapy.linkextractors.LinkExtractor

Link Extractors的目的很简单:提取链接｡

每个LinkExtractor有唯一的公共方法是extract_links()，它接收一个Response对象，并返回一个scrapy.link.Link对象。

Link Extractors要实例化一次，并且extract_links方法会根据不同的response调用多次提取链接｡
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class scrapy.linkextractors.LinkExtractor(
    allow = (),
    deny = (),
    allow_domains = (),
    deny_domains = (),
    deny_extensions = None,
    restrict_xpaths = (),
    tags = ('a','area'),
    attrs = ('href'),
    canonicalize = True,
    unique = True,
    process_value = None
)

主要参数

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allow：满足括号中"正则表达式"的值会被提取，如果为空，则全部匹配

deny：与这个正则表达式(或正则表达式列表)不匹配的URL一定不提取

allow_domains：会被提取的链接的domains

deny_domains：一定不会被提取链接的domains

restrict_xpaths：使用xpath表达式，和allow共同作用过滤链接

rules

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在rules中包含一个或多个Rule对象，每个Rule对爬取网站的动作定义了特定操作

如果多个rule匹配了相同的链接，则根据规则在本集合中被定义的顺序，第一个会被使用
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class scrapy.spiders.Rule(
        link_extractor,
        callback = None,
        cb_kwargs = None,
        follow = None,
        process_links = None,
        process_request = None
)
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link_extractor：是一个Link Extractor对象，用于定义需要提取的链接。

callback：从link_extractor中每获取到链接时，参数所指定的值作为回调函数，该回调函数接受一个response作为其第一个参数。

注意：当编写爬虫规则时，避免使用parse作为回调函数。
由于CrawlSpider使用parse方法来实现其逻辑，
如果覆盖了parse方法，crawl spider将会运行失败。

follow：是一个布尔(boolean)值，指定了根据该规则从response提取的链接是否需要跟进。 如果callback为None，follow默认设置为True ，否则默认为False。

process_links：指定该spider中哪个的函数将会被调用，
从link_extractor中获取到链接列表时将会调用该函数，该方法主要用来过滤。

process_request：指定该spider中哪个的函数将会被调用，
该规则提取到每个request时都会调用该函数。(用来过滤request)

爬取规则(Crawling rules)

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以上面获取腾讯招聘的数据为例，给出配合rule使用CrawlSpider的例子:

运行Scrapy shell

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scrapy shell http://hr.tencent.com/position.php?&start=0#a

导入LinkExtractor，创建LinkExtractor实例对象

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from scrapy.linkextractors import LinkExtractor

page_lx = LinkExtractor(allow=('position.php?&start=\d+'))
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allow : LinkExtractor对象最重要的参数之一，这是一个正则表达式，
必须要匹配这个正则表达式(或正则表达式列表)的URL才会被提取，
如果没有给出(或为空), 它会匹配所有的链接｡

deny : 用法同allow，只不过与这个正则表达式匹配的URL不会被提取)｡它的优先级高于 allow 的参数，如果没有给出(或None), 将不排除任何链接｡

调用LinkExtractor实例的extract_links()方法查询匹配结果

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page_lx.extract_links(response)

没有查到

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[]

注意转义字符的问题，继续重新匹配

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page_lx = LinkExtractor(allow=('position\.php\?&start=\d+'))
page_lx.extract_links(response)

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Python实现数据自动翻页采集(CrawlSpider版本)

由于CrawlSpider使用parse方法来实现其逻辑，如果覆盖了 parse方法，crawl spider将会运行失败。

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scrapy shell测试完成之后，修改以下代码

tencent.py

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# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
from scrapy.spider import CrawlSpider, Rule
import re
from tencentspider.items import TencentspiderItem
from scrapy.linkextractors import LinkExtractor


class TencentSpider(CrawlSpider):
    name = "tencent"
    allowed_domains = ["hr.tencent.com"]
    start_urls = ['http://hr.tencent.com/position.php?&start=0#a']

    page_lx = LinkExtractor(allow=("start=\d+"))

    rules = [
        Rule(page_lx, callback="parseContent", follow=True)
    ]

    def parseContent(self, response):
        oddList = response.xpath('//*[@class="odd"]')
        evenList = response.xpath('//*[@class="even"]')

        for odd, even in zip(oddList, evenList):
            odditem = TencentspiderItem()
            evenitem = TencentspiderItem()
            odditem['name'] = odd.xpath('./td[1]/a/text()').extract()[0]
            odditem['detailLink'] = odd.xpath('.//td[1]/a/@href').extract()[0]
            odditem['positionInfo'] = odd.xpath('./td[2]/text()').extract()[0]
            odditem['peopleNumber'] = odd.xpath('./td[3]/text()').extract()[0]
            odditem['workLocation'] = odd.xpath('./td[4]/text()').extract()[0]
            odditem['publicTime'] = odd.xpath('./td[5]/text()').extract()[0]
            evenitem['name'] = even.xpath('./td[1]/a/text()').extract()[0]
            evenitem['detailLink'] = even.xpath('.//td[1]/a/@href').extract()[0]
            evenitem['positionInfo'] = even.xpath('./td[2]/text()').extract()[0]
            evenitem['peopleNumber'] = even.xpath('./td[3]/text()').extract()[0]
            evenitem['workLocation'] = even.xpath('./td[4]/text()').extract()[0]
            evenitem['publicTime'] = even.xpath('./td[5]/text()').extract()[0]
            # 将获取的数据交给pipeline
            yield odditem
            yield evenitem

运行scrapy

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scrapy crawl tencent

Markdown

Logging

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Scrapy提供了log功能，可以通过logging模块使用

可以修改配置文件settings.py，任意位置添加下面两行，效果会清爽很多。

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LOG_FILE = "TencentSpider.log"
LOG_LEVEL = "INFO"

Log levels

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Scrapy提供5层logging级别:

CRITICAL - 严重错误(critical)

ERROR - 一般错误(regular errors)
WARNING - 警告信息(warning messages)
INFO - 一般信息(informational messages)
DEBUG - 调试信息(debugging messages)

logging设置

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通过在setting.py中进行以下设置可以被用来配置logging:

LOG_ENABLED 默认: True，启用logging
LOG_ENCODING 默认: 'utf-8'，logging使用的编码
LOG_FILE 默认: None，在当前目录里创建logging输出文件的文件名
LOG_LEVEL 默认: 'DEBUG'，log的最低级别
LOG_STDOUT 默认: False如果为True，进程所有的标准输出(及错误)将会被重定向到log中。例如，执行print"hello"，其将会在Scrapy log中显示。
本文作者 : Matrix
原文链接 : https://matrixsparse.github.io/2017/04/22/python爬虫实现腾讯招聘自动翻页采集/
版权声明 : 本博客所有文章除特别声明外，均采用 CC BY-NC-SA 4.0 许可协议。转载请注明出处！

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标签: #大数据 #Python
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