Python爬虫系列之----Scrapy(九)使用CrawlSpider完善豆瓣图书爬虫

矫情吗；* 2022-06-17 04:47 277阅读 0赞

接着上一篇文章,剩下的那几个功能未完成,在这片文章中我们通过CrawlSpider来完善它

**一、CrawlSpider简介**

CrawlSpider是一个比较有用的组件，其通过正则表达匹配对应url并爬取，通过Xpath解析网页内容，再在新页面抽取url继续爬取。CrawlSpider派生自InitSpider派生自BaseSpider(最基本爬虫组件).CrawlSpider主要通过Rule类进行正则表达式的设定，设定相应的回调函数等

**1.Rule类如下**

class Rule(object):
        def __init__(self, link_extractor, callback=None, cb_kwargs=None, follow=None, process_links=None):
            self.link_extractor = link_extractor
            self.callback = callback
            self.cb_kwargs = cb_kwargs or {}
            self.process_links = process_links
            if follow is None:
                self.follow = False if callback else True
            else:
                self.follow = follow

参数：[link\_extractor][link_extractor] 一个url抽取器对象，通过它设定正则，允许匹配什么类型的url，不匹配那些都可以通过它设定  
  
         callback 回调函数可传函数的对象 或者函数字符串表现形式，此回调函数主要处理抓取到的数据到Item对象  
函数形式为：def 函数名(self,response\[,\*\*cb\_kwargs\])  
  
         cb\_kwargs 回调函数参数 字典类型  
  
         follow 是否继续爬取，true 继续爬取，false 到此停止  
  
         process\_link 是一个可选的回调函数，接受一个list参数(list元素是通过正则匹配返回url列表)，此函数为什么  
  
可选? 主要是处理例如：list 参数里元素url是相对路径，可通过此回调处理加上域名形成一个完整的URL。反正是对路径做一些附加处理。

**2.CrawlSpider**  
  
       CrawlSpider类通过parse函数解析response

def parse(self, response):
            return self._response_downloaded(response, self.parse_start_url, cb_kwargs={}, follow=True)

parse 函数调用 \_response\_downloaded函数并返回，返回类型必须是Item 或 Request 对象的列表，这是Scrapy 规定的。再看看\_response\_downloaded函数

def _response_downloaded(self, response, callback, cb_kwargs, follow):
            if callback:
                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
            if follow and settings.getbool('CRAWLSPIDER_FOLLOW_LINKS', True):
                for request_or_item in self._requests_to_follow(response):
                    yield request_or_item

函数表达的意思为：  
  
    调用callback回调函数(如果callback实例函数有效),否则返回()空元组,callback返回的是item或Request对象list,一开始回调函数为parse\_start\_url 函数，如果不重写此函数相当于种子页面不处理。默认返回空list调用process\_results函数,此函数可重写,如果不重写,返回的是callback返回值,接下来通过follow判断完成通过正则抽取的URL的爬取，此时调用\_requests\_to\_follow 函数

def _requests_to_follow(self, response):
            seen = set()
            for rule in self._rules:
                links = [l for l in rule.link_extractor.extract_links(response) if l not in seen]
                if links and rule.process_links:
                    links = rule.process_links(links)
                seen = seen.union(links)
                for link in links:
                    r = Request(url=link.url)
                    r.meta['link_text'] = link.text
                    r.deferred.addCallback(self._response_downloaded, rule.callback, cb_kwargs=rule.cb_kwargs, follow=rule.follow)
                    yield r

通过response参数传进当前页面信息,seen = set()  防止正则抽取到一样的路径,循环通过对rule对象设置进行正则抽取，并过滤重复的url，接着通过process\_links函数(前面提到的URL加工函数)如果该函数对象实例存在。

通过links 列表循环调用Request对象进行进一步抓取。通过ddCallback(self.\_response\_downloaded, rule.callback, cb\_kwargs=rule.cb\_kwargs, follow=rule.follow) 设回调，self.\_response\_downloaded为回调函数。

**3.LinkExtractor**

（1）概念：  
顾名思义，链接提取器。

（2） 作用：  
response对象中获取链接，并且该链接会被接下来爬取。

（3） 使用：  
通过SmglLinkExtractor提取希望获取的链接。

classscrapy.contrib.linkextractors.sgml.SgmlLinkExtractor(  
        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：

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。

列:

# follow = True表示会在返回的url中继续寻找符合条件的url
    Rule(LinkExtractor(allow='^https://movie\.douban\.com/subject/\d+/reviews$',restrict_xpaths=('//div[@class="review-more"]/a')),follow = True),
    
    # callback='parse_content'表示导出的页面由parse_content()函数进行处理。
    Rule(LinkExtractor(allow='^https://movie\.douban\.com/subject/\d+/reviews.*',restrict_xpaths=('//div[@id="paginator"]/a')),callback='parse_content', follow = True))

**二、创建Scrapy项目**

scrapy startproject douban_book

创建好项目之后，通过genspider创建CrawlSpider爬虫模板:

scrapy genspider -t crawl bookspider douban.com

注：bookspider是爬虫的名字，douban.com是允许爬取的域名，可在终端中输入: scrapy genspider -h 查看更多关于该命令的用法

![20170417142356092][]

查看它的源码,可以发现它传进来的是CrawlSpider,而不是以前的scrapy.Spider!!

# -*- coding: utf-8 -*-
    import scrapy
    from scrapy.linkextractors import LinkExtractor
    from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule
    
    
    class BookspiderSpider(CrawlSpider):
        name = 'bookspider'
        allowed_domains = ['douban.com']
        start_urls = ['http://douban.com/']
    
        rules = (
            Rule(LinkExtractor(allow=r'Items/'), callback='parse_item', follow=True),
        )
    
        def parse_item(self, response):
            i = {}
            #i['domain_id'] = response.xpath('//input[@id="sid"]/@value').extract()
            #i['name'] = response.xpath('//div[@id="name"]').extract()
            #i['description'] = response.xpath('//div[@id="description"]').extract()
            return i

**三、定义items**

# -*- coding: utf-8 -*-
    
    # Define here the models for your scraped items
    #
    # See documentation in:
    # http://doc.scrapy.org/en/latest/topics/items.html
    
    import scrapy
    
    
    class DoubanBookItem(scrapy.Item):
        """ 定义需要抓取的字段名 """
        
        name = scrapy.Field()                       # 书名
        images = scrapy.Field()                     # 图片
        author = scrapy.Field()                     # 作者
        press = scrapy.Field()                      # 出版社
        date = scrapy.Field()                       # 出版日期
        page = scrapy.Field()                       # 页数
        price = scrapy.Field()                      # 价格
        score = scrapy.Field()                      # 读者评分
        ISBN = scrapy.Field()                       # ISBN号
        author_profile = scrapy.Field()             # 作者简介
        content_description = scrapy.Field()        # 内容简介
        link = scrapy.Field()                       # 详情页链接

**四、定义爬虫Spider**

**1、列表页翻页规律**

第一页:[https://book.douban.com/tag/心理学?start=0&type=T][https_book.douban.com_tag_start_0_type_T]

第二页:[https://book.douban.com/tag/心理学?start=20&type=T][https_book.douban.com_tag_start_20_type_T]

第三页:[https://book.douban.com/tag/心理学?start=40&type=T][https_book.douban.com_tag_start_40_type_T]

会发现start后面的数字是有规律递增的，知道这个就好办了，于是用于翻页的url正则表达式我们可以这样写：

r "https://book.douban.com/tag/心理学\?start=\d+&type=T"

注：Python中 r 表示的是原始字符的意思

![20170417144636819][]

**2、列表页的html源码分析**

会发现每一本书的详情页链接都类似，只是后面的一串数字不同而已

[https://book.douban.com/subject/26805083/][https_book.douban.com_subject_26805083]

我们可以得出在列表页中查找图书详情页ulr的正则表达式了

r "http://book.douban.com/subject/\d+/$"

![20170417145353697][]

**3、书籍详情页html源码分析**

![20170417145659043][]

我们可以在终端中用以下命令来进行debug，验证我们spider中的代码是否准确无误抓取到了我们想要的字段:

C:\Users\fendo>scrapy shell  "https://book.douban.com/subject/26805083/" --nolog
    [s] Available Scrapy objects:
    [s]   scrapy     scrapy module (contains scrapy.Request, scrapy.Selector, etc)
    [s]   crawler    <scrapy.crawler.Crawler object at 0x000002C363CFAD68>
    [s]   item       {}
    [s]   request    <GET https://book.douban.com/subject/26805083/>
    [s]   response   <200 https://book.douban.com/subject/26805083/>
    [s]   settings   <scrapy.settings.Settings object at 0x000002C366107B38>
    [s]   spider     <DefaultSpider 'default' at 0x2c36638d208>
    [s] Useful shortcuts:
    [s]   fetch(url[, redirect=True]) Fetch URL and update local objects (by default, redirects are followed)
    [s]   fetch(req)                  Fetch a scrapy.Request and update local objects
    [s]   shelp()           Shell help (print this help)
    [s]   view(response)    View response in a browser
    In [1]:

**1.图书名**

In [1]: response.xpath("//div[@id='wrapper']/h1/span/text()").extract()[0].strip()
    Out[1]: '心理治疗之路'

**2.读者评分**

In [7]: response.xpath("//div[@class='rating_self clearfix']/strong/text()").extract()[0].strip()
    Out[7]: '9.3'

**3.详情页链接**

In [8]: response.url
    Out[8]: 'https://book.douban.com/subject/26805083/'

**4.书籍图片**

In [1]: response.xpath("//div[@id='mainpic']/a/img/@src").extract()[0].strip()
    Out[1]: 'https://img3.doubanio.com/lpic/s28852024.jpg

**5.作者,出版社,出版日期,页数,价格,ISBN号,作者简介,内容简介**

下面的xpath表达式主要是获取书籍的基本信息

![20170417155336966][]

response.xpath("//div[@id='info']//text()").extract()

![20170417155118604][]

此时的数据里含有大量的换行符之类的，我们进行去除多余的换行符操作

datas = response.xpath("//div[@id='info']//text()").extract()
    datas = [data.strip() for data in datas]

![20170417155552703][]

列表中还是含有空项，所以我们继续去除空的列表项

datas = [data for data in datas if data != ""]

![20170417155658814][]

此时我们打印一下列表中的每一项看看

for i,data in enumerate(datas):
    print (i,data)

![20170417155821778][]

完整的代码:

# -*- coding: utf-8 -*-
    import scrapy
    from scrapy.linkextractors import LinkExtractor
    from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule
    from scrapy.selector import Selector
    from douban_book.items import DoubanBookItem
    import re
    import os
    import urllib.request
    from scrapy.http import HtmlResponse,Request
    import time
    
    
    class BookspiderSpider(CrawlSpider):
        name = 'bookspider'
        allowed_domains = ['book.douban.com']
        start_urls = ['https://book.douban.com/tag/编程?start=0&type=T']
        rules = (
            # 列表页url
            Rule(LinkExtractor(allow=(r"https://book.douban.com/tag/编程\?start=\d+&type=T"))),
            # 详情页url
            Rule(LinkExtractor(allow=(r"https://book.douban.com/subject/\d+/$")),callback="parse_item")
        )
    
    
        def parse_item(self, response):
    
    
             if response.status == 200:
                 print ()
                 cks="编程"
                 #类别
                 cate=response.xpath("//div[@id='db-tags-section']/div/span/a/text()").extract()
                 if cks in cate:
                  sel = Selector(response)
                  item = DoubanBookItem()
    
    
                  # 图书名
                  item["name"] = sel.xpath("//div[@id='wrapper']/h1/span/text()").extract()[0].strip()
                  # 读者评分
                  item["score"] = sel.xpath("//div[@class='rating_self clearfix']/strong/text()").extract()[0].strip()
                  # 详情页链接
                  item["link"] = response.url
    
    
             try:
                 # 内容简介
                 contents = sel.xpath("//div[@id='link-report']//div[@class='intro']")[-1].xpath(".//p//text()").extract()
                 item["content_description"] = "\n".join(content for content in contents)
             except:
                 item["content_description"] = ""
    
    
             try:
                 # 作者简介
                 profiles = sel.xpath("//div[@class='related_info']//div[@class='indent ']//div[@class='intro']")[-1].xpath(
                     ".//p//text()").extract()
                 item["author_profile"] = "\n".join(profile for profile in profiles)
             except:
                 item["author_profile"] = ""
    
    
             src = sel.xpath("//div[@id='mainpic']/a/img/@src").extract()[0].strip()
             print("images is url-----------------------------------------: " + src)
             file_name = "%s.jpg" % (item["name"])  # 图书名
             file_path = os.path.join("G:\\开发资料\\Python\\douban_book\\img", file_name)  # 拼接这个图片的路径
             print("file_name---****************************************-file_path---: " + file_name)
             opener = urllib.request.build_opener()
             opener.addheaders = [('User-Agent',
                                   'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/36.0.1941.0 Safari/537.36')]
             urllib.request.install_opener(opener)
             urllib.request.urlretrieve(src, file_path)  # 接收文件路径和需要保存的路径，会自动去文件路径下载并保存到我们指定的本地路径
             item["images"] = file_path
             item["tags"] = "编程"
    
    
             datas = response.xpath("//div[@id='info']//text()").extract()
             datas = [data.strip() for data in datas]
             datas = [data for data in datas if data != ""]
    
    
             for i, data in enumerate(datas):
                 print ("index %d " % i, data)
    
    
             for data in datas:
                 if u"作者" in data:
                     if u":" in data:
                         item["author"] = datas[datas.index(data) + 1]
                     elif u":" not in data:
                         item["author"] = datas[datas.index(data) + 2]
                 elif u"出版社:" in data:
                     item["press"] = datas[datas.index(data) + 1]
                 elif u"出版年:" in data:
                     item["date"] = datas[datas.index(data) + 1]
                 elif u"页数:" in data:
                     item["page"] = datas[datas.index(data) + 1]
                 elif u"定价:" in data:
                     item["price"] = datas[datas.index(data) + 1]
                 elif u"ISBN:" in data:
                     item["ISBN"] = datas[datas.index(data) + 1]
    
    
             return item

**五、Pipeline文件持久化数据**  
  
  
以下代码可以把抓取的到的数据存于json文件中也可以存于MySQL数据库中

# -*- 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
    from scrapy import log
    import pymysql as db
    
    class DoubanBookPipeline(object):
    
       """ 将抓取到的数据存入json文件中 """
       def __init__(self):
           self.file = open("./items.json", "wb")
    
           def process_item(self, item, spider):
            # 由于scrapy在spider中抓取的所有字段都会转换成unicode码
            # 所以我们在存入json文件之前先将每一项都转换成utf8
            # 不转的话，我们存入json文件中的数据也是unicode码，中文显示方式不是我们想要的
            for k in item:
                item[k] = item[k].encode("utf8")
                print(item[k])
            line = json.dumps(dict(item), ensure_ascii=False) + "\n"
            self.file.write(line)
            return item
    
    class MySQLPipeline(object):
        def __init__(self):
            self.con=db.connect(user="root",passwd="123",host="localhost",db="python",charset="utf8")
            self.cur=self.con.cursor()
            self.cur.execute('drop table douban_booke')
            self.cur.execute("create table douban_booke(id int primary key auto_increment,tags varchar(50), name varchar(255) NOT NULL, author varchar(255) NULL, press varchar(100) NULL, date varchar(30) NULL, page varchar(50) NULL, price varchar(30) NULL, score varchar(30) NULL, ISBN varchar(30) NULL, author_profile varchar(1500) NULL, content_description varchar(3000) NULL, link varchar(255) NULL )default charset=utf8;")
        def process_item(self, item, spider):
            self.cur.execute("insert into douban_booke(tags, name, author, press, date, page, price, score, ISBN, author_profile,content_description, link) values (%s,%s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s)",(item["tags"], item["name"], item["author"], item["press"], item["date"],item["page"], item["price"], item["score"], item["ISBN"],item["author_profile"], item["content_description"], item["link"]))
            self.con.commit()
            return item

在settings中配置下:

ITEM_PIPELINES = {
    #    'douban_book.pipelines.DoubanBookPipeline': 300,
        'douban_book.pipelines.MySQLPipeline': 2,
    }

并设置下防爬虫策略:

# 为防止被识别为爬虫，应设置下载页面的延时时间
    DOWNLOAD_DELAY = 2
    
    # 模拟浏览器头部
    DEFAULT_REQUEST_HEADERS = {
        "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.1 (KHTML, like Gecko) Chrome/22.0.1207.1 Safari/537.1", 
    }

运行效果如下:

![20170417224340469][]

同时在img目录下生成图片

![20170417224437142][]

数据库中的数据

![20170417230838738][]

完整示例: [ http://download.csdn.net/detail/u011781521/9817629][http_download.csdn.net_detail_u011781521_9817629]

[link_extractor]: https://doc.scrapy.org/topics/link-extractors.html#topics-link-extractors
[20170417142356092]: /images/20220617/d2d3971fb7bb492d8af985816376a5f3.png
[https_book.douban.com_tag_start_0_type_T]: https://book.douban.com/tag/心理学?start=0&type=T
[https_book.douban.com_tag_start_20_type_T]: https://book.douban.com/tag/心理学?start=20&type=T
[https_book.douban.com_tag_start_40_type_T]: https://book.douban.com/tag/心理学?start=40&type=T
[20170417144636819]: /images/20220617/e1db5f925c2144b48dd999b5ebf073ca.png
[https_book.douban.com_subject_26805083]: https://book.douban.com/subject/26805083/
[20170417145353697]: /images/20220617/b967f6b3735643de81b6c1febc53d55b.png
[20170417145659043]: /images/20220617/dfc76eb26f8e4dcfaba3fd96d51e3db1.png
[20170417155336966]: /images/20220617/66054f1e261e43a58c04f74e47b8a5f3.png
[20170417155118604]: /images/20220617/05069b995f5a4c99998334e4533319b0.png
[20170417155552703]: /images/20220617/147e5da772434bedb422d026c77ed420.png
[20170417155658814]: /images/20220617/fc1aaac231194a7ab5d1671191080e9f.png
[20170417155821778]: /images/20220617/5ab97e7bd8604dc1872866422b7ec1ef.png
[20170417224340469]: /images/20220617/7a30b4975a7f43ebaf48694c2bc8922d.png
[20170417224437142]: /images/20220617/c87f1e4097ff41e5a1b1054598f3a419.png
[20170417230838738]: /images/20220617/adeaec7a632b4522bd392bbb5d797ff6.png
[http_download.csdn.net_detail_u011781521_9817629]: http://download.csdn.net/detail/u011781521/9817629