Scrapy从入门到放弃3--数据建模与请求

客官°小女子只卖身不卖艺 2023-01-01 01:49 81阅读 0赞

## scrapy数据建模与请求 ##

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##### 学习目标： #####

1.  应用 在scrapy项目中进行建模
2.  应用 构造Request对象，并发送请求
3.  应用 利用meta参数在不同的解析函数中传递数据

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### 1. 数据建模 ###

> 通常在做项目的过程中，在items.py中进行数据建模

#### 1.1 为什么建模 ####

1.  定义item即提前规划好哪些字段需要抓，防止手误，因为定义好之后，在运行过程中，系统会自动检查
2.  配合注释一起可以清晰的知道要抓取哪些字段，没有定义的字段不能抓取，在目标字段少的时候可以使用字典代替
3.  使用scrapy的一些特定组件需要Item做支持，如scrapy的ImagesPipeline管道类，百度搜索了解更多

#### 1.2 如何建模 ####

在items.py文件中定义要提取的字段：

class MyspiderItem(scrapy.Item): 
        name = scrapy.Field()   # 讲师的名字
        title = scrapy.Field()  # 讲师的职称
        desc = scrapy.Field()   # 讲师的介绍

#### 1.3 如何使用模板类 ####

模板类定义以后需要在爬虫中导入并且实例化，之后的使用方法和使用字典相同

job.py：

from myspider.items import MyspiderItem   # 导入Item，注意路径
    ...
        def parse(self, response)
    
            item = MyspiderItem() # 实例化后可直接使用
    
            item['name'] = node.xpath('./h3/text()').extract_first()
            item['title'] = node.xpath('./h4/text()').extract_first()
            item['desc'] = node.xpath('./p/text()').extract_first()
            
            print(item)

注意：

1.  from myspider.items import MyspiderItem这一行代码中 注意item的正确导入路径，忽略pycharm标记的错误
2.  python中的导入路径要诀：从哪里开始运行，就从哪里开始导入

#### 1.4 开发流程总结 ####

1.  创建项目  
      
    scrapy startproject 项目名  
    
2.  明确目标  
      
    在items.py文件中进行建模
3.  创建爬虫  
      
    3.1 创建爬虫  
      
    scrapy genspider 爬虫名 允许的域  
    3.2 完成爬虫  
      
    修改start\_urls  
    检查修改allowed\_domains  
    编写解析方法
4.  保存数据  
      
    在pipelines.py文件中定义对数据处理的管道  
      
    在settings.py文件中注册启用管道

### 2. 翻页请求的思路 ###

> 对于要提取如下图中所有页面上的数据该怎么办？

![Image 1][]

回顾requests模块是如何实现翻页请求的：

1.  找到下一页的URL地址
2.  调用requests.get(url)

scrapy实现翻页的思路：

1.  找到下一页的url地址
2.  构造url地址的请求对象，传递给引擎

### 3. 构造Request对象，并发送请求 ###

#### 3.1 实现方法 ####

1.  确定url地址
2.  构造请求，scrapy.Request(url,callback)
    
     *  callback：指定解析函数名称，表示该请求返回的响应使用哪一个函数进行解析
3.  把请求交给引擎：yield scrapy.Request(url,callback)

#### 3.2 网易招聘爬虫 ####

> 通过爬取网易招聘的页面的招聘信息,学习如何实现翻页请求

> 地址：https://hr.163.com/position/list.do

##### 思路分析： #####

1.  获取首页的数据
2.  寻找下一页的地址，进行翻页，获取数据

##### 注意： #####

1.  可以在settings中设置ROBOTS协议

# False表示忽略网站的robots.txt协议，默认为True
    ROBOTSTXT_OBEY = False

1.  可以在settings中设置User-Agent：

# scrapy发送的每一个请求的默认UA都是设置的这个User-Agent
    USER_AGENT = 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_12_5) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/59.0.3071.115 Safari/537.36'

#### 3.3 代码实现 ####

在爬虫文件的parse方法中：

......
    	# 提取下一页的href
    	next_url = response.xpath('//a[contains(text(),">")]/@href').extract_first()
    
    	# 判断是否是最后一页
    	if next_url != 'javascript:void(0)':
    
            # 构造完整url
            url = 'https://hr.163.com/position/list.do' + next_url
    
    		# 构造scrapy.Request对象，并yield给引擎
    		# 利用callback参数指定该Request对象之后获取的响应用哪个函数进行解析
        	yield scrapy.Request(url, callback=self.parse)
    ......

#### 3.4 scrapy.Request的更多参数 ####

scrapy.Request(url[,callback,method="GET",headers,body,cookies,meta,dont_filter=False])

##### 参数解释 #####

1.  中括号里的参数为可选参数
2.  **callback**：表示当前的url的响应交给哪个函数去处理
3.  **meta**：实现数据在不同的解析函数中传递，meta默认带有部分数据，比如下载延迟，请求深度等
4.  dont\_filter:默认为False，会过滤请求的url地址，即请求过的url地址不会继续被请求，对需要重复请求的url地址可以把它设置为Ture，比如贴吧的翻页请求，页面的数据总是在变化;start\_urls中的地址会被反复请求，否则程序不会启动
5.  method：指定POST或GET请求
6.  headers：接收一个字典，其中不包括cookies
7.  cookies：接收一个字典，专门放置cookies
8.  body：接收json字符串，为POST的数据，发送payload\_post请求时使用（在下一章节中会介绍post请求）

### 4. meta参数的使用 ###

> meta的作用：meta可以实现数据在不同的解析函数中的传递

在爬虫文件的parse方法中，提取详情页增加之前callback指定的parse\_detail函数：

def parse(self,response):
        ...
        yield scrapy.Request(detail_url, callback=self.parse_detail,meta={"item":item})
    ...
    
    def parse_detail(self,response):
        #获取之前传入的item
        item = resposne.meta["item"]

##### 特别注意 #####

1.  meta参数是一个字典
2.  meta字典中有一个固定的键`proxy`，表示代理ip，关于代理ip的使用我们将在scrapy的下载中间件的学习中进行介绍

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## 小结 ##

1.  完善并使用Item数据类：
2.  在items.py中完善要爬取的字段
3.  在爬虫文件中先导入Item
4.  实力化Item对象后，像字典一样直接使用
5.  构造Request对象，并发送请求：
6.  导入scrapy.Request类
7.  在解析函数中提取url
8.  yield scrapy.Request(url, callback=self.parse\_detail, meta=\{\})
9.  利用meta参数在不同的解析函数中传递数据:
10. 通过前一个解析函数 yield scrapy.Request(url, callback=self.xxx, meta=\{\}) 来传递meta
11. 在self.xxx函数中 response.meta.get(‘key’, ‘’) 或 response.meta\[‘key’\] 的方式取出传递的数据

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### 参考代码 ###

wangyi/spiders/job.py

import scrapy
    
    
    class JobSpider(scrapy.Spider):
        name = 'job'
        # 2.检查允许的域名
        allowed_domains = ['163.com']
        # 1 设置起始的url
        start_urls = ['https://hr.163.com/position/list.do']
    
        def parse(self, response):
            # 获取所有的职位节点列表
            node_list = response.xpath('//*[@class="position-tb"]/tbody/tr')
            # print(len(node_list))
    
            # 遍历所有的职位节点列表
            for num, node in enumerate(node_list):
                # 索引为值除2取余为0的才是含有数据的节点，通过判断进行筛选
                if num % 2 == 0:
                    item = {}
    
                    item['name'] = node.xpath('./td[1]/a/text()').extract_first()
                    item['link'] = node.xpath('./td[1]/a/@href').extract_first()
                    item['depart'] = node.xpath('./td[2]/text()').extract_first()
                    item['category'] = node.xpath('./td[3]/text()').extract_first()
                    item['type'] = node.xpath('./td[4]/text()').extract_first()
                    item['address'] = node.xpath('./td[5]/text()').extract_first()
                    item['num'] = node.xpath('./td[6]/text()').extract_first().strip()
                    item['date'] = node.xpath('./td[7]/text()').extract_first()
                    yield item
    
            # 翻页处理
            # 获取翻页url
            part_url = response.xpath('//a[contains(text(),">")]/@href').extract_first()
    
            # 判断是否为最后一页，如果不是最后一页则进行翻页操作
            if part_url != 'javascript:void(0)':
                # 拼接完整翻页url
                next_url = 'https://hr.163.com/position/list.do' + part_url
    
                yield scrapy.Request(
                    url=next_url,
                    callback=self.parse
                )

wangyi/items.py

class WangyiItem(scrapy.Item):
        # define the fields for your item here like:
    
        name = scrapy.Field()
        link = scrapy.Field()
        depart = scrapy.Field()
        category = scrapy.Field()
        type = scrapy.Field()
        address = scrapy.Field()
        num = scrapy.Field()
        date = scrapy.Field()

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