網絡爬蟲抓取特定網站網頁的html數據，但是一個網站有上千上萬條數據，我們不可能知道網站網頁的url地址，所以，要有個技巧去抓取網站的所有html頁面。Scrapy是純Python實現的爬蟲框架，用戶只需要定制開發幾個模塊就可以輕松的實現一個爬蟲，用來抓取網頁內容以及各種圖片，非常之方便～
Scrapy 使用wisted這個異步網絡庫來處理網絡通訊，架構清晰，并且包含了各種中間件接口，可以靈活的完成各種需求。整體架構如下圖所示：
綠線是數據流向，首先從初始URL 開始，Scheduler 會將其交給 Downloader 進行下載，下載之后會交給 Spider 進行分析，Spider分析出來的結果有兩種：一種是需要進一步抓取的鏈接，例如之前分析的“下一頁”的鏈接，這些東西會被傳回 Scheduler ；另一種是需要保存的數據，它們則被送到Item Pipeline 那里，那是對數據進行后期處理（詳細分析、過濾、存儲等）的地方。另外，在數據流動的通道里還可以安裝各種中間件，進行必要的處理。
我假定你已經安裝了Scrapy。假如你沒有安裝,你可以參考這篇文章。
在本文中，我們將學會如何使用Scrapy建立一個爬蟲程序，并爬取指定網站上的內容
1. 創建一個新的Scrapy Project
2. 定義你需要從網頁中提取的元素Item
3.實現一個Spider類，通過接口完成爬取URL和提取Item的功能
4. 實現一個Item PipeLine類，完成Item的存儲功能
我將會用騰訊招聘官網作為例子。
Github源碼：https://github.com/maxliaops/scrapy-itzhaopin
目標：抓取騰訊招聘官網職位招聘信息并保存為JSON格式。
新建工程
首先，為我們的爬蟲新建一個工程，首先進入一個目錄（任意一個我們用來保存代碼的目錄），執行：
scrapy startprojectitzhaopin
最后的itzhaopin就是項目名稱。這個命令會在當前目錄下創建一個新目錄itzhaopin，結構如下：
├── itzhaopin
│ ├── itzhaopin
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── items.py
│ │ ├── pipelines.py
│ │ ├── settings.py
│ │ └── spiders
│ │ └── __init__.py
│ └── scrapy.cfg
scrapy.cfg: 項目配置文件
items.py: 需要提取的數據結構定義文件
pipelines.py:管道定義，用來對items里面提取的數據做進一步處理，如保存等
settings.py: 爬蟲配置文件
spiders: 放置spider的目錄
定義Item
在items.py里面定義我們要抓取的數據：
from scrapy.item import Item, Field
class TencentItem(Item):
name = Field() # 職位名稱
catalog = Field() # 職位類別
workLocation = Field() # 工作地點
recruitNumber = Field() # 招聘人數
detailLink = Field() # 職位詳情頁鏈接
publishTime = Field() # 發布時間
實現Spider
Spider是一個繼承自scrapy.contrib.spiders.CrawlSpider的Python類，有三個必需的定義的成員
name: 名字，這個spider的標識
start_urls:一個url列表，spider從這些網頁開始抓取
parse():一個方法，當start_urls里面的網頁抓取下來之后需要調用這個方法解析網頁內容，同時需要返回下一個需要抓取的網頁，或者返回items列表
所以在spiders目錄下新建一個spider，tencent_spider.py:
import re
import json
from scrapy.selector import Selector
try:
from scrapy.spider import Spider
except:
from scrapy.spider import BaseSpider as Spider
from scrapy.utils.response import get_base_url
from scrapy.utils.url import urljoin_rfc
from scrapy.contrib.spiders import CrawlSpider, Rule
from scrapy.contrib.linkextractors.sgml import SgmlLinkExtractor as sle
from itzhaopin.items import *
from itzhaopin.misc.log import *
class TencentSpider(CrawlSpider):
name = "tencent"
allowed_domains = ["tencent.com"]
start_urls = [
"http://hr.tencent.com/position.php"
]
rules = [ # 定義爬取URL的規則
Rule(sle(allow=("/position.php/?&start=/d{,4}#a")), follow=True, callback='parse_item')
]
def parse_item(self, response): # 提取數據到Items里面，主要用到XPath和CSS選擇器提取網頁數據
items = []
sel = Selector(response)
base_url = get_base_url(response)
sites_even = sel.css('table.tablelist tr.even')
for site in sites_even:
item = TencentItem()
item['name'] = site.css('.l.square a').xpath('text()').extract()
relative_url = site.css('.l.square a').xpath('@href').extract()[0]
item['detailLink'] = urljoin_rfc(base_url, relative_url)
item['catalog'] = site.css('tr > td:nth-child(2)::text').extract()
item['workLocation'] = site.css('tr > td:nth-child(4)::text').extract()
item['recruitNumber'] = site.css('tr > td:nth-child(3)::text').extract()
item['publishTime'] = site.css('tr > td:nth-child(5)::text').extract()
items.append(item)
#print repr(item).decode("unicode-escape") + '/n'
sites_odd = sel.css('table.tablelist tr.odd')
for site in sites_odd:
item = TencentItem()
item['name'] = site.css('.l.square a').xpath('text()').extract()
relative_url = site.css('.l.square a').xpath('@href').extract()[0]
item['detailLink'] = urljoin_rfc(base_url, relative_url)
item['catalog'] = site.css('tr > td:nth-child(2)::text').extract()
item['workLocation'] = site.css('tr > td:nth-child(4)::text').extract()
item['recruitNumber'] = site.css('tr > td:nth-child(3)::text').extract()
item['publishTime'] = site.css('tr > td:nth-child(5)::text').extract()
items.append(item)
#print repr(item).decode("unicode-escape") + '/n'
info('parsed ' + str(response))
return items
def _process_request(self, request):
info('process ' + str(request))
return request
實現PipeLine
PipeLine用來對Spider返回的Item列表進行保存操作，可以寫入到文件、或者數據庫等。
PipeLine只有一個需要實現的方法：process_item，例如我們將Item保存到JSON格式文件中：
pipelines.py
from scrapy import signals
import json
import codecs
class JsonWithEncodingTencentPipeline(object):
def __init__(self):
self.file = codecs.open('tencent.json', 'w', encoding='utf-8')
def process_item(self, item, spider):
line = json.dumps(dict(item), ensure_ascii=False) + "/n"
self.file.write(line)
return item
def spider_closed(self, spider):
self.file.close(
)
到現在，我們就完成了一個基本的爬蟲的實現，可以輸入下面的命令來啟動這個Spider
scrapy crawl tencent
爬蟲運行結束后，在當前目錄下將會生成一個名為tencent.json的文件，其中以JSON格式保存了職位招聘信息。
部分內容如下：
{"recruitNumber": ["1"], "name": ["SD5-資深手游策劃（深圳）"], "detailLink": "http://hr.tencent.com/position_detail.php?id=15626&keywords=&tid=0&lid=0", "publishTime":
["2014-04-25"], "catalog": ["產品/項目類"], "workLocation": ["深圳"]}
{"recruitNumber": ["1"], "name": ["TEG13-后臺開發工程師（深圳）"], "detailLink": "http://hr.tencent.com/position_detail.php?id=15666&keywords=&tid=0&lid=0",
"publishTime": ["2014-04-25"], "catalog": ["技術類"], "workLocation": ["深圳"]}
{"recruitNumber": ["2"], "name": ["TEG12-數據中心高級經理（深圳）"], "detailLink": "http://hr.tencent.com/position_detail.php?id=15698&keywords=&tid=0&lid=0",
"publishTime": ["2014-04-25"], "catalog": ["技術類"], "workLocation": ["深圳"]}
{"recruitNumber": ["1"], "name": ["GY1-微信支付品牌策劃經理（深圳）"], "detailLink": "http://hr.tencent.com/position_detail.php?id=15710&keywords=&tid=0&lid=0",
"publishTime": ["2014-04-25"], "catalog": ["市場類"], "workLocation": ["深圳"]}
{"recruitNumber": ["2"], "name": ["SNG06-后臺開發工程師（深圳）"], "detailLink": "http://hr.tencent.com/position_detail.php?id=15499&keywords=&tid=0&lid=0",
"publishTime": ["2014-04-25"], "catalog": ["技術類"], "workLocation": ["深圳"]}
{"recruitNumber": ["2"], "name": ["OMG01-騰訊時尚視頻策劃編輯(北京)"], "detailLink": "http://hr.tencent.com/position_detail.php?id=15694&keywords=&tid=0&lid=0",
"publishTime": ["2014-04-25"], "catalog": ["內容編輯類"], "workLocation": ["北京"]}
{"recruitNumber": ["1"], "name": ["HY08-QT客戶端Windows開發工程師(深圳)"], "detailLink": "http://hr.tencent.com/position_detail.php?id=11378&keywords=&tid=0&lid=0",
"publishTime": ["2014-04-25"], "catalog": ["技術類"], "workLocation": ["深圳"]}
{"recruitNumber": ["5"], "name": ["HY1-移動游戲測試經理（上海）"], "detailLink": "http://hr.tencent.com/position_detail.php?id=15607&keywords=&tid=0&lid=0", "publishTime": ["2014-04-25"], "catalog": ["技術類"], "workLocation": ["上海"]}
{"recruitNumber": ["1"], "name": ["HY6-網吧平臺高級產品經理（深圳）"], "detailLink": "http://hr.tencent.com/position_detail.php?id=10974&keywords=&tid=0&lid=0", "publishTime": ["2014-04-25"], "catalog": ["產品/項目類"], "workLocation": ["深圳"]}
{"recruitNumber": ["4"], "name": ["TEG14-云存儲研發工程師（深圳）"], "detailLink": "http://hr.tencent.com/position_detail.php?id=15168&keywords=&tid=0&lid=0", "publishTime": ["2014-04-24"], "catalog": ["技術類"], "workLocation": ["深圳"]}
{"recruitNumber": ["1"], "name": ["CB-薪酬經理（深圳）"], "detailLink": "http://hr.tencent.com/position_detail.php?id=2309&keywords=&tid=0&lid=0", "publishTime": ["2013-11-28"], "catalog": ["職能類"], "workLocation": ["深圳"]}
以上全部內容就是通過Python爬蟲框架Scrapy實戰之批量抓取招聘信息的全部內容，希望對大家有所幫助，欲了解更多編程知識，請鎖定我們的網站，每天都有新的內容發布。
