在本篇教程中，我们假定您已经安装好Scrapy。 如若不然，请参考 安装指南 。
接下来以 Open Directory Project(dmoz) (dmoz) 为例来讲述爬取。
本篇教程中将带您完成下列任务:
Scrapy由 Python 编写。如果您刚接触并且好奇这门语言的特性以及Scrapy的详情， 对于已经熟悉其他语言并且想快速学习Python的编程老手， 我们推荐 Learn Python The Hard Way ， 对于想从Python开始学习的编程新手， 非程序员的Python学习资料列表 将是您的选择。
在开始爬取之前，您必须创建一个新的Scrapy项目。 进入您打算存储代码的目录中，运行下列命令:
scrapy startproject tutorial
该命令将会创建包含下列内容的 tutorial 目录:
tutorial/
scrapy.cfg
tutorial/
__init__.py
items.py
pipelines.py
settings.py
spiders/
__init__.py
...
这些文件分别是:
scrapy.cfg: 项目的配置文件tutorial/: 该项目的python模块。之后您将在此加入代码。tutorial/items.py: 项目中的item文件.tutorial/pipelines.py: 项目中的pipelines文件.tutorial/settings.py: 项目的设置文件.tutorial/spiders/: 放置spider代码的目录.Item 是保存爬取到的数据的容器；其使用方法和python字典类似， 并且提供了额外保护机制来避免拼写错误导致的未定义字段错误。
类似在ORM中做的一样，您可以通过创建一个 scrapy.Item 类， 并且定义类型为 scrapy.Field 的类属性来定义一个Item。 (如果不了解ORM, 不用担心，您会发现这个步骤非常简单)
首先根据需要从dmoz.org获取到的数据对item进行建模。 我们需要从dmoz中获取名字，url，以及网站的描述。 对此，在item中定义相应的字段。编辑 tutorial 目录中的 items.py 文件:
import scrapy
class DmozItem(scrapy.Item):
title = scrapy.Field()
link = scrapy.Field()
desc = scrapy.Field()
一开始这看起来可能有点复杂，但是通过定义item， 您可以很方便的使用Scrapy的其他方法。而这些方法需要知道您的item的定义。
Spider是用户编写用于从单个网站(或者一些网站)爬取数据的类。
其包含了一个用于下载的初始URL，如何跟进网页中的链接以及如何分析页面中的内容， 提取生成 item 的方法。
为了创建一个Spider，您必须继承 scrapy.Spider 类， 且定义以下三个属性:
name: 用于区别Spider。 该名字必须是唯一的，您不可以为不同的Spider设定相同的名字。start_urls: 包含了Spider在启动时进行爬取的url列表。 因此，第一个被获取到的页面将是其中之一。 后续的URL则从初始的URL获取到的数据中提取。parse() 是spider的一个方法。 被调用时，每个初始URL完成下载后生成的 Response 对象将会作为唯一的参数传递给该函数。 该方法负责解析返回的数据(response data)，提取数据(生成item)以及生成需要进一步处理的URL的 Request 对象。
以下为我们的第一个Spider代码，保存在 tutorial/spiders 目录下的 dmoz_spider.py 文件中:
import scrapy
class DmozSpider(scrapy.Spider):
name = "dmoz"
allowed_domains = ["dmoz.org"]
start_urls = [
"http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Books/",
"http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Resources/"
]
def parse(self, response):
filename = response.url.split("/")[-2]
with open(filename, 'wb') as f:
f.write(response.body)
进入项目的根目录，执行下列命令启动spider:
scrapy crawl dmoz
crawl dmoz 启动用于爬取 dmoz.org 的spider，您将得到类似的输出:
2014-01-23 18:13:07-0400 [scrapy] INFO: Scrapy started (bot: tutorial)
2014-01-23 18:13:07-0400 [scrapy] INFO: Optional features available: ...
2014-01-23 18:13:07-0400 [scrapy] INFO: Overridden settings: {}
2014-01-23 18:13:07-0400 [scrapy] INFO: Enabled extensions: ...
2014-01-23 18:13:07-0400 [scrapy] INFO: Enabled downloader middlewares: ...
2014-01-23 18:13:07-0400 [scrapy] INFO: Enabled spider middlewares: ...
2014-01-23 18:13:07-0400 [scrapy] INFO: Enabled item pipelines: ...
2014-01-23 18:13:07-0400 [dmoz] INFO: Spider opened
2014-01-23 18:13:08-0400 [dmoz] DEBUG: Crawled (200) <GET http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Resources/> (referer: None)
2014-01-23 18:13:09-0400 [dmoz] DEBUG: Crawled (200) <GET http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Books/> (referer: None)
2014-01-23 18:13:09-0400 [dmoz] INFO: Closing spider (finished)
查看包含 [dmoz] 的输出，可以看到输出的log中包含定义在 start_urls 的初始URL，并且与spider中是一一对应的。在log中可以看到其没有指向其他页面( (referer:None) )。
除此之外，更有趣的事情发生了。就像我们 parse 方法指定的那样，有两个包含url所对应的内容的文件被创建了: Book , Resources 。
Scrapy为Spider的 start_urls 属性中的每个URL创建了 scrapy.Request 对象，并将 parse 方法作为回调函数(callback)赋值给了Request。
Request对象经过调度，执行生成 scrapy.http.Response 对象并送回给spider parse() 方法。
从网页中提取数据有很多方法。Scrapy使用了一种基于 XPath 和 CSS 表达式机制: Scrapy Selectors。 关于selector和其他提取机制的信息请参考 Selector文档 。
这里给出XPath表达式的例子及对应的含义:
/html/head/title: 选择HTML文档中 <head> 标签内的 <title> 元素/html/head/title/text(): 选择上面提到的 <title> 元素的文字//td: 选择所有的 <td> 元素//div[@class="mine"]: 选择所有具有 class="mine" 属性的 div 元素上边仅仅是几个简单的XPath例子，XPath实际上要比这远远强大的多。 如果您想了解的更多，我们推荐 这篇XPath教程 。
为了配合XPath，Scrapy除了提供了 Selector 之外，还提供了方法来避免每次从response中提取数据时生成selector的麻烦。
Selector有四个基本的方法(点击相应的方法可以看到详细的API文档):
为了介绍Selector的使用方法，接下来我们将要使用内置的 Scrapy shell 。Scrapy Shell需要您预装好IPython(一个扩展的Python终端)。
您需要进入项目的根目录，执行下列命令来启动shell:
scrapy shell "http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Books/"
注解
当您在终端运行Scrapy时，请一定记得给url地址加上引号，否则包含参数的url(例如 & 字符)会导致Scrapy运行失败。
shell的输出类似:
[ ... Scrapy log here ... ]
2014-01-23 17:11:42-0400 [default] DEBUG: Crawled (200) <GET http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Books/> (referer: None)
[s] Available Scrapy objects:
[s] crawler <scrapy.crawler.Crawler object at 0x3636b50>
[s] item {}
[s] request <GET http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Books/>
[s] response <200 http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Books/>
[s] settings <scrapy.settings.Settings object at 0x3fadc50>
[s] spider <Spider 'default' at 0x3cebf50>
[s] Useful shortcuts:
[s] shelp() Shell help (print this help)
[s] fetch(req_or_url) Fetch request (or URL) and update local objects
[s] view(response) View response in a browser
In [1]:
当shell载入后，您将得到一个包含response数据的本地 response 变量。输入 response.body 将输出response的包体， 输出 response.headers 可以看到response的包头。
更为重要的是，当输入 response.selector 时， 您将获取到一个可以用于查询返回数据的selector(选择器)， 以及映射到 response.selector.xpath() 、 response.selector.css() 的 快捷方法(shortcut): response.xpath() 和 response.css() 。
同时，shell根据response提前初始化了变量 sel 。该selector根据response的类型自动选择最合适的分析规则(XML vs HTML)。
让我们来试试:
In [1]: response.xpath('//title')
Out[1]: [<Selector xpath='//title' data=u'<title>Open Directory - Computers: Progr'>]
In [2]: response.xpath('//title').extract()
Out[2]: [u'<title>Open Directory - Computers: Programming: Languages: Python: Books</title>']
In [3]: response.xpath('//title/text()')
Out[3]: [<Selector xpath='//title/text()' data=u'Open Directory - Computers: Programming:'>]
In [4]: response.xpath('//title/text()').extract()
Out[4]: [u'Open Directory - Computers: Programming: Languages: Python: Books']
In [5]: response.xpath('//title/text()').re('(w+):')
Out[5]: [u'Computers', u'Programming', u'Languages', u'Python']
现在，我们来尝试从这些页面中提取些有用的数据。
您可以在终端中输入 response.body 来观察HTML源码并确定合适的XPath表达式。不过，这任务非常无聊且不易。您可以考虑使用Firefox的Firebug扩展来使得工作更为轻松。详情请参考 使用Firebug进行爬取 和 借助Firefox来爬取 。
在查看了网页的源码后，您会发现网站的信息是被包含在 第二个 <ul> 元素中。
我们可以通过这段代码选择该页面中网站列表里所有 <li> 元素:
response.xpath('//ul/li')
网站的描述:
response.xpath('//ul/li/text()').extract()
网站的标题:
response.xpath('//ul/li/a/text()').extract()
以及网站的链接:
response.xpath('//ul/li/a/@href').extract()
之前提到过，每个 .xpath() 调用返回selector组成的list，因此我们可以拼接更多的 .xpath() 来进一步获取某个节点。我们将在下边使用这样的特性:
for sel in response.xpath('//ul/li'):
title = sel.xpath('a/text()').extract()
link = sel.xpath('a/@href').extract()
desc = sel.xpath('text()').extract()
print title, link, desc
注解
关于嵌套selctor的更多详细信息，请参考 嵌套选择器(selectors) 以及 选择器(Selectors) 文档中的 使用相对XPaths 部分。
在我们的spider中加入这段代码:
import scrapy
class DmozSpider(scrapy.Spider):
name = "dmoz"
allowed_domains = ["dmoz.org"]
start_urls = [
"http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Books/",
"http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Resources/"
]
def parse(self, response):
for sel in response.xpath('//ul/li'):
title = sel.xpath('a/text()').extract()
link = sel.xpath('a/@href').extract()
desc = sel.xpath('text()').extract()
print title, link, desc
现在尝试再次爬取dmoz.org，您将看到爬取到的网站信息被成功输出:
scrapy crawl dmoz
Item 对象是自定义的python字典。 您可以使用标准的字典语法来获取到其每个字段的值。(字段即是我们之前用Field赋值的属性):
>>> item = DmozItem()
>>> item['title'] = 'Example title'
>>> item['title']
'Example title'
一般来说，Spider将会将爬取到的数据以 Item 对象返回。所以为了将爬取的数据返回，我们最终的代码将是:
import scrapy
from tutorial.items import DmozItem
class DmozSpider(scrapy.Spider):
name = "dmoz"
allowed_domains = ["dmoz.org"]
start_urls = [
"http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Books/",
"http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Resources/"
]
def parse(self, response):
for sel in response.xpath('//ul/li'):
item = DmozItem()
item['title'] = sel.xpath('a/text()').extract()
item['link'] = sel.xpath('a/@href').extract()
item['desc'] = sel.xpath('text()').extract()
yield item
注解
您可以在 dirbot 项目中找到一个具有完整功能的spider。该项目可以通过 https://github.com/scrapy/dirbot 找到。
现在对dmoz.org进行爬取将会产生 DmozItem 对象:
[dmoz] DEBUG: Scraped from <200 http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Books/>
{'desc': [u' - By David Mertz; Addison Wesley. Book in progress, full text, ASCII format. Asks for feedback. [author website, Gnosis Software, Inc.n],
'link': [u'http://gnosis.cx/TPiP/'],
'title': [u'Text Processing in Python']}
[dmoz] DEBUG: Scraped from <200 http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Books/>
{'desc': [u' - By Sean McGrath; Prentice Hall PTR, 2000, ISBN 0130211192, has CD-ROM. Methods to build XML applications fast, Python tutorial, DOM and SAX, new Pyxie open source XML processing library. [Prentice Hall PTR]n'],
'link': [u'http://www.informit.com/store/product.aspx?isbn=0130211192'],
'title': [u'XML Processing with Python']}
最简单存储爬取的数据的方式是使用 Feed exports:
scrapy crawl dmoz -o items.json
该命令将采用 JSON 格式对爬取的数据进行序列化，生成 items.json 文件。
在类似本篇教程里这样小规模的项目中，这种存储方式已经足够。 如果需要对爬取到的item做更多更为复杂的操作，您可以编写 Item Pipeline 。 类似于我们在创建项目时对Item做的，用于您编写自己的 tutorial/pipelines.py 也被创建。 不过如果您仅仅想要保存item，您不需要实现任何的pipeline。
来源：http://scrapy-chs.readthedocs.io/zh_CN/0.24/intro/tutorial.html
