scrapy入门教程2：建立一个简单的爬取南邮新闻标题的爬虫demo

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0. 基本环境说明

本文截图及运行环境均在MAC OS X 10.9.5上实现，但基本步骤与win 7环境上相同（其实我是先在win7折腾了一把，然后为了写这篇教程，又在OS X 上面重新搞了一遍）
scrapy版本为1.0
参考文献以及下载链接：
- 本爬虫参考代码打包下载

1. 建立步骤

通过上一篇内容我们已经将scrapy环境配置完毕，下面我们来实现一个demo来爬取南京邮电大学新闻页面的内容。

1. 创建一个新工程

1	scrapy startproject njupt #其中njupt是项目名称，可以按照个人喜好来定义

输入以上命令之后，就会看见命令行运行的目录下多了一个名为njupt的目录，目录的结构如下：

|---- njupt

| |---- njupt

| |---- __init__.py

| |---- items.py #用来存储爬下来的数据结构（字典形式）

| |---- pipelines.py #用来对爬出来的item进行后续处理，如存入数据库等

| |---- settings.py #爬虫配置文件

| |---- spiders #此目录用来存放创建的新爬虫文件（爬虫主体）

| |---- __init__.py

| |---- scrapy.cfg #项目配置文件

至此，工程创建完毕。

2. 设置 items

本文以抓取南邮新闻为例，需要存储三种信息：

南邮新闻标题
南邮新闻时间
南邮新闻的详细链接

items内部代码如下：

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

import scrapy

class NjuptItem(scrapy.Item): #NjuptItem 为自动生成的类名

news_title = scrapy.Field() #南邮新闻标题

news_date = scrapy.Field() #南邮新闻时间

news_url = scrapy.Field() #南邮新闻的详细链接

至于为什么每一句都用scrapy.Field()，这个等请关注我的后续教程，现在只要记住按照以上的格式来添加新的要提取的属性就可以了~。

3. 编写 spider

spider是爬虫的主体，负责处理requset response 以及url等内容，处理完之后交给pipelines进行进一步处理。
设置完items之后，就在spiders目录下新建一个njuptSpider.py文件,内容如下:

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

import scrapy

from njupt.items import NjuptItem

import logging

class njuptSpider(scrapy.Spider):

name = "njupt"

allowed_domains = ["njupt.edu.cn"]

start_urls = [

"http://news.njupt.edu.cn/s/222/t/1100/p/1/c/6866/i/1/list.htm",

]

def parse(self, response):

news_page_num = 14

page_num = 386

if response.status == 200:

for i in range(2,page_num+1):

for j in range(1,news_page_num+1):

item = NjuptItem()

item['news_url'],item['news_title'],item['news_date'] = response.xpath(

"//div[@id='newslist']/table[1]/tr["+str(j)+"]//a/font/text()"

"|//div[@id='newslist']/table[1]/tr["+str(j)+"]//td[@class='postTime']/text()"

"|//div[@id='newslist']/table[1]/tr["+str(j)+"]//a/@href").extract()

yield item

next_page_url = "http://news.njupt.edu.cn/s/222/t/1100/p/1/c/6866/i/"+str(i)+"/list.htm"

yield scrapy.Request(next_page_url,callback=self.parse_news)

def parse_news(self, response):

news_page_num = 14

if response.status == 200:

for j in range(1,news_page_num+1):

item = NjuptItem()

item['news_url'],item['news_title'],item['news_date'] = response.xpath(

"//div[@id='newslist']/table[1]/tr["+str(j)+"]//a/font/text()"

"|//div[@id='newslist']/table[1]/tr["+str(j)+"]//td[@class='postTime']/text()"

"|//div[@id='newslist']/table[1]/tr["+str(j)+"]//a/@href").extract()

yield item

其中

name为爬虫名称，在后面启动爬虫的命令当中会用到。
allowed_domains为允许爬虫爬取的域名范围（如果连接到范围以外的就不爬取）
start_urls表明爬虫首次启动之后访问的第一个Url，其结果会被自动返回给parse函数。4.
parse函数为scrapy框架中定义的置函数，用来处理请求start_urls之后返回的response，由我们实现
news_page_num = 14和page_num = 386别表示每页的新闻数目，和一共有多少页，本来也可以通过xpath爬取下来的，但是我实在是对我们学校的网站制作无语了，html各种混合，于是我就偷懒手动输入了。
之后通过item = NjuptItem()来使用我们之前定义的item，用来存储新闻的url、标题、日期。（这里面有一个小技巧就是通过|来接连xpath可以一次返回多个想要抓取的xpath）
通过yield item来将存储下来的item交由后续的pipelines处理
之后通过生成next_page_url来通过scrapy.Request抓取下一页的新闻信息
scrapy.Request的两个参数，一个是请求的URL另外一个是回调函数用于处理这个request的response，这里我们的回调函数是parse_news
parse_news里面的步骤和parse差不多，当然你也可以改造一下parse然后直接将其当做回调函数，这样的话一个函数就ok了

4. 编写 pipelines

初次编写可以直接编辑njupt目录下的pipelines.py文件。pipelines主要用于数据的进一步处理，比如类型转换、存储入数据库、写到本地等。
本爬虫pipelines如下：

import json

class NjuptPipeline(object):

def __init__(self):

self.file = open('njupt.txt',mode='wb')

def process_item(self, item, spider):

self.file.write(item['news_title'].encode("GBK"))

self.file.write("\n")

self.file.write(item['news_date'].encode("GBK"))

self.file.write("\n")

self.file.write(item['news_url'].encode("GBK"))

self.file.write("\n")

return item

其实pipelines是在每次spider中yield item 之后调用，用于处理每一个单独的item。上面代码就是实现了在本地新建一个njupt.txt文件用于存储爬取下来的内容。

5. 编写 settings.py

settings.py文件用于存储爬虫的配置，有很多种配置，由于是入门教程，不需要配置很多，我们这里就添加一下刚才编写的pipelines就行了。文件内容如下。

BOT_NAME = 'njupt'

SPIDER_MODULES = ['njupt.spiders']

NEWSPIDER_MODULE = 'njupt.spiders'

ITEM_PIPELINES = {

'njupt.pipelines.NjuptPipeline':1,

}

6. 启动爬虫与查看结果

以上步骤全部完成之后，我们就启动命令行，然后切换运行目录到njupt的spider目录下，通过以下命令启动爬虫

1	scrapy crawl njupt

经过一段时间的风狂爬取，爬虫结束。会报一些统计信息

最后让我们来查看一下爬取成果

至此，大功告成~