Python下用Scrapy和MongoDB构建爬虫系统(1)

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这篇文章将根据真实的兼职需求编写一个爬虫,用户想要一个Python程序从Stack Overflow抓取数据,获取新的问题(问题标题和URL)。抓取的数据应当存入MongoDB。值得注意的是,Stack Overflow已经提供了可用于读取同样数据的API。但是用户想要一个爬虫,那就给他一个爬虫。

像往常一样,在开始任何抓取工作前,一定要先查看该网站的使用/服务条款,要尊重 robots.txt 文件。抓取行为应该遵守道德,不要在很短时间内发起大量请求,从而导致网站遭受泛洪攻击。对待那些你要抓取的网站,要像对待自己的一样。

安装

我们需要Scrapy库(v0.24.4),以及用于在MongoDB中存储数据的PyMongo库(v2.7.2)。同样需要安装MongoDB。

Scrapy

如果使用OSX或某种Linux,使用pip安装Scrapy(激活命令行):

如果使用Windows的机器,你需要手动安装一堆依赖库(木羊吐槽:Win下也是有pip的po主你不要黑她,经测可以用上面命令直接安装成功)。请参考官方文档详细说明以及我创建的Youtube视频。

一旦Scrapy安装完毕,可在Python命令行中使用这个命令验证:

如果没有出错,安装就完成了。

PyMongo

下一步,使用pip安装PyMongo:

现在可以开始构建爬虫了。

Scrapy工程

先创建一个新的Scrapy工程:

这条命令创建了许多文件和文件夹,其中包含一套有助于你快速开始的基本模板:

提取数据

items.py文件用于定义存储“容器”,用来存储将要抓取的数据。

StackItem()类继承自Item (文档),主要包含一些Scrapy已经为我们创建好的预定义对象:

添加一些想要收集的项。用户想要每条问题的标题和URL。那么,照这样更新items.py:

创建蜘蛛

在“spiders”目录下建立一个名为stack_spider.py的文件。这里是见证奇迹发生的地方—-比如在这里告诉Scrapy怎么去找到我们想要的指定数据。正如你想的那样,对于每一个独立的网页,stack_spider.py都是不同的。

我们从定义一个类开始,这个类继承Scrapy的Spider,并添加一些必须的属性:

最初一些变量的含义很容易理解(文档):

  • 定义蜘蛛的名字。
  • allowed_domains 包含构成许可域的基础URL,供蜘蛛去爬。
  • start_urls 是一个URL列表,蜘蛛从这里开始爬。蜘蛛从start_urls中的URL下载数据,所有后续的URL将从这些数据中获取。

XPath选择器

接下来,Scrapy使用XPath选择器在一个网站上提取数据。也就是说,我们可以通过一个给定的XPath选择HTML数据的特定部分。正如Scrapy所称,“XPath是一种选择XML节点的语言,也可以用于HTML。”

使用Chrome的开发者工具,可以很容易找到一个特定的Xpath。简单地检查一个特定的HTML元素,复制XPath,然后修改(如有需要)。

开发者工具同时为用户提供在JavaScript控制台测试XPath选择器的功能,使用$x,如$x("//img"):

继续,通过定义的XPath告诉Scrapy去哪里寻找信息。在Chrom中导航至Stack Overflow网址,寻找XPath选择器。

右键点击第一条问题,选择“插入元素”:

现在从<div class="summary">, //*[@id="question-summary-27624141"]/div[2]中抓取XPath,然后在JavaScript控制台测试它:

也许你会说,这只选择了一条问题。现在需要改变XPath去抓取所有的问题。有什么想法?很简单://div[@class="summary"]/h3

什么意思呢?本质上,这条XPath是说:抓取<div>的子树中所有这一类<h3>元素的总集。在JavaScript控制台中测试XPath。

请注意我们不会使用Chrome开发者工具的实际输出。在大多数案例中,这些输出仅仅是一个参考,便于直接找到能用的XPath。

现在更新stack_spider.py脚本: