Scrapy定向爬虫教程(二)—

本节内容

在这一小结，我将介绍如何使用Scrapy通过Selector选择器从网页中提取出我们想要的内容，并将这些内容存放到本地文件。
我们的目标网页是http://www.heartsong.top/forum.php?mod=viewthread&tid=8,一个有七层楼的帖子。我们要获取到每一层楼的下列信息：

所属主题帖的标题
所属主题帖的url
这一楼层的作者
这一楼层的发表时间
这一楼层的内容

Selector选择器

在Scrapy中，也可以使用BeautifulSoup来解析网页，但是，我们推荐使用Scrapy自带的Selector选择器来解析网页，没别的原因，效率高。Selector选择器有XPath方法和css方法两种选择方法，我使用的是XPath方法。

XPath

XPath 是一门在 XML 文档中查找信息的语言。因为网上的教程有很多，在此处推荐两个，我自己就不多讲了。一个菜鸟教程的XPath文字教程，一个是极客学院的XPath视频教程，后者需要实名认证一下就可以观看，也不麻烦，个人比较推崇后者，老师讲的很易懂。相信我，根据教程只需要半个小时你就能明白XPath，再根据下面我的代码对照巩固一下，你就能掌握它了。

使用Chrome分析网页

我们使用Chrome浏览器(firefox也是类似的)来分析网页，分析我们的XPath该怎么去写，比如说我们现在要分析帖子的标题
右键帖子标题，选择检查

此时，Chrome的调试工具会跳出来，并且自动定位到源代码中我们要检查的元素的位置

之后根据代码结构我们很轻松的就得出其XPath

//*[@id="thread_subject"]/text()

其实在某些时候也可以直接右键元素，选择copy xpath，但是这种方法在实践中用处基本为零，因为很难去找出多个网页的共同特质，所以一般情况下我们还是要自己去分析。

在这里有必要提醒一个神坑，在下面代码中也有体现，详见我从前写的这篇文章Scrapy匹配xpath时tbody标签的问题
这个坑给我的启示是，当发现了感觉不能用科学解释的错误的时候，就检查一下获取到的源代码吧！

代码

不说废话了，直接上代码。
首先，修改items.py文件,定义好我们要提取的内容

# -*- coding: utf-8 -*-import scrapyclass HeartsongItem(scrapy.Item):title = scrapy.Field()  # 帖子的标题url = scrapy.Field()  # 帖子的网页链接author = scrapy.Field()  # 帖子的作者post_time = scrapy.Field()  # 发表时间content = scrapy.Field()  # 帖子的内容

然后来到heartsong_spider.py,编写爬虫

# -*- coding: utf-8 -*-# import scrapy  # 可以写这句注释下面两句，不过下面要更好
from scrapy.spiders import Spider
from scrapy.selector import Selector
from heartsong.items import HeartsongItem  # 此处如果报错是pyCharm的原因class HeartsongSpider(Spider):name = "heartsong"allowed_domains = ["heartsong.top"]  # 允许爬取的域名，非此域名的网页不会爬取start_urls = ["http://www.heartsong.top/forum.php?mod=viewthread&tid=8"  # 起始url，此例只爬这个页面]def parse(self, response):selector = Selector(response)  # 创建选择器table = selector.xpath('//*[starts-with(@id, "pid")]')  # 取出所有的楼层for each in table:  # 对于每一个楼层执行下列操作item = HeartsongItem()  # 实例化一个Item对象item['title'] = selector.xpath('//*[@id="thread_subject"]/text()').extract()[0]item['author'] = \each.xpath('tr[1]/td[@class="pls"]/div[@class="pls favatar"]/div[@class="pi"]/div[@class="authi"]/a/text()').extract()[0]item['post_time'] = \each.xpath('tr[1]/td[@class="plc"]/div[@class="pi"]').re(r'[0-9]+-[0-9]+-[0-9]+ [0-9]+:[0-9]+:[0-9]+')[0].decode("unicode_escape")content_list = each.xpath('.//td[@class="t_f"]').xpath('string(.)').extract()content = "".join(content_list)  # 将list转化为stringitem['url'] = response.url  # 用这种方式获取网页的url# 把内容中的换行符，空格等去掉item['content'] = content.replace('\r\n', '').replace(' ', '').replace('\n', '')yield item  # 将创建并赋值好的Item对象传递到PipeLine当中进行处理

最后到pipelines.py中保存爬取到的数据：

# -*- coding: utf-8 -*-import heartsong.settingsclass HeartsongPipeline(object):def process_item(self, item, spider):file = open("items.txt", "a")  # 以追加的方式打开文件，不存在则创建# 因为item中的数据是unicode编码的，为了在控制台中查看数据的有效性和保存，# 将其编码改为utf-8item_string = str(item).decode("unicode_escape").encode('utf-8')file.write(item_string)file.write('\n')file.close()print item_string  #在控制台输出return item  # 会在控制台输出原item数据，可以选择不写

运行

依旧进入项目目录，在终端输入

scrapy crawl heartsong

看一下输出的信息，没问题。

看一下生成的本地文件，也ok。

小结

本部分介绍了页面解析的方法，下一部分将会介绍Scrapy爬取多个网页，也是让咱的爬虫真正爬起来的一部分。结合这两节，你就能将我的论坛上的所有帖子都爬下来了。