[Python]网络爬虫（12）：爬虫框架Scrapy的第一个爬虫示例入门教

（建议大家多看看官网教程：教程地址）

我们使用dmoz.org这个网站来作为小抓抓一展身手的对象。

首先先要回答一个问题。

问：把网站装进爬虫里，总共分几步？

答案很简单，四步：

好的，基本流程既然确定了，那接下来就一步一步的完成就可以了。

1.新建项目（Project）

在空目录下按住Shift键右击，选择“在此处打开命令窗口”，输入一下命令：

scrapy startproject tutorial其中，tutorial为项目名称。

可以看到将会创建一个tutorial文件夹，目录结构如下：

tutorial/scrapy.cfgtutorial/__init__.pyitems.pypipelines.pysettings.pyspiders/__init__.py…

下面来简单介绍一下各个文件的作用：

scrapy.cfg：项目的配置文件

2.明确目标（Item）

在Scrapy中，items是用来加载抓取内容的容器，有点像Python中的Dic，也就是字典，但是提供了一些额外的保护减少错误。

一般来说，item可以用scrapy.item.Item类来创建，并且用scrapy.item.Field对象来定义属性（可以理解成类似于ORM的映射关系）。

接下来，我们开始来构建item模型（model）。

首先，我们想要的内容有：

修改tutorial目录下的items.py文件，在原本的class后面添加我们自己的class。

因为要抓dmoz.org网站的内容，所以我们可以将其命名为DmozItem：

# Define here the models for your scraped items## See documentation in:# from scrapy.item import Item, Fieldclass TutorialItem(Item):# define the fields for your item here like:# name = Field()passclass DmozItem(Item):title = Field()link = Field()desc = Field()

刚开始看起来可能会有些看不懂，但是定义这些item能让你用其他组件的时候知道你的 items到底是什么。

可以把Item简单的理解成封装好的类对象。

3.制作爬虫（Spider）

制作爬虫，总体分两步：先爬再取。

也就是说，首先你要获取整个网页的所有内容，然后再取出其中对你有用的部分。

3.1爬

Spider是用户自己编写的类，用来从一个域（或域组）中抓取信息。

他们定义了用于下载的URL列表、跟踪链接的方案、解析网页内容的方式，以此来提取items。

要建立一个Spider，你必须用scrapy.spider.BaseSpider创建一个子类，并确定三个强制的属性：

这里可以参考宽度爬虫教程中提及的思想来帮助理解，教程传送：[Java] 知乎下巴第5集：使用HttpClient工具包和宽度爬虫。

也就是把Url存储下来并依此为起点逐步扩散开去，抓取所有符合条件的网页Url存储起来继续爬取。

下面我们来写第一只爬虫，命名为dmoz_spider.py，保存在tutorial\spiders目录下。

dmoz_spider.py代码如下：

from scrapy.spider import Spiderclass DmozSpider(Spider):name = "dmoz"allowed_domains = ["dmoz.org"]start_urls = ["",""]def parse(self, response):filename = response.url.split("/")[-2]open(filename, ‘wb’).write(response.body)allow_domains是搜索的域名范围，也就是爬虫的约束区域，规定爬虫只爬取这个域名下的网页。

从parse函数可以看出，将链接的最后两个地址取出作为文件名进行存储。

然后运行一下看看，在tutorial目录下按住shift右击，在此处打开命令窗口，输入：

scrapy crawl dmoz运行结果如图：

报错了：

UnicodeDecodeError: ‘ascii’ codec can’t decode byte 0xb0 in position 1: ordinalnot in range(128)

运行第一个Scrapy项目就报错，真是命运多舛。

应该是出了编码问题，谷歌了一下找到了解决方案：

在python的Lib\site-packages文件夹下新建一个sitecustomize.py：

import sys sys.setdefaultencoding(‘gb2312’)

再次运行，OK，问题解决了，看一下结果：

最后一句INFO: Closing spider (finished)表明爬虫已经成功运行并且自行关闭了。

包含 [dmoz]的行 ，那对应着我们的爬虫运行的结果。

可以看到start_urls中定义的每个URL都有日志行。

还记得我们的start_urls吗？

因为这些URL是起始页面，所以他们没有引用(referrers)，所以在它们的每行末尾你会看到 (referer: <None>)。

在parse 方法的作用下，两个文件被创建：分别是 Books 和 Resources，这两个文件中有URL的页面内容。

那么在刚刚的电闪雷鸣之中到底发生了什么呢？

首先，Scrapy为爬虫的 start_urls属性中的每个URL创建了一个 scrapy.http.Request 对象 ，并将爬虫的parse 方法指定为回调函数。

然后，这些 Request被调度并执行，之后通过parse()方法返回scrapy.http.Response对象，并反馈给爬虫。

3.2取

爬取整个网页完毕，接下来的就是的取过程了。

光存储一整个网页还是不够用的。

在基础的爬虫里，这一步可以用正则表达式来抓。

在Scrapy里，使用一种叫做 XPath selectors的机制，它基于 XPath表达式。

如果你想了解更多selectors和其他机制你可以查阅资料：

这是一些XPath表达式的例子和他们的含义

以上只是几个使用XPath的简单例子，但是实际上XPath非常强大。

可以参照W3C教程：点我点我。

为了方便使用XPaths，Scrapy提供XPathSelector 类，有两种可以选择，HtmlXPathSelector(HTML数据解析)和XmlXPathSelector(XML数据解析)。

必须通过一个 Response 对象对他们进行实例化操作。

你会发现Selector对象展示了文档的节点结构。因此，第一个实例化的selector必与根节点或者是整个目录有关 。

人生谁无少年时，甜苦酸辛各自知。