安装部署Scrapy
在安装Scrapy前首先需要确定的是已经安装好了Python（目前Scrapy支持Python2.5，Python2.6和Python2.7）。官方文档中介绍了三种方法进行安装，我采用的是使用 easy_install 进行安装，首先是下载Windows版本的setuptools（下载地址：http://pypi.python.org/pypi/setuptools），下载完后一路NEXT就可以了。
安装完setuptool以后。执行CMD，然后运行一下命令：
easy_install -U Scrapy
同样的你可以选择使用pip安装，pip的地址：http://pypi.python.org/pypi/pip
使用pip安装Scrapy的命令为
pip install Scrapy
如果你的电脑先前装过visual studio 2008 或 visual studio 2010那么一起顺利，Scrapy已经安装完成。如果出现下列报错：Unable to find vcvarsall.bat 那么你需要折腾下。你可以安装visual studio 后进行安装或采用下面的方式进行解决：
首先安装MinGW（MinGW下载地址：http://sourceforge.net/projects/mingw/files/），在MinGW的安装目录下找到bin的文件夹，找到mingw32-make.exe，复制一份更名为make.exe；
把MinGW的路径添加到环境变量path中，比如我把MinGW安装到D:\MinGW\中，就把D:\MinGW\bin添加到path中；
打开命令行窗口，在命令行窗口中进入到要安装代码的目录下；
输入如下命令 setup.py install build –compiler=mingw32 就可以安装了。
如果出现“xslt-config' 不是内部或外部命令，也不是可运行的程序或批处理文件。”错误，原因主要是lxml安装不成功，只要上http://pypi.python.org/simple/lxml/下载个exe文件进行安装就可以了。
下面就可以进入正题了。
新建工程
让我们来用爬虫获取豆瓣电影Top 250的电影信息吧。开始之前，我们新建一个Scrapy工程。因为我用的Win7，所以在CMD中进入一个我希望保存代码的目录，然后执行：
D:\WEB\Python>scrapy startproject doubanmoive
这个命令会在当前目录下创建一个新的目录doubanmoive，目录结构如下：
D:\WEB\Python\doubanmoive>tree /f Folder PATH listing for volume Data Volume serial number is 00000200 34EC:9CB9 D:. │ scrapy.cfg │ └─doubanmoive │ items.py │ pipelines.py │ settings.py │ __init__.py │ └─spiders __init__.py
这些文件主要为：
- doubanmoive/items.py: 定义需要获取的内容字段，类似于实体类。
- doubanmoive/pipelines.py: 项目管道文件，用来处理Spider抓取的数据。
- doubanmoive/settings.py: 项目配置文件
- doubanmoive/spiders: 放置spider的目录
定义项目(Item)
Item是用来装载抓取数据的容器，和Java里的实体类（Entity）比较像，打开doubanmoive/items.py可以看到默认创建了以下代码。
from scrapy.item import Item, Field class DoubanmoiveItem(Item): pass
我们只需要在 Doubanmoive 类中增加需要抓取的字段即可，如 name=Field() ，最后根据我们的需求完成代码如下。
from scrapy.item import Item, Field class DoubanmoiveItem(Item): name=Field()#电影名 year=Field()#上映年份 score=Field()#豆瓣分数 director=Field()#导演 classification=Field()#分类 actor=Field()#演员
编写爬虫(Spider)
Spider是整个项目中最核心的类，在这个类里我们会定义抓取对象（域名、URL)以及抓取规则。Scrapy官方文档中的教程是基于 BaseSpider 的，但 BaseSpider 只能爬取给定的URL列表，无法根据一个初始的URL向外拓展。不过除了 BaseSpider ，还有很多可以直接继承 Spider 的类，比如 scrapy.contrib.spiders.CrawlSpider 。
在 doubanmoive/spiders 目录下新建moive_spider.py文件，并填写代码。
# -*- coding: utf-8 -*-
from scrapy.selector import Selector
from scrapy.contrib.spiders import CrawlSpider,Rule
from scrapy.contrib.linkextractors.sgml import SgmlLinkExtractor
from doubanmoive.items import DoubanmoiveItem
class MoiveSpider(CrawlSpider):
name="doubanmoive"
allowed_domains=["movie.douban.com"]
start_urls=["http://movie.douban.com/top250"]
rules=[
Rule(SgmlLinkExtractor(allow=(r'http://movie.douban.com/top250\"parse_item"),
]
def parse_item(self,response):
sel=Selector(response)
item=DoubanmoiveItem()
item['name']=sel.xpath('//*[@id="content"]/h1/span[1]/text()').extract()
item['year']=sel.xpath('//*[@id="content"]/h1/span[2]/text()').re(r'\((\d+)\)')
item['score']=sel.xpath('//*[@id="interest_sectl"]/div/p[1]/strong/text()').extract()
item['director']=sel.xpath('//*[@id="info"]/span[1]/a/text()').extract()
item['classification']= sel.xpath('//span[@property="v:genre"]/text()').extract()
item['actor']= sel.xpath('//*[@id="info"]/span[3]/a[1]/text()').extract()
return item
代码说明： MoiveSpider 继承Scrapy中的 CrawlSpider ， name , allow_domains , start_url 看名字就知道什么含义，其中rules稍微复杂一些，定义了URL的抓取规则，符合 allow 正则表达式的链接都会加入到Scheduler（调度程序）。通过分析豆瓣电影Top250的分页URL http://movie.douban.com/top250"parse_item"),
在 parse_item 函数中的处理逻辑非常简单，获取符合条件链接的代码，然后根据一定的规则抓取内容赋给item并返回 Item Pipeline 。获取大部分标签的内容不需要编写复杂的正则表达式，我们可以使用 XPath 。 XPath 是一门在 XML 文档中查找信息的语言，但它也可以用在HTML中。下表列出了常用表达式。
如 //*[@id="content"]/h1/span[1]/text() 获取的结果是在id为content的任意元素下h1元素下的span列表中第一个元素的文本内容。我们可以通过Chrome开发者工具(F12)来获取某内容的XPath表达式，具体操作为在需要抓取的内容上点击审查元素，下方就会出现开发者工具，并定位到该元素，在内容上点击右键，选择复制XPath。
存储数据
爬虫获取到数据以后我们需要将其存储到数据库中，之前我们提到该操作需要靠项目管道（pipeline）来处理，其通常执行的操作为：
- 清洗HTML数据
- 验证解析到的数据（检查项目是否包含必要的字段）
- 检查是否是重复数据（如果重复就删除）
- 将解析到的数据存储到数据库中
由于我们获取的数据格式多种多样，有一些存储在关系型数据库中并不方便，所以我在写完MySQL版本的Pipeline之后又写了一个MongoDB的。
MySQL版本：
# -*- coding: utf-8 -*-
from scrapy import log
from twisted.enterprise import adbapi
from scrapy.http import Request
import MySQLdb
import MySQLdb.cursors
class DoubanmoivePipeline(object):
def __init__(self):
self.dbpool = adbapi.ConnectionPool('MySQLdb',
db = 'python',
user = 'root',
passwd = 'root',
cursorclass = MySQLdb.cursors.DictCursor,
charset = 'utf8',
use_unicode = False
)
def process_item(self, item, spider):
query = self.dbpool.runInteraction(self._conditional_insert, item)
query.addErrback(self.handle_error)
return item
def _conditional_insert(self,tx,item):
tx.execute("select * from doubanmoive where m_name= %s",(item['name'][0],))
result=tx.fetchone()
log.msg(result,level=log.DEBUG)
print result
if result:
log.msg("Item already stored in db:%s" % item,level=log.DEBUG)
else:
classification=actor=''
lenClassification=len(item['classification'])
lenActor=len(item['actor'])
for n in xrange(lenClassification):
classification+=item['classification'][n]
if n<lenClassification-1:
classification+='/'
for n in xrange(lenActor):
actor+=item['actor'][n]
if n<lenActor-1:
actor+='/'
tx.execute( "insert into doubanmoive (m_name,m_year,m_score,m_director,m_classification,m_actor) values (%s,%s,%s,%s,%s,%s)", (item['name'][0],item['year'][0],item['score'][0],item['director'][0],classification,actor))
log.msg("Item stored in db: %s" % item, level=log.DEBUG)
def handle_error(self, e):
log.err(e)
MongoDB版本：
# -*- coding: utf-8 -*-
import pymongo
from scrapy.exceptions import DropItem
from scrapy.conf import settings
from scrapy import log
class MongoDBPipeline(object):
#Connect to the MongoDB database
def __init__(self):
connection = pymongo.Connection(settings['MONGODB_SERVER'], settings['MONGODB_PORT'])
db = connection[settings['MONGODB_DB']]
self.collection = db[settings['MONGODB_COLLECTION']]
def process_item(self, item, spider):
#Remove invalid data
valid = True
for data in item:
if not data:
valid = False
raise DropItem("Missing %s of blogpost from %s" %(data, item['url']))
if valid:
#Insert data into database
new_moive=[{
"name":item['name'][0],
"year":item['year'][0],
"score":item['score'][0],
"director":item['director'],
"classification":item['classification'],
"actor":item['actor']
}]
self.collection.insert(new_moive)
log.msg("Item wrote to MongoDB database %s/%s" %
(settings['MONGODB_DB'], settings['MONGODB_COLLECTION']),
level=log.DEBUG, spider=spider)
return item
可以看到其基本的处理流程是一样，但是MySQL不太方便的一点就是需要将数组类型的数据通过分隔符转换。而MongoDB支持存入List、Dict等多种类型的数据。
配置文件
在运行爬虫之前还需要将在 settings.py 中增加一些配置信息。
BOT_NAME = 'doubanmoive'
SPIDER_MODULES = ['doubanmoive.spiders']
NEWSPIDER_MODULE = 'doubanmoive.spiders'
ITEM_PIPELINES={
'doubanmoive.mongo_pipelines.MongoDBPipeline':300,
'doubanmoive.pipelines.DoubanmoivePipeline':400,
}
LOG_LEVEL='DEBUG'
DOWNLOAD_DELAY = 2
RANDOMIZE_DOWNLOAD_DELAY = True
USER_AGENT = 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_8_3) AppleWebKit/536.5 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1084.54 Safari/536.5'
COOKIES_ENABLED = True
MONGODB_SERVER = 'localhost'
MONGODB_PORT = 27017
MONGODB_DB = 'python'
MONGODB_COLLECTION = 'test'
ITEM_PIPELINES 中定义了MySQL和MongoDB两个Pipeline文件，后面的数字代表执行的优先级顺序，范围为0~1000。 而中间的 DOWNLOAD_DELAY 等信息是为了防止爬虫被豆瓣Ban掉，增加了一些随机延迟，浏览器代理等。最后的就是MongoDB的配置信息，MySQL也可以参考这种方式来写。
至此为止，抓取豆瓣电影的爬虫就已经完成了。在命令行中执行 Scrapy crawl doubanmoive 让蜘蛛开始爬行吧！
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