网络爬虫抓取特定网站网页的html数据，但是一个网站有上千上万条数据，我们不可能知道网站网页的url地址，所以，要有个技巧去抓取网站的所有html页面。Scrapy是纯Python实现的爬虫框架，用户只需要定制开发几个模块就可以轻松的实现一个爬虫，用来抓取网页内容以及各种图片，非常之方便～

   Scrapy 使用wisted这个异步网络库来处理网络通讯，架构清晰，并且包含了各种中间件接口，可以灵活的完成各种需求。整体架构如下图所示：

    绿线是数据流向，首先从初始URL 开始，Scheduler 会将其交给 Downloader 进行下载，下载之后会交给 Spider 进行分析，Spider分析出来的结果有两种：一种是需要进一步抓取的链接，例如之前分析的“下一页”的链接，这些东西会被传回 Scheduler ；另一种是需要保存的数据，它们则被送到Item Pipeline 那里，那是对数据进行后期处理（详细分析、过滤、存储等）的地方。另外，在数据流动的通道里还可以安装各种中间件，进行必要的处理。

我假定你已经安装了Scrapy。假如你没有安装,你可以参考这篇文章。

在本文中，我们将学会如何使用Scrapy建立一个爬虫程序，并爬取指定网站上的内容

1. 创建一个新的Scrapy Project
2. 定义你需要从网页中提取的元素Item
3.实现一个Spider类，通过接口完成爬取URL和提取Item的功能
4. 实现一个Item PipeLine类，完成Item的存储功能

我将会用腾讯招聘官网作为例子。
Github源码：https://github.com/maxliaops/scrapy-itzhaopin

目标：抓取腾讯招聘官网职位招聘信息并保存为JSON格式。

新建工程

首先，为我们的爬虫新建一个工程，首先进入一个目录（任意一个我们用来保存代码的目录），执行：

复制代码 代码如下:
scrapy startprojectitzhaopin

最后的itzhaopin就是项目名称。这个命令会在当前目录下创建一个新目录itzhaopin，结构如下：

├── itzhaopin
│   ├── itzhaopin
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── items.py
│   │   ├── pipelines.py
│   │   ├── settings.py
│   │   └── spiders
│   │      └── __init__.py
│   └── scrapy.cfg

scrapy.cfg: 项目配置文件
items.py: 需要提取的数据结构定义文件
pipelines.py:管道定义，用来对items里面提取的数据做进一步处理，如保存等
settings.py: 爬虫配置文件
spiders: 放置spider的目录

定义Item

在items.py里面定义我们要抓取的数据：

from scrapy.item import Item, Field 
class TencentItem(Item): 
  name = Field()        # 职位名称 
  catalog = Field()       # 职位类别 
  workLocation = Field()    # 工作地点 
  recruitNumber = Field()    # 招聘人数 
  detailLink = Field()     # 职位详情页链接 
  publishTime = Field()     # 发布时间 

实现Spider

Spider是一个继承自scrapy.contrib.spiders.CrawlSpider的Python类，有三个必需的定义的成员

name: 名字，这个spider的标识

start_urls:一个url列表，spider从这些网页开始抓取

parse():一个方法，当start_urls里面的网页抓取下来之后需要调用这个方法解析网页内容，同时需要返回下一个需要抓取的网页，或者返回items列表

所以在spiders目录下新建一个spider，tencent_spider.py:

import re 
import json 
from scrapy.selector import Selector 
try: 
  from scrapy.spider import Spider 
except: 
  from scrapy.spider import BaseSpider as Spider 
from scrapy.utils.response import get_base_url 
from scrapy.utils.url import urljoin_rfc 
from scrapy.contrib.spiders import CrawlSpider, Rule 
from scrapy.contrib.linkextractors.sgml import SgmlLinkExtractor as sle 
from itzhaopin.items import * 
from itzhaopin.misc.log import * 
class TencentSpider(CrawlSpider): 
  name = "tencent" 
  allowed_domains = ["tencent.com"] 
  start_urls = [ 
    "http://hr.tencent.com/position.php" 
  ] 
  rules = [ # 定义爬取URL的规则 
    Rule(sle(allow=("/position.php\")), follow=True, callback='parse_item') 
  ] 
  def parse_item(self, response): # 提取数据到Items里面，主要用到XPath和CSS选择器提取网页数据 
    items = [] 
    sel = Selector(response) 
    base_url = get_base_url(response) 
    sites_even = sel.css('table.tablelist tr.even') 
    for site in sites_even: 
      item = TencentItem() 
      item['name'] = site.css('.l.square a').xpath('text()').extract() 
      relative_url = site.css('.l.square a').xpath('@href').extract()[0] 
      item['detailLink'] = urljoin_rfc(base_url, relative_url) 
      item['catalog'] = site.css('tr > td:nth-child(2)::text').extract() 
      item['workLocation'] = site.css('tr > td:nth-child(4)::text').extract() 
      item['recruitNumber'] = site.css('tr > td:nth-child(3)::text').extract() 
      item['publishTime'] = site.css('tr > td:nth-child(5)::text').extract() 
      items.append(item) 
      #print repr(item).decode("unicode-escape") + '\n' 
    sites_odd = sel.css('table.tablelist tr.odd') 
    for site in sites_odd: 
      item = TencentItem() 
      item['name'] = site.css('.l.square a').xpath('text()').extract() 
      relative_url = site.css('.l.square a').xpath('@href').extract()[0] 
      item['detailLink'] = urljoin_rfc(base_url, relative_url) 
      item['catalog'] = site.css('tr > td:nth-child(2)::text').extract() 
      item['workLocation'] = site.css('tr > td:nth-child(4)::text').extract() 
      item['recruitNumber'] = site.css('tr > td:nth-child(3)::text').extract() 
      item['publishTime'] = site.css('tr > td:nth-child(5)::text').extract() 
      items.append(item) 
      #print repr(item).decode("unicode-escape") + '\n' 
    info('parsed ' + str(response)) 
    return items 
  def _process_request(self, request): 
    info('process ' + str(request)) 
    return request 

实现PipeLine

PipeLine用来对Spider返回的Item列表进行保存操作，可以写入到文件、或者数据库等。

PipeLine只有一个需要实现的方法：process_item，例如我们将Item保存到JSON格式文件中：

pipelines.py

from scrapy import signals 
import json 
import codecs 
class JsonWithEncodingTencentPipeline(object): 
  def __init__(self): 
    self.file = codecs.open('tencent.json', 'w', encoding='utf-8') 
  def process_item(self, item, spider): 
    line = json.dumps(dict(item), ensure_ascii=False) + "\n" 
    self.file.write(line) 
    return item 
  def spider_closed(self, spider): 
    self.file.close( 
) 

到现在，我们就完成了一个基本的爬虫的实现，可以输入下面的命令来启动这个Spider

scrapy crawl tencent

爬虫运行结束后，在当前目录下将会生成一个名为tencent.json的文件，其中以JSON格式保存了职位招聘信息。
部分内容如下：

{"recruitNumber": ["1"], "name": ["SD5-资深手游策划（深圳）"], "detailLink": "http://hr.tencent.com/position_detail.php", "publishTime":
["2014-04-25"], "catalog": ["产品/项目类"], "workLocation": ["深圳"]}

{"recruitNumber": ["1"], "name": ["TEG13-后台开发工程师（深圳）"], "detailLink": "http://hr.tencent.com/position_detail.php",
"publishTime": ["2014-04-25"], "catalog": ["技术类"], "workLocation": ["深圳"]}

{"recruitNumber": ["2"], "name": ["TEG12-数据中心高级经理（深圳）"], "detailLink": "http://hr.tencent.com/position_detail.php",
"publishTime": ["2014-04-25"], "catalog": ["技术类"], "workLocation": ["深圳"]}

{"recruitNumber": ["1"], "name": ["GY1-微信支付品牌策划经理（深圳）"], "detailLink": "http://hr.tencent.com/position_detail.php",
"publishTime": ["2014-04-25"], "catalog": ["市场类"], "workLocation": ["深圳"]}

{"recruitNumber": ["2"], "name": ["SNG06-后台开发工程师（深圳）"], "detailLink": "http://hr.tencent.com/position_detail.php",
"publishTime": ["2014-04-25"], "catalog": ["技术类"], "workLocation": ["深圳"]}

{"recruitNumber": ["2"], "name": ["OMG01-腾讯时尚视频策划编辑(北京)"], "detailLink": "http://hr.tencent.com/position_detail.php",
"publishTime": ["2014-04-25"], "catalog": ["内容编辑类"], "workLocation": ["北京"]}

{"recruitNumber": ["1"], "name": ["HY08-QT客户端Windows开发工程师(深圳)"], "detailLink": "http://hr.tencent.com/position_detail.php",
"publishTime": ["2014-04-25"], "catalog": ["技术类"], "workLocation": ["深圳"]}

{"recruitNumber": ["5"], "name": ["HY1-移动游戏测试经理（上海）"], "detailLink": "http://hr.tencent.com/position_detail.php", "publishTime": ["2014-04-25"], "catalog": ["技术类"], "workLocation": ["上海"]}

{"recruitNumber": ["1"], "name": ["HY6-网吧平台高级产品经理（深圳）"], "detailLink": "http://hr.tencent.com/position_detail.php", "publishTime": ["2014-04-25"], "catalog": ["产品/项目类"], "workLocation": ["深圳"]}

{"recruitNumber": ["4"], "name": ["TEG14-云存储研发工程师（深圳）"], "detailLink": "http://hr.tencent.com/position_detail.php", "publishTime": ["2014-04-24"], "catalog": ["技术类"], "workLocation": ["深圳"]}

{"recruitNumber": ["1"], "name": ["CB-薪酬经理（深圳）"], "detailLink": "http://hr.tencent.com/position_detail.php", "publishTime": ["2013-11-28"], "catalog": ["职能类"], "workLocation": ["深圳"]}

以上全部内容就是通过Python爬虫框架Scrapy实战之批量抓取招聘信息的全部内容，希望对大家有所帮助，欲了解更多编程知识，请锁定我们的网站，每天都有新的内容发布。