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• 写爬取网站的 Spider 并提取出结构化数据(Item)

• 编写 Item Pipelines 来存储提取到的Item(即结构化数据)

一. 新建项目(scrapy startproject)

在开始爬取之前，必须创建一个新的Scrapy项目。进入自定义的项目目录中，运行下列命令：

scrapy startproject mySpider

其中， mySpider 为项目名称，可以看到将会创建一个 mySpider 文件夹，目录结构大致如下：

下面来简单介绍一下各个主要文件的作用：

mySpider/
    scrapy.cfg
    mySpider/
        __init__.py
        items.py
        pipelines.py
        settings.py
        spiders/
            __init__.py            ...

这些文件分别是:

• scrapy.cfg: 项目的配置文件。

• mySpider/: 项目的Python模块，将会从这里引用代码。

• mySpider/items.py: 项目的目标文件。

• mySpider/pipelines.py: 项目的管道文件。

• mySpider/settings.py: 项目的设置文件。

• mySpider/spiders/: 存储爬虫代码目录。

二、明确目标(mySpider/items.py)

我们打算抓取 http://www.itcast.cn/channel/teacher.shtml 网站里的所有讲师的姓名、职称和个人信息。

1. 打开 mySpider 目录下的 items.py。

2. Item 定义结构化数据字段，用来保存爬取到的数据，有点像 Python 中的 dict，但是提供了一些额外的保护减少错误。

3. 可以通过创建一个 scrapy.Item 类， 并且定义类型为 scrapy.Field 的类属性来定义一个 Item（可以理解成类似于 ORM 的映射关系）。

接下来，创建一个 ItcastItem 类，和构建 item 模型（model）。

import scrapyclass ItcastItem(scrapy.Item):
   name = scrapy.Field()
   title = scrapy.Field()
   info = scrapy.Field()

三、制作爬虫 （spiders/itcastSpider.py）

爬虫功能要分两步：

1. 爬数据

在当前目录下输入命令，将在mySpider/spider目录下创建一个名为itcast的爬虫，并指定爬取域的范围：

scrapy genspider itcast "itcast.cn"

打开 mySpider/spider目录里的 itcast.py，默认增加了下列代码:

import scrapyclass ItcastSpider(scrapy.Spider):
    name = "itcast"
    allowed_domains = ["itcast.cn"]
    start_urls = (
        'http://www.itcast.cn/',
    )

    def parse(self, response):
        pass

其实也可以由我们自行创建itcast.py并编写上面的代码，只不过使用命令可以免去编写固定代码的麻烦

要建立一个Spider， 你必须用scrapy.Spider类创建一个子类，并确定了三个强制的属性 和 一个方法。

name = "" ：这个爬虫的识别名称，必须是唯一的，在不同的爬虫必须定义不同的名字。

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，不存在的URL会被忽略。

start_urls = () ：爬取的URL元祖/列表。爬虫从这里开始抓取数据，所以，第一次下载的数据将会从这些urls开始。其他子URL将会从这些起始URL中继承性生成。

parse(self, response) ：解析的方法，每个初始URL完成下载后将被调用，调用的时候传入从每一个URL传回的Response对象来作为唯一参数，主要作用如下：

ains = [] 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，不存在的URL会被忽略。

start_urls = () ：爬取的URL元祖/列表。爬虫从这里开始抓取数据，所以，第一次下载的数据将会从这些urls开始。其他子URL将会从这些起始URL中继承性生成。

parse(self, response) ：解析的方法，每个初始URL完成下载后将被调用，调用的时候传入从每一个URL传回的Response对象来作为唯一参数，主要作用如下：

负责解析返回的网页数据(response.body)，提取结构化数据(生成item)

生成需要下一页的URL请求。

将start_urls的值修改为需要爬取的第一个url

start_urls = ("http://www.itcast.cn/channel/teacher.shtml",)

修改parse()方法

def parse(self, response):

    filename = "teacher.html"

    open(filename, 'w').write(response.body)

然后运行一下看看，在mySpider目录下执行：

scrapy crawl itcast

是的，就是 itcast，看上面代码，它是 ItcastSpider 类的 name 属性，也就是使用 scrapy genspider命令的唯一爬虫名。

运行之后，如果打印的日志出现 [scrapy] INFO: Spider closed (finished)，代表执行完成。 之后当前文件夹中就出现了一个 teacher.html 文件，里面就是我们刚刚要爬取的网页的全部源代码信息。

注意: Python2.x默认编码环境是ASCII，当和取回的数据编码格式不一致时，可能会造成乱码；我们可以指定保存内容的编码格式，一般情况下，我们可以在代码最上方添加

import sys

reload(sys)

sys.setdefaultencoding("utf-8")

这三行代码是 Python2.x 里解决中文编码的万能钥匙，经过这么多年的吐槽后 Python3 学乖了，默认编码是Unicode了...(祝大家早日拥抱Python3)

2. 取数据

爬取整个网页完毕，接下来的就是的取过程了，首先观察页面源码：

<div class="li_txt">

    <h3>  xxx  </h3>

    <h4> xxxxx </h4>

    <p> xxxxxxxx </p>

是不是一目了然？直接上 XPath 开始提取数据吧。

xpath 方法，我们只需要输入的 xpath 规则就可以定位到相应 html 标签节点，详细内容可以查看 xpath 教程。

不会 xpath 语法没关系，Chrome 给我们提供了一键获取 xpa

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