初识scrapy，美空网图片爬取实战_html/css_WEB-ITnose

      这俩天研究了下scrapy爬虫框架，遂准备写个爬虫练练手。平时做的较多的事情是浏览图片，对，没错，就是那种艺术照，我骄傲的认为，多看美照一定能提高审美，并且成为一个优雅的程序员。O(∩_∩)O~ 开个玩笑，那么废话不多说，切入正题吧，写一个图片爬虫。

      设计思路：爬取目标为美空网模特照片，利用CrawlSpider提取每张照片的url地址，并将提取的图片url写入一个静态html文本作为存储，打开即可查看图片。 我的环境是win8.1, python2.7+Scrapy 0.24.4,如何配环境我就不说了，大家自行百度一下。

       参照官方文档，我总结了建立爬虫程序大致有四个步骤：

创建一个scrapy project

定义需要从网页中提取的元素item

实现一个spider类，通过接口完成爬取url和提取item的功能

实现一个item pipeline类，完成Item的存储功能。

        接下来就很简单了，参照着步骤一步步做就好，首先在终端里面建立一个项目，项目名咱就命名为moko吧。输入指令scrapy startproject moko, scrapy会在当前目录创建一个moko的文件目录，里面有一些初使的文件，文件用处大伙感兴趣查下文档，我主要介绍我们这次用到的文件。

定义Item  在items.py里面定义我们要抓取的数据：

# -*- coding: utf-8 -*-# Define here the models for your scraped items## See documentation in:# http://doc.scrapy.org/en/latest/topics/items.htmlimport scrapyclass MokoItem(scrapy.Item):    # define the fields for your item here like:    # name = scrapy.Field()    url = scrapy.Field()

 

这里的url用来存储最后结果的dict号，稍后会继续解释，名字是随意命名的。比如说我还需要爬图片作者的名字，那么我们就可以添加一项name = scrapy.Field()，依次类推。

接下来我们进入spiders文件夹，里面建立一个python文件，名字咱这里就取mokospider.py，添加核心代码实现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，必须是唯一的，不同的爬虫定义不同的名字

start_urls:一个url列表，spider从这些网页开始抓取

parse():解析的方法，调用的时候传入从每一个URL传回的Response对象作为唯一参数，负责解析并匹配抓取的数据(解析为item)，跟踪更多的URL。

 

 

# -*- coding: utf-8 -*-#File name :spyders/mokospider.py#Author:Jhonny Zhang#mail:veinyy@163.com#create Time : 2014-11-29#############################################################################from scrapy.contrib.spiders import CrawlSpider,Rulefrom scrapy.contrib.linkextractors.sgml import SgmlLinkExtractorfrom moko.items import MokoItemimport refrom scrapy.http import Requestfrom scrapy.selector import Selectorclass MokoSpider(CrawlSpider):    name = "moko"    allowed_domains = ["moko.cc"]    start_urls=["http://www.moko.cc/post/aaronsky/list.html"]    rules = (Rule(SgmlLinkExtractor(allow=('/post/\d*\.html')),  callback = 'parse_img', follow=True),)    def parse_img(self, response):        urlItem = MokoItem()        sel = Selector(response)        for divs in sel.xpath('//div[@class="pic dBd"]'):            img_url=divs.xpath('.//img/@src2').extract()[0]            urlItem['url'] = img_url            yield urlItem

 

     

      咱们的项目命名为moko, 爬虫允许的领域allowed_domains限制在moko.cc，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。爬虫起始地址从 http://www.moko.cc/post/aaronsky/list.html开始。然后设置爬取规则Rule，这是CrawlSpider区别于基础爬虫的地方，打个比方说，咱们从A网页上开始爬，A网页上面有很多超链接url，咱爬虫就根据设定的规则，接着去爬符合规则的超链接url，如此反复下去。callback回调函数,遇到网页调用这个回调函数处理，我之所以没用parse这个默认名字，因为官方文档里说爬虫框架里可能会调用parse，造成冲突。

      目标 http://www.moko.cc/post/aaronsky/list.html网页上有很多图片的链接 ，每个图片的链接都有规律可循，比如说随意点一个打开就是http://www.moko.cc/post/1052776.html，这里的http://www.moko.cc/post/都是一样的，每个链接不同的部分也就是后面数字部分。于是这里我们利用正则表达式，填写规则rules = (Rule(SgmlLinkExtractor(allow=('/post/\d*\.html')),  callback = 'parse_img', follow=True),)  指当前网页，所有符合/post/\d*\.html后缀的网页都进行爬取，调用parse_img处理。

      接下来定义解析函数parse_img，这地方比较关键，他传入的参数是爬虫打开url后返回的response对象，response对象里面内容说白了就是很大一些字符串，咱们就是利用爬虫将我们需要的内容过滤出来。如何过滤呢？？？哈哈，有个牛逼的Selector方法，利用他的xpath()路径表达公式来解析内容，解析前需要具体分析下web页面，我们这里利用的工具就是firebug。截取的web核心代码就是

　　我们需要的是src2部分！他在

标签下的里面， 首先实例一个在Items.py里面定义的MokoItem()的对象urlItem，用牛逼的Selector传入response，我这里用了一个循环，每次处理一个url，利用xpath路径表达式解析取出url，至于xpath如何用，自行百度下。结果存储到urlItem里面，这里用到了我们Items.py里面定义的url了！

      然后定义一下pipelines，这部分管我们的内容存储。

from moko.items import MokoItemclass MokoPipeline(object):    def __init__(self):        self.mfile = open('test.html', 'w')    def process_item(self, item, spider):        text = '<img src="' + item['url'] + '" alt = "" />'        self.mfile.writelines(text)    def close_spider(self, spider):        self.mfile.close()

 

     建立一个test.html文件用来存储结果。注意我的process_item里用到了一些html规则，作用是直接在html里面显示图片。结尾在定义一个关闭文件的方法，在爬虫结束时候调用。

     最后定义设置一下settings.py

BOT_NAME = 'moko'SPIDER_MODULES = ['moko.spiders']NEWSPIDER_MODULE = 'moko.spiders'# Crawl responsibly by identifying yourself (and your website) on the user-agent#USER_AGENT = 'moko (+http://www.yourdomain.com)'ITEM_PIPELINES={'moko.pipelines.MokoPipeline': 1,}     

 

 

      最后展示一下效果图吧，祝各位玩的快乐 ^_^