Python下用Scrapy和MongoDB构建爬虫系统（1）
这篇文章将根据真实的兼职需求编写一个爬虫，用户想要一个Python程序从Stack Overflow抓取数据，获取新的问题（问题标题和URL）。抓取的数据应当存入MongoDB。值得注意的是，Stack Overflow已经提供了可用于读取同样数据的API。但是用户想要一个爬虫，那就给他一个爬虫。
像往常一样，在开始任何抓取工作前，一定要先查看该网站的使用/服务条款，要尊重 robots.txt 文件。抓取行为应该遵守道德，不要在很短时间内发起大量请求，从而导致网站遭受泛洪攻击。对待那些你要抓取的网站，要像对待自己的一样。
安装
我们需要Scrapy库(v0.24.4)，以及用于在MongoDB中存储数据的PyMongo库(v2.7.2)。同样需要安装MongoDB。
Scrapy
如果使用OSX或某种Linux，使用pip安装Scrapy（激活命令行）：
| 1 | $ pip install Scrapy |
如果使用Windows的机器，你需要手动安装一堆依赖库（木羊吐槽：Win下也是有pip的po主你不要黑她，经测可以用上面命令直接安装成功）。请参考官方文档详细说明以及我创建的Youtube视频。
一旦Scrapy安装完毕，可在Python命令行中使用这个命令验证：
| 12 | >>> import scrapy>>> |
如果没有出错，安装就完成了。
PyMongo
下一步，使用pip安装PyMongo：
| 1 | $ pip install pymongo |
现在可以开始构建爬虫了。
Scrapy工程
先创建一个新的Scrapy工程：
| 1 | $ scrapy startproject stack |
这条命令创建了许多文件和文件夹，其中包含一套有助于你快速开始的基本模板：
| 12345678 | ├── scrapy.cfg└── stack ├── __init__.py ├── items.py ├── pipelines.py ├── settings.py └── spiders └── __init__.py |
提取数据
items.py文件用于定义存储“容器”，用来存储将要抓取的数据。
StackItem()类继承自Item (文档)，主要包含一些Scrapy已经为我们创建好的预定义对象：
| 123456 | import scrapy class StackItem(scrapy.Item): # define the fields for your item here like: # name = scrapy.Field() pass |
添加一些想要收集的项。用户想要每条问题的标题和URL。那么，照这样更新items.py：
| 12345 | from scrapy.item import Item, Field class StackItem(Item): title = Field() url = Field() |
创建蜘蛛
在“spiders”目录下建立一个名为stack_spider.py的文件。这里是见证奇迹发生的地方—-比如在这里告诉Scrapy怎么去找到我们想要的指定数据。正如你想的那样，对于每一个独立的网页，stack_spider.py都是不同的。
我们从定义一个类开始，这个类继承Scrapy的Spider，并添加一些必须的属性：
| 123456789 | from scrapy import Spider class StackSpider(Spider): name = \”stack\” allowed_domains = [\”stackoverflow.com\”] start_urls = [ \”http://stackoverflow.com/questions?pagesize=50&sort=newest\”, ] |
最初一些变量的含义很容易理解（文档）：
- 定义蜘蛛的名字。
allowed_domains包含构成许可域的基础URL，供蜘蛛去爬。start_urls是一个URL列表，蜘蛛从这里开始爬。蜘蛛从start_urls中的URL下载数据，所有后续的URL将从这些数据中获取。
XPath选择器
接下来，Scrapy使用XPath选择器在一个网站上提取数据。也就是说，我们可以通过一个给定的XPath选择HTML数据的特定部分。正如Scrapy所称，“XPath是一种选择XML节点的语言，也可以用于HTML。”
使用Chrome的开发者工具，可以很容易找到一个特定的Xpath。简单地检查一个特定的HTML元素，复制XPath，然后修改（如有需要）。
开发者工具同时为用户提供在JavaScript控制台测试XPath选择器的功能，使用$x，如$x(\"//img\"):
继续，通过定义的XPath告诉Scrapy去哪里寻找信息。在Chrom中导航至Stack Overflow网址，寻找XPath选择器。
右键点击第一条问题，选择“插入元素”：
现在从 也许你会说，这只选择了一条问题。现在需要改变XPath去抓取所有的问题。有什么想法？很简单： 什么意思呢？本质上，这条XPath是说：抓取 请注意我们不会使用Chrome开发者工具的实际输出。在大多数案例中，这些输出仅仅是一个参考，便于直接找到能用的XPath。 现在更新stack_spider.py脚本： 像往常一样，在开始任何抓取工作前，一定要先查看该网站的使用/服务条款，要尊重 robots.txt 文件。抓取行为应该遵守道德，不要在很短时间内发起大量请求，从而导致网站遭受泛洪攻击。对待那些你要抓取的网站，要像对待自己的一样。 我们需要Scrapy库(v0.24.4)，以及用于在MongoDB中存储数据的PyMongo库(v2.7.2)。同样需要安装MongoDB。 如果使用OSX或某种Linux，使用pip安装Scrapy（激活命令行）： 如果使用Windows的机器，你需要手动安装一堆依赖库（木羊吐槽：Win下也是有pip的po主你不要黑她，经测可以用上面命令直接安装成功）。请参考官方文档详细说明以及我创建的Youtube视频。 一旦Scrapy安装完毕，可在Python命令行中使用这个命令验证： 如果没有出错，安装就完成了。 下一步，使用pip安装PyMongo： 现在可以开始构建爬虫了。 先创建一个新的Scrapy工程： 这条命令创建了许多文件和文件夹，其中包含一套有助于你快速开始的基本模板： items.py文件用于定义存储“容器”，用来存储将要抓取的数据。 StackItem()类继承自Item (文档)，主要包含一些Scrapy已经为我们创建好的预定义对象： 添加一些想要收集的项。用户想要每条问题的标题和URL。那么，照这样更新items.py： 在“spiders”目录下建立一个名为stack_spider.py的文件。这里是见证奇迹发生的地方—-比如在这里告诉Scrapy怎么去找到我们想要的指定数据。正如你想的那样，对于每一个独立的网页，stack_spider.py都是不同的。 我们从定义一个类开始，这个类继承Scrapy的Spider，并添加一些必须的属性： 最初一些变量的含义很容易理解（文档）： 接下来，Scrapy使用XPath选择器在一个网站上提取数据。也就是说，我们可以通过一个给定的XPath选择HTML数据的特定部分。正如Scrapy所称，“XPath是一种选择XML节点的语言，也可以用于HTML。” 使用Chrome的开发者工具，可以很容易找到一个特定的Xpath。简单地检查一个特定的HTML元素，复制XPath，然后修改（如有需要）。 开发者工具同时为用户提供在JavaScript控制台测试XPath选择器的功能，使用$x，如 继续，通过定义的XPath告诉Scrapy去哪里寻找信息。在Chrom中导航至Stack Overflow网址，寻找XPath选择器。
//div[@class=\"summary\"]/h3。元素的总集。在JavaScript控制台中测试XPath。
և章将根据真实的兼职需求编写一个爬虫，用户想要一个Python程序从Stack Overflow抓取数据，获取新的问题（问题标题和URL）。抓取的数据应当存入MongoDB。值得注意的是，Stack Overflow已经提供了可用于读取同样数据的API。但是用户想要一个爬虫，那就给他一个爬虫。安装
Scrapy
1
$ pip install Scrapy
12
>>> import scrapy>>>
PyMongo
1
$ pip install pymongo
Scrapy工程
1
$ scrapy startproject stack
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├── scrapy.cfg└── stack ├── __init__.py ├── items.py ├── pipelines.py ├── settings.py └── spiders └── __init__.py
提取数据
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import scrapy class StackItem(scrapy.Item): # define the fields for your item here like: # name = scrapy.Field() pass
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from scrapy.item import Item, Field class StackItem(Item): title = Field() url = Field()
创建蜘蛛
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from scrapy import Spider class StackSpider(Spider): name = \”stack\” allowed_domains = [\”stackoverflow.com\”] start_urls = [ \”http://stackoverflow.com/questions?pagesize=50&sort=newest\”, ]
allowed_domains 包含构成许可域的基础URL，供蜘蛛去爬。start_urls 是一个URL列表，蜘蛛从这里开始爬。蜘蛛从start_urls中的URL下载数据，所有后续的URL将从这些数据中获取。XPath选择器
$x(\"//img\"):相关内容