scrape 入门学习纪录

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#scrape

本文介绍如何使用Scrapy框架创建爬虫项目，包括定义Item、编写Spider、提取数据等核心流程，并演示如何从网站抓取信息。

#20170502

学习最好的网上材料是安装软件官网发布的教程或文档。牢记，请牢记！！！

Scrapy入门教程

在本篇教程中，我们假定您已经安装好Scrapy。 如若不然，请参考 安装指南 。

接下来以 Open Directory Project(dmoz) (dmoz) 为例来讲述爬取。

本篇教程中将带您完成下列任务:

  1. 创建一个Scrapy项目
  2. 定义提取的Item
  3. 编写爬取网站的 spider 并提取 Item
  4. 编写 Item Pipeline 来存储提取到的Item(即数据)

Scrapy由 Python 编写。如果您刚接触并且好奇这门语言的特性以及Scrapy的详情， 对于已经熟悉其他语言并且想快速学习Python的编程老手， 我们推荐 Learn Python The Hard Way ， 对于想从Python开始学习的编程新手， 非程序员的Python学习资料列表 将是您的选择。

创建项目

在开始爬取之前，您必须创建一个新的Scrapy项目。 进入您打算存储代码的目录中，运行下列命令:

scrapy startproject tutorial

该命令将会创建包含下列内容的 tutorial 目录:

tutorial/
    scrapy.cfg
    tutorial/
        __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
  • tutorial/: 该项目的python模块。之后您将在此加入代码。
  • tutorial/items.py: 项目中的item文件.
  • tutorial/pipelines.py: 项目中的pipelines文件.
  • tutorial/settings.py: 项目的设置文件.
  • tutorial/spiders/: 放置spider代码的目录.

定义Item

Item 是保存爬取到的数据的容器；其使用方法和python字典类似， 并且提供了额外保护机制来避免拼写错误导致的未定义字段错误。

类似在ORM中做的一样，您可以通过创建一个 scrapy.Item 类， 并且定义类型为 scrapy.Field的类属性来定义一个Item。 (如果不了解ORM, 不用担心，您会发现这个步骤非常简单)

首先根据需要从dmoz.org获取到的数据对item进行建模。 我们需要从dmoz中获取名字，url，以及网站的描述。 对此，在item中定义相应的字段。编辑 tutorial 目录中的 items.py 文件:

import scrapy

class DmozItem(scrapy.Item):
    title = scrapy.Field()
    link = scrapy.Field()
    desc = scrapy.Field()

一开始这看起来可能有点复杂，但是通过定义item， 您可以很方便的使用Scrapy的其他方法。而这些方法需要知道您的item的定义。

编写第一个爬虫(Spider)

Spider是用户编写用于从单个网站(或者一些网站)爬取数据的类。

其包含了一个用于下载的初始URL，如何跟进网页中的链接以及如何分析页面中的内容， 提取生成 item 的方法。

为了创建一个Spider，您必须继承 scrapy.Spider 类， 且定义以下三个属性:

  • name: 用于区别Spider。 该名字必须是唯一的，您不可以为不同的Spider设定相同的名字。
  • start_urls: 包含了Spider在启动时进行爬取的url列表。 因此，第一个被获取到的页面将是其中之一。 后续的URL则从初始的URL获取到的数据中提取。
  • parse() 是spider的一个方法。 被调用时，每个初始URL完成下载后生成的 Response 对象将会作为唯一的参数传递给该函数。 该方法负责解析返回的数据(response data)，提取数据(生成item)以及生成需要进一步处理的URL的 Request 对象。

以下为我们的第一个Spider代码，保存在 tutorial/spiders 目录下的 dmoz_spider.py 文件中:

import scrapy

class DmozSpider(scrapy.Spider):
    name = "dmoz"
    allowed_domains = ["dmoz.org"]
    start_urls = [
        "http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Books/",
        "http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Resources/"
    ]

    def parse(self, response):
        filename = response.url.split("/")[-2]
        with open(filename, 'wb') as f:
            f.write(response.body)

爬取

进入项目的根目录，执行下列命令启动spider:

scrapy crawl dmoz

crawl dmoz 启动用于爬取 dmoz.org 的spider，您将得到类似的输出:

2014-01-23 18:13:07-0400 [scrapy] INFO: Scrapy started (bot: tutorial)
2014-01-23 18:13:07-0400 [scrapy] INFO: Optional features available: ...
2014-01-23 18:13:07-0400 [scrapy] INFO: Overridden settings: {}
2014-01-23 18:13:07-0400 [scrapy] INFO: Enabled extensions: ...
2014-01-23 18:13:07-0400 [scrapy] INFO: Enabled downloader middlewares: ...
2014-01-23 18:13:07-0400 [scrapy] INFO: Enabled spider middlewares: ...
2014-01-23 18:13:07-0400 [scrapy] INFO: Enabled item pipelines: ...
2014-01-23 18:13:07-0400 [dmoz] INFO: Spider opened
2014-01-23 18:13:08-0400 [dmoz] DEBUG: Crawled (200) <GET http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Resources/> (referer: None)
2014-01-23 18:13:09-0400 [dmoz] DEBUG: Crawled (200) <GET http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Books/> (referer: None)
2014-01-23 18:13:09-0400 [dmoz] INFO: Closing spider (finished)

查看包含 [dmoz] 的输出，可以看到输出的log中包含定义在 start_urls 的初始URL，并且与spider中是一一对应的。在log中可以看到其没有指向其他页面( (referer:None) )。

除此之外，更有趣的事情发生了。就像我们 parse 方法指定的那样，有两个包含url所对应的内容的文件被创建了: Book , Resources 。

刚才发生了什么？

Scrapy为Spider的 start_urls 属性中的每个URL创建了 scrapy.Request 对象，并将 parse 方法作为回调函数(callback)赋值给了Request。

Request对象经过调度，执行生成 scrapy.http.Response 对象并送回给spider parse() 方法。

提取Item

Selectors选择器简介

从网页中提取数据有很多方法。Scrapy使用了一种基于 XPath 和 CSS 表达式机制: Scrapy Selectors。 关于selector和其他提取机制的信息请参考 Selector文档 。

这里给出XPath表达式的例子及对应的含义:

  • /html/head/title: 选择HTML文档中 <head> 标签内的 <title> 元素
  • /html/head/title/text(): 选择上面提到的 <title> 元素的文字
  • //td: 选择所有的 <td> 元素
  • //div[@class="mine"]: 选择所有具有 class="mine" 属性的 div 元素

上边仅仅是几个简单的XPath例子，XPath实际上要比这远远强大的多。 如果您想了解的更多，我们推荐 这篇XPath教程 。

为了配合XPath，Scrapy除了提供了 Selector 之外，还提供了方法来避免每次从response中提取数据时生成selector的麻烦。

Selector有四个基本的方法(点击相应的方法可以看到详细的API文档):

  • xpath(): 传入xpath表达式，返回该表达式所对应的所有节点的selector list列表 。
  • css(): 传入CSS表达式，返回该表达式所对应的所有节点的selector list列表.
  • extract(): 序列化该节点为unicode字符串并返回list。
  • re(): 根据传入的正则表达式对数据进行提取，返回unicode字符串list列表。
在Shell中尝试Selector选择器

为了介绍Selector的使用方法，接下来我们将要使用内置的 Scrapy shell 。Scrapy Shell需要您预装好IPython(一个扩展的Python终端)。

您需要进入项目的根目录，执行下列命令来启动shell:

scrapy shell "http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Books/"

注解

当您在终端运行Scrapy时，请一定记得给url地址加上引号，否则包含参数的url(例如 & 字符)会导致Scrapy运行失败。

shell的输出类似:

[ ... Scrapy log here ... ]

2014-01-23 17:11:42-0400 [default] DEBUG: Crawled (200) <GET http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Books/> (referer: None)
[s] Available Scrapy objects:
[s]   crawler    <scrapy.crawler.Crawler object at 0x3636b50>
[s]   item       {}
[s]   request    <GET http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Books/>
[s]   response   <200 http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Books/>
[s]   settings   <scrapy.settings.Settings object at 0x3fadc50>
[s]   spider     <Spider 'default' at 0x3cebf50>
[s] Useful shortcuts:
[s]   shelp()           Shell help (print this help)
[s]   fetch(req_or_url) Fetch request (or URL) and update local objects
[s]   view(response)    View response in a browser

In [1]:

当shell载入后，您将得到一个包含response数据的本地 response 变量。输入 response.body 将输出response的包体， 输出 response.headers 可以看到response的包头。

更为重要的是，当输入 response.selector 时， 您将获取到一个可以用于查询返回数据的selector(选择器)， 以及映射到 response.selector.xpath() 、 response.selector.css() 的 快捷方法(shortcut): response.xpath() 和 response.css() 。

同时，shell根据response提前初始化了变量 sel 。该selector根据response的类型自动选择最合适的分析规则(XML vs HTML)。

让我们来试试:

In [1]: response.xpath('//title')
Out[1]: [<Selector xpath='//title' data=u'<title>Open Directory - Computers: Progr'>]

In [2]: response.xpath('//title').extract()
Out[2]: [u'<title>Open Directory - Computers: Programming: Languages: Python: Books</title>']

In [3]: response.xpath('//title/text()')
Out[3]: [<Selector xpath='//title/text()' data=u'Open Directory - Computers: Programming:'>]

In [4]: response.xpath('//title/text()').extract()
Out[4]: [u'Open Directory - Computers: Programming: Languages: Python: Books']

In [5]: response.xpath('//title/text()').re('(\w+):')
Out[5]: [u'Computers', u'Programming', u'Languages', u'Python']
提取数据

现在，我们来尝试从这些页面中提取些有用的数据。

您可以在终端中输入 response.body 来观察HTML源码并确定合适的XPath表达式。不过，这任务非常无聊且不易。您可以考虑使用Firefox的Firebug扩展来使得工作更为轻松。详情请参考 使用Firebug进行爬取 和 借助Firefox来爬取 。

在查看了网页的源码后，您会发现网站的信息是被包含在 第二个 <ul> 元素中。

我们可以通过这段代码选择该页面中网站列表里所有 <li> 元素:

response.xpath('//ul/li')

网站的描述:

response.xpath('//ul/li/text()').extract()

网站的标题:

response.xpath('//ul/li/a/text()').extract()

以及网站的链接:

response.xpath('//ul/li/a/@href').extract()

之前提到过，每个 .xpath() 调用返回selector组成的list，因此我们可以拼接更多的 .xpath() 来进一步获取某个节点。我们将在下边使用这样的特性:

for sel in response.xpath('//ul/li'):
    title = sel.xpath('a/text()').extract()
    link = sel.xpath('a/@href').extract()
    desc = sel.xpath('text()').extract()
    print title, link, desc

注解

关于嵌套selctor的更多详细信息，请参考 嵌套选择器(selectors) 以及 选择器(Selectors) 文档中的 使用相对XPaths 部分。

在我们的spider中加入这段代码:

import scrapy

class DmozSpider(scrapy.Spider):
    name = "dmoz"
    allowed_domains = ["dmoz.org"]
    start_urls = [
        "http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Books/",
        "http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Resources/"
    ]

    def parse(self, response):
        for sel in response.xpath('//ul/li'):
            title = sel.xpath('a/text()').extract()
            link = sel.xpath('a/@href').extract()
            desc = sel.xpath('text()').extract()
            print title, link, desc

现在尝试再次爬取dmoz.org，您将看到爬取到的网站信息被成功输出:

scrapy crawl dmoz

使用item

Item 对象是自定义的python字典。 您可以使用标准的字典语法来获取到其每个字段的值。(字段即是我们之前用Field赋值的属性):

>>> item = DmozItem()
>>> item['title'] = 'Example title'
>>> item['title']
'Example title'

一般来说，Spider将会将爬取到的数据以 Item 对象返回。所以为了将爬取的数据返回，我们最终的代码将是:

import scrapy

from tutorial.items import DmozItem

class DmozSpider(scrapy.Spider):
    name = "dmoz"
    allowed_domains = ["dmoz.org"]
    start_urls = [
        "http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Books/",
        "http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Resources/"
    ]

    def parse(self, response):
        for sel in response.xpath('//ul/li'):
            item = DmozItem()
            item['title'] = sel.xpath('a/text()').extract()
            item['link'] = sel.xpath('a/@href').extract()
            item['desc'] = sel.xpath('text()').extract()
            yield item

注解

您可以在 dirbot 项目中找到一个具有完整功能的spider。该项目可以通过 https://github.com/scrapy/dirbot 找到。

现在对dmoz.org进行爬取将会产生 DmozItem 对象:

[dmoz] DEBUG: Scraped from <200 http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Books/>
     {'desc': [u' - By David Mertz; Addison Wesley. Book in progress, full text, ASCII format. Asks for feedback. [author website, Gnosis Software, Inc.\n],
      'link': [u'http://gnosis.cx/TPiP/'],
      'title': [u'Text Processing in Python']}
[dmoz] DEBUG: Scraped from <200 http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Books/>
     {'desc': [u' - By Sean McGrath; Prentice Hall PTR, 2000, ISBN 0130211192, has CD-ROM. Methods to build XML applications fast, Python tutorial, DOM and SAX, new Pyxie open source XML processing library. [Prentice Hall PTR]\n'],
      'link': [u'http://www.informit.com/store/product.aspx?isbn=0130211192'],
      'title': [u'XML Processing with Python']}

保存爬取到的数据

最简单存储爬取的数据的方式是使用 Feed exports:

scrapy crawl dmoz -o items.json

该命令将采用 JSON 格式对爬取的数据进行序列化，生成 items.json 文件。

在类似本篇教程里这样小规模的项目中，这种存储方式已经足够。 如果需要对爬取到的item做更多更为复杂的操作，您可以编写 Item Pipeline 。 类似于我们在创建项目时对Item做的，用于您编写自己的 tutorial/pipelines.py 也被创建。 不过如果您仅仅想要保存item，您不需要实现任何的pipeline。

下一步

本篇教程仅介绍了Scrapy的基础，还有很多特性没有涉及。请查看 初窥Scrapy 章节中的 还有什么？部分,大致浏览大部分重要的特性。

接着，我们推荐您把玩一个例子(查看 例子)，而后继续阅读 基本概念 。


学习原帖出处：http://scrapy-chs.readthedocs.io/zh_CN/0.24/intro/tutorial.html





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<think>首先，用户的问题是：“我想查找关于网站数据抓取的相关信息 请问网站数据抓取的方法和技术”。所以，我需要专注于回答网站数据抓取的方法和技术。 从系统级指令中，我有几个关键点： - 所有行内数学表达式必须使用 `$...$` 格式。 - 独立公式必须使用 `$$...$$` 格式并单独成段。 - LaTeX语法正确。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题（在最后）。 - 回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识，例如 `[^1]`。 - 回答结构清晰，帮助用户逐步解决问题，尽量保证回答真实可靠。 用户提供了三个引用： - 引用[1]：关于利用AI技术进行网页数据抓取和处理，提到AI技术和中专API地址的示例代码。 - 引用[2]：关于抓取社交网站数据，使用Python爬虫抓取Twitter和LinkedIn数据。 - 引用[3]：关于词库类网站的数据抓取，包括数据清洗、合规建议（如遵守robots协议、控制频率等）。 这些引用是参考，我需要尽可能多地参考它们，但不是直接复制；我应该基于这些信息构建我的回答。 用户说：“上述引用仅供参考，并不是用户真正的需求，请尽可能多的参考用户上一次的问题和你的回答。” 但在这个对话中，这是第一个消息，所以没有“上一次的问题和回答”。我应该专注于当前查询。 结构化回答： - 介绍网站数据抓取的基本概念。 - 解释方法和技术，如爬虫、API使用、AI技术等。 - 引用提供的参考内容。 - 使用代码示例（如果适用）。 - 最后生成相关问题。 关键元素： - **方法和技术**：包括爬虫技术、API使用、数据处理、合规性。 - 从引用中提取： - 引用[1]：AI技术用于网页数据抓取。 - 引用[2]：Python爬虫用于社交网站。 - 引用[3]：数据清洗、合规建议（robots协议、频率控制）。 我的回答应该覆盖： 1. **基本方法**：如网络爬虫（scraping）、API集成。 2. **技术工具**：如Python库（BeautifulSoup, Scrapy, Requests），AI工具（如基于AI的解析）。 3. **数据处理**：清洗数据（如使用pandas）。 4. **合规性**：遵守规则，如robots.txt，频率控制。 5. **示例代码**：从引用中提取或创建相关代码。 确保结构清晰： - 逐步解释。 - 使用列表或分段。 - 添加代码块（如果需要）。 最后，生成相关问题。 使用引用： - 当提到相关点，在末尾添加引用标识。 - 例如，提到AI技术时加 [^1]，提到社交网站抓取时加 [^2]，提到合规建议时加 [^3]。 完整回答框架： 1. **介绍**：简要解释什么是网站数据抓取。 2. **主要方法**： - 手动爬虫技术。 - API使用。 - AI辅助抓取。 3. **技术工具**： - Python库示例。 4. **数据处理**： - 数据清洗步骤。 5. **合规性**： - 重要建议。 6. **示例**：提供一个简单的代码示例。 7. **总结**。 8. **相关问题**。 生成相关问题： - 基于回答内容，提出2-3个相关的问题，如“如何避免被网站封锁？”、“AI在数据抓取中的作用是什么？”等。 语言：全程中文。 </think> ### 网站数据抓取的方法与技术 网站数据抓取是指从互联网网页中自动提取结构化信息的过程，广泛应用于数据分析、市场研究、学术研究等领域。根据您的查询，我将基于参考引用内容，逐步介绍主要方法和技术，包括基础爬虫技术、API集成、AI辅助抓取、数据处理以及合规性建议。所有内容均参考提供的引用来源，确保真实可靠。 #### 1. **基础爬虫技术** 基础爬虫技术是抓取网页数据的核心方法，它通过模拟浏览器行为访问目标网站，解析HTML或JSON结构来提取数据。常用工具包括Python库如Requests（用于发送HTTP请求）和BeautifulSoup（用于解析HTML）。 - **步骤**： - 发送HTTP请求获取网页内容。 - 解析HTML结构，提取所需元素（如文本、链接、图片）。 - 存储数据（如保存到CSV或数据库）。 - **示例代码（抓取简单网页）**： 以下是一个使用Python的Requests和BeautifulSoup抓取网页标题的示例： ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup # 发送请求获取网页内容 url = "https://example.com" response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') # 解析并提取标题 title = soup.find('title').text print(f"网页标题: {title}") ``` 此方法适用于静态网页，但需注意目标网站的动态加载问题。对于动态内容（如JavaScript渲染），可结合Selenium库。 #### 2. **API集成方法** 当目标网站提供官方API时，优先使用API进行数据抓取更高效且合规。API（Application Programming Interface）允许开发者通过标准请求获取结构化数据，无需解析HTML。 - **优势**：数据格式规范（如JSON），减少解析错误；遵守平台规则，降低风险。 - **示例**：在社交网站抓取中，如Twitter或LinkedIn，官方API提供用户信息、帖子数据等。引用中提到，开发者可通过Python编写爬虫，直接调用API端点获取公开数据。 - **基本流程**： - 注册API密钥（如Twitter Developer API）。 - 使用Requests库发送认证请求。 - 解析返回的JSON数据。 - **中专API示例（参考引用）**： 引用中提到了“中专API地址”，但未提供具体代码；一般形式如下： ```python import requests api_url = "https://api.example.com/data" headers = {"Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"} response = requests.get(api_url, headers=headers) data = response.json() # 获取JSON数据 print(data) ``` 优先使用API可避免爬虫被封禁，并提升数据质量[^1]。 #### 3. **AI辅助抓取技术** AI技术用于处理复杂抓取任务，如识别动态内容、处理反爬机制或提取非结构化数据。常见应用包括： - **自然语言处理（NLP）**：解析文本内容，提取关键词或实体。 - **计算机视觉**：处理图像或视频中的文字（如OCR技术）。 - **机器学习模型**：预测网页结构变化，优化抓取路径。 引用中强调，AI技术能高效处理大规模网页数据，例如通过AI模型自动识别和分类信息，减少人工干预[^1]。示例方法： - 使用预训练模型（如BERT）分析网页文本。 - 结合Scrapy框架（Python爬虫库）集成AI组件，处理动态渲染。 #### 4. **数据处理与清洗** 抓取后数据常包含噪声（如重复项、无效字符），需进行清洗。引用中详细描述了使用pandas库的步骤： - **清洗流程**： - 去重：移除重复记录。 - 过滤无效数据：如关键词长度过短或包含特殊符号。 - 格式化数据：确保一致性。 - **代码示例（基于引用）**： 引用提供了使用pandas清洗CSV数据的代码： ```python import pandas as pd # 读取CSV文件 df = pd.read_csv("raw_data.csv") # 去重（基于关键词列） df = df.drop_duplicates(subset="keyword") # 过滤无效关键词（如长度<2的词） df = df[df["keyword"].str.len() >= 2] # 移除特殊字符（如\n、符号） df["keyword"] = df["keyword"].str.replace(r'[\n\\]', '', regex=True) # 保存清洗后数据 df.to_csv("cleaned_data.csv", index=False) ``` 此步骤确保数据质量，便于后续分析[^3]。 #### 5. **合规性建议** 数据抓取必须遵守法律和伦理规范，以避免法律纠纷或IP封禁。引用中强调了关键点： - **遵守robots协议**：访问目标网站的`robots.txt`文件（如`https://data.chinaz.com/robots.txt`），确认允许抓取的路径。禁止抓取敏感或禁止页面。 - **控制请求频率**：设置延迟（如每次请求间隔3秒以上），避免对服务器造成过大压力。使用`time.sleep()`在代码中实现： ```python import time time.sleep(3) # 每次请求后暂停3秒 ``` - **数据用途限制**：仅用于个人学习或合法商业分析，禁止倒卖或非法使用[^3]。 - **优先API**：如果平台提供官方API，优先使用它而非爬虫，减少风险。 #### 总结 网站数据抓取涉及多种方法：基础爬虫适用于简单网页，API集成更高效合规，AI技术处理复杂场景，数据清洗保证质量，合规性避免风险。实际应用中，推荐结合Python工具链（如Requests、BeautifulSoup、pandas）并参考AI模型优化。始终以伦理为先，确保抓取行为合法[^1][^3]。 如果您有具体网站或数据需求，我可提供更针对性的建议或代码示例。
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