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Python爬蟲框架Scrapy實戰(zhàn)之批量抓取招聘信息

 更新時間:2015年08月07日 10:34:23   作者:HanTangSongMing  
網絡爬蟲又被稱為網頁蜘蛛,網絡機器人,在FOAF社區(qū)中間,更經常的稱為網頁追逐者,是按照一定的規(guī)則,自動抓取萬維網信息的程序或者腳本。這篇文章主要介紹Python爬蟲框架Scrapy實戰(zhàn)之批量抓取招聘信息,有需要的朋友可以參考下

網絡爬蟲抓取特定網站網頁的html數(shù)據(jù),但是一個網站有上千上萬條數(shù)據(jù),我們不可能知道網站網頁的url地址,所以,要有個技巧去抓取網站的所有html頁面。Scrapy是純Python實現(xiàn)的爬蟲框架,用戶只需要定制開發(fā)幾個模塊就可以輕松的實現(xiàn)一個爬蟲,用來抓取網頁內容以及各種圖片,非常之方便~

   Scrapy 使用wisted這個異步網絡庫來處理網絡通訊,架構清晰,并且包含了各種中間件接口,可以靈活的完成各種需求。整體架構如下圖所示:

    綠線是數(shù)據(jù)流向,首先從初始URL 開始,Scheduler 會將其交給 Downloader 進行下載,下載之后會交給 Spider 進行分析,Spider分析出來的結果有兩種:一種是需要進一步抓取的鏈接,例如之前分析的“下一頁”的鏈接,這些東西會被傳回 Scheduler ;另一種是需要保存的數(shù)據(jù),它們則被送到Item Pipeline 那里,那是對數(shù)據(jù)進行后期處理(詳細分析、過濾、存儲等)的地方。另外,在數(shù)據(jù)流動的通道里還可以安裝各種中間件,進行必要的處理。

我假定你已經安裝了Scrapy。假如你沒有安裝,你可以參考這篇文章。

在本文中,我們將學會如何使用Scrapy建立一個爬蟲程序,并爬取指定網站上的內容

1. 創(chuàng)建一個新的Scrapy Project
2. 定義你需要從網頁中提取的元素Item
3.實現(xiàn)一個Spider類,通過接口完成爬取URL和提取Item的功能
4. 實現(xiàn)一個Item PipeLine類,完成Item的存儲功能

我將會用騰訊招聘官網作為例子。
Github源碼:https://github.com/maxliaops/scrapy-itzhaopin

目標:抓取騰訊招聘官網職位招聘信息并保存為JSON格式。

新建工程

首先,為我們的爬蟲新建一個工程,首先進入一個目錄(任意一個我們用來保存代碼的目錄),執(zhí)行:

復制代碼 代碼如下:

scrapy startprojectitzhaopin

最后的itzhaopin就是項目名稱。這個命令會在當前目錄下創(chuàng)建一個新目錄itzhaopin,結構如下:

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

scrapy.cfg: 項目配置文件
items.py: 需要提取的數(shù)據(jù)結構定義文件
pipelines.py:管道定義,用來對items里面提取的數(shù)據(jù)做進一步處理,如保存等
settings.py: 爬蟲配置文件
spiders: 放置spider的目錄

定義Item

在items.py里面定義我們要抓取的數(shù)據(jù):

from scrapy.item import Item, Field 
class TencentItem(Item): 
  name = Field()        # 職位名稱 
  catalog = Field()       # 職位類別 
  workLocation = Field()    # 工作地點 
  recruitNumber = Field()    # 招聘人數(shù) 
  detailLink = Field()     # 職位詳情頁鏈接 
  publishTime = Field()     # 發(fā)布時間 

實現(xiàn)Spider

Spider是一個繼承自scrapy.contrib.spiders.CrawlSpider的Python類,有三個必需的定義的成員

name: 名字,這個spider的標識

start_urls:一個url列表,spider從這些網頁開始抓取

parse():一個方法,當start_urls里面的網頁抓取下來之后需要調用這個方法解析網頁內容,同時需要返回下一個需要抓取的網頁,或者返回items列表

所以在spiders目錄下新建一個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 = [ # 定義爬取URL的規(guī)則 
    Rule(sle(allow=("/position.php\?&start=\d{,4}#a")), follow=True, callback='parse_item') 
  ] 
  def parse_item(self, response): # 提取數(shù)據(jù)到Items里面,主要用到XPath和CSS選擇器提取網頁數(shù)據(jù) 
    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 

實現(xiàn)PipeLine

PipeLine用來對Spider返回的Item列表進行保存操作,可以寫入到文件、或者數(shù)據(jù)庫等。

PipeLine只有一個需要實現(xiàn)的方法:process_item,例如我們將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( 
) 

到現(xiàn)在,我們就完成了一個基本的爬蟲的實現(xiàn),可以輸入下面的命令來啟動這個Spider

scrapy crawl tencent

爬蟲運行結束后,在當前目錄下將會生成一個名為tencent.json的文件,其中以JSON格式保存了職位招聘信息。
部分內容如下:

{"recruitNumber": ["1"], "name": ["SD5-資深手游策劃(深圳)"], "detailLink": " ["2014-04-25"], "catalog": ["產品/項目類"], "workLocation": ["深圳"]}

{"recruitNumber": ["1"], "name": ["TEG13-后臺開發(fā)工程師(深圳)"], "detailLink": " "publishTime": ["2014-04-25"], "catalog": ["技術類"], "workLocation": ["深圳"]}

{"recruitNumber": ["2"], "name": ["TEG12-數(shù)據(jù)中心高級經理(深圳)"], "detailLink": " "publishTime": ["2014-04-25"], "catalog": ["技術類"], "workLocation": ["深圳"]}

{"recruitNumber": ["1"], "name": ["GY1-微信支付品牌策劃經理(深圳)"], "detailLink": " "publishTime": ["2014-04-25"], "catalog": ["市場類"], "workLocation": ["深圳"]}

{"recruitNumber": ["2"], "name": ["SNG06-后臺開發(fā)工程師(深圳)"], "detailLink": " "publishTime": ["2014-04-25"], "catalog": ["技術類"], "workLocation": ["深圳"]}

{"recruitNumber": ["2"], "name": ["OMG01-騰訊時尚視頻策劃編輯(北京)"], "detailLink": " "publishTime": ["2014-04-25"], "catalog": ["內容編輯類"], "workLocation": ["北京"]}

{"recruitNumber": ["1"], "name": ["HY08-QT客戶端Windows開發(fā)工程師(深圳)"], "detailLink": " "publishTime": ["2014-04-25"], "catalog": ["技術類"], "workLocation": ["深圳"]}

{"recruitNumber": ["5"], "name": ["HY1-移動游戲測試經理(上海)"], "detailLink": "

{"recruitNumber": ["1"], "name": ["HY6-網吧平臺高級產品經理(深圳)"], "detailLink": "

{"recruitNumber": ["4"], "name": ["TEG14-云存儲研發(fā)工程師(深圳)"], "detailLink": "

{"recruitNumber": ["1"], "name": ["CB-薪酬經理(深圳)"], "detailLink": "

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