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爬虫框架Scrapy实战之批量抓取招聘信息

标签:Python Scrapy

所谓网络爬虫,就是一个在网上到处或定向抓取数据的程序,当然,这种说法不够专业,更专业的描述就是,抓取特定网站网页的HTML数据。不过由于一个网站的网页很多,而我们又不可能事先知道所有网页的URL地址,所以,如何保证我们抓取到了网站的所有HTML页面就是一个有待考究的问题了。一般的方法是,定义一个入口页面,然后一般一个页面会有其他页面的URL,于是从当前页面获取到这些URL加入到爬虫的抓取队列中,然后进入到新页面后再递归的进行上述的操作,其实说来就跟深度遍历或广度遍历一样。 Scrapy是一个基于Twisted,纯Python实现的爬虫框架,用户只需要定制开发几个模块就可以轻松的实现一个爬虫,用来抓取网页内容以及各种图片,非常之方便~ Scrapy 使用 Twisted这个异步网络库来处理网络通讯,架构清晰,并且包含了各种中间件接口,可以灵活的完成各种需求。整体架构如下图所示: 绿线是数据流向,首先从初始URL 开始,Scheduler 会将其交给 Downloader 进行下载,下载之后会交给 Spider 进行分析,Spider分析出来的结果有两种:一种是需要进一步抓取的链接,例如之前分析的“下一页”的链接,这些东西会被传回 Scheduler ;另一种是需要保存的数据,它们则被送到Item Pipeline 那里,那是对数据进行后期处理(详细分析、过滤、存储等)的地方。另外,在数据流动的通道里还可以安装各种中间件,进行必要的处理。 我假定你已经安装了Scrapy。假如你没有安装,你可以参考这篇文章。 在本文中,我们将学会如何使用Scrapy建立一个爬虫程序,并爬取指定网站上的内容 1. 创建一个新的Scrapy Project 2. 定义你需要从网页中提取的元素Item 3.实现一个Spider类,通过接口完成爬取URL和提取Item的功能 4. 实现一个Item PipeLine类,完成Item的存储功能 我将会用腾讯招聘官网作为例子。 Github源码:https://github.com/maxliaops/scrapy-itzhaopin 目标:抓取腾讯招聘官网职位招聘信息并保存为JSON格式。 新建工程 首先,为我们的爬虫新建一个工程,首先进入一个目录(任意一个我们用来保存代码的目录),执行: scrapy startprojectitzhaopin   最后的itzhaopin就是项目名称。这个命令会在当前目录下创建一个新目录itzhaopin,结构如下: . ├── itzhaopin │   ├── itzhaopin │   │   ├── __init__.py │   │   ├── items.py │   │   ├── pipelines.py │   │   ├── settings.py │   │   └── spiders │   │      └── __init__.py │   └── scrapy.cfg   scrapy.cfg: 项目配置文件 items.py: 需要提取的数据结构定义文件 pipelines.py:管道定义,用来对items里面提取的数据做进一步处理,如保存等 settings.py: 爬虫配置文件 spiders: 放置spider的目录 定义Item 在items.py里面定义我们要抓取的数据: 1 2 3 4 5 6 7 8 from scrapy.item import Item, Field class TencentItem(Item):     name = Field()                # 职位名称     catalog = Field()             # 职位类别     workLocation = Field()        # 工作地点     recruitNumber = Field()       # 招聘人数     detailLink = Field()          # 职位详情页链接     publishTime = Field()         # 发布时间 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 start_urls:一个url列表,spider从这些网页开始抓取 parse():一个方法,当start_urls里面的网页抓取下来之后需要调用这个方法解析网页内容,同时需要返回下一个需要抓取的网页,或者返回items列表 所以在spiders目录下新建一个spider,tencent_spider.py: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 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 = [ # 定义爬取URL的规则         Rule(sle(allow=("/position.php\?&start=\d{,4}#a")), follow=True, callback='parse_item')     ]     def parse_item(self, response): # 提取数据到Items里面,主要用到XPath和CSS选择器提取网页数据         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 实现PipeLine  PipeLine用来对Spider返回的Item列表进行保存操作,可以写入到文件、或者数据库等。 PipeLine只有一个需要实现的方法:process_item,例如我们将Item保存到JSON格式文件中: pipelines.py 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 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( ) 到现在,我们就完成了一个基本的爬虫的实现,可以输入下面的命令来启动这个Spider: 1 scrapy crawl tencent 爬虫运行结束后,在当前目录下将会生成一个名为tencent.json的文件,其中以JSON格式保存了职位招聘信息。 部分内容如下: {"recruitNumber": ["1"], "name": ["SD5-资深手游策划(深圳)"], "detailLink": "http://hr.tencent.com/position_detail.php?id=15626&keywords=&tid=0&lid=0", "publishTime": ["2014-04-25"], "catalog": ["产品/项目类"], "workLocation": ["深圳"]} {"recruitNumber": ["1"], "name": ["TEG13-后台开发工程师(深圳)"], "detailLink": "http://hr.tencent.com/position_detail.php?id=15666&keywords=&tid=0&lid=0", "publishTime": ["2014-04-25"], "catalog": ["技术类"], "workLocation": ["深圳"]} {"recruitNumber": ["2"], "name": ["TEG12-数据中心高级经理(深圳)"], "detailLink": "http://hr.tencent.com/position_detail.php?id=15698&keywords=&tid=0&lid=0", "publishTime": ["2014-04-25"], "catalog": ["技术类"], "workLocation": ["深圳"]} {"recruitNumber": ["1"], "name": ["GY1-微信支付品牌策划经理(深圳)"], "detailLink": "http://hr.tencent.com/position_detail.php?id=15710&keywords=&tid=0&lid=0", "publishTime": ["2014-04-25"], "catalog": ["市场类"], "workLocation": ["深圳"]} {"recruitNumber": ["2"], "name": ["SNG06-后台开发工程师(深圳)"], "detailLink": "http://hr.tencent.com/position_detail.php?id=15499&keywords=&tid=0&lid=0", "publishTime": ["2014-04-25"], "catalog": ["技术类"], "workLocation": ["深圳"]} {"recruitNumber": ["2"], "name": ["OMG01-腾讯时尚视频策划编辑(北京)"], "detailLink": "http://hr.tencent.com/position_detail.php?id=15694&keywords=&tid=0&lid=0", "publishTime": ["2014-04-25"], "catalog": ["内容编辑类"], "workLocation": ["北京"]} {"recruitNumber": ["1"], "name": ["HY08-QT客户端Windows开发工程师(深圳)"], "detailLink": "http://hr.tencent.com/position_detail.php?id=11378&keywords=&tid=0&lid=0", "publishTime": ["2014-04-25"], "catalog": ["技术类"], "workLocation": ["深圳"]} {"recruitNumber": ["5"], "name": ["HY1-移动游戏测试经理(上海)"], "detailLink": "http://hr.tencent.com/position_detail.php?id=15607&keywords=&tid=0&lid=0", "publishTime": ["2014-04-25"], "catalog": ["技术类"], "workLocation": ["上海"]} {"recruitNumber": ["1"], "name": ["HY6-网吧平台高级产品经理(深圳)"], "detailLink": "http://hr.tencent.com/position_detail.php?id=10974&keywords=&tid=0&lid=0", "publishTime": ["2014-04-25"], "catalog": ["产品/项目类"], "workLocation": ["深圳"]} {"recruitNumber": ["4"], "name": ["TEG14-云存储研发工程师(深圳)"], "detailLink": "http://hr.tencent.com/position_detail.php?id=15168&keywords=&tid=0&lid=0", "publishTime": ["2014-04-24"], "catalog": ["技术类"], "workLocation": ["深圳"]} {"recruitNumber": ["1"], "name": ["CB-薪酬经理(深圳)"], "detailLink": "http://hr.tencent.com/position_detail.php?id=2309&keywords=&tid=0&lid=0", "publishTime": ["2013-11-28"], "catalog": ["职能类"], "workLocation": ["深圳"]}

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