爬虫框架Scrapy实战之批量抓取招聘信息--附源码

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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：

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:

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

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"]}

来源：PYTHON中文开发者社区

from:http://www.pythontab.com/html/2015/pythonweb_0410/943.html

爬虫框架Scrapy实战之批量抓取招聘信息--附源码

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