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crawlspider的源码学习

时间:2019-06-21 12:47:02      阅读:81      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:reg   ons   sel   规则   抽取   rom   ica   lse   函数   

 

Spider基本上能做很多事情了,但是如果你想爬取全站的话,可能需要一个更强大的武器。CrawlSpider基于Spider,但是可以说是为全站爬取而生。CrawlSpiders是Spider的派生类,Spider类的设计原则是只爬取start_url列表中的网页,而CrawlSpider类定义了一些规则(rule)来提供跟进link的方便的机制,从爬取的网页中获取link并继续爬取的工作更适合。

一、CrawlSpiders源码解析

 

技术图片
"""
This modules implements the CrawlSpider which is the recommended spider to use
for scraping typical web sites that requires crawling pages.

See documentation in docs/topics/spiders.rst
"""

import copy
import six

from scrapy.http import Request, HtmlResponse
from scrapy.utils.spider import iterate_spider_output
from scrapy.spiders import Spider


def identity(x):
    return x


class Rule(object):

    def __init__(self, link_extractor, callback=None, cb_kwargs=None, follow=None, process_links=None, process_request=identity):
        self.link_extractor = link_extractor
        self.callback = callback
        self.cb_kwargs = cb_kwargs or {}
        self.process_links = process_links
        self.process_request = process_request
        if follow is None:
            self.follow = False if callback else True
        else:
            self.follow = follow


class CrawlSpider(Spider):

    rules = ()

    def __init__(self, *a, **kw):
        super(CrawlSpider, self).__init__(*a, **kw)
        self._compile_rules()

    # 首先调用parser()来处理start_urls中返回的response对象
    # parser()则将这些response对象传递给_parse_response()函数来处理,并设置回调函数为parse_start_url()
    # 设置了跟进标志位True
    # parser将返回item和跟进了的Request对象
    def parse(self, response):
        return self._parse_response(response, self.parse_start_url, cb_kwargs={}, follow=True)

    # 处理start_url中返回的response,需要重写
    def parse_start_url(self, response):
        # print(response)
        return []

    def process_results(self, response, results):
        return results

    # 从response中抽取符合任一用户定义‘规则的连接’,并构造成response对象返回
    def _build_request(self, rule, link):
        r = Request(url=link.url, callback=self._response_downloaded)
        r.meta.update(rule=rule, link_text=link.text)
        return r

    def _requests_to_follow(self, response):
        # 注释掉的源码
        # if not isinstance(response, HtmlResponse):
        #     print(isinstance(response, HtmlResponse))
        #     print(response, type(response))
        #     print(------)
        #     return
        seen = set()
        # 抽取之内的所有连接,只要通过任意一个‘规则’,即表示合法
        for n, rule in enumerate(self._rules):
            links = [lnk for lnk in rule.link_extractor.extract_links(response)
                     if lnk not in seen]
            # 使用用户指定的process_links处理每个连接
            # print(links, links)
            if links and rule.process_links:
                links = rule.process_links(links)
            # 将链接加入seen集合,为每个连接生成Response对象,并设置回调函数为_response_downloaded()
            for link in links:
                seen.add(link)
                # 构造Response对象,并将Rule规则中定义的回调函数作为这个Resquest对象的回调函数
                r = self._build_request(n, link)
                # 对每个Request调用process_request()函数,该函数默认为indentify,即不做任何处理,直接返回该Request
                yield rule.process_request(r)

    # 处理通过rule提取出的连接,并返回item以及request
    def _response_downloaded(self, response):
        # print(response)
        rule = self._rules[response.meta[rule]]
        return self._parse_response(response, rule.callback, rule.cb_kwargs, rule.follow)

    # 解析response对象,会用callback解析处理他,并返回request或Item对象
    def _parse_response(self, response, callback, cb_kwargs, follow=True):
        # 首先判断是否设置了回调函数。(该回调函数可能是rule中的解析函数,也可能是parser_start_url函数)
        # 如果设置了回调函数(parser_start_url)_),那么首先用parser_start_url()处理response对象
        # 然后再交给process_resules处理,返回cb_res的一个列表
        if callback:
            # 如果是parse调用的,则会解析成Request对象
            # 如果是rule callback,则会解析成Item
            cb_res = callback(response, **cb_kwargs) or ()
            cb_res = self.process_results(response, cb_res)
            for requests_or_item in iterate_spider_output(cb_res):
                yield requests_or_item

        # 如果需要跟进,那么使用定义的Rule规则提取并返回这些Request对象
        if follow and self._follow_links:
            # 返回每个Request对象
            for request_or_item in self._requests_to_follow(response):
                yield request_or_item

    def _compile_rules(self):
        def get_method(method):
            if callable(method):
                return method
            elif isinstance(method, six.string_types):
                return getattr(self, method, None)

        self._rules = [copy.copy(r) for r in self.rules]
        for rule in self._rules:
            rule.callback = get_method(rule.callback)
            rule.process_links = get_method(rule.process_links)
            rule.process_request = get_method(rule.process_request)

    @classmethod
    def from_crawler(cls, crawler, *args, **kwargs):
        spider = super(CrawlSpider, cls).from_crawler(crawler, *args, **kwargs)
        spider._follow_links = crawler.settings.getbool(
            CRAWLSPIDER_FOLLOW_LINKS, True)
        return spider

    def set_crawler(self, crawler):
        super(CrawlSpider, self).set_crawler(crawler)
        self._follow_links = crawler.settings.getbool(CRAWLSPIDER_FOLLOW_LINKS, True)
View Code

 

 

 

class CrawlSpider(Spider):
  rules = ()
  def __init__(self, *a, **kw):
    super(CrawlSpider, self).__init__(*a, **kw)
    self._compile_rules()
 
  # 首先调用parse()来处理start_urls中返回的response对象
  # parse()则将这些response对象传递给了_parse_response()函数处理,并设置回调函数为parse_start_url()
  # 设置了跟进标志位True
  # parse将返回item和跟进了的Request对象  
  def parse(self, response):
    return self._parse_response(response, self.parse_start_url, cb_kwargs={}, follow=True)
 
  # 处理start_url中返回的response,需要重写
  def parse_start_url(self, response):
    return []
 
  def process_results(self, response, results):
    return results
 
  # 从response中抽取符合任一用户定义‘规则‘的链接,并构造成Resquest对象返回
  def _requests_to_follow(self, response):
    if not isinstance(response, HtmlResponse):
      return
    seen = set()
    # 抽取之内的所有链接,只要通过任意一个‘规则‘,即表示合法
    for n, rule in enumerate(self._rules):
      links = [l for l in rule.link_extractor.extract_links(response) if l not in seen]
      # 使用用户指定的process_links处理每个连接
      if links and rule.process_links:
        links = rule.process_links(links)
      # 将链接加入seen集合,为每个链接生成Request对象,并设置回调函数为_repsonse_downloaded()
      for link in links:
        seen.add(link)
        # 构造Request对象,并将Rule规则中定义的回调函数作为这个Request对象的回调函数
        r = Request(url=link.url, callback=self._response_downloaded)
        r.meta.update(rule=n, link_text=link.text)
        # 对每个Request调用process_request()函数。该函数默认为indentify,即不做任何处理,直接返回该Request.
        yield rule.process_request(r)
 
  # 处理通过rule提取出的连接,并返回item以及request
  def _response_downloaded(self, response):
    rule = self._rules[response.meta[‘rule‘]]
    return self._parse_response(response, rule.callback, rule.cb_kwargs, rule.follow)
 
  # 解析response对象,会用callback解析处理他,并返回request或Item对象
  def _parse_response(self, response, callback, cb_kwargs, follow=True):
    # 首先判断是否设置了回调函数。(该回调函数可能是rule中的解析函数,也可能是 parse_start_url函数)
    # 如果设置了回调函数(parse_start_url()),那么首先用parse_start_url()处理response对象,
    # 然后再交给process_results处理。返回cb_res的一个列表
    if callback:
      #如果是parse调用的,则会解析成Request对象
      #如果是rule callback,则会解析成Item
      cb_res = callback(response, **cb_kwargs) or ()
      cb_res = self.process_results(response, cb_res)
      for requests_or_item in iterate_spider_output(cb_res):
        yield requests_or_item
 
    # 如果需要跟进,那么使用定义的Rule规则提取并返回这些Request对象
    if follow and self._follow_links:
      #返回每个Request对象
      for request_or_item in self._requests_to_follow(response):
        yield request_or_item
 
  def _compile_rules(self):
    def get_method(method):
      if callable(method):
        return method
      elif isinstance(method, basestring):
        return getattr(self, method, None)
 
    self._rules = [copy.copy(r) for r in self.rules]
    for rule in self._rules:
      rule.callback = get_method(rule.callback)
      rule.process_links = get_method(rule.process_links)
      rule.process_request = get_method(rule.process_request)
 
  def set_crawler(self, crawler):
    super(CrawlSpider, self).set_crawler(crawler)
    self._follow_links = crawler.settings.getbool(‘CRAWLSPIDER_FOLLOW_LINKS‘, True)
二、 CrawlSpider爬虫文件字段的介绍

1、 CrawlSpider继承于Spider类,除了继承过来的属性外(name、allow_domains),还提供了新的属性和方法:class scrapy.linkextractors.LinkExtractorLink Extractors 的目的很简单: 提取链接?每个LinkExtractor有唯一的公共方法是 extract_links(),它接收一个 Response 对象,并返回一个 scrapy.link.Link 对象。

Link Extractors要实例化一次,并且 extract_links 方法会根据不同的 response 调用多次提取链接?

class scrapy.linkextractors.LinkExtractor(
  allow = (),
  deny = (),
  allow_domains = (),
  deny_domains = (),
  deny_extensions = None,
  restrict_xpaths = (),
  tags = (‘a‘,‘area‘),
  attrs = (‘href‘),
  canonicalize = True,
  unique = True,
  process_value = None
)

主要参数:

① allow:满足括号中“正则表达式”的值会被提取,如果为空,则全部匹配。
② deny:与这个正则表达式(或正则表达式列表)不匹配的URL一定不提取。
③ allow_domains:会被提取的链接的domains。
④ deny_domains:一定不会被提取链接的domains。
⑤ restrict_xpaths:使用xpath表达式,和allow共同作用过滤链接。

2、 在rules中包含一个或多个Rule对象,每个Rule对爬取网站的动作定义了特定操作。如果多个rule匹配了相同的链接,则根据规则在本集合中被定义的顺序,第一个会被使用。

class scrapy.spiders.Rule(
    link_extractor,
    callback = None,
    cb_kwargs = None,
    follow = None,
    process_links = None,
    process_request = None
)

① link_extractor:是一个Link Extractor对象,用于定义需要提取的链接。

② callback: 从link_extractor中每获取到链接时,参数所指定的值作为回调函数,该回调函数接受一个response作为其第一个参数。

注意:当编写爬虫规则时,避免使用parse作为回调函数。由于CrawlSpider使用parse方法来实现其逻辑,如果覆盖了 parse方法,crawl spider将会运行失败。

③ follow:是一个布尔(boolean)值,指定了根据该规则从response提取的链接是否需要跟进。 如果callback为None,follow 默认设置为True ,否则默认为False。

④ process_links:指定该spider中哪个的函数将会被调用,从link_extractor中获取到链接列表时将会调用该函数。该方法主要用来过滤。

⑤ process_request:指定该spider中哪个的函数将会被调用, 该规则提取到每个request时都会调用该函数。 (用来过滤request)

3、Scrapy提供了log功能,可以通过 logging 模块使用。可以修改配置文件settings.py,任意位置添加下面两行,效果会清爽很多。

LOG_FILE = "TencentSpider.log"
LOG_LEVEL = "INFO"

Scrapy提供5层logging级别:

① CRITICAL - 严重错误(critical)
② ERROR - 一般错误(regular errors)
③ WARNING - 警告信息(warning messages)
④ INFO - 一般信息(informational messages)
⑤ DEBUG - 调试信息(debugging messages)

通过在setting.py中进行以下设置可以被用来配置logging:

① LOG_ENABLED 默认: True,启用logging
② LOG_ENCODING 默认: ‘utf-8‘,logging使用的编码
③ LOG_FILE 默认: None,在当前目录里创建logging输出文件的文件名
④ LOG_LEVEL 默认: ‘DEBUG‘,log的最低级别
⑤ LOG_STDOUT 默认: False 如果为 True,进程所有的标准输出(及错误)将会被重定向到log中。例如,执行 print "hello" ,其将会在Scrapy log中显示。

 

 

crawlspider的源码学习

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原文地址:https://www.cnblogs.com/xiao-xue-di/p/11063682.html

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