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在命令行窗口下输入scrapy startproject scrapytest, 如下
然后就自动创建了相应的文件，如下
打开scrapy框架自动创建的items.py文件，如下
# Define here the models for your scraped items # # See documentation in: # https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/items.html import scrapy class ScrapytestItem(scrapy.Item): # define the fields for your item here like: # name = scrapy.Field() pass
编写里面的代码，确定我要获取的信息，比如新闻标题，url，时间，来源，来源的url，新闻的内容等
class ScrapytestItem(scrapy.Item): # define the fields for your item here like: # name = scrapy.Field() title = scrapy.Field() timestamp = scrapy.Field() category = scrapy.Field() content = scrapy.Field() url = scrapy.Field() pass
在命令行窗口下面 创建一个crawl爬虫模板（注意在文件的根目录下面，指令检查别输入错误，-t 表示使用后面的crawl模板），会在spider文件夹生成一个news163.py文件
scrapy genspider -t crawl codingce news.163.com
然后看一下这个‘crawl'模板和一般的模板有什么区别，多了链接提取器还有一些爬虫规则，这样就有利于我们做一些深度信息的爬取
import scrapy
from scrapy.linkextractors import LinkExtractor
from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule
class CodingceSpider(CrawlSpider):
name = 'codingce'
allowed_domains = ['163.com']
start_urls = ['http://news.163.com/']
rules = (
Rule(LinkExtractor(allow=r'Items/'), callback='parse_item', follow=True),
)
def parse_item(self, response):
item = {}
#item['domain_id'] = response.xpath('//input[@]/@value').get()
#item['name'] = response.xpath('//div[@]').get()
#item['description'] = response.xpath('//div[@]').get()
return item
支持xpath和css,xpath语法如下
/html/head/title /html/head/title/text() //td (深度提取的话就是两个/) //div[@class=‘mine']
在谷歌chrome浏览器下，打在网页新闻的网站，选择查看源代码，确认我们可以获取到itmes.py文件的内容（其实那里面的要获取的就是查看了网页源代码之后确定可以获取的）
确认标题、时间、url、来源url和内容可以通过检查和标签对应上，比如正文部分
主体
标题
时间
分类
打开创建的爬虫模板，进行代码的编写，除了导入系统自动创建的三个库，我们还需要导入news.items(这里就涉及到了包的概念了，最开始说的–init–.py文件存在说明这个文件夹就是一个包可以直接导入，不需要安装)
注意：使用的类ExampleSpider一定要继承自CrawlSpider，因为最开始我们创建的就是一个‘crawl'的爬虫模板，对应上
import scrapy
from scrapy.linkextractors import LinkExtractor
from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule
from scrapytest.items import ScrapytestItem
class CodingceSpider(CrawlSpider):
name = 'codingce'
allowed_domains = ['163.com']
start_urls = ['http://news.163.com/']
rules = (
Rule(LinkExtractor(allow=r'.*\.163\.com/\d{2}/\d{4}/\d{2}/.*\.html'), callback='parse', follow=True),
)
def parse(self, response):
item = {}
content = '<br>'.join(response.css('.post_content p::text').getall())
if len(content) < 100:
return
return item
Rule(LinkExtractor(allow=r'..163.com/\d{2}/\d{4}/\d{2}/..html'), callback=‘parse', follow=True), 其中第一个allow里面是书写正则表达式的（也是我们核心要输入的内容），第二个是回调函数，第三个表示是否允许深入
最终代码
from datetime import datetime
import re
import scrapy
from scrapy.linkextractors import LinkExtractor
from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule
from scrapytest.items import ScrapytestItem
class CodingceSpider(CrawlSpider):
name = 'codingce'
allowed_domains = ['163.com']
start_urls = ['http://news.163.com/']
rules = (
Rule(LinkExtractor(allow=r'.*\.163\.com/\d{2}/\d{4}/\d{2}/.*\.html'), callback='parse', follow=True),
)
def parse(self, response):
item = {}
content = '<br>'.join(response.css('.post_content p::text').getall())
if len(content) < 100:
return
title = response.css('h1::text').get()
category = response.css('.post_crumb a::text').getall()[-1]
print(category, "=======category")
time_text = response.css('.post_info::text').get()
timestamp_text = re.search(r'\d{4}-\d{2}-\d{2} \d{2}:\d{2}:\d{2}', time_text).group()
timestamp = datetime.fromisoformat(timestamp_text)
print(title, "=========title")
print(content, "===============content")
print(timestamp, "==============timestamp")
print(response.url)
return item
