2018年6月9日复习scrapy爬虫框架 1.本人操作系统为Win10,python版本为3.6,使用的命令行工具为powershell,所起作用和cmd的作用相差不大。 2.进入powershell:在你的爬虫程序文件夹中,在按住shift键的情况下,单击鼠标右键,显示如下图。
1.png
点击“在”此处打开Powershell窗口",可以实现基于当前目录打开powershell 3.在powershell中输入命令"scrapy startproject Tencent",确认命令正确以后运行,运行正确的结果应该如下图。
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这个命令起到的效果是新建了一个工程名为Tencent的工程目录。 4.在powershell中输入命令"cd T",然后按一下Tab键,会自动补全为命令"cd .Tencent",运行该命令。 这个命令起到的效果是让powershell进入工程目录。 5.在powershell中输入命令"scrapy genspider tencent hr.tencent.com" 。 这个命令起到的效果是在"Tencent/Tencent/spiders"这个目录中产生一个tencent.py文件,这个文件已经自动生成一部分代码,如果自己新建一个py文件,并且手动输入代码是一样的效果,但是用命令生成py文件会稍微快一点。 6.在已经安装好Pycharam的条件下,打开Pycharm,并打开Tencent工程。
3.png
上图是整个工程的缩略图。 7.对工程中的items.py文件编写代码。 一个条目item中有5个字段:职位名称(jobName)、职位类别(jobType)、招聘人数(recruitmentNumber)、工作地点(workplace)、发布时间(publishTime)
代码语言:javascript复制import scrapy
from scrapy import Field
class TencentItem(scrapy.Item):
jobName = Field()
jobType = Field()
recruitmentNumber = Field()
workplace = Field()
publishTime = Field()
8.对工程中的tencent.py文件编写代码。 腾讯社会招聘信息的页数总共386页,所以向start_urls中添加386个url。 parse函数中的find函数作用是防止item中的字段为空时程序中断。 在写xpath函数时,"td[1]"与"./td[1]"含义相同,但写成"/td[1]"运行程序会报错。
代码语言:javascript复制import scrapy
from Tencent.items import TencentItem
class TencentSpider(scrapy.Spider):
name = 'tencent'
start_urls = []
baseUrl = 'https://hr.tencent.com/position.php?&start={}0'
for i in range(386):
start_urls.append(baseUrl.format(i))
def parse(self, response):
def find(pNode,xpath):
if len(pNode.xpath(xpath)):
return pNode.xpath(xpath).extract()[0]
else:
return ''
item = TencentItem()
job_list = response.xpath("//tr[@class='odd' or @class= 'even']")
for job in job_list:
item['jobName'] = find(job, "td[1]/a/text()")
item['jobType'] = find(job, "td[2]/text()")
item['recruitmentNumber'] = find(job, "td[3]/text()")
item['workplace'] = find(job, "td[4]/text()")
item['publishTime'] = find(job, "td[5]/text()")
yield item
9.对工程中的pipelines.py文件编写代码。 对每一个通过yield返回的item存入job_list,然后在爬虫完成的时候通过close_spider函数把job_list持久化存储为"腾讯社会招聘(简易版).xlsx" 要取得一个dict的keys(),需要加括号。
代码语言:javascript复制import pandas as pd
class TencentPipeline(object):
job_list = []
def process_item(self, item, spider):
self.job_list.append(dict(item))
return item
def close_spider(self, spider):
df = pd.DataFrame(self.job_list)
df.to_excel("腾讯社会招聘(简易版).xlsx",columns=[k for k in self.job_list[0].keys()])
10.对工程中的settngs.py文件改写代码。 该文件中的第67-69行代码本来为:
代码语言:javascript复制# ITEM_PIPELINES = {
# 'Tencent.pipelines.TencentPipeline': 300,
# }
修改后:
代码语言:javascript复制ITEM_PIPELINES = {
'Tencent.pipelines.TencentPipeline': 300,
}
该修改取消了注释,起到声明管道的作用,使项目知道调用TencentPipeline这个管道文件。
11.到此为止,所有代码方面的工作已经完成,在之前打开的powershell中输入"scrapy crawl tencent",确认命令正确后运行。 如果powershell已经关闭,可以重新打开powershell,并确保已经cd进入Tencent工程的任一级目录。 运行工程生成的的"腾讯社会招聘(简易版).xlsx"文件在powershell运行命令时所在的那一个目录。
提示: 1.源代码已经上传github,链接地址:https://github.com/StevenLei2017/TencentJob1