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在Linux系统上安装Python的Scrapy框架的教程

时间：2020-04-08 07:57 编辑：来源：阅读：
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摘要：在Linux系统上安装Python的Scrapy框架的教程

这是一款提取网站数据的开源工具。Scrapy框架用Python开发而成，它使抓取工作又快又简单，且可扩展。我们已经在virtual box中创建一台虚拟机（VM）并且在上面安装了Ubuntu 14.04 LTS。 [b]安装 Scrapy [/b]Scrapy依赖于Python、开发库和pip。Python最新的版本已经在Ubuntu上预装了。因此我们在安装Scrapy之前只需安装pip和python开发库就可以了。 pip是作为python包索引器easy_install的替代品，用于安装和管理Python包。pip包的安装可见图 1。

  sudo apt-get install python-pip

[img]http://files.jb51.net/file_images/article/201506/201561193734623.png?201551193748[/img] 图:1 pip安装我们必须要用下面的命令安装python开发库。如果包没有安装那么就会在安装scrapy框架的时候报关于python.h头文件的错误。

  sudo apt-get install python-dev

[img]http://files.jb51.net/file_images/article/201506/201561193801448.png?201551193811[/img] 图:2 Python 开发库 scrapy框架既可从deb包安装也可以从源码安装。在图3中我们用pip（Python 包管理器）安装了deb包了。

  sudo pip install scrapy

[img]http://files.jb51.net/file_images/article/201506/201561193823875.png?201551193834[/img] 图:3 Scrapy 安装图4中scrapy的成功安装需要一些时间。 [img]http://files.jb51.net/file_images/article/201506/201561193846944.png?201551193858[/img] 图:4 成功安装Scrapy框架 [b]使用scrapy框架提取数据基础教程[/b] 我们将用scrapy从fatwallet.com上提取商店名称（卖卡的店）。首先，我们使用下面的命令新建一个scrapy项目“store name”，见图5。

$sudo scrapy startproject store_name

[img]http://files.jb51.net/file_images/article/201506/201561193909068.png?201551193917[/img] 图:5 Scrapy框架新建项目上面的命令在当前路径创建了一个“store_name”的目录。项目主目录下包含的文件/文件夹见图6。

 $sudo ls –lR store_name

[img]http://files.jb51.net/file_images/article/201506/201561193933392.png?201551193943[/img] 图:6 store_name项目的内容每个文件/文件夹的概要如下： [list] [*] scrapy.cfg 是项目配置文件[/*] [*] store_name/ 主目录下的另一个文件夹。这个目录包含了项目的python代码[/*] [*] store_name/items.py 包含了将由蜘蛛爬取的项目[/*] [*] store_name/pipelines.py 是管道文件[/*] [*] store_name/settings.py 是项目的配置文件[/*] [*] store_name/spiders/，包含了用于爬取的蜘蛛[/*] [/list] 由于我们要从fatwallet.com上如提取店名，因此我们如下修改文件（LCTT 译注：这里没说明是哪个文件，译者认为应该是 items.py）。

  import scrapy
  class StoreNameItem(scrapy.Item):
    name = scrapy.Field()  # 取出卡片商店的名称

之后我们要在项目的store_name/spiders/文件夹下写一个新的蜘蛛。蜘蛛是一个python类，它包含了下面几个必须的属性： [list] [*] 蜘蛛名 (name )[/*] [*] 爬取起点url (start_urls)[/*] [*] 包含了从响应中提取需要内容相应的正则表达式的解析方法。解析方法对爬虫而言很重要。[/*] [/list] 我们在storename/spiders/目录下创建了“storename.py”爬虫，并添加如下的代码来从fatwallet.com上提取店名。爬虫的输出写到文件（StoreName.txt）中，见图7。

  from scrapy.selector import Selector
  from scrapy.spider import BaseSpider
  from scrapy.http import Request
  from scrapy.http import FormRequest
  import re
  class StoreNameItem(BaseSpider):
  name = "storename"
  allowed_domains = ["fatwallet.com"]
  start_urls = ["http://fatwallet.com/cash-back-shopping/"]
  def parse(self,response):
  output = open('StoreName.txt','w')
  resp = Selector(response)
  tags = resp.xpath('//tr[@class="storeListRow"]|\
       //tr[@class="storeListRow even"]|\
       //tr[@class="storeListRow even last"]|\
       //tr[@class="storeListRow last"]').extract()
  for i in tags:
  i = i.encode('utf-8', 'ignore').strip()
  store_name = ''
  if re.search(r"class=\"storeListStoreName\">.*?<",i,re.I|re.S):
  store_name = re.search(r"class=\"storeListStoreName\">.*?<",i,re.I|re.S).group()
  store_name = re.search(r">.*?<",store_name,re.I|re.S).group()
  store_name = re.sub(r'>',"",re.sub(r'<',"",store_name,re.I))
  store_name = re.sub(r'&',"&",re.sub(r'&',"&",store_name,re.I))
  #print store_name
  output.write(store_name+""+"\n")

[img]http://files.jb51.net/file_images/article/201506/201561193954301.png?20155119405[/img]

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