一、概述
学习python有一段时间了，最近了解了下Python的入门爬虫框架Scrapy，参考了文章Python爬虫框架Scrapy入门。本篇文章属于初学经验记录，比较简单，适合刚学习爬虫的小伙伴。
这次我选择爬取boss直聘的招聘信息数据，毕竟这个网站的数据还是很有参考价值的，下面我们讲述怎么爬取boss直聘的招聘信息并存盘，下一篇文章我们在对爬取到的数据进行分析。
二、Scrapy框架使用步骤
下面我们做一个简单示例，创建一个名字为BOSS的爬虫工程，然后创建一个名字为zhipin的爬虫来爬取zhipin.com这个网站
创建工程步骤：
1、创建工程 scrapy startproject BOSS
2、创建爬虫程序 cd BOSS 回车 scrapy gensipder zhipin zhipin.com
3、编写数据存储模板items.py 类对象继承自scrapy.item
4、编写爬虫zhipin.py 类对象集成子scrapy.Spider
5、修改settings.py配置文件 ITEM_PIPELINES = {'BOSS.pipelines.WwwZhipinComPipeline':100}
6、编写数据处理脚本进行数据保存，pipelines.py 类对象继承自object
def process_item(self, item, spider):
with open("my_boss.txt", 'a') as fp:
fp.write(item['name'] + '\n')
7、执行爬虫 cd BOSS 回车 scrapy crawl zhipin --nolog
注意：如果导出的中文信息乱码则需要在settings.py文件中配置编码：FEED_EXPORT_ENCODING = 'utf-8'
三、环境安装
爬虫框架我们使用Scrapy，爬取到的数据我们使用mongodb来存储
1、安装Scrapy
pip install Scrapy
2、安装mongodb
pip install pymongo
如果安装速度太慢，或者安装失败可以尝试使用pip install pymongo -i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host pypi.douban.com
mongodb基础操作命令参考：MongoDB基本命令操作
上述操作只是安装了mongodb的python驱动程序，如果要成功存储数据还需要安装Mongodb，具体安装流程参考Windows平台安装MongoDB，安装完成后一定要记得使用命令启动mongodb服务：net start MongoDB
四、mongodb使用
上一小节我们已经安装了mongodb数据库和驱动，因此后续我们爬取到的招聘信息就存储在该数据库中，为了方便数据存储，我们这里封装了一个类，来快速的访问数据库，代码如下所示
from pymongo import MongoClient class my_connect(object):
def __init__(self, settings):
try:
self.conn = MongoClient(settings["ip"], settings["port"])
except Exception as e:
print(e)
self.db = self.conn[settings["db_name"]]
self.my_set = self.db[settings["set_name"]] def insert(self, dic):
self.my_set.insert(dic) def update(self, dic, newdic):
self.my_set.update(dic, newdic) def delete(self, dic):
self.my_set.remove(dic) def dbfind(self, dic):
return self.my_set.find(dic) def setTableName(self, name):
#print(u'修改当前使用集合:{}'.format(name))
self.my_set = self.db[name]
上述代码中我们封装了一个名为my_connect的类，并提供了输入、更新、删除和查找文档的接口，除此之外还提供了一个setTableName的接口，这个接口主要是用于往不同集合中插入文档数据。MongoDB 概念解析可以看这里。mongodb属于非关系型数据库，与关系型数据库对比图如下
my_connect初始化函数中有一个参数，需要我们传入ip地址、端口号、数据库名字和集合名字，使用方式如下所示
from pymongo import MongoClient
from my_connect import my_connect settings = {
"ip":'127.0.0.1', #ip
"port":27017, #端口
"db_name" : "zhipin_datas", #数据库名字
"set_name" : "test" #集合名字
} conn = my_connect(settings)
conn.setTableName('')
conn.insert({'':''})
五、创建爬虫zhipin
1、输入如下命令，创建zhipin爬虫
scrapy startproject www_zhipin_com
cd www_zhipin_com 回车 scrapy gensipder zhipin www.zhipin.com
2、修改zhipin.py，爬取数据，类中成员属性含义代码中都有解释，这里不做解释，需要注意的是parse方法，该方法是爬取到数据以后的回调函数，参数response表示爬取到的结果，我们可以对其进行解析拿到网页数据。
class ZhipinSpider(scrapy.Spider):
# spider的名字定义了Scrapy如何定位(并初始化)spider，所以其必须是唯一的。
# 不过您可以生成多个相同的spider实例(instance)，这没有任何限制。
# name是spider最重要的属性，而且是必须的
name = 'zhipin' # 可选。包含了spider允许爬取的域名(domain)列表(list)。
# 当 OffsiteMiddleware 启用时， 域名不在列表中的URL不会被跟进。
allowed_domains = ['www.zhipin.com'] # URL列表。当没有指定特定的URL时，spider将从该列表中开始进行爬取。
# 这里我们进行了指定，所以不是从这个 URL 列表里爬取
start_urls = ['http://www.zhipin.com/'] #网址URL中特殊字符转义编码：https://blog.****.net/u010828718/article/details/50548687
#爬取的页面，可以改为自己需要搜的条件，这里搜的是 北京-C++，其他条件都是不限
#query：查询岗位
#period：时间范围 5表示一个月内 &在url中需要写为%26
#a_街道b_区名称 eg：a_上地-b_海淀区 包含在路径内，城市编号(c101010100)下一级
positionUrl = 'https://www.zhipin.com/c101010100/?query=C%2B%2B%'
curPage = 1
解析数据时，默认一次可以拿到30条数据，我们循环遍历这30条数据，构造WwwZhipinComItem对象item，然后调用yield item即可
def parse(self, response):
job_list = response.css('div.job-list > ul > li')
request_data = []
for job in job_list:
item = WwwZhipinComItem()
...
yield item
2.1、这里有一个小技巧，我们重写start_requests方法，让他调用了我们自己写的一个方法next_request，并设置了回调函数为parse方法，当parse数据解析完毕后，又构造一个新的url在次调用next_request方法拉取数据，一直循环迭代，拉取数据、解析数据
2.2、boss直聘有一个限制，不管以什么样的方式搜索数据，数据最多显示10页，这也就要求我们需要对爬虫做一个处理，在合适的实际去终止拉取数据，否则爬虫会一直运行下去，直到boss直聘返回异常(请求被限制)
2.3、经过对爬虫数据的分析，我们发现当最后一次请求和上一次请求的数据完全一样时，我们可能已经到达请求的最后一页，那么这个时候我们就可以去终止爬虫了
2.4、为了快速的比对我么爬取到的数据是否和上一次一样，我们对爬取到的数据进行简单的处理，每次去对比关键字段即可
class itemData(object):
def __init__(self, data):
self.companyShortName = data['companyShortName']
self.positionName = data['positionName']
self.time = data['time']
self.city = data['city'] def __eq__(self, other):
return (self.positionName == other.positionName
and self.companyShortName == other.companyShortName
and self.time == other.time
and self.city == other.city) def __str__(self):
return "{}:{}:{}:{}".format(self.companyShortName
, self.time
, self.city
, self.positionName)
itemData包含是一条招聘信息，存储了招聘公司名称，职位名称，发布时间和发布城市，我们重写了__eq__方法，就是为了比对两个对象是否相等。
2.5、一次请求的数据是一个itemData集合，当两个集合相等时我们即可终止爬虫
if one_request == request_data:#已经拉取到最后一页数据了 退出
print('{}:本次拉取数据和上次拉取数据相同，{}'.format(time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"
, time.localtime()), self.curPage))
return one_request = request_data #更新最后一次请求数据 print('{}:拉取数据量:{}'.format(time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime()), len(job_list)))
self.curPage += 1
time.sleep(5) # 停停停！听听听！都给我停下来听着！睡一会(～﹃～)~zZ
yield self.next_request()
2.6、parse解析数据时，对每一条数据会构造一个WwwZhipinComItem对象item，并通过yield item方式触发
3、对于爬取的字段定义需要我们修改item.py文件，定义爬取字段如下
class WwwZhipinComItem(scrapy.Item):
# define the fields for your item here like:
# name = scrapy.Field()
pid = scrapy.Field()
positionName = scrapy.Field()
positionLables = scrapy.Field()
workYear = scrapy.Field()
salary = scrapy.Field()
city = scrapy.Field()
education = scrapy.Field()
companyShortName = scrapy.Field()
industryField = scrapy.Field()
financeStage = scrapy.Field()
companySize = scrapy.Field()
time = scrapy.Field()
updated_at = scrapy.Field()
4、最后一步写入数据库
4.1、第四节我们封装了一个名字为my_connect的数据库操作对象，在这里我们就可以用上了。
4.2、首先构造一个conn对象
db_name = 'zhipin_datas_C++'
nowMonth = datetime.datetime.now().month
settings = {
"ip":'127.0.0.1', #ip
"port":27017, #端口
"db_name" : db_name, #数据库名字
"set_name" : "test" #集合名字
} conn = my_connect(settings)
4.3、指定要插入的集合，然后构造数据、插入数据
conn.setTableName(month)
data = {"pid": item['pid']#"27102804"
, "positionName": item['positionName']
, "positionLables": item['positionLables']#[]
, "workYear": item['workYear']#"5-10年"
, "salary": item['salary']#"30k-50k"
, "city": item['city']#"北京 海淀区 知春路"
, "education": item['education']#"硕士"
, "companyShortName": item['companyShortName']#"vmware"
, "industryField": item['industryField']#"计算机软件"
, "financeStage": item['financeStage']#"已上市"
, "companySize": item['companySize']#"10000人以上"
, "time": item['time']#"2018-11-13 17:35:02"
, "updated_at": item['updated_at']#"2018-11-13 17:35:02"
}
conn.insert(data)
4.4、数据爬取结束后，使用gui工具Navicat 12 for MongoDB可以查看爬取到的数据，效果如下图所示
六、源码下载
需要全部代码的到****直接下载：python爬虫Scrapy(一)-我爬了boss数据
