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tigerspider一览

tigerspider是一个用于抓取网页以及解析出有用信息的爬虫框架.

虽然tigerspider是为了抓取网页设计的爬虫框架，但是同样适用于从APIS（如Amazon Associates Web Services）提取数据.

这篇文档的目的是为了向您介绍tigerspider的基本使用，使得您可以使用tigerspider完成基本的数据抓取任务.

如果你准备好了，就可以开始阅读这篇文档了.

安装运行环境

运行tigerspider所需要的库有:

• tornado
• redis
• docopt
• psycopg2
• requests

如果你有setuptools,你可以如下方式安装所有的库::

easy_install tornado

抓取一个网页

现在你想从一个网页中提取需要的数据，但是网站没有提供可用的APIS. 那么tigerspider可以帮助你抓取需要的数据.

假设现在我们需要从一个网页中提取一些需要的信息，我们需要如何做。
我们试着抓取一个网页的内容:

http://www.228.com.cn/ticket-49052202.html

如果这个网页失效了，你可以选择http://www.228.com.cn中任一个票务信息，进行抓取.

定义你需要提取的数据

第一步是定义你所要提取出来的数据。在tigerspider中，这是通过Item来实现的.
这将会是我们定义的item::

from tigerspider.core.datastruct import Item

class WebItem(Item):
    """描述活动详情页提取出来的数据
    """
    def __init__(self, url, order, description,
                 time_info, price, name):
        self.url = url # url
        self.order = order # 订票电话
        self.description = description # 详情介绍
        self.time_info = time_info # 时间信息
        self.price = price # 价格
        self.name = name # 名字

实现一个解析内容的解析器

接下来我们介绍如何实现一个解析器，用于提取网页的内容.

网页的url,比较容易获得，就是你访问的url地址.

我们使用Xpath来提取网页的html信息. 我们可以观察一下我们需要提取的description, picture_path, time_info, price,都可以通过xpath比较容易的提取出来.

查看html代码，可以发现name是在 <div class="product-price-titleul"> 中::

<div class="product-price-titleul">
  <h1>2014曲婉婷say the words 我为你歌唱 中国巡回演唱会
    <span class="product-price-zt">
  </h1>
  ...

可以通过一个xpath语句得到name信息::

//div[@clas='product-price-titleul']/h1/text()

我们可以查看html代码，我们可以注意到 <li class="tel">::

<li class="tel">
  订票电话：
  <span>4006-228-228</span>
</li>

那么我们可以通过一个Xpath表达式来提取出电话::

//div[@class='top-w']//li[@class='tel']/span/text()

同时价格是在 <div class="productnew-header-pricec2 clearfloat"> tag中的::

<div class="productnew-header-pricec2 clearfloat">
 <ul id="z_price", class="productnew-header-pricec2-ul productnew-header-pricec3-ul productnew-header-pricec2-cq">
   <li type="price">
    <span>180</span>
   </li>
   ....

我们可以通过一个xpath来提取price::

 //ul[@class='productnew-header-pricec2-ul productnew-header-pricec3-ul productnew-header-pricec2-cq']/li/@title

时间信息，也可以看到是再 <ul> 中::

<ul id="z_date" class="productnew-header-pricea2-ul clearfloat">
  <li class="choose" type="date" d="2014-05-30 19:30">
  ...

所以我们也可以通过xpath获得时间信息::

//ul[@class='productnew-header-pricea2-ul clearfloat']/li/@d

最后description是在 <div> 标签中::

<div class="product-detail-alla-cont" style="line-height:26px;margin-top:12px;">
  ...

我们可以使用一个xpath获得::

//div[@class='product-detail-alla-cont']

如果需要详细了解XPath，请访问 http://www.w3school.com.cn/xpath/index.asp

最终的解析代码如下::

from lxml import html

from tigerspider.core.util import flist
from tigerspider.core.spider.parser import BaseParser
from tigerspider.spiders.intro1.items import WebItem


class ActivityParser(BaseParser):
    """用于解析活动详情页面的解析器
    """
    def __init__(self, namespace):
        BaseParser.__init__(self, namespace)
        self.logger.info(u"init Activity Parser finished")

    def parse(self, task, input_file):
        """详情解析器
            Args:
                task, HttpTask, 任务
                input_file: file, 网页文件
            Yields:
                item: WebItem, 数据
                task: HttpTask, 新任务
        """
        tree = html.parse(input_file)
        name = flist(tree.xpath(u"//div["
                                u"@clas='product-price-titleul']/h1/text()"))
        desc_elems = tree.xpath(u"//div[@class='product-detail-alla-cont']")
        description = _extract_desc_elems(desc_elems)
        date_elems = tree.xpath(
            u"//ul[@class='productnew-header-pricea2-ul clearfloat']/li/@d")
        telephone = flist(tree.xpath(
            u"//div[@class='top-w']//li[@class='tel']/span/text()"))
        telephone = telephone.replace(u"-", u"")
        if len(telephone) == 0:
            telephone = u"4006228228"
        price_elems = tree.xpath(
            u"//ul[@class='productnew-header-pricec2-ul productnew-"
            u"header-pricec3-ul productnew-header-pricec2-cq']/li/@title")
        price_infos = list()
        for price_elem in price_elems:
            if unicode(price_elem) not in price_infos:
                price_infos.append(unicode(price_elem))
        price_info = u"/".join(price_infos)
        time_infos = []
        for date_elem in date_elems:
            time_infos.append(date_elem)
        time_info = u";".join(time_infos)
        url = task.request.url

        # 保存详情信息
        yield WebItem(url, telephone, description,
                      time_info, price_info, name)


def _extract_desc_elems(desc_elems):
    """extract description
        Args:
            desc_elems: list, [Elment]
        Returns:
            description: unicode, description
    """
    texts = []
    for desc_elem in desc_elems:
        for text in desc_elem.itertext():
            texts.append(text.strip())
    return u"".join(texts)

实现一个处理结果的处理器

在tigerspider中，是通过pipeline来处理解析出来的结果的.
pipeline捕获到解析器中yield出来的对象，并进行处理。以下我们就将解析出来的结果保存到csv文件中.
我们定义的WebItemPipeline如下::

import csv

from tigerspider.core.spider.pipeline import BasePipeline
from tigerspider.spiders.intro1.items import WebItem

class WebItemPipeline(BasePipeline):

    def __init__(self, namespace, out_path=u"/home/wuyadong/webitem.csv"):
        BasePipeline.__init__(self, namespace)
        self._out_file = open(out_path, u"wb")
        self._csv_file = csv.writer(self._out_file)
        self.logger.info(u"init WebItemPipeline finish")

    def process_item(self, item, kwargs):
        """process web item
            Args:
                item: WebItem
        """
        if isinstance(item, WebItem):
            no_unicode = lambda a: a.encode(u'utf-8') if isinstance(
                a, unicode) else a

            url = no_unicode(item.url)
            order = no_unicode(item.order)
            description = no_unicode(item.description)
            time_info = no_unicode(item.time_info)
            price = no_unicode(item.price)
            name = no_unicode(item.name)
            self._csv_file.writerow([name, url, order, price, time_info,
                                     description])

    def clear_all(self):
        self._out_file.close()

完成最后的spider

我们需要用一个Spider类组织齐需要的解析器，和处理器，来描述一个Spider的基本组成，我们是通过Spider来实现的::

from tornado.httpclient import HTTPRequest
from tigerspider.core.spider.spider import BaseSpider
from tigerspider.core.datastruct import HttpTask
from tigerspider.spiders.intro1.parser import ActivityParser
from tigerspider.spiders.intro1.pipeline import WebItemPipeline


class Intro1Spider(BaseSpider):

    parsers = {
        u"ActivityParser": ActivityParser,
    }

    pipelines = {
        u"WebItem": WebItemPipeline,
    }

    start_tasks = [HttpTask(HTTPRequest(
        u"http://www.228.com.cn/ticket-49052202.html"),
                            callback=u"ActivityParser")]

start_tasks是一个描述开始任务的列表，pipelines和parsers是放置对应的解析器和处理器的类对象

启动Spider

最后，我们将会启动爬虫，去抓取数据，并将解析出来的数据以csv格式保存到本地文件中。

• 首先，我们要在settings/registersettings注册一下对应的spider::

  spiders = ['spiders.intro1.spider.Intro1Spider']

• 启动monitor进程::

  python monitor.py

• 通过api接口启动抓取worker,在浏览器输入url::

  http://127.0.0.1:1235/api/start_worker?schedule_path=schedules.schedules.RedisSchedule&spider_path=spiders.intro1.spider.Intro1Spider&schedule_interval=1000&schedule_max_number=1

这样，稍等片刻就会有数据输出，可以看到webitem.csv中存放的数据