scrapy抓取拉勾网职位信息（四）—

上一篇中已经分析了详情页的url规则，并且对items.py文件进行了编写，定义了我们需要提取的字段，本篇将具体的items字段提取出来

这里主要是涉及到选择器的一些用法，如果不是很熟，可以参考：scrapy选择器的使用

依旧是在lagou_c.py文件中编写代码

首先是导入LagouItem类，因为两个__init__.py文件的存在，所在的文件夹可以作为python包来使用

from lagou.items import LagouItem

编写parse_item()函数（同样为了详细解释，又是一波注释风暴）：

 def parse_item(self, response):

        item = LagouItem()  #生成一个item对象

        item['url'] = response.url #这个response是详情页面的response，因为本次我们只对详情页面使用了回调函数，所以可以这样理解

        item['name'] = response.css('.name::text').extract_first() #用css选择器选择职位名称，因为结果是个列表，所以使用extract_first()提取第一个

        item['salary'] = response.css('.salary::text').extract_first() #用css选择器选择薪水，但是这个是一个string类型，后续可以进行优化

        location = response.xpath('//*[@class="job_request"]//span[2]/text()').extract_first() #使用xpath进行提取，span[2]代表多个平行span标签选择第二个

        item['location'] = self.remove_splash(location) #得到的文本带有/，还有多余的空格，使用remove_splash函数进行清除，当然这个函数需要自己定义

        work_exp = response.xpath('//*[@class="job_request"]//span[3]/text()').extract_first() #获取工作经验要求

        item['work_exp'] = self.remove_splash(work_exp)  #使用remove_splash对数据清洗

        edu_background = response.xpath('//*[@class="job_request"]//span[4]/text()').extract_first() #获取学历要求

        item['edu_background'] = self.remove_splash(edu_background)

        item['type'] = response.xpath('//*[@class="job_request"]//span[5]/text()').extract_first() #获取职位类型，全职or兼职

        tags = response.css('.labels::text').extract() #tags是一个列表类型，直接使用extract()进行提取，而不使用extract_first()

        item['tags'] = ','.join(tags) #join函数是python内置函数，作用是把一个序列拼接起来，这里是用逗号把所有的tags标签拼接起来构成一个新的列表

        item['release_time'] = response.css('.publish_time::text').extract_first() #获取发布时间，实际上这个发布时间存在很多种情况，有具体日期，也有几天前这种，后续进行优化

        advantage = response.css('.job-advantage p::text').extract() #职位诱惑

        item['advantage'] = '\n'.join(advantage) #用join进行拼接

        job_desc = response.css('.job_bt p::text').extract() #获取职位描述

        item['job_desc'] = '\n'.join(job_desc)

        work_addr = response.css('.work_addr a::text').extract()[:-1] #这个工作地址列表提取出来后，需要把最后一项去掉，最后一项是地图。。

        item['work_addr'] = ''.join(work_addr)

        item['company'] = response.css('.job_company img::attr(alt)').extract_first() #获取公司名称

        yield item

编写remove_splash()函数，这个函数传入一个值，然后对值中的/替换为空，最后将首尾的空格去掉

    def remove_splash(self,value):

        return value.replace(r'/','').strip()

这样我们就把需要提取的字段都提取了出来，再次运行爬虫scrapy crawl lagou_c，控制台就可以得到类似如下的输出了

但是这抓取速度实在有点太吓人了。。。很怕被封了IP，要么限制下载速度，要么使用代理，我这里先使用限制下载速度这种措施

在settings.py文件中，取消DOWNLOAD_DELAY的注释修改为DOWNLOAD_DELAY = 1。

我们启动爬虫都是用命令行的方式来实现的，每次输入命令有点麻烦，这里我们修改一下

在根目录下建立一个main.py文件（说了那么多次根目录，其实就是进入项目文件夹后的第一个目录），代码如下：

from scrapy import cmdline

cmdline.execute('scrapy crawl lagou_c'.split())

使用这种方式得到的结果是相同的

巴特西

scrapy抓取拉勾网职位信息（四）——对字段进行提取

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