Googleはサーチエンジンの情報収集にGooglebotを使っています。あるウェブサイトを起点に、そのサイトのリンクを自動で辿り、情報を収集します。
pythonの Scrapy モジュールを使えば、同じようなことを実現できます。
Scrapy を用いてサイトの情報を収集してみます。
#準備
Scrapyをpipでインストールします。
`$ pip install scrapy
#使い方
Scrapyは、プロジェクト単位で管理します。プロジェクトを生成した後、そこで自動生成された下記ファイルを編集していきます。
- items.py : 抽出データを定義する
- spiders/以下のスパイダー(クローラー)ファイル：巡回、データ抽出条件
- pipelines.py ： 抽出データの出力先。今回はmongoDB
- settings.py ： データ巡回の条件 (頻度や、階層など)
##プロジェクトの作成
まずはプロジェクトを作成します。
$ scrapy startproject tutorial
すると、このようなフォルダが生成されます。
tutorial/
tutorial/
scrapy.cfg # deploy configuration file
tutorial/ # project's Python module, you'll import your code from here
__init__.py
items.py # project items file
pipelines.py # project pipelines file
settings.py # project settings file
spiders/ # a directory where you'll later put your spiders
__init__.py
...
##抽出データの定義
何を得るかを定義します。データベースで言う、フィールドの定義です。
items.py
import scrapy
class WebItem(scrapy.Item):
title = scrapy.Field()
link = scrapy.Field()
date = scrapy.Field()
##スパイダーの作成
ここがウェブを巡回しデータを抽出する、花形ファイルです。巡回開始のアドレスと、巡回条件、そしてデータ抽出条件を指定します。
######スパイダーの生成
スパイダーを作ります。構文は $ scrapy genspider [options] <name> <domain(巡回するサイトドメイン)>です。
commandline
$ scrapy genspider webspider exsample.com
Created spider 'webspider' using template 'basic' in module:
tutorial.spiders.webspider
生成されたファイルは
tutorial/spiders/webspider.py
# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
class WebspiderSpider(scrapy.Spider):
name = "webspider" # プロジェクト内での名前。動かすときのスパイダー指定で使われる
allowed_domains = ["exsample.com"] # 巡回OKのドメイン指定
start_urls = (
'http://www.exsample.com/', # ここを起点にする。リストで複数指定できる。
)
def parse(self, response): # ここが抽出条件
pass
このようなファイルが生成されます。
これを、自分好みに変えます。
tutorial/spiders/webspider.py
# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
from tutorial.items import WebItem
import re
import datetime
from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule
from scrapy.linkextractors import LinkExtractor
class WebspiderSpider(CrawlSpider): #クラス名にたいした意味はない
name = 'WebspiderSpider' # これは重要。この名前を指定してスパイダー(クローラー)を動かす
allowed_domains = ['example.com']
start_urls = ['http://www.example.com']
xpath = {
'title' : "//title/text()",
}
list_allow = [r'(正規表現)'] #この条件に合うリンクは巡回
list_deny = [
r'/exsample/hogehoge/hoge/', # こちらは巡回しないリンクの指定例。リスト表記も可能
]
list_allow_parse = [r'(正規表現)'] #データ抽出するリンク指定
list_deny_parse = [ #データ抽出しないリンク指定
r'(正規表現)',
r'(正規表現)',
]
rules = (
# 巡回ルール。
Rule(LinkExtractor(
allow=list_allow,
deny=list_deny,
),
follow=True # そのリンクへ入っていく
),
# データ抽出ルール
Rule(LinkExtractor(
allow=list_allow_parse,
deny=list_deny_parse,
unique=True # おなじリンク先ではデータ抽出しない
),
callback='parse_items' # 条件に合えば、ここで指定したデータ抽出実行関数を実行する。
),
)
#データ抽出関数定義
def parse_items(self, response): # response に、ウェブサイトの情報が入っている
item = WebItem() # items.pyで指定したクラス
item['title'] = response.xpath(self.xpath['title']).extract()[0]
item['link'] = response.url
item['date'] = datetime.datetime.utcnow() + datetime.timedelta(hours=9) # 現在時間。日本時間にして突っ込む。
yield item
書いている内容はコメントを参考にしてください。
##pipeline.pyの編集
上記で作成したスパイダーから yield item を、mongoDB に突っ込みます。
pipelines.py
from pymongo import MongoClient # mongoDB との接続
import datetime
class TutorialPipeline(object):
def __init__(self, mongo_uri, mongo_db, mongolab_user, mongolab_pass):
# インスタンス生成時に渡された引数で、変数初期化
self.mongo_uri = mongo_uri
self.mongo_db = mongo_db
self.mongolab_user = mongolab_user
self.mongolab_pass = mongolab_pass
@classmethod # 引数にクラスがあるので、クラス変数にアクセスできる
def from_crawler(cls, crawler):
return cls(
mongo_uri=crawler.settings.get('MONGO_URI'), # settings.py て定義した変数にアクセスする
mongo_db=crawler.settings.get('MONGO_DATABASE', 'items'),
mongolab_user=crawler.settings.get('MONGOLAB_USER'),
mongolab_pass=crawler.settings.get('MONGOLAB_PASS')
) # def __init__ の引数になる
def open_spider(self, spider): # スパイダー開始時に実行される。データベース接続
self.client = MongoClient(self.mongo_uri)
self.db = self.client[self.mongo_db]
self.db.authenticate(self.mongolab_user, self.mongolab_pass)
def close_spider(self, spider): # スパイダー終了時に実行される。データベース接続を閉じる
self.client.close()
def process_item(self, item, spider):
self.db[self.collection_name].update(
{u'link': item['link']},
{"$set": dict(item)},
upsert = True
) # linkを検索して、なければ新規作成、あればアップデートする
return item
いろいろ書いていますが、要はデータベースを開けて、データ突っ込んで、終わったら閉じているだけです。
##settings.py
まずは、pipelines.py で呼び出している各種変数を定義します。
settings.py
MONGO_URI = 'hogehoge.mongolab.com:(port番号)'
MONGO_DATABASE = 'database_name'
MONGOLAB_USER = 'user_name'
MONGOLAB_PASS = 'password'
これはmongolabの例です。
settings.pyでは他に、挙動を指定します。
settings.py
REDIRECT_MAX_TIMES = 6
RETRY_ENABLED = False
DOWNLOAD_DELAY=10
COOKIES_ENABLED=False
ここでは、リダイレクトの最大回数を6回に、リトライを実行しないように、ウェブサイトへのアクセスは10秒ごとに、クッキーは保存しないように、という条件を設定しています。
DOWNLOAD_DELAYを指定しないと、バシバシ全力でアクセスしまくるので、巡回先のサイトに大きな負荷がかかります。やめましょう。
##実行
実行してみましょう。
commandline
$ scrapy crawl WebspiderSpider
どんどんリンクを辿っていき、条件にあうリンクからデータが抽出されていきます。