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Scrapy+Flask+Mongodb+Swift 開發全攻略（1）

編輯：IOS開發基礎

作者：葉孤城___

先一一介紹一下上面4個東西。第一個叫做Scrapy的東西是用python寫的爬蟲框架。

Flask是python寫的一個非常有名的web開發框架，python界有兩個名氣最大的web開發框架，Flask是其中之一，另一個叫做Django，為什麼不用Django的原因就是Django太龐大了，我們開發服務端並不需要render html之類的view層，只需要提供Restful接口，所以使用Django開發不是個明智的選擇，而且Django內置了很多多余的功能，而Flask比較精簡，很多額外的功能都可以通過安裝Flask的擴展來實現。

Mongodb是一個非關系型數據庫，它存儲數據的方式不同於mysql等關系型數據庫，是以key-value形式存取數據的，總的來說數據格式有點像json。和mysql各有優劣。我們這裡將會使用mongodb來做我們的數據庫。

Swift不多說了，iOS開發都懂得。

那麼，這個系列的教程到底是想干什麼呢？簡單來說，就是實現一個人完成獲得資源+編寫服務端+iOS客戶端+服務端部署上線+客戶端上AppStore。這是個漫長的過程，我也在學習過程中，可能過程中唯一輕松的就是iOS客戶端編寫的部分，所以我把這個部分放在最後，先做最難得。再做簡單的。

我之前是從來沒有寫過服務端的，只有大四的時候寫過一個月左右的JSP，那都是很多年前的老黃歷了，當時用的好像還是serverlet之類的東西。

所以用python編寫服務端我也是頭一遭。肯定漏洞百出，代碼極其ugly，不過他山之石，可以攻玉。每個人都可以在我寫這篇的過程中提出意見和建議。我們共同進步。

廢話不多說。我們開始第一步，寫一個爬蟲獲取我們需要的資源。

其實這裡的內容大部分學自我前幾天轉發的那篇blog

看過我blog的同學應該有印象，我年前的時候有用BeautifulSoup和urllib這兩個python框架寫過一個爬蟲，用來爬www.dbmeizi.com這個網站的美女圖片。那麼今天，我會用scrapy編寫一個功能更完整的爬蟲。他有如下幾個功能。

1.爬取dbmeizi.com上每個圖片的url和title。

2.把圖片url和title和一些自定義字段放在mongodb裡。

首先確保你的mac安裝了xcode的commandline工具和python界的cocoapods，叫做pip，還有mongodb（可以去官網下載）。

然後安裝scrapy這個python庫，很簡單。在Terminal裡運行sudo pip install scrapy,輸入密碼之後點擊回車。搞定。

我們的爬蟲爬完數據之後需要把數據存入mongodb，所以需要一個用來連接mongodb的第三方庫，這個庫叫做"pymongo",我們也可以用pip來安裝。

sudo pip install pymongo,就可以安裝了。

接下來，用scrapy startproject（這兩個單詞合起來是一個命令）來生成一個爬蟲。

輸入scrapy startprojct dbmeizi

然後scrapy幫我們生成了這麼一個模板。

現在重點關注一下這幾個文件。

1.items.py，這裡你可以吧items.py看作是mvc中的model，在items裡我們定義了自己需要的模型。

2.piplines.py pipline俗稱管道，這個文件主要用來把我們獲取的item類型存入mongodb

3.spiders文件夾。這裡用來存放我們的爬蟲文件。

4.settings.py 這裡需要設置一些常量，例如mongodb的數據庫名，數據庫地址和數據庫端口號等等。

第一步：定義Model層

我們可以先設想一下，dbmeizi.com這個網站，每一個美女圖片包括哪些內容？

我們先看一張圖。

這張圖顯示了dbmeizi.com這個網站裡每張圖片包含的信息。所以我們可以規定model有以下內容。

1.image的URL

2.image的title

3.可以設置一個star以後可以用來排序，讓用戶打分，看看哪個美女最受歡迎

4.還有一個id，防止後面插入數據庫的時候插入重復數據

ok，所以打開items.py我們修改後的代碼是這樣的。

from scrapy.item import Item, Field
class MeiziItem(Item):
    # define the fields for your item here like:
    # name = scrapy.Field()
    datasrc = Field()
    title = Field()
    dataid = Field()
    startcount = Field()

我們定義了一個class叫做MeiziItem，繼承自scrapy的類Item，然後為我們的類定義了4個屬性，datasrc用來保存等下拉去的image-url，title用來保存圖片的title，dataid用來記錄圖片id防止重復圖片，starcount是喜歡次數，以後我們開發iOS端的時候可以設計一個喜歡的功能。每次用戶喜歡那麼startcount都+1.

第二步：編寫爬蟲

打開spiders文件夾，新建一個dbmeizi_scrapy.py文件。

在文件裡寫如下內容.

from scrapy import Spider
from scrapy.selector import Selector
from dbmeizi.items import MeiziItem
class dbmeiziSpider(Spider):
    name = "dbmeiziSpider"
    allowed_domin =["dbmeizi.com"]
    start_urls = [
        "http://www.dbmeizi.com", 
    ]
    def parse(self, response):
        liResults = Selector(response).xpath('//li[@class="span3"]')
        for li in liResults:
            for img in li.xpath('.//img'):
                item = MeiziItem()
                item['title'] = img.xpath('@data-title').extract()
                item['dataid'] = img.xpath('@data-id').extract()
                item['datasrc'] = img.xpath('@data-src').extract()
                item['startcount'] = 0
                yield item

可能很多人看到這就暈菜了。我盡量嘗試講的清楚明白。

首先我們定義了一個類名為dbmeiziSpider的類，繼承自Spider類，然後這個類有3個基礎的屬性，name表示這個爬蟲的名字，等一下我們在命令行狀態啟動爬蟲的時候，爬蟲的名字就是name規定的。

allowed_domin意思就是指在dbmeizi.com這個域名爬東西。

start_urls是一個數組，裡面用來保存需要爬的頁面，目前我們只需要爬首頁。所以只有一個地址。

然後def parse就是定義了一個parse方法（肯定是override的，我覺得父類裡肯定有一個同名方法），然後在這裡進行解析工作，這個方法有一個response參數，你可以把response想象成，scrapy這個框架在把start_urls裡的頁面下載了，然後response裡全部都是html代碼和css代碼。

然後，liResults = Selector(response).xpath('//li[@class="span3"]') 這句話什麼意思呢？

這句話的意思就是從html裡的最開始一直到最後，搜索所有class="span3"的li標簽。

我們獲得了li這個標簽後，再通過for img in li.xpath('.//img'):這個循環取出所有img標簽，最後一個for循環裡新建我們之前創建的MeiziItem，然後賦值。

如果實在看不懂，那麼你需要看兩個東西一個是xpath，一個是我之前寫的一片《iOS程序員寫爬蟲》那篇blog。

Ok，我們的爬蟲寫好了。

第三步：將我們的MeiziItem存入數據庫中

打開settings.py，我們修改成如下樣子。

BOT_NAME = 'dbmeizi'
SPIDER_MODULES = ['dbmeizi.spiders']
NEWSPIDER_MODULE = 'dbmeizi.spiders'
ITEM_PIPELINES = ['dbmeizi.pipelines.MongoDBPipeline',] 
MONGODB_SERVER = "localhost"
MONGODB_PORT = 27017
MONGODB_DB = "dbmeizi"
MONGODB_COLLECTION = "meizi"
# Crawl responsibly by identifying yourself (and your website) on the user-agent
#USER_AGENT = 'stack (+http://www.yourdomain.com)'

請注意ITEM_PIPELINES那個常數，這個常數是用來規定我們獲取爬蟲爬下來的數據並將之轉為model類型之後應該做什麼事。很簡單，這個常數告訴我們轉為model類型之後區pipelines.py裡找MongoDBPipeline這個class。這個class會替我們完成接下來的工作。

下面幾個MONGODB打頭的常數用來規定MONGODB的一些基本信息，比如server是哪個啊，端口是哪個之類的。

強烈建議自己去簡單的學習一下mongodb基礎知識。起碼會簡單的增刪改查，在mongodb的shell裡多練練，要不然完全看不懂。

在settings.py裡修改之後，我們打開pipelines.py。修改如下。

import pymongo
from scrapy.conf import settings
from scrapy.exceptions import DropItem
from scrapy import log
class MongoDBPipeline(object):
    def __init__(self):
        connection = pymongo.MongoClient(
            settings['MONGODB_SERVER'],
            settings['MONGODB_PORT']
        )
        db = connection[settings['MONGODB_DB']]
        self.collection = db[settings['MONGODB_COLLECTION']]
    def process_item(self, item, spider):
        valid = True
        for data in item:
            if not data:
                valid = False
                raise DropItem("Missing {0}!".format(data))
        if valid:
            self.collection.insert(dict(item))
            log.msg("Meizi added to MongoDB database!",
                    level=log.DEBUG, spider=spider)
        return item

我們定義了一個類，名字叫做MongoDBPipeline，注意，這個名字是與我們在settings裡的ITEM_PIPELINES這個常數裡面規定的時一致的。注意別寫錯了。

init就是python中的構造方法，這個方法裡我們主要是建立於mongodb的鏈接，所以用上了pymongo這個框架。然後將一個collection作為類的一個屬性，在mongodb中，一個collection你可以想象成mysql中的一個table。

在process_item這個方法中，我們主要是將item存入數據庫。注意self.collection.insert(dict(item))這句話，就是將我們的MeiziItem存入數據庫。

ok，大功告成，我們現在運行一下。

1.啟動mongodb