python-爬虫-scrapy
入门:
下载:pip install scrapy
工程:scrapy startproject 工程名
Spider: scrapy genspider 爬虫名 url (--nolog//可选不显示日志)
简介:
持久化存储:
1 :终端存储:scrapy crawl -o aaa.text
2 : 管道存储:items对象即穿过来的{}字典,之后存储
3: open_spider()---->链接数据库,close_spider()-->关闭数据库,process_item()--->存储
代理Ip:
1自定义下载中间件
middleware.py---》
class MyProxy(object):
def process_request(self,request,spider):
# 请求ip 更换
request.meta['proxy'] = "http://202.112.51.51:8082"
2 开启下载中间件
DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {
'firstBlood.middlewares.MyProxy': 543,
}
日志等级:
1
ERROR:错误
WARNING:警告
INFO:一般信息
DEBUG:调试信息(默认)
指定日志信息等级:
settings:LOG_LEVEL = ‘ERROR’
将日志信息存储到制定文件中:
settings:LOG_FILE = ‘log.txt’
2 二级传参
yield scrapy.Request(url=url,callback=self.secondParse,meta={'item':ite
m})
调用:item = response.meta['item']
请求传参:
方式一:用scrapy.Requests(method='post')
方式二:重写start_request(self)方法(推荐)
class FanyiSpider(scrapy.Spider):
def start_requests(self):
data = {
'kw':'dog'
}
for url in self.start_urls:
# FormRequest发送post请求
yield scrapy.FormRequest(url=url,formdata=data,callback=self.parse)
CrawlSpider:
一般多层请求是多少层多少方法,或递归方法--->yield scrapy.Request(url,callback,meta)
特殊请求有多种:
一:初始请求化作请求队列,功能(获取url列表,不断请求,在新页面获取新url列表)
import scrapy
from scrapy.linkextractors import LinkExtractor
from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule
class CrawlspiderSpider(CrawlSpider):
name = 'crawlSpider'
start_urls = ['https://www.qiushibaike.com/text']
rules = ( Rule(LinkExtractor(allow=r'/text/page/\d+'), callback='parse_item', follow=True),)
'''
LinkExtractor : 设置提取链接的规则(正则表达式)
allow=(), : 设置允许提取的url
restrict_xpaths=(), :根据xpath语法,定位到某一标签下提取链接
restrict_css=(), :根据css选择器,定位到某一标签下提取链接
deny=(), : 设置不允许提取的url(优先级比allow高)
allow_domains=(), : 设置允许提取url的域
deny_domains=(), :设置不允许提取url的域(优先级比allow_domains高)
unique=True, :如果出现多个相同的url只会保留一个
strip=True :默认为True,表示自动去除url首尾的空格
'''
'''
rule
link_extractor, : linkExtractor对象
callback=None, : 设置回调函数
follow=None, : 设置是否跟进
process_links=None, :可以设置回调函数,对所有提取到的url进行拦截
process_request=identity : 可以设置回调函数,对request对象进行拦截
'''
def parse_item(self, response):
div_list = response.xpath('//div[@id="content‐left"]/div')
for div in div_list:
item = PhpmasterItem()
author = div.xpath('./div/a[2]/h2/text()').extract_first()
item['author'] = str(author).strip()
# print(author)
content = div.xpath('./a[1]/div/span/text()').extract()
content = ''.join(content)
item['content'] = str(content).strip()
yield item
二:下载img时,把img_url传到管道中,管道中下载(请求方入下级)
Spider::yield item[‘img_url’]
Setting::IMAGES_STORE = './images/'
Pip::
from qiubaipic.settings import IMAGES_STORE as images_store
from scrapy.pipelines.images import ImagesPipeline
class QiubaipicPipeline(ImagesPipeline):
def get_media_requests(self, item, info):
img_link = "http:"+item['img_link']
yield scrapy.Request(img_link)
图片分组:
def file_path(self, request, response=None, info=None):
'''完成图片存储路径'''
img_name = request.url.split('/')[-1] # 图片名
file_name = request.meta['file_name'] # 路径
image_guid = file_name + '/' + img_name # 天价世界名画/2560580770.jpg
img_path = IMAGES_STORE + file_name + '/' # ./image/天价世界名画/ 必须存在
if not os.path.exists(img_path):
os.makedirs(img_path)
print(request.url)
return '%s' % (image_guid)
分布式爬虫:
代理IP池和UA池
代理ip中间件:
http_list = []
https_list = []
def process_request(self, request, spider):
h = request.url.split(':')[0]
if h == 'http':
http = 'http://'+random.choice(http_list)
if h == 'https':
http = 'https://'+random.choice(https_list)
request.meta['proxy'] = http
Ua中间件:
user_agent_list = []
def process_request(self, request, spider):
#从列表中随机抽选出一个ua值
ua = random.choice(user_agent_list)
# 4. ua值进行当前拦截到请求的ua的写入操作
request.headers.setdefault('User-Agent',ua)
脚本运行scrapy项目:
项目下新建xxx.py;
from scrapy import cmdline
# 帮助我们直接执行scrapy 命令
cmdline.execute('scrapy crawl logrule --nolog'.split())
python-爬虫-scrapy的更多相关文章
- python爬虫scrapy框架——人工识别登录知乎倒立文字验证码和数字英文验证码(2)
操作环境:python3 在上一文中python爬虫scrapy框架--人工识别知乎登录知乎倒立文字验证码和数字英文验证码(1)我们已经介绍了用Requests库来登录知乎,本文如果看不懂可以先看之前 ...
- python爬虫Scrapy(一)-我爬了boss数据
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. ...
- python爬虫scrapy项目详解(关注、持续更新)
python爬虫scrapy项目(一) 爬取目标:腾讯招聘网站(起始url:https://hr.tencent.com/position.php?keywords=&tid=0&st ...
- Python爬虫Scrapy框架入门(0)
想学习爬虫,又想了解python语言,有个python高手推荐我看看scrapy. scrapy是一个python爬虫框架,据说很灵活,网上介绍该框架的信息很多,此处不再赘述.专心记录我自己遇到的问题 ...
- [Python爬虫] scrapy爬虫系列 <一>.安装及入门介绍
前面介绍了很多Selenium基于自动测试的Python爬虫程序,主要利用它的xpath语句,通过分析网页DOM树结构进行爬取内容,同时可以结合Phantomjs模拟浏览器进行鼠标或键盘操作.但是,更 ...
- 安装python爬虫scrapy踩过的那些坑和编程外的思考
这些天应朋友的要求抓取某个论坛帖子的信息,网上搜索了一下开源的爬虫资料,看了许多对于开源爬虫的比较发现开源爬虫scrapy比较好用.但是以前一直用的java和php,对python不熟悉,于是花一天时 ...
- Python 爬虫-Scrapy爬虫框架
2017-07-29 17:50:29 Scrapy是一个快速功能强大的网络爬虫框架. Scrapy不是一个函数功能库,而是一个爬虫框架.爬虫框架是实现爬虫功能的一个软件结构和功能组件集合.爬虫框架是 ...
- python爬虫scrapy学习之篇二
继上篇<python之urllib2简单解析HTML页面>之后学习使用Python比较有名的爬虫scrapy.网上搜到两篇相应的文档,一篇是较早版本的中文文档Scrapy 0.24 文档, ...
- Python爬虫Scrapy(二)_入门案例
本章将从案例开始介绍python scrapy框架,更多内容请参考:python学习指南 入门案例 学习目标 创建一个Scrapy项目 定义提取的结构化数据(Item) 编写爬取网站的Spider并提 ...
- python爬虫----scrapy框架简介和基础应用
Scrapy是一个为了爬取网站数据,提取结构性数据而编写的应用框架. 其可以应用在数据挖掘,信息处理或存储历史数据等一系列的程序中.其最初是为了页面抓取 (更确切来说, 网络抓取 )所设计的, 也可以 ...
随机推荐
- xml树结构
概念:XML 指可扩展标记语言(eXtensible Markup Language). XML 被设计用来传输和存储数据.经常被用来作为配置文件使用. XML 使用DTD(document t ...
- 推荐几款好用的Chrome插件
'工欲善其事,必先利其器'.优秀的开发者不仅体现在其在技术方面的精通,还体现在其对各种开发工具的充分了解与使用,这会让其开发效率事半功倍.作为一个前端开发者,平时主要是跟浏览器打交道,Chrome浏览 ...
- ansible模块-user
一.概述user 模块可以帮助我们管理远程主机上的用户,比如创建用户.修改用户.删除用户.为用户创建密钥对等操作.二.心得password参数:此参数用于指定用户的密码.但是这个密码不能是明文的密码, ...
- Peter Shirley-Ray Tracing The Next Week
Peter Shirley-Ray Tracing The Next Week(2016) 原著:Peter Shirley 英文原著地址 密码: urji 第二本书主要介绍了运动模糊,BVH(层次包 ...
- Educational Codeforces Round 22 B. The Golden Age(暴力)
题目链接:http://codeforces.com/contest/813/problem/B 题意:就是有一个数叫做不幸运数,满足题目的 n = x^a + y^b,现在给你一个区间[l,r],让 ...
- log4j.xml常用配置
Log4J的配置文件(Configuration File)就是用来设置记录器的级别.存放器和布局的,它可接key=value格式的设置或xml格式的设置信息.通过配置,可以创建出Log4J的运行环境 ...
- 'telnet' is not recognized as an internal or external command
http://blog.csdn.net/lubinsu/article/details/7294870 使用telnet的时候出现如下提示:'telnet' is not recognized ...
- 标准输入输出(C++)
输入输出流函数(模板) #include<iostream> #include<iomanip> using namespace std; int main() { cout ...
- 浏览器事件循环机制(event loop)
JS是单线程的 JS是单线程的,或者说只有一个主线程,也就是它一次只能执行一段代码.JS中其实是没有线程概念的,所谓的单线程也只是相对于多线程而言.JS的设计初衷就没有考虑这些,针对JS这种不具备并行 ...
- Equalizing Two Strings
F. Equalizing Two Strings 有几种情况可以直接判定结果: ① 字母对应个数不一样,可直接判NO ② 当不满足①时,如果有一个字母有2个及以上的个数,也可直接判YES ③ 当不满 ...