Scrapy框架1——简单使用
一、设置与编写
打开cmd,选择好路径
1.创建项目scrapy startproject projectname
d:\爬虫\11.scrapy>scrapy startproject testproject
2.生成模板scrapy genspider testspider www.xxx.com
d:\爬虫\11.scrapy\testproject>`scrapy genspider testspider www.xxx.com`
3.配置
3.1.打开testspider.py
# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
class TestspiderSpider(scrapy.Spider):
name = 'testspider'
# allowed_domains = ['www.xxx.com'] #爬取的网站必须属于该域名,否则不会爬取,所以一般不用
start_urls = ['https://xueqiu.com/'] #起始的url列表
def parse(self, response): #回调函数,进行解析或数据储存reponse为请求后的响应对象,
title = response.xpath('//*[@id="app"]/div[3]/div[1]/div[2]/div[2]/div[1]/div/h3/a/text()').extract()
author = response.xpath('////*[@id="app"]/div[3]/div[1]/div[2]/div[2]/div[1]/div/div/div[1]/a[2]text()')
print(title)
return dict(zip(author,title))
#xpath函数返回的列表中存放的数据为Selector类型的数据。我们解析到的内容被封装在了Selector对象中,需要调用extract()方法将解析的内容从Selecor中取出。
3.2.打开settings.py
#对user-agent进行修改
USER_AGENT = 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/77.0.3865.75 Safari/537.36'
ROBOTSTXT_OBEY = False #将True改为False,否则将遵守robots协议
4.通过cmd执行
scrapy crawl testspider :该种执行形式会显示执行的日志信息
scrapy crawl testspider --nolog:该种执行形式不会显示执行的日志信息
d:\爬虫\11.scrapy\testproject>scrapy crawl testspider --nolog
['一家真正懂金融的金融科技公司,成功转型助贷业务….', '大江奔涌,日夜前行,看好中国,做多中国股市!', '最好的时代!最好的地方!', '在A股年化收益达到100%后对股市的一些思考', '大国制造从芯片 说起', '【悬赏】拼多多又双叒叕新高,他能站稳电商第二极吗?', '童装霸主巴拉巴拉的爸爸:森马服饰解析(上)', '不了解股票的强相关,你将永远陷入股票投机的怪圈', '充电5分钟、续航150公里 宁德时代推出动力电池新技术', '选择困难,重庆农商行发行询价该报多少?']
二、持久化储存
1.基于终端指令的持久化储存
保证parse方法返回一个可迭代类型的对象
scrapy crawl 爬虫文件名称 -o xxx.json
支持的文件格式:json、csv、xml、pickle、marshal
保存为json格式,会转换成bytes类型
D:\爬虫\11.scrapy\testproject\testproject>scrapy crawl testspider -o title.json --nolog
2.基于管道的持久化储存
流程:
- 在爬虫文件中进行数据解析
- 在item类中声明相关的属性用于存储解析到的数据
- 将解析到的数据封装到item类的对象中
- 将item对象提交给管道
- item对象会作为管道类中的process_item的参数进行处理
- process_item方法中编写基于item持久化存储的操作
- 在setting中开启管道
items.py :结合抓取到的数据定义类用于实例化存储数据
import scrapy
class TestprojectItem(scrapy.Item):
# define the fields for your item here like:
# name = scrapy.Field()
author = scrapy.Field()
title = scrapy.Field()
# ------------提交到MySQL -------------------
testspider.py :数据解析、封装并提交到管道
# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
from testproject.items import TestprojectItem
class TestspiderSpider(scrapy.Spider):
name = 'testspider'
allowed_domains = ['www.xxx.com']
start_urls = ['https://xueqiu.com/']
def parse(self, response):
title = response.xpath('//*[@id="app"]/div[3]/div[1]/div[2]/div[2]/div[1]/div/h3/a/text()').extract()
author = response.xpath('//*[@id="app"]/div[3]/div[1]/div[2]/div[2]/div[1]/div/div/div[1]/a[2]/text()').extract()
for i,j in zip(title,author):
item = TestprojectItem()
item['author'] = j
item['title'] = i
yield item
#将数据封装的item对象中,并返回给管道
pipelines.py:将抓取到的数据保存
import pymysql
# ------------ Pipeline:保存本地 ------------------------
class TestprojectPipeline(object):
def __init__(self):
self.f = None
def open_spider(self,spider):
self.f = open('./雪球.txt','w',encoding='utf8')
def process_item(self, item, spider):
author = item['author']
title = item['title']
self.f.write(author+':'+title+'\n')
return item #将数据返回给下一个管道对象
def close_spider(self,spider):
self.f.close()
#------------- Pipeline:导入mysql数据库 -------------------
class MysqlPipeline(object):
conn = None
cur = None
def open_spider(self,spider):
self.conn = pymysql.connect(
host = '192.168.1.4',
port = 3306,
user = 'syx',
password = '123',
database = 'spider',
charset = 'utf8',
)
self.cur = self.conn.cursor()
def process_item(self, item, spider):
author = item['author']
title = item['title']
sql = 'insert into xueqiu values("%s","%s")' % (author,title)
try:
self.cur.execute(sql)
self.conn.commit()
except Exception as e:
print(e)
self.conn.rollback()
return item
def close_spider(self,spider):
print('finish')
self.cur.close()
self.conn.close()
setting.py:对ITEM_PIPELINES进行配置,数值小优先级高
ITEM_PIPELINES = {
'testproject.pipelines.TestprojectPipeline': 300,
'testproject.pipelines.MysqlPipeline': 301,
}
#日志级别设置:INFO、DEBUG、ERROR
LOG_LEVEL = 'ERROR'
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