scrapy框架的使用

  • 基于管道的持久化存储的编码流程

    • 在爬虫文件中数据解析

    • 将解析到的数据封装到一个叫做Item类型的对象

    • item类型的对象提交给管道

    • 管道负责调用process_item的方法接收item,然后进行某种形式的持久化存储

    • 在配置文件中开启管道

      ITEM_PIPELINES = {
      'frist_scrapy.pipelines.FristScrapyPipeline': 300,
      } # 将这段代码的注释去掉
    • 注意事项:

      1.什么情况下需要用到多个管道类
      - 一个管道类对应一种形式的持久化存储 2.process_item中的return item:
      - 可以将item提交给下一个即将被执行的管道类 3.如果直接将一个字典写入到redis报错的话:
      - pip install redis==2.10.6
  • 全栈数据的爬取

    • 手动请求的发送

      yield scrapy.Request(url=new_url,callback=self.parse)
      
      # 可以传入参数 meta
      yield scrapy.Request(url=new_url,callback=self.parse,meta={'item':item})
    • 总结:什么时候用yield

      1.向管道提交item的时候
      2.手动请求发送的时候
  • 如何发送post请求:

      yield scrapy.FromRequest(url=new_url,callback=self.parse,formdata={})
    
    
    • 为什么start_urls列表可以进行get请求的发送:

      父类对start_requests的原始实现:
      def start_requests(self):
      for url in self.start_urls:
      yield scrapy.Request(url,callback=self.parse)
  • 五大核心组件(对象)

    • 对scrapy的异步实现有一定的理解

    • 相关方法和对象实例化的调用流程

    • 组件的作用:

      引擎(Scrapy)
      用来处理整个系统的数据流处理, 触发事务(框架核心) 调度器(Scheduler)
      用来接受引擎发过来的请求, 压入队列中, 并在引擎再次请求的时候返回. 可以想像成一个URL(抓取网页的网址或者说是链接)的优先队列, 由它来决定下一个要抓取的网址是什么, 同时去除重复的网址 下载器(Downloader)
      用于下载网页内容, 并将网页内容返回给蜘蛛(Scrapy下载器是建立在twisted这个高效的异步模型上的) 爬虫(Spiders)
      爬虫是主要干活的, 用于从特定的网页中提取自己需要的信息, 即所谓的实体(Item)。用户也可以从中提取出链接,让Scrapy继续抓取下一个页面 项目管道(Pipeline)
      负责处理爬虫从网页中抽取的实体,主要的功能是持久化实体、验证实体的有效性、清除不需要的信息。当页面被爬虫解析后,将被发送到项目管道,并经过几个特定的次序处理数据。
  • 如何适当提升scrapy爬取数据的效率

    增加并发:
    默认scrapy开启的并发线程为16个,可以适当进行增加。在settings配置文件中修改CONCURRENT_REQUESTS = 100值为100,并发设置成了为100。 降低日志级别:
    在运行scrapy时,会有大量日志信息的输出,为了减少CPU的使用率。可以设置log输出信息为INFO或者ERROR即可。在配置文件中编写:LOG_LEVEL = ‘ERROR’ 禁止cookie:
    如果不是真的需要cookie,则在scrapy爬取数据时可以禁止cookie从而减少CPU的使用率,提升爬取效率。在配置文件中编写:COOKIES_ENABLED = False 禁止重试:
    对失败的HTTP进行重新请求(重试)会减慢爬取速度,因此可以禁止重试。在配置文件中编写:RETRY_ENABLED = False 减少下载超时:
    如果对一个非常慢的链接进行爬取,减少下载超时可以能让卡住的链接快速被放弃,从而提升效率。在配置文件中进行编写:DOWNLOAD_TIMEOUT = 10 超时时间为10s
  • 请求传参

    • 作用:帮助scrapy实现深度爬取

      • 深度爬取:

        • 爬取的数据没有在同一张页面中
    • 需求:爬取名称和简介,https://www.4567tv.tv/frim/index1.html

    • 实现流程

      • 传参:

        yield scrapy.Request(url,callback,meta),将meta这个字典传递给callback
      • 接收参数

        response.meta
    • 代码实现:

      # -*- coding: utf-8 -*-
      import scrapy class MvspidersSpider(scrapy.Spider):
      name = 'mvspiders'
      # allowed_domains = ['https://www.4567tv.tv/frim/index1.html']
      start_urls = ['https://www.4567tv.tv/frim/index1.html'] url = "https://www.4567tv.tv/index.php/vod/show/id/5/page/%s.html"
      pageNum = 1 def parse(self, response): li_list = response.xpath('/html/body/div[1]/div/div/div/div[2]/ul/li') for li in li_list:
      a_href = li.xpath('./div/a/@href').extract_first()
      url = 'https://www.4567tv.tv/' + a_href # 对详情页的url进行手动请求发送
      # 请求传参:
      # 参数meta是一个字典,字典会传递给callback
      yield scrapy.Request(url,callback=self.infoparse) # 用于全栈的爬取
      if self.pageNum < 5:
      self.pageNum += 1
      new_url = self.url%self.pageNum
      # 递归调用自己
      yield scrapy.Request(new_url,callback=self.parse) def infoparse(self,response): title = response.xpath("/html/body/div[1]/div/div/div/div[2]/h1/text()").extract_first() content = response.xpath('/html/body/div[1]/div/div/div/div[2]/p[5]/span[2]/text()').extract_first()

      items.py文件中的,它的作用就是为了定义你需要给上边文件中的item封装数据就必须要在这个类中添加对应的数据名,后边的scrapy.Field()就是内置字典类(dict)的一个别名,并没有提供额外的方法和属性,被用来基于类属性的方法来支持item生命语法。

      # -*- coding: utf-8 -*-
      
      # Define here the models for your scraped items
      #
      # See documentation in:
      # https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/items.html import scrapy
      class MvItem(scrapy.Item):
      # define the fields for your item here like:
      title = scrapy.Field()
      content = scrapy.Field()

      pipelines.py文件中多种数据存储的方法

      # -*- coding: utf-8 -*-
      
      # Define your item pipelines here
      #
      # Don't forget to add your pipeline to the ITEM_PIPELINES setting
      # See: https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html #写入到文本文件中
      import pymysql
      from redis import Redis
      class DuanziproPipeline(object):
      fp = None
      def open_spider(self,spider):
      print('开始爬虫......')
      self.fp = open('./duanzi.txt','w',encoding='utf-8')
      #方法每被调用一次,参数item就是其接收到的一个item类型的对象
      def process_item(self, item, spider):
      # print(item)#item就是一个字典
      self.fp.write(item['title']+':'+item['content']+'\n')
      return item#可以将item提交给下一个即将被执行的管道类
      def close_spider(self,spider):
      self.fp.close()
      print('爬虫结束!!!')
      #将数据写入到mysql
      class MysqlPipeLine(object):
      conn = None
      cursor = None
      def open_spider(self,spider):
      self.conn = pymysql.Connect(host='127.0.0.1',port=3306,user='root',password='222',db='spider',charset='utf8')
      print(self.conn)
      def process_item(self,item,spider):
      sql = 'insert into duanzi values ("%s","%s")'%(item['title'],item['content'])
      self.cursor = self.conn.cursor()
      try:
      self.cursor.execute(sql)
      self.conn.commit()
      except Exception as e:
      print(e)
      self.conn.rollback()
      return item
      def close_spider(self,spider):
      self.cursor.close()
      self.conn.close() #将数据写入到redis
      class RedisPileLine(object):
      conn = None
      def open_spider(self,spider):
      self.conn = Redis(host='127.0.0.1',port=6379)
      print(self.conn)
      def process_item(self,item,spider):
      self.conn.lpush('duanziData',item)
      return item

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