1、管道的高级操作

将爬取到的数据值分别存储到本地磁盘、redis数据库、mysql数据。

需求:将爬取到的数据值分别存储到本地磁盘、redis数据库、mysql数据。
  1.需要在管道文件中编写对应平台的管道类
  2.在配置文件中对自定义的管道类进行生效操作

qiubai.py

import scrapy
from qiubaipro.items import QiubaiproItem class QiubaiSpider(scrapy.Spider):
name = 'qiubai'
#allowed_domains = ['www.qiushibaike.com/text']
start_urls = ['https://www.qiushibaike.com/text/'] def parse(self, response):
# 建议大家使用xpath进行解析(框架集成了xpath解析的接口)
div_list = response.xpath("//div[@id='content-left']/div")
# 存储到的解析到的页面数据
data_list = []
for div in div_list:
author = div.xpath('./div/a[2]/h2/text()').extract_first()
#content = div.xpath(".//div[@class='content']/span/text()")
content = div.xpath(".//div[@class='content']/span/text()").extract_first()
# 1.将解析到数据值(author和content)储存到items对象
item = QiubaiproItem()
item['author'] = author
item['content'] = content
# 2.将item对象提交给管道
yield item

pipelines.py

import redis
import pymysql
import json
class QiubaiproPipeline(object):
conn = None
def open_spider(self,spider):
print('写入到redis服务器')
print('开始爬虫')
# redis服务器port
self.conn = redis.Redis(host='127.0.0.1',port=6379)
# 该方法可以接受爬虫文件中提交过来的item对象,并且对item对象的页面数据进行持久化处理
# 参数:item表示的就是接受到的item对象
def process_item(self, item, spider):
# 1.链接数据库
dict = {'author':item['author'],
'content':item['content']}
     dict = json.doums(dict)
self.conn.lpush('data',dict) return item
# 该方法只会在爬虫结束的时候被调用一次
def close_spider(self,spider):
print('爬虫结束') # 实现将数据值存到本地磁盘中
class QiubaiByFiles(object):
# 该方法可以接受爬虫文件中提交过来的item对象,并且对item对象的页面数据进行持久化处理
# 参数:item表示的就是接受到的item对象
def open_spider(self,spider):
print('写入到本地磁盘中')
print('开始爬虫')
self.fp = open('./qiubai_pipe.txt', 'w', encoding='utf-8') # 该方法可以接受爬虫文件中提交过来的item对象,并且对item对象的页面数据进行持久化处理
# 参数:item表示的就是接受到的item对象
def process_item(self, item, spider):
author = item['author']
content = item['content'] # 持久化存储io操作
self.fp.write(author+':'+content+'\n\n\n')
return item
# 该方法只会在爬虫结束的时候被调用一次
def close_spider(self,spider):
print('爬虫结束')
self.fp.close() # 实现将数据值存储到mysql数据库中
class QiubaiByMysql(object):
conn = None # mysql的连接对象声明
cursor = None # mysql游标对象声明
def open_spider(self,spider):
print('写入到mysql数据库中')
print('开始爬虫') # 链接数据库
# host 本机的ip地址
# 在命令行输入 ipconfig查看
self.conn = pymysql.Connect(host='127.0.0.1',port=3306,user='root',password='',db='qiubai',charset='utf8') # 该方法可以接受爬虫文件中提交过来的item对象,并且对item对象的页面数据进行持久化处理
# 参数:item表示的就是接受到的item对象
def process_item(self, item, spider):
# 1.链接数据库
# 执行sql语句
# 插入数据
sql = 'insert into qiubai(author,content) values("%s","%s")'%(item['author'], item['content'])
# 获取游标
self.cursor = self.conn.cursor()
try:
self.cursor.execute(sql)
self.conn.commit()
except Exception as e:
print(e)
self.conn.rollback() # 提交事务
return item
# 该方法只会在爬虫结束的时候被调用一次
def close_spider(self,spider):
print('爬虫结束')
self.cursor.close()
self.conn.close()

在settings配置

#  数字表示优先级,数字越大优先级越高
ITEM_PIPELINES = {
'qiubaipro.pipelines.QiubaiproPipeline': 300,
'qiubaipro.pipelines.QiubaiByFiles':400,
'qiubaipro.pipelines.QiubaiByMysql':500,
}

打开终端,先进入文件目录

先打开redis,mysql服务器再执行如下命令:

存本地:

存redis:

存mysql

测试成功

多个url数据爬取

***问题:针对多个url进行数据的爬取
解决方案:请求的手动发送

1、新建一个工程

cd  到需要保存工程的目录

scrapy startproject qiubaiByPages

cd qiubaiByPages

爬虫文件的名称,起始url

scrapy genspider qiubai www.qiushibaike.com/text

把实现的步骤在理清一次

1、qiubai.py

解析网页信息

 def parse(self, response):
# 在原页面点击copy xpath
div_list = response.xpath('//*[@id="content-left"]/div') for div in div_list:
# 在当前 div下 直系的div=====》./div
author = response.xpath('./div[@class="author clearfix"]/a[2]/h2/text()').extract_first()
# 在当前div下 的a 在 a下的div===>.//div
content = response.xpath('.//div[@class="content"]/span/text()').extract_first()
qiubai.py全文代码

2、创建一个items对象,将解析到数据值存储到items对象中

# 创建一个items对象,将解析到数据值存储到items对象中
# 在items.py文件中author = scrapy.Field()
# content = scrapy.Field() item = QiubaibypagesItem()
item['author'] = author
item['content'] = content

3、将item提交管道---然后在管道文件中进行编写

 # 将item提交管道---然后在管道文件中进行编写
yield item

4、pipelines.py

class QiubaibypagesPipeline(object):
fp = None
def open_spider(self, spider):
print('开始爬虫')
self.fp = open('./qiubai.txt', 'w', encoding='utf-8')
def process_item(self, item, spider):
self.fp.write(item['author'] + ":" + item['content'])
return item def close_spider(self, spider):
self.fp.close()
print('爬虫结束')

5、在settings.py配置

USER_AGENT = 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_12_0) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/68.0.3440.106 Safari/537.36'

# Obey robots.txt rules
ROBOTSTXT_OBEY = False
ITEM_PIPELINES = {
'qiubaiByPages.pipelines.QiubaibypagesPipeline': 300,
}

6、执行文件

先前测试不成功原因:class=   属性没有加 " "

测试成功:

其中,mypjt.pipelines.MypjtPipeline命名规范为项目名.piplines配置文件名.piplines文件里的类名。300代表优先级,范围为0~1000,数字越小,越先执行。

可以同时定义多个处理数据的类,使用数字来确定优先级。

Scrapy5大核心组件:

•    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。

create table qiubai2(
id int primary key auto_increment,
author varchar(20),
content varchar(255));

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