Scrapy的日志等级和请求传参

日志等级

日志信息： 使用命令：scrapy crawl 爬虫文件运行程序时，在终端输出的就是日志信息；

日志信息的种类：

　　ERROR：一般错误；
　　WARNING：警告；
　　INFO：一般的信息；
　　DEBUG：调试信息；

设置日志信息指定输出：

　　在settings配置文件中添加：

　　　　LOG_LEVEL = ‘指定日志信息种类’即可。

　　　　LOG_FILE = 'log.txt'则表示将日志信息写入到指定文件中进行存储。

请求传参

　　在某些情况下，我们爬取的数据不在同一个页面中，例如，我们爬取一个电影网站，电影的名称，评分在一级页面，而要爬取的其他电影详情在其二级子页面中。这时我们就需要用到请求传参。

通过在scrapy.Request()中添加 meta参数进行传参;

scrapy.Request()

案例展示：爬取www.55xia.com电影网，将一级页面中的电影名称，类型，评分一级二级页面中的上映时间，导演，片长进行爬取。

爬虫程序

# -*- coding: utf-8 -*-

import scrapy

from moviePro.items import MovieproItem

class MovieSpider(scrapy.Spider):

    name = 'movie'

    allowed_domains = ['www.55xia.com']

    start_urls = ['http://www.55xia.com/']

    def parse(self, response):

        div_list = response.xpath('//div[@class="col-xs-1-5 movie-item"]')

        for div in div_list:

            item = MovieproItem()

            item['name'] = div.xpath('.//h1/a/text()').extract_first()

            item['score'] = div.xpath('.//h1/em/text()').extract_first()

            #xpath(string(.))表示提取当前节点下所有子节点中的数据值（.）表示当前节点

            item['kind'] = div.xpath('.//div[@class="otherinfo"]').xpath('string(.)').extract_first()

            item['detail_url'] = div.xpath('./div/a/@href').extract_first()

            #请求二级详情页面，解析二级页面中的相应内容,通过meta参数进行Request的数据传递

            yield scrapy.Request(url=item['detail_url'],callback=self.parse_detail,meta={'item':item})

    def parse_detail(self,response):

        #通过response获取item

        item = response.meta['item']

        item['actor'] = response.xpath('//div[@class="row"]//table/tr[1]/a/text()').extract_first()

        item['time'] = response.xpath('//div[@class="row"]//table/tr[7]/td[2]/text()').extract_first()

        item['long'] = response.xpath('//div[@class="row"]//table/tr[8]/td[2]/text()').extract_first()

        #提交item到管道

        yield item

items

# -*- coding: utf-8 -*-

# Define here the models for your scraped items

#

# See documentation in:

# https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/items.html

import scrapy

class MovieproItem(scrapy.Item):

    # define the fields for your item here like:

    name = scrapy.Field()

    score = scrapy.Field()

    time = scrapy.Field()

    long = scrapy.Field()

    actor = scrapy.Field()

    kind = scrapy.Field()

    detail_url = scrapy.Field()

pipelines

# -*- coding: utf-8 -*-

# Define your item pipelines here

#

# Don't forget to add your pipeline to the ITEM_PIPELINES setting

# See: https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html

import json

class MovieproPipeline(object):

    def __init__(self):

        self.fp = open('data.txt','w')

    def process_item(self, item, spider):

        dic = dict(item)

        print(dic)

        json.dump(dic,self.fp,ensure_ascii=False)

        return item

    def close_spider(self,spider):

        self.fp.close()

提高爬取效率

　　爬取数据的过程中可能会遇到很多条数据,导致爬取效率变低,修改settings文件中的配置就能提高爬取效率.

1.增加并发量：

　　默认最大的并发量为32，可以通过设置settings文件修改

CONCURRENT_REQUESTS = 100

　　将并发改为100

2.降低日志等级:

　　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。修改settings.py

LOG_LEVEL = 'INFO'

3.禁止cookie：

　　如果不是真的需要cookie，则在scrapy爬取数据时可以进制cookie从而减少CPU的使用率，提升爬取效率。修改settings.py

COOKIES_ENABLED = False

4.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。修改settings.py

RETRY_ENABLED = False

5.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。修改settings.py

DOWNLOAD_TIMEOUT = 10

小试牛刀

爬取4k高清壁纸网站的图片并且提高爬取效率

爬虫程序

# -*- coding: utf-8 -*-

import scrapy

from ..items import PicproItem

class PicSpider(scrapy.Spider):

    name = 'pic'

    # allowed_domains = ['www.pic.com']

    start_urls = ['http://pic.netbian.com/']

    def parse(self, response):

        li_list = response.xpath('//div[@class="slist"]/ul/li')

        print(li_list)

        for li in li_list:

            img_url ="http://pic.netbian.com/"+li.xpath('./a/span/img/@src').extract_first()

            # print(66,img_url)

            title = li.xpath('./a/span/img/@alt').extract_first()

            print("title:", title)

            item = PicproItem()

            item["name"] = title

            yield scrapy.Request(url=img_url, callback =self.getImgData,meta={"item":item})

    def getImgData(self, response):

        item = response.meta['item']

        # 取二进制数据在body中

        item['img_data'] = response.body

        yield item

pipelines

import os

class PicproPipeline(object):

    def open_spider(self,spider):

        if not os.path.exists('picLib'):

            os.mkdir('./picLib')

    def process_item(self, item, spider):

        imgPath = './picLib/'+item['name']+".jpg"

        with open(imgPath,'wb') as fp:

            fp.write(item['img_data'])

            print(imgPath+'下载成功!')

        return item

settings

USER_AGENT = 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/70.0.3538.102 Safari/537.36'

# Obey robots.txt rules

ROBOTSTXT_OBEY = False

ITEM_PIPELINES = {

   'picPro.pipelines.PicproPipeline': 300,

}

# 打印具体错误信息

LOG_LEVEL ="ERROR"

#提升爬取效率

CONCURRENT_REQUESTS = 10

COOKIES_ENABLED = False

RETRY_ENABLED = False

DOWNLOAD_TIMEOUT = 5