scrapy框架常用从头到尾巴
2024-05-16 03:33:40
总结scrapy框架
一. 核心组件和中间件
引擎 engine 自动运行，无需关祖，会自动组织所有的请求对象，分发给下载器
下载器 downloader 从引擎处获取到请求对象后，请求数据
爬虫 spidersscrapy.Spider 普通的爬虫scrapy.CrawSpider 可设置规则的爬虫类Rule规则类start_requests()开始函数
调度器 scheduler
管道 Item pipeline 清理HTML数据验证爬去的数据(检查item包含某些字段)查重将爬去的结果保存到数据库中对图片数据进行下载这个可以用图片管道流程：1、爬虫引擎获得出使请求开始爬取2、爬虫引擎开始请求调度程序，并准备对下一次的请求进行抓取3、爬虫调度其返回下一个请求给爬虫引擎4、引擎请求发送给下载器，通过下载中间件下载网络数据5、一旦下载器完成页面下载，将下载结果返回给爬虫引擎6、引擎将下载器的响应通过中间件返回给爬虫进行处理7、爬虫处理响应，并通过中间件返回处理后的items，以及新的请求给引擎8、引擎发送处理后的items到项目管道，然后把处理结果返回给调度器，调度器计划处理下一个请求抓取9、重复该过程，知道爬取所有的url请求
二. 核心的模块和类
scrapy.Spider 普通爬虫类的父类- name 爬虫名, 在scrapy crawl 命令中使用- start_urls 起始的请求URL资源列表- allowed_domains 允许访问的服务器域名列表- start_requests() 方法,爬虫启动后执行的第一个方法(流程中的第一步:发起请求)- logger 当前爬虫的日志记录器- parse() 默认请求成功后,对响应的数据默认解析的方法
scrapy.Reqeust- 初始化时参数: url, method, body, encoding, callback, headers, cookies, dont_filter, priority, meta- meta dict格式, 可以设置proxy 代理
scrapy.http.Response/TextResponse/HtmlResponse- status 响应状态码- meta 响应的元信息, 包含request中的meta信息- url 请求的URL- request 请求对象- headers 响应头- body 字节数据- text 文本数据- css()/xpath() 提取HTML元素信息(基于lxml/bs4)
scrapy.Item 类 ,类似于dict, 作用: 解析出不同结构的数据时，使用不同的Item类,便于数据管道处理.
scrapy.Field 类, 用于Item子类中声明字段属性(数据属性)
scrapy.signals 信号- spider_opened 打开爬虫- spider_closed 关闭爬虫- spider_error 爬虫出现异常
优先级:
－ 请求优先级： 值高 == 优先级大, 值低 == 优先级小配置settings中的优先级
－ 管道优先级: 值高 == 优先级小, 值低 == 优先级高
－ 中间件优先级: 值高 == 优先级小, 值低 == 优先级高
作业1:
最新电影信息: https://www.dygod.net/html/gndy/dyzz/index.html
按分类： 创建分类表和电影信息.
作业2:
读书网的出版的图书信息: https://www.dushu.com/book/
三、目录结构
spiders__init__.py自定义的爬虫文件.py 自定义的爬虫和回调函数__init__.pyitems.py 定义数据结构的地方，是一个继承scrapy.item类，属性字段的类型是scrapy.Field()注意：scrapy.Item类，世纪是一个dict字典，所以在spider的parse（）函数返回的的迭代元素应该是dict字典对象，且 字典的key和item的Field（）相对应
setting.py1、项目名称，默认的USER_AGENT由它来构成也作为日志记录的日志名2、爬虫应用路径SPIDER_MODULES=['Amazon.spiders']NEWSPIDER_MODULE='Amazon.spiders'3、客户端User-Agent请求头USER_AGENT='自己写'4、是否遵循爬虫协议ROBOTSTXT=False5、是否支持cookie，cookiejar进行操作cookie，默认开启COOKIE_ENABLED=False6、Telnet用于查看当前爬虫的信息，操作爬虫等....使用telnet ip port ,然后通过命令操作TELNETCONSOLE_ENABLED=FalseTELNETCONSOLE_HOST='127.0.0.1'TELNETCONSOLE_PORT=[6023,]7、Scrapy发送HTTP请求默认使用的请求头DEFAUT_REQUEST_HEADERS={.....}#===>第二部分：并发与延迟<===#1、下载器总共最大处理的并发请求数,默认值16#CONCURRENT_REQUESTS = 32#2、每个域名能够被执行的最大并发请求数目，默认值8#CONCURRENT_REQUESTS_PER_DOMAIN = 16#3、能够被单个IP处理的并发请求数，默认值0，代表无限制，需要注意两点#I、如果不为零，那CONCURRENT_REQUESTS_PER_DOMAIN将被忽略，即并发数的限制是按照每个IP来计算，而不是每个域名#II、该设置也影响DOWNLOAD_DELAY，如果该值不为零，那么DOWNLOAD_DELAY下载延迟是限制每个IP而不是每个域#CONCURRENT_REQUESTS_PER_IP = 16#4、如果没有开启智能限速，这个值就代表一个规定死的值，代表对同一网址延迟请求的秒数#DOWNLOAD_DELAY = 3#===>第三部分：智能限速/自动节流：AutoThrottle extension<===#一：介绍from scrapy.contrib.throttle import AutoThrottle #http://scrapy.readthedocs.io/en/latest/topics/autothrottle.html#topics-autothrottle设置目标：1、比使用默认的下载延迟对站点更好2、自动调整scrapy到最佳的爬取速度，所以用户无需自己调整下载延迟到最佳状态。用户只需要定义允许最大并发的请求，剩下的事情由该扩展组件自动完成#二：如何实现？在Scrapy中，下载延迟是通过计算建立TCP连接到接收到HTTP包头(header)之间的时间来测量的。注意，由于Scrapy可能在忙着处理spider的回调函数或者无法下载，因此在合作的多任务环境下准确测量这些延迟是十分苦难的。 不过，这些延迟仍然是对Scrapy(甚至是服务器)繁忙程度的合理测量，而这扩展就是以此为前提进行编写的。#三：限速算法自动限速算法基于以下规则调整下载延迟#1、spiders开始时的下载延迟是基于AUTOTHROTTLE_START_DELAY的值#2、当收到一个response，对目标站点的下载延迟=收到响应的延迟时间/AUTOTHROTTLE_TARGET_CONCURRENCY#3、下一次请求的下载延迟就被设置成：对目标站点下载延迟时间和过去的下载延迟时间的平均值#4、没有达到200个response则不允许降低延迟#5、下载延迟不能变的比DOWNLOAD_DELAY更低或者比AUTOTHROTTLE_MAX_DELAY更高#四：配置使用#开启True，默认FalseAUTOTHROTTLE_ENABLED = True#起始的延迟AUTOTHROTTLE_START_DELAY = 5#最小延迟DOWNLOAD_DELAY = 3#最大延迟AUTOTHROTTLE_MAX_DELAY = 10#每秒并发请求数的平均值，不能高于 CONCURRENT_REQUESTS_PER_DOMAIN或CONCURRENT_REQUESTS_PER_IP，调高了则吞吐量增大强奸目标站点，调低了则对目标站点更加”礼貌“#每个特定的时间点，scrapy并发请求的数目都可能高于或低于该值，这是爬虫视图达到的建议值而不是硬限制AUTOTHROTTLE_TARGET_CONCURRENCY = 16.0#调试AUTOTHROTTLE_DEBUG = TrueCONCURRENT_REQUESTS_PER_DOMAIN = 16CONCURRENT_REQUESTS_PER_IP = 16#===>第五部分：中间件、Pipelines、扩展<===#1、Enable or disable spider middlewares# See http://scrapy.readthedocs.org/en/latest/topics/spider-middleware.html#SPIDER_MIDDLEWARES = {# 'Amazon.middlewares.AmazonSpiderMiddleware': 543,#}#2、Enable or disable downloader middlewares# See http://scrapy.readthedocs.org/en/latest/topics/downloader-middleware.htmlDOWNLOADER_MIDDLEWARES = {# 'Amazon.middlewares.DownMiddleware1': 543,}#3、Enable or disable extensions# See http://scrapy.readthedocs.org/en/latest/topics/extensions.html#EXTENSIONS = {# 'scrapy.extensions.telnet.TelnetConsole': None,#}#4、Configure item pipelines# See http://scrapy.readthedocs.org/en/latest/topics/item-pipeline.htmlITEM_PIPELINES = {# 'Amazon.pipelines.CustomPipeline': 200,}#===>第六部分：缓存<==="""1. 启用缓存目的用于将已经发送的请求或相应缓存下来，以便以后使用from scrapy.downloadermiddlewares.httpcache import HttpCacheMiddlewarefrom scrapy.extensions.httpcache import DummyPolicyfrom scrapy.extensions.httpcache import FilesystemCacheStorage"""# 是否启用缓存策略# HTTPCACHE_ENABLED = True# 缓存策略：所有请求均缓存，下次在请求直接访问原来的缓存即可# HTTPCACHE_POLICY = "scrapy.extensions.httpcache.DummyPolicy"# 缓存策略：根据Http响应头：Cache-Control、Last-Modified 等进行缓存的策略# HTTPCACHE_POLICY = "scrapy.extensions.httpcache.RFC2616Policy"# 缓存超时时间# HTTPCACHE_EXPIRATION_SECS = 0# 缓存保存路径# HTTPCACHE_DIR = 'httpcache'# 缓存忽略的Http状态码# HTTPCACHE_IGNORE_HTTP_CODES = []# 缓存存储的插件# HTTPCACHE_STORAGE = 'scrapy.extensions.httpcache.FilesystemCacheStorage'middleware.py中间件process_request(self, request, spider): None|Request|Response|raise IgnoreRequest
process_response(self, request, response, spider): Request|Response|raise IgnoreRequest
process_exception(self, request, exception, spider): Nonepipelines 管道类
用来处理下载数据的后续处理
四、scrapy shell
1、response 对象
response.body 二进制
response.text 文本
response.url 请求路由
response.status 状态码
2、response解析
response.xapth() xpath进行解析，返回ItemList
response.css() css进行解析，返回ItemList
3、selector对象
extract() 使用xpath请求到的对象是一个selector对象，需要进一步使用extract()方法拆包，转换为unicode字符串
extract() 返回第一个解析到的值，如果列表为空，此种方法也不会报错，会返回一个空值
xapth() xpath进行解析
css() css进行解析
select() 可以继续使用select方法对Selector对象进一步提取信息
4、item对象
dict(itemobj)可以使用dict直接将item对象转换成字典对象
item(dicobj) 也可以使用字典对象创建一个Item对象
五、爬虫停止条件
1、Scrapy的CloseSpider扩展会满足条件时自动终止爬虫程序
2、可选项
CLOSESPIDER_TIMEOUT（秒）指定时间过后
CLOSESPIDER_ITEMCOUNT 抓取了指定数目的Item之后
CLOSESPIDER_PAGECOUNT 收到了指定数目的响应之后
CLOSESPIDER_ERRORCOUNT 发生了指定数目的错误之后
例如
$ scrapy crawl fast -s CLOSESPIDER_ITEMCOUNT=10
$ scrapy crawl fast -s CLOSESPIDER_PAGECOUNT=10
$ scrapy crawl fast -s CLOSESPIDER_TIMEOUT=10
六、规则爬虫
1、导入
from scrapy.linkextractors import LinkExtractor
2、创建对象
extractor = LinkExtractor(提取规则)
3、提取规则
直接表达式 extractor = LinkExtractor(r'list_23_\d+\.html')allow 提取符合这则的链接deny 不提取符合正则的链接restrict_xpaths xpath条件
restrict_css css条件
4、提取链接
links = extractor.extract_links(response)
for link in links:
print(link.url, link.text)
5、创建爬虫文件
scrapy genspider -t crawl 爬虫名 域名
使用模板 crawlspider 创建爬虫类
七、日志LOG
级别 CRITICAL 严重错误 ERROR 一般错误 WARNNING 警告信息 INFO 一般信息 DEBUG 调试信息设置级别 LOG_LEVEL ="日志等级" LOG_FILE ="name.log"扩展 loggin 的日志模块spider.logger.info('Spider opened: %s' % spider.name)scrapy框架的中间件中添加日志处理handler = StreamHandler()handler.setLevel(logging.INFO)handler.setFormatter(logging.Formatter(fmt="%(levelname)s: %(message)s"))# 添加日志的处理器, spider.logger -> logging.LoggerAdapter类实例对象spider.logger.logger.addHandler(handler)# 向scrapy.core.engine日志记录器添加StreamHandler# scrapy框架中存在哪些日志记录器？？？logger_engine = logging.getLogger('scrapy.core.engine')logger_engine.addHandler(handler)
sys.execpthook
import sysdef download(url):print('开始下载', url)# 程序在运行的过程中可能会出现的异常# 针对此异常，我们的程序并没有处理raise Exception('--下载超时-')def global_except(except_type, msg, trackback):print('-------上报程序中断/异常信息------')print(except_type, msg)print(dir(trackback))# 显示当前异常帧frameprint(trackback.tb_frame.f_lineno,trackback.tb_frame.f_code.co_name,trackback.tb_frame.f_locals)# 显示下一个常帧的跟踪位置信息print(trackback.tb_next.tb_frame.f_lineno,trackback.tb_frame.f_code.co_name,trackback.tb_next.tb_frame.f_locals)print(trackback.tb_next.tb_next)print('-----------------------')if __name__ == '__main__':sys.excepthook = global_exceptdownload('http://www.baidu.com/s?kw=123')
八、处理POST请求
Request和Response
Request urlcallbackmeta
Responsetextmetastatusurlheaders
start_requests(self)
spiders 文集爱你中删除start_urls和parse()函数
yield scrapy.FormRequest()url POST 请求formdata dict格式headers dictcookies dictcallback 回调函数yield scrapy.Request()
yield 方法调用一般加yield表示返回这个对西那个给引擎
八、代理
settings文件配置 开启DOWNLOADER_MIDDLEWARES
middlewares文件修改 实现下载中间件制定的类中的process_request方法
添加代码：request.meta[‘proxy’] = ‘http://101.236.60.8:8866’
九、写入MYSQL
首先在__init__中用pymysql创建一个链接conn = pymysql.Connect(。。。。。db='gcdm',charset='utf8')然后创建一个db模块，相当于一个小型的daofrom dm530 import conndef exists_author(name): #这个函数封装的时有没有这个动漫sql="""select id from dmwhere name=%s"""with conn.cursor() as c:try:c.execute(sql)ret=c.fetchall()return retexcept:return Nonedef query(sql,args=None):with conn.cursor() as c: #这个函数封装的时查找动漫的原生sqltry:c.execute(sql,args=args)ret=c.fetchall()return retexcept Exception as e:print('--**********->',e)return Falsedef raw(sql,args=None):with conn.cursor() as c:try: #这个函数封装的是提交的原生sqlc.execute(sql,args)conn.commit()except Exception as e:print('--///->',e,sql,args)conn.rollback()自定义一个管道
class MysqlPipeline:def __init__(self):sql1 = 'select table_name from information_schema where tb_dm'sql2="create table tb_dm(id varchar(32),alex varchar(100),area varchar(15),category varchar(128),cover varchar(128), path varchar(128))"if not db.query(sql1):db.raw(sql2)def process_item(self, item, spider):sql="insert into %s(%s) values(%s)"item['id']=item.pop('_id')item.pop('name')field=','.join([i for i in item])values=','.join('%%(%s)s'%i for i in item)if isinstance(item,Dm530Item):tb_name='tb_dm'else:tb_name=Noneprint("普通的item")if tb_name:db.raw(sql%(tb_name,field,values),dict(item))return item
十、使用分布式爬虫
在爬虫文件中，首先让爬虫类继承RedisCrawlSpider'
from scrapy_redis.spiders import RedisCrawlSpider
安装 pip install scrapy-redis在setting里面设置
DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter" #用来去重，自带的 ,去重过滤器
SCHEDULER = 'scrapy_redis.scheduler.Scheduler' #使用自带的调度器
SCHEDULER_PERSIST= True #是否保留驱虫的记录，当等于True时，当重启时会继续调用原来的
REDIS_URL='redis://@127.0.0.1:6379/2'
REDIS_ENCODING ='utf-8'
REDIS_HOST = '127.0.0.1'
REDIS_PORT =6379然后在爬虫类里面定义 redis_key = 'gcdm:start_urls'
将服务启动起来之后就需要往Redis中去推任务from redis import Redis
_rd=Redis('127.0.0.1',port=6379,db=2)if __name__ == '__main__':_rd.lpush('gcdm:start_urls','http://www.dm530.cc/')然后分布式爬虫就启动起来了十一、使用规则爬虫
首先创建项目之后，初始化项目，使用scrapy crawl -t crawl 爬虫名 域名进入爬虫类在rulers里面定义规则
rules = (Rule(LinkExtractor(allow=r'Items/'), callback='parse_item', follow=True),)LinkExtractor 常用的从参数可以设置 allow 选取的正则deny 不选取的正则 restrict_xpaths 可以用xpath提取到链接的父类上restrict_css 可以用css提取到链接的父类上在源码中有 _requests_to_follow这个函数，首先会判断副response是不HtmlResponse格式的，然后定义一个集合，通过rule.link_extractor.extract_links(response)提取到规则下面的链接，然后循环遍历，rule.process_links，他会用Rlue里面的_get_method 方法，这个函数最后回调用getattr(spider,process_linkes),把里面的href提取出来，然后放到定义的集合下面，然后创建Request对象，然后调用process_request进行下载callback表示回调函数，也就是说在LinkExtractor中会根据你的规则创建一个请求去访问，当返回response时就会交给你的callback函数去解析follow表示，的那个访问返回一个新页面时，要不要用LinkExtractor规则里的规则去继续使用在返回的页面中十二、使用数据管道
class Dm530Pipeline:def process_item(self, item, spider):item.pop('images')item.pop('image_urls')item['category'] = ','.join(item['category'])return item对数据的格式进行改变
十三 、使用selinum
在scrapy中可以在process_request用selinum实现抓取js渲染的页面def process_request(self, request, spider):# Called for each request that goes through the downloader# middleware.if not request.url.endswith('.jpg'):spider.browser.get(request.url)for i in range(1,3):js="var d = document.documentElement.scrollTop=%s;"%(i*1000)spider.browser.execute_script(js)time.sleep(2)html=spider.browser.page_sourcereturn HtmlResponse(request.url,body=html.encode('utf-8'))
十四、写入到Mongodb中
将数据写入Mongo中，首先在scrapy框架中添加Mongo
先在Mongo中创建一个库
db.createCollection('gcdm1')
然后在你的环境下pip install pymongo
在中间件from_crawler中添加一个关闭信号，然后在爬虫开启和爬虫关闭的时候分别打开和关闭Mongo链接def spider_opened(self, spider):self.Client=MongoClient('127.0.0.1',port=27017)spider.db=self.Client.gcdm1spider.logger.info('Spider opened: %s' % spider.name)def spider_closed(self, spider):self.Client.close()spider.logger.info('Spider closed: %s' % spider.name)在管道中开一个管道用来存放class MongoPipeline:def process_item(self, item, spider):item['_id']=uuid.uuid4().hex #需要在items中添加_id字段spider.db.gcdm1.insert_one(item)return item十五、使用图片管道
首先在setting里面设置图片存储路径
IMAGES_STORE='images'
首先在items里面定制一个字段类
import scrapy
class Dm530Item(scrapy.Item):name=scrapy.Field()alex=scrapy.Field()area=scrapy.Field()category=scrapy.Field()cover=scrapy.Field()image_urls=scrapy.Field()images=scrapy.Field()然后把在爬虫类里面，给这个类的实例，并用它来配置def parse_item(self, response):。。。。。。。item['image_urls']=[item['category']]item['images']=[]return item在settings里面把ITEM_PIPELINES中的
ITEM_PIPELINES = {'scrapy.pipelines.images.ImagesPipeline': 1} 这里和官网不太一样，scrapy没有contirb，pipelines改为pipelines图片存储：文件系统存储
首先，文件系统会对你的url进行sha1 hash，然后会在你的url前面添加 setting中的IMAGES_STORE/full/.....jpg
这就是你的文件存储路径在settings里面可以添加
IMAGES_EXPIRES=90
则记为90天后失效缩略图生成设置土坯那字典IMAGES_THUMBS = {'small': (50, 50),'big': (270, 270),
}
这时所旅途的格式为
<IMAGES_STORE>/full/63bbfea82b8880ed33cdb762aa11fab722a90a24.jpg 完整图片
<IMAGES_STORE>/thumbs/small/63bbfea82b8880ed33cdb762aa11fab722a90a24.jpg 小图
<IMAGES_STORE>/thumbs/big/63bbfea82b8880ed33cdb762aa11fab722a90a24.jpg 大图过滤出小尺寸
IMAGES_MIN_HEIGHT=110
IMAGES_MIN_WIDTH=110
十六、自定义图片管道
class MyImagesPipeline(ImagesPipeline):def get_media_requests(self, item, info):# 发起下载图片的请求yield Request(item['image_urls'][0],meta=dict(name=item['name']))def item_completed(self, results, item, info):# 将下载的保存的地址更新到item中，并返回itemprint('item_completed-->>', results) #item_completed-->> [(True, {'url': 'http://img8.dm530.net/pic/uploadimg/2020- 4/20204423475664192.jpg', 'path': '游戏王SEVENS/62e00b1ecfeb4ab0bfaa57cc2757ca53.jpg', 'cheum': '47683e74a0e1d7e8b55466cc4ad69ab7'})]paths = [x['path'] for ok, x in results if ok]item['path'] = paths[0] #给items中的字段体加pathreturn item # 最终的itemdef file_path(self, request, response=None, info=None):# 返回相于settings中配置的IMAGES_STORE目录的文件路径# eg. 上海师范大学天华学院校花何丹丹/xx.jpgdir_name = request.meta['name']dir_path = os.path.join(IMAGES_STORE, dir_name)if not os.path.exists(dir_path):os.mkdir(dir_path) # 用户的第一次图片下载file_name = uuid.uuid4().hex+'.jpg'return '%s/%s' % (dir_name, file_name)
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