scrapy 框架
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下载和开启项目
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pip install wheel : 可以通过.whl文件安装Python相关的模块，和.zip一样
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下载twisted ,百度下载
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pip install Twisted-17.1.0-cp35-cp35m-win_admin64.whl
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pip install scrapy
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pip install pywin32
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scrapy startproject ProName : 开启项目
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cd ProName ： 切换到项目中
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scrapy genspider spiderName www.xxx.com : 新建一个爬虫文件
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scrapu crawl spiderName
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数据解析
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【1】extract（）和extract_first（）
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持久化存储
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基于终端指令进行持久化存储
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将parse方法返回值存储到本地的磁盘文件中
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scrapy crawl spiderName -o filepath
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def parse_item(self, response):
all_data=[]
li_list = response.xpath('//*[@id="LBMBL"]/ul/li')
for li in li_list:
title_text = li.xpath('.//div[@class="title"]/a/text()').extract_first()
title_url = li.xpath('.//div[@class="title"]/a/@href').extract_first()
dic = {
'title_text':title_text,
'title_url':title_url,
}
all_data.append(dic)
return all_data
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基于管道进行持久化存储
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编码流程
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在爬虫文件中进行数据解析
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将items.py中定义相关的属性
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将解析到的数据存储到一个item类型的对象中
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将item类型的对象提交给管道
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管道类的process_item中接收item，之后对item进行任意形式的存储
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settings中开启管道类
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ITEM_PIPELINES = {
'MoTe.pipelines.MotePipeline': 300, # 优先级，数值越小
}
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一个管道类定义一种持久化存储方式
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在process_item中返回item，可以实现多个管道类都生效，是将item传递给下一个即将执行的管道类
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重写父类方法，让文件和数据库的打开关闭连接等操作都只执行一次，提高效率
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注意事项 ： 对于存储的数据有单双引号都是用时，用pymysql或者MysqlDB的escape_string()方法对引号进行转义，不然就会报1064的语法错误
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ITEM_PIPELINES = {
'MoTe.pipelines.MotePipeline': 300,
'MoTe.pipelines.MysqlPipeline': 301,
} -
本地文件存储
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class MotePipeline(object):
fp = None
# 重写父类方法，该方法只会执行一次，
def open_spider(self,spider):
# 该方法调用后就可以接受爬虫类提交的对象
print('start spider')
self.fp = open('./a.txt','w',encoding='utf-8')
def process_item(self, item, spider):
title = item['title_text']
url = item['title_url']
# print(title,url)
self.fp.write(title+url)
return item #将item传递给下一个即将执行的管道类
def close_spider(self,spider):
print('finish spider')
self.fp.close()
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数据库存储
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class MysqlPipeline(object):
conn = None
cursor = None
def open_spider(self,spider):
self.conn = pymysql.Connection(host = '127.0.0.1',port = 3306,user = 'root',password = '123',db='mote',charset = 'utf8')
print(self.conn)
def process_item(self,item,spider):
title = item['title_text']
url = item['title_url']
sql = 'insert into cmodel value("%s","%s")'%(pymysql.escape_string(title),pymysql.escape_string(url))#转义引号
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()
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图片流数据的爬取
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scrapy中封装了一个管道类（ImagesPipeline），基于改管道类可以实现对图片资源的请求和持久化存储
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编码流程
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爬虫文件中解析出图片地址
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将图片地址封装到item并提交给管道类
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管道文件中自定义一个管道类（父类为ImagesPipeline）
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重写三个方法
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from scrapy.pipelines.images import ImagesPipeline
class ImgproPipeline(ImagesPipeline):
# 该方法用作于请求发送
def get_media_requests(self, item, info):
# 对item中的图片地址进行请求发送，
print(item)
yield scrapy.Request(url=item['img_src'])
# 指定文件存储路径（文件夹+文件夹名称）
def file_path(self, request, response=None, info=None):
return request.url.split('/')[-1]
# 将item传递给下一个即将被执行的管道类
def item_completed(self, results, item, info):
return item
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在配置文件中开启管道且加上文件路径指定IMAGES_STORE = './image'
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referer防盗链
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DEFAULT_REQUEST_HEADERS = {
'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8',
'Accept-Language': 'en',
'Referer':'https://image.baidu.com/' #指定来源页面为当前页面
}
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手动发送请求
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yield scrapy.Request(nwe_url,callback=self.parse)
# 写在parse解析函数中，实现自调用，加条件可结束递归
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scrapy中进行post请求发送
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yield scrapy.FormRequest(url,callback,formdata)#formdata是请求参数
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对起始的url进行post发送
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重写父类的方法
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def start_requests(self):
for url in self.start_urls:
yield scrapy.FormRequest(url,callback=self.parse(),formdata={})
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scrapy中如何提升爬取数据的效率？
增加并发：
默认scrapy开启的并发线程为32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 = 1 超时时间为10s