day14
day14 ~ 增量式与分布式
文章目录
- @[toc]
- 1.redis的安装
- 2.基于crawlSpider的全站数据爬取
- 3.分布式
- 4.增量式
- 5.scrapy提高数据爬取效率
- 6.虚拟环境
文章目录
- @[toc]
- 1.redis的安装
- 2.基于crawlSpider的全站数据爬取
- 3.分布式
- 4.增量式
- 5.scrapy提高数据爬取效率
- 6.虚拟环境
昨日回顾:
1.redis的安装
1.将安装包解压到一个文件夹下: 如 D:\redis, 会在该文件夹下看到所有redis的文件
2.将该文件夹添加至系统环境变量中
3.在解压的文件目录的地址栏上输入cmd, 在cmd窗口中输入redis-server ./redis.windows.conf , 然后回车, 如果出现下面图片的样子说明redis安装成功了
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-Y2AbddQp-1574739161315)(C:\Users\Administrator\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\1565516450167.png)]
2.基于crawlSpider的全站数据爬取
# 项目的创建
scrapy startproject projectname
scrapy genspider -t crawl spidername www.baidu.com
# crawlspider全站数据爬取:
- CrawlSpider是一个爬虫类, 是scrapy.spider的子类, 功能比spider更强大.
- CrawlSpider的机制:
- 连接提取器: 可以根据指定的规则进行连接的提取
- 规则解析器: 更具指定的规则对响应数据进行解析
# 案例: 基于CrawlSpider对笑话网进行全站深度数据爬取, 抓取笑话标题与内容, 并存储于MongoDB中
# item编码:
import scrapy
class JokeItem(scrapy.Item):
title = scrapy.Field()
content = scrapy.Field()
# spider编码:
import scrapy
from scrapy.linkextractors import LinkExtractor
from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule
from..items import JokeItem
class ZSpider(CrawlSpider):
name = 'z'
# allowed_domains = ['www.baidu.com']
start_urls = ['http://xiaohua.zol.com.cn/lengxiaohua/']
link = LinkExtractor(allow=r'/lengxiaohua/\d+.html')
link_detail = LinkExtractor(allow=r'.*?\d+\.html')
rules = (
Rule(link, callback='parse_item', follow=True),
Rule(link_detail, callback='parse_detail'),
)
def parse_item(self, response):
pass
def parse_detail(self, response):
title = response.xpath('//h1[@class="article-title"]/text()').extract_first()
content = response.xpath('//div[@class="article-text"]//text()').extract()
content = ''.join(content)
if title and content:
item = JokeItem()
item["title"] = title
item["content"] = content
print(dict(item))
yield item
# pipeline编码:
class JokePipeline(object):
def __init__(self, mongo_uri, mongo_db):
self.mongo_uri = mongo_uri
self.mongo_db = mongo_db
@classmethod
def from_crawler(cls, crawler):
return cls(
mongo_uri=crawler.settings.get('MONGO_URI'),
mongo_db=crawler.settings.get('MONGO_DB')
)
def open_spider(self, spider):
self.client = pymongo.MongoClient(self.mongo_uri)
self.db = self.client[self.mongo_db]
def process_item(self, item, spider):
self.db["joke"].insert(dict(item))
return item
def close(self, spider):
self.client.close()
# 电影天堂: 全站深度抓取电影名与下载链接:
# item定义存储字段:
import scrapy
class BossItem(scrapy.Item):
title = scrapy.Field()
downloadlink = scrapy.Field()
# spider编码:
import scrapy
from scrapy.linkextractors import LinkExtractor
from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule
from ..items import MvItem
class BSpider(CrawlSpider):
name = 'mv'
# allowed_domains = ['www.baidu.com']
start_urls = ['https://www.ygdy8.net/html/gndy/oumei/index.html']
link = LinkExtractor(allow=r'list.*?html')
link_detail = LinkExtractor(allow=r'.*?/\d+\.html')
rules = (
Rule(link, callback='parse_item', follow=True,),
Rule(link_detail, callback='parse_detail', follow=True,),
)
def parse_item(self, response):
pass
def parse_detail(self, response):
title = response.xpath('//h1//text()').extract_first()
downloadlink = response.xpath('//tbody/tr/td/a/text()').extract_first()
if title and downloadlink and 'ftp' in downloadlink:
item = BossItem()
item['title'] = title
item['downloadlink'] = downloadlink
yield item
# piplines编码:
class MvPipeline(object):
def __init__(self, mongo_uri, mongo_db):
self.mongo_uri = mongo_uri
self.mongo_db = mongo_db
@classmethod
def from_crawler(cls, crawler):
return cls(
mongo_uri=crawler.settings.get('MONGO_URI'),
mongo_db=crawler.settings.get('MONGO_DB')
)
def open_spider(self, spider):
self.client = pymongo.MongoClient(self.mongo_uri)
self.db = self.client[self.mongo_db]
def process_item(self, item, spider):
self.db["mv"].insert(dict(item))
return item
def close(self, spider):
self.client.close()
3.分布式
# 分布式概念:
使用多台机器组成一个分布式的机群，在机群中运行同一组程序，进行联合数据的爬取。
# 原生scrapy无法实现分布式原因:
- 原生的scrapy中的调度器不可以被共享
- 原生的scrapy的管道不可以被共享
# 使用scrapy实现分布式思路:
- 为原生的scrapy框架提供共享的管道和调度器
- pip install scrapy_redis
- 1. 创建工程: scrapy startproject projectname
- 2. 爬虫文件: scrapy genspider -t crawl spidername www.baidu.com
- 3. 修改爬虫文件：
- 3.1 导包：from scrapy_redis.spiders import RedisCrawlSpider
- 3.2 将当前爬虫类的父类进行修改RedisCrawlSpider
- 3.3 allowed_domains，start_url注释掉，添加一个新属性redis_key='qn'(调度器队列的名称)
- 3.4 指定redis_key = 'xxx' , 即共享调度器队列名字
- 3.4 数据解析，将解析的数据封装到item中然后向管道提交
- 4. 配置文件的编写：
- 4.1 指定管道：
ITEM_PIPELINES = {
'scrapy_redis.pipelines.RedisPipeline': 400
}
- 4.2 指定调度器：
# 增加了一个去重容器类的配置, 作用使用Redis的set集合来存储请求的指纹数据, 从而实现请求去重的持久化
DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter"
# 使用scrapy-redis组件自己的调度器
SCHEDULER = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler"
# 配置调度器是否要持久化, 也就是当爬虫结束了, 要不要清空Redis中请求队列和去重指纹的set。如果是True, 就表示要持久化存储, 就不清空数据, 否则清空数据
SCHEDULER_PERSIST = True
- 4.3 指定具体的redis：
REDIS_HOST = 'redis服务的ip地址'
REDIS_PORT = 6379
- 5. 修改Redis配置并指定配置启动：
- #bind 127.0.0.1
- protected-mode no
- 开启redis服务(携带redis的配置文件：redis-server ./redis.windows.conf),和客户端(redis-cli)：
- 6. 启动程序：scrapy runspider xxx.py(需要进入spider文件夹)
- 7. 向调度器队列中扔入一个起始的url（redis的客户端）：lpush xxx www.xxx.com
(xxx表示的就是redis_key的值)
# 案例: 阳光热线问政平台投诉信息爬取
# 网址: http://wz.sun0769.com/index.php/question/questionType?type=4
# items编码:
import scrapy
class FbsproItem(scrapy.Item):
# define the fields for your item here like:
title = scrapy.Field()
# spider编码:
import scrapy
from scrapy.linkextractors import LinkExtractor
from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule
from scrapy_redis.spiders import RedisCrawlSpider
from fbspro.items import FbsproItem
class TestSpider(RedisCrawlSpider):
name = 'test'
# allowed_domains = ['ww.baidu.com']
# start_urls = ['http://ww.baidu.com/']
redis_key = 'urlscheduler'
link = LinkExtractor(allow=r'.*?&page=\d+')
rules = (
Rule(link, callback='parse_item', follow=True),
)
def parse_item(self, response):
a_lst = response.xpath('//a[@class="news14"]')
for a in a_lst:
title = a.xpath('./text()').extract_first()
# print(title)
item = FbsproItem()
item['title'] = title
yield item
# settings配置编码:
USER_AGENT = 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/76.0.3809.100 Safari/537.36'
ROBOTSTXT_OBEY = False
CONCURRENT_REQUESTS = 3
ITEM_PIPELINES = {
# 'fbspro.pipelines.FbsproPipeline': 300,
'scrapy_redis.pipelines.RedisPipeline': 400
}
# 增加了一个去重容器类的配置, 作用使用Redis的set集合来存储请求的指纹数据, 从而实现请求去重的持久化
DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter"
# 使用scrapy-redis组件自己的调度器
SCHEDULER = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler"
# 配置调度器是否要持久化, 也就是当爬虫结束了, 要不要清空Redis中请求队列和去重指纹的set。如果是True, 就表示要持久化存储, 就不清空数据, 否则清空数据
SCHEDULER_PERSIST = True
# redis配置
REDIS_HOST = '192.168.12.198'
REDIS_PORT = 6379
4.增量式
# 概念:
- 检测网站数据更新, 只爬取更新的内容
- 核心: 去重
- url
- 数据指纹
# 增量式爬虫: 电影名称与电影类型的爬取
# url: https://www.4567tv.co/list/index1.html
# items编码:
import scrapy
class MvproItem(scrapy.Item):
title = scrapy.Field()
position = scrapy.Field()
# spider编码:
import scrapy
from scrapy.linkextractors import LinkExtractor
from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule
from redis import Redis
from mvpro.items import MvproItem
class MoveSpider(CrawlSpider):
conn = Redis('127.0.0.1', 6379)
name = 'move'
# allowed_domains = ['www.baidu.com']
start_urls = ['https://www.4567tv.co/list/index1.html']
link = LinkExtractor(allow=r'/list/index1-\d+\.html')
rules = (
Rule(link, callback='parse_item', follow=True),
)
def parse_item(self, response):
li_list = response.xpath('//div[contains(@class, "index-area")]/ul/li')
for li in li_list:
mv_link = 'https://www.4567tv.co' + li.xpath('./a/@href').extract_first()
ex = self.conn.sadd('mv_link', mv_link)
if ex:
print('有新数据可以爬取..........................')
yield scrapy.Request(url=mv_link, callback=self.parse_detail)
else:
print('没有新数据可以爬取!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!')
def parse_detail(self, response):
title = response.xpath('//dt[@class="name"]/text()').extract_first()
pro = response.xpath('//div[@class="ee"]/text()').extract_first()
item = MvproItem()
item['title'] = title
item['position'] = pro
yield item
# 需求: 基于数据指纹的增量式爬虫, 爬取糗百文字
# spider编码:
import scrapy
from qiubai.items import QiubaiItem
import hashlib
from redis import Redis
class QbSpider(scrapy.Spider):
conn = Redis('127.0.0.1', 6379)
name = 'qb'
# allowed_domains = ['www.baidu.com']
start_urls = ['https://www.qiushibaike.com/text/']
def parse(self, response):
div_list = response.xpath('//div[@id="content-left"]/div')
for div in div_list:
content = div.xpath('./a[1]/div[@class="content"]/span[1]/text()').extract_first()
fp = hashlib.md5(content.encode('utf-8')).hexdigest()
ex = self.conn.sadd('fp', fp)
if ex:
print('有更新数据需要爬取........................')
item = QiubaiItem()
item['content'] = content
yield item
else:
print('没有数据更新!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!')
5.scrapy提高数据爬取效率
1.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。
2.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 = ‘INFO’
3.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
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。在配置文件中编写：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。在配置文件中进行编写：DOWNLOAD_TIMEOUT = 10 超时时间为10s
6.虚拟环境
# 安装:
pip install virtualenvwrapper-win
# 常用命令:
mkvirtualenv envname # 创建虚拟环境并自动切换到该环境下
workon envname # 切换到某虚拟环境下
pip list
rmvirtualenv envname # 删除虚拟环境
deactivate # 退出虚拟环境
lsvirtualenv # 列出所有常见的虚拟环境
mkvirtualenv --python==C:\...\python.exe envname # 指定Python解释器创建虚拟环境
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
---
#### 6.虚拟环境
```Python
# 安装:
pip install virtualenvwrapper-win
# 常用命令:
mkvirtualenv envname # 创建虚拟环境并自动切换到该环境下
workon envname # 切换到某虚拟环境下
pip list
rmvirtualenv envname # 删除虚拟环境
deactivate # 退出虚拟环境
lsvirtualenv # 列出所有常见的虚拟环境
mkvirtualenv --python==C:\...\python.exe envname # 指定Python解释器创建虚拟环境