15天学会爬虫 第十一天

爬虫

第十一天

scrapy流程的新理解

1. start_urls谁构造的请求？

    def start_requests(self):
        for url in self.start_urls:
            yield Request(url, dont_filter=True)
   

2. 当爬虫开始运行时，首先引擎会调用爬虫类的start_requests()方法将start_urls列表中的所有url构造成请求对象，放入请求队列

3. start_requests()方法yield的请求，不经过爬虫中间件，不过滤域名是否超出allowed_domains

是不是所有的请求，放入调度器之前，都会经过爬虫中间件？

1. start_urls构造的请求不经过
2. 下载器中间件返回的request请求不经过

scrapy之模拟登陆

1. 携带Cookie

   def start_requests(self):
        for url in self.start_urls:
            yield Request(url, dont_filter=True,cookies=cookie_dict)
   

2. 发送post请求

   yield scrapy.FormRequest(
               url="https://github.com/session",
               formdata=formdata,
               callback=self.parse_login
           )
   

3. form表单请求

   formdata = {
               "login": "noobpythoner",
               "password": "zhoudawei123"
           }
   # 发送请求
   yield scrapy.FormRequest.from_response(
           response,
           formdata=formdata,
           callback=self.parse_login
       )
   

scrapy_redis

pip install scrapy_redis

scrapy_reids 只是scrapy的一个组件

1. 增量式爬虫 ，请求持久化，下次接着爬取
2. 分布式爬虫 ，reids共享

实现增量式爬虫

在settings.py中添加如下代码

# 指定了去重的类
DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter"

# 指定了调度器的类
SCHEDULER = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler"

# 调度器的内容是否持久化
SCHEDULER_PERSIST = True

# redis的url
REDIS_URL = "redis://127.0.0.1:6379"

# 如果数据需要保存到redis中，选配的
ITEM_PIPELINES = {
    'scrapy_redis.pipelines.RedisPipeline': 400,
}

生成指纹

RFPDupeFilter.py

 def request_seen(self, request):
        """
        生成请求指纹，并判断请求在不在指纹集合中
        如果返回True，表示已经放入请求队列中了
        返回False，表示该请求还未做过
        """
        fp = self.request_fingerprint(request) #生成指纹
        # This returns the number of values added, zero if already exists.
        # 尝试将指纹放入指纹集合中，如果返回值为0，代表已经存在
        added = self.server.sadd(self.key, fp)
        return added == 0

def request_fingerprint(request):
    """
    对请求生成指纹，利用hashlib的sha1对象，对request的url、method、body进行哈希，会产生一个40位16进制的字符串，作为request的指纹
    """
    fp = hashlib.sha1()
    fp.update(to_bytes(request.method))
    fp.update(to_bytes(canonicalize_url(request.url)))
    fp.update(request.body or b'')
    return fp.hexdigest()

进入队列

def enqueue_request(self, request):
    if not request.dont_filter and self.df.request_seen(request):
        return False
     self.queue.push(request)
     return True

1. 如果请求设置的过滤并且请求的指纹在指纹集合中存在的，不进入队列

2. 其他情况会进入队列

3. start_url中由于yield请求时，默认设置了dont_filter为True，不过滤，所以肯定会进入队列

为啥设置start_urls为不过滤？

start_url是起始页，其他请求需要靠start_url对应的响应才能保证抓取

如何对数据进行去重？

1. 数据存入mongodb的时候，可以对关键字段建立复合索引，实现去重
2. 可以对数据的关键字段进行哈希映射，生成的指纹判断是否存在与指纹集合中，如果存在，说明数据重复
3. 布隆过滤器，实现大数据量的去重