学习笔记-Python-爬虫7-Scrapy、分布式爬虫

# 爬虫框架
    - scrapy
    - pyspider
    - crawley
# Scrapy框架
    - 安装：
        - pip install scrapy
        - conda install scrapy
    - 概述
        - 包含各个部件
            - ScrapyEngine引擎：神经中枢、大脑、核心
            - Scheduler调度器：引擎发来的request请求，调度器需要处理，然后把结果返回引擎
            - Downloader下载器：得到response
            - Spiders爬虫：负责把下载器得到的网页/结果进行分解，分解成数据和链接
            - ItemPipeline管道：详细处理Item
            - DownloaderMiddleware下载中间件：自定义下载的功能扩展组件
            - SpiderMiddleware爬虫中间件：对Spiders进行功能扩展
    - 爬虫项目大概流程
        - 新建项目：scrapy startproject xxx
        - 明确需要目标/产出：编写item.py
        -  制造爬虫：路径spider/xxxspider.py
        - 存储内容：pipelines.py
    - ItemPipeline
        - 对应的是pipelines文件
        - 爬虫提取出数据存入item后，item中保存的数据需要进一步处理，比如清洗、去重、存储等
        - pipeline需要处理process_item函数
            - process_item
                - spiders提取出来的item作为参数传入，同时传入的还有spider
                - 此方法必须实现
                - 必须返回一个Item对象，被遗弃的item不会被之后的pipeline处理
            - __init__
                - 进行一些必要的参数初始化
            - open_spider(spider):
                - spider对象那个被开启的时候调用
            - close_spider(spider)
                - 当spider对象被关闭的时候调用
    - Spiders
        - 对应的文件夹spiders下的文件
        - __init：初始化爬虫名称，start_urls列表
        - start_requests,生成Requests对象交给Scrapy下载并返回responsee
        - parse：根据返回的responses解析出相应的item，item自动进入pipeline，如果需要解析出url，url自动交给requests模块，一直循环下去
        - start_request：此方法仅能被调用一次，读取start_urls内容并启动循环过程
        - name：设置爬虫名称
        - start_urls：设置开始第一批爬取的url
        - allow_domains:spider允许爬取的域名列表
        - start_request(self)：只被调用一次
        - parse
        - log：日志记录
    - 中间件（DownloaderMiddlewares）
        - 中间件是处于引擎和下载器中间的一层组件
        - 可以有很多个，按顺序加载执行
        - 作用是对发出的请求和返回的结果进行预处理
        - 在middlewares文件中
        - 需要在settings中设置以便生效
        - 一般一个中间件完成一项功能
        - 必须实现以下一个或者多个方法
            - process_request(self, request, spider)
                - 在request通过的时候被调用
                - 必须返回None或Response或者Request或者raise IgnoreRequest
                    - None:scrapy将继续处理该request
                    - Request:scrapy会停止调用process_request，并重新调度返回的request
                    - Response:scrapy将不用调用其他的process_request或者process_exception，直接将该response作为结果返回，同时会调用process_response函数
            - process_response(self, request, response, spider)
                - 跟process_request大同小异
                - 每次返回结果的时候会自动调用
                - 可以有多个，按顺序调用
        案例代码：
            import random
            import base64

            #从settings设置文件中导入值：用户代理
            from settings import USER_AGENTS
            from settings import PROXIES

            # 随机的User-Agent
            class RandomUserAgent(object):
                def process_request(self, request, spider):
                    useragent = random.choice(USER_AGENTS)
                    request.headers.setdefault("User-Agent", useragent)
            class RandomProxy(object):
                def process_request(self, request, spider):
                    proxy = random.choice(PROXIES)
                    if proxy['user-passwd] is None:
                        # 没有代理账户登录的代理使用方式
                        request.meta['proxy'] = "http://" + proxy['ip_port']
                    else:
                    # 对账户密码进行base64编码转换
                    base64_userpasswd = base64.b64encode(proxy['user_passwd'])
                    # 对应到代理服务器的信令格式里
                    request.headers['proxy-Authorization'] = 'Basic' + base64_userpasswd
                    request.meta['proxy'] = "http://" + proxy['ip_port']
        - 设置sttings，参照scrapy中文文档
        - 去重
            - 为防止爬虫陷入死循环，需要去重
            - 即在spider中的parse函数中，返回的Request的时候加上dont_filter=False参数
                myspider(scrapy.Spider):
                    def parse():
                        ...
                        yield scrapy.Request(url=url, callback=self.parse, dont_filter=False)
        - 如何在scrapy使用selenium
            - 可以放入中间件中的process-request函数中
            - 在函数中调用selenium，完成爬取后返回Responses
                class MyMiddlewares(object):
                    def process_request(self, request, spider):
                        driver = webdriver.Chrom()
                        html = driver.page_source
                        driver.quit()

                        return HtmlResponse(url=request.url, encoding='utf-8', body=html, request=request)
    - scrapy-shell
        - 启动
            - Linux:ctr+t，打开终端，然后输入scrapy shell "http://www.xxx.com"
            - windows:打开Anaconda Prompt，输入scrapy shell "http://www.xxx.com"
            - 输入地址后自动下载指定url网页
            - 下载完成后，url的内容保存在response的变量中，如果需要，我们要调用response
        - response
            - 爬取到的内容保存在response中
            - response.body是网页的html
            - response.headers是返回的http头信息
            - response.xpath()允许使用xpath语法选择内容
            - response.css()允许通过css语法选取内容
            - selector
                - 选择器，允许用户使用选择器来选择自己想要的内容
                - response.selector.xpath：response.xpath是selector.xpath的快捷方式
                - response.selector.css：ressponse.css是它的快捷方式
                - selector.extract()：把节点的内容用unicode形式返回
                - selector.re：允许用户通过正则选择内容
            - 例子：
                # 1、用xpath找class为asd的div标签下的有style属性的p标签，然后接着继续找这个标签下面的a标签的href属性
                rsts = response.xpath("//div[@class='asd']/p[@style]/a/@href")
                # 2、用for in 打印找到内容
                for i in rsts:
                    print(i.extract())

 

# 分布式爬虫
- 单机爬虫的问题
    - 单机效率问题
    - IO吞吐量
- 多爬虫问题
    - 数据共享
    - 在空间上不同的多台机器，可以成为分布式
- 解决多爬虫问题
    - 共享队列
    - 去重
        - Redis内存数据库
            - 同时内容可以落地保存到硬盘
            - 去重
            - 可以把它理解成一个dict、set、list的集合体
            - 可以对保存的内容进行生命周期控制
- 分布式爬虫在scrapy框架中使用只需要改settings的设置就可以
- 内容保存数据库
    - MongoDB
    - Mysql等传统关系数据库
- 安装scrapy_redis
    - pip install scrapy_redis
    - github.com/rolando/scrapy_redis
- scrapy_redis官方网站
    - scrapy-redis.readthedocs.org
# 推荐书籍
    - Python爬虫开发与项目实战
    - 精通python爬虫框架scrapy
    - 崔庆才

转载于:https://www.cnblogs.com/Cloudloong/p/10033262.html