Scrapy

Scrapy框架(一)

简介

Scrapy是纯Python开发的一个高效,结构化的网页抓取框架；

Scrapy是一个为了爬取网站数据，提取结构性数据而编写的应用框架。 其最初是为了页面抓取 (更确切来说, 网络抓取 )所设计的，也可以应用在获取API所返回的数据(例如 Amazon Associates Web Services ) 或者通用的网络爬虫。 Scrapy用途广泛,可以用于数据挖掘、监测和自动化测试 Scrapy使用了Twisted 异步网络库来处理网络通讯。

使用原因：

1.为了更利于我们将精力集中在请求与解析上
2.企业级的要求

安装

scrapy支持Python2.7和python3.4以上版本。
python包可以用全局安装(也称为系统范围),也可以安装在用户空间中。

Windows

• 一.直接安装

  1. 在https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ 下载对应的Twisted的版本文件
  2. 在命令行进入到Twisted的目录 执行pip install +Twisted文件名
  3. 执行pip install scrapy

• 二.annaconda 下安装

  1. 安装conda

     conda旧版本 https://docs.anaconda.com/anaconda/packages/oldpkglists/
     安装方法 https://blog.csdn.net/ychgyyn/article/details/82119201

  2. 安装scrapy conda install scrapy

Ubuntu 14.04或以上 安装

scrapy目前正在使用最新版的lxml，twisted和pyOpenSSL进行测试，并且与最近的Ubuntu发行版兼容。但它也支持旧版本的Ubuntu，比如Ubuntu14.04，尽管可能存在TLS连接问题。

Ubuntu安装注意事项
不要使用 python-scrapyUbuntu提供的软件包，它们通常太旧而且速度慢，无法赶上最新的Scrapy。

要在Ubuntu（或基于Ubuntu）系统上安装scrapy，您需要安装这些依赖项：

sudo apt-get install python-dev python-pip libxml2-dev libxslt1-dev zlib1g-dev libffi-dev libssl-dev

如果你想在python3上安装scrapy，你还需要Python3的开发头文件：

sudo apt-get install python3-dev

在virtualenv中，你可以使用pip安装Scrapy：

pip install scrapy

运行流程

（
spiders网页爬虫
items项目
engine引擎
scheduler调度器
downloader下载器
item pipelines项目管道
middleware中间设备，中间件
）

数据流：

上图显示了Scrapy框架的体系结构及其组件，以及系统内部发生的数据流（由红色的箭头显示。）
Scrapy中的数据流由执行引擎控制,流程如下：

1. 首先从网页爬虫获取初始的请求
2. 将请求放入调度模块，然后获取下一个需要爬取的请求
3. 调度模块返回下一个需要爬取的请求给引擎
4. 引擎将请求发送给下载器，依次穿过所有的下载中间件
5. 一旦页面下载完成，下载器会返回一个响应包含了页面数据，然后再依次穿过所有的下载中间件。
6. 引擎从下载器接收到响应，然后发送给爬虫进行解析，依次穿过所有的爬虫中间件
7. 爬虫处理接收到的响应，然后解析出item和生成新的请求，并发送给引擎
8. 引擎将已经处理好的item发送给管道组件，将生成好的新的请求发送给调度模块，并请求下一个请求
9. 该过程重复，直到调度程序不再有请求为止。

组件介绍

• Scrapy Engine(引擎)
  引擎负责控制系统所有组件之间的数据流，并在发生某些操作时触发事件。

• scheduler（调度器)
  调度程序接收来自引擎的请求，将它们排入队列，以便稍后引擎请求它们。

• Downloader（下载器)
  下载程序负责获取web页面并将它们提供给引擎，引擎再将它们提供给spider。

• spider（爬虫）
  爬虫是由用户编写的自定义的类，用于解析响应，从中提取数据，或其他要抓取的请求。

• Item pipeline（管道)
  管道负责在数据被爬虫提取后进行后续处理。典型的任务包括清理，验证和持久性（如将数据存储在数据库中）

• 下载中间件
  下载中间件是位于引擎和下载器之间的特定的钩子，它们处理从引擎传递到下载器的请求，以及下载器传递到引擎的响应。
  如果你要执行以下操作之一，请使用Downloader中间件：
  在请求发送到下载程序之前处理请求（即在scrapy将请求发送到网站之前）
  在响应发送给爬虫之前
  直接发送新的请求，而不是将收到的响应传递给蜘蛛
  将响应传递给爬行器而不获取web页面;
  默默的放弃一些请求

• 爬虫中间件
  爬虫中间件是位于引擎和爬虫之间的特定的钩子，能够处理传入的响应和传递出去的item和请求。
  如果你需要以下操作请使用爬虫中间件：
  处理爬虫回调之后的 请求或item
  处理start_requests
  处理爬虫异常
  根据响应内容调用errback而不是回调请

简单使用

一.项目命令

1.创建项目:
scrapy startproject [project_dir]
ps: "<>“表示必填 ,”[]"表示可选
scrapy startproject db

2.cd 到项目下
scrapy genspider [options]
scrapy genspider example example.com
会创建在项目/spider下 ;其中example 是爬虫文件名, example.com 是 url
3.运行项目
scrapy crawl 爬虫文件名 #注重流程

​ scrapy crawl douban -o douban.csv

4.setting 里配置 ROBOTSTXT_OBEY;DEFAULT_REQUEST_HEADERS

二.shell 交互式平台

scrapy shell url (start_url) 获取我们项目中的response
测试 xpath进行匹配

项目文件介绍

db项目外文件夹

• db–>项目文件夹
  • spiders–>
    • .init..py–>spiders初始化文件夹
  • init.py–>-->项目初始化文件
  • items.py–>定义结构化数据字段数据存储模板,定制要保存的字段
  • middlewares.py–>中间件
  • pipelines.py–>管道文件编写数据持久化代码
  • settings.py–>设置文件例如:控制爬取速度,多大并发量,等
• scrapy.cfg–>项目配置文件

编写爬虫

项目创建一个Db250Spider的类，它必须继承scrapy.Spider类，需要定义一下三个属性：
name: spider的名字，必须且唯一
start_urls: 初始的url列表
parse(self, response) 方法：每个初始url完成之后被调用。这个函数要完成一下两个功能：
解析响应，封装成item对象并返回这个对象
提取新的需要下载的url，创建新的request，并返回它

命令如下

语法格式：scrapy genspider [-t template]
运行命令：scrapy genspider db250 movie.douban.com
会在spiders文件下生成db250.py文件，修改star_urls后
文件内容如左图：

import scrapy


class DuanziSpider(scrapy.Spider):
    name = 'db'  # 爬虫的名字，启动爬虫时需要一致，一般和文件名一致
    allowed_domains = ['movie.douban.com']  # 允许的域名，一般不用注释
    start_urls = ['https://movie.douban.com/top250/']  # 网页的起始名，一般是主页的URL

接下来，我们来完善这个爬虫，代码如下：

parse()会在请求完成时被调用。response是请求返回来的响应，可以通过xpath或者css方法很方便的解析。分析页面结构，提取课程需要的数据，生成一个字典，然后通过json模块，转成字符串，写入项目根目录下的film.txt 文件内。

运行爬虫

爬虫写好了，我们怎么启动爬虫，进行爬取呢？
首先进入项目根目录，然后运行命令：scrapy crawl db250就可以启动爬虫了。

追踪链接

上面的爬虫仅仅只爬取了一页，当然不符合我们的要求，我们需要爬取下一页，下一页，直到所有的信息都被下载。我们从页面中提取连接，或者根据规则构建。现在来看我们的爬虫修改为递归的爬取下一页的链接，从中提取数据。
我们创建了一个类变量page_num用来记录当前爬取到的页码，在parse函数中提取课程信息，然后通过爬虫对象给变量page__num自加1，构造下一页的url，然后创建scrapy.Request对象并返回。如果response中提取不到课程信息，我们判断已经到了最后一页，parse函数直接return结束。

定义item管道

到目前为止，我们通过scrapy写出的爬虫还看不出优越性在哪里，并且上面的爬虫还有个很严重的问题，就是对文件的操作。每次调用parse方法会打开文件关闭文件，这极大的浪费了资源。parse函数在解析出我们需要的信息之后，可以将这些信息打包成一个字典对象或scray.Item对象（一般都是item对象，下面我们再讲），然后返回。这个对象会被发送到item管道，该管道会通过顺序执行几个组件处理它。每个item管道组件是一个实现简单方法的Python类。他们收到一个item并对其执行操作，同时决定该item是否应该继续通过管道或者被丢弃并且不再处理。
item管道的典型用途是：
清理HTML数据
验证已删除的数据（检查项目是否包含某些字段）
检查重复项（并删除它们）
将已爬取的item进行数据持久化
我们先修改爬虫文件见左图：

定义item

抓取的主要目标是从非结构化数据源(通常是web页面)中提取结构化数据。Scrapy spider可以将提取的数据作为Python的dicts返回。虽然方便且熟悉，但Python的dicts缺乏结构:很容易在字段名中犯错误或返回不一致的数据，特别是在有许多爬虫的大型项目中。

若要定义公共输出数据格式，Scrapy提供了Item类。Item对象是用于收集剪贴数据的简单容器。它们提供了一个类似词典的API，提供了一种方便的语法来声明它们的可用字段。 scray.Item对象是用于收集抓取数据的简单容器，使用方法和python的字典类似。编辑项目目录下items.py文件。

然后我们只需要在爬虫中导入我们定义的Item类，实例化后用它进行数据结构化。

import scrapy


class DbItem(scrapy.Item):
    # define the fields for your item here like:
    # name = scrapy.Field()
    film_name = scrapy.Field()
    director_name = scrapy.Field()
    score = scrapy.Field()

爬取豆瓣电影

目标数据要求：

1. 豆瓣电影250个电影信息

2. 电影信息为：电影名字,导演信息(可以包含演员信息),评分

3. 将电影信息直接本地保存

4. 将电影信息通过管道进行保存

爬虫文件

# -*- coding: utf-8 -*-
import json

import scrapy

from ..items  import  DbItem   #是一个安全的字典
class Db250Spider(scrapy.Spider):#继承基础类
    name = 'db250'  #爬虫文件名字  必须存在且唯一
    # allowed_domains = ['movie.douban.com'] #允许的域名   可以不存在 不存在  任何域名都可以
    start_urls = ['https://movie.douban.com/top250']#初始url  必须要存在
    page_num=0
    def parse(self, response):#解析函数  处理响应数据
        node_list=response.xpath('//div[@class="info"]')
        with open("film.txt","w",encoding="utf-8") as f:
            for node  in  node_list:
                #电影名字
                film_name=node.xpath("./div/a/span/text()").extract()[0]
                #导演信息
                director_name=node.xpath("./div/p/text()").extract()[0].strip()
                #评分
                score=node.xpath('./div/div/span[@property="v:average"]/text()').extract()[0]

                #非管道存储
                item={}
                item["item_pipe"]=film_name
                item["director_name"]=director_name
                item["score"]=score
                content=json.dumps(item,ensure_ascii=False)
                f.write(content+"\n")

                #使用管道存储
                item_pipe=DbItem() #创建Dbitem对象  当成字典来使用
                item_pipe['film_name']=film_name
                item_pipe['director_name']=director_name
                item_pipe['score']=score
                yield item_pipe
        #发送新一页的请求
        #构造url
        self.page_num += 1
        if self.page_num==3:
            return
        page_url="https://movie.douban.com/top250?start={}&filter=".format(self.page_num*25)
        yield scrapy.Request(page_url)
        
#page页规律
"https://movie.douban.com/top250?start=25&filter="
"https://movie.douban.com/top250?start=50&filter="
"https://movie.douban.com/top250?start=75&filter="

items文件

import scrapy

class DbItem(scrapy.Item):
    # define the fields for your item here like:
    # name = scrapy.Field()
    film_name=scrapy.Field()
    director_name=scrapy.Field()
    score=scrapy.Field()

piplines文件

import json

class DbPipeline(object):

    def  open_spider(self,spider):
        #爬虫文件开启,此方法执行
        self.f=open("film_pipe.txt","w",encoding="utf-8")

    def process_item(self, item, spider):
        json_data=json.dumps(dict(item),ensure_ascii=False)+"\n"
        self.f.write(json_data)
        return item
    def  close_spider(self,spider):
        # 爬虫文件关闭,此方法执行
        self.f.close() #关闭文件

settings文件

# -*- coding: utf-8 -*-

# Scrapy settings for db project
#
# For simplicity, this file contains only settings considered important or
# commonly used. You can find more settings consulting the documentation:
#
#     https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/settings.html
#     https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/downloader-middleware.html
#     https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/spider-middleware.html

BOT_NAME = 'db'

SPIDER_MODULES = ['db.spiders']
NEWSPIDER_MODULE = 'db.spiders'


# Crawl responsibly by identifying yourself (and your website) on the user-agent
#USER_AGENT = 'db (+http://www.yourdomain.com)'

# Obey robots.txt rules
ROBOTSTXT_OBEY = False

# Configure maximum concurrent requests performed by Scrapy (default: 16)
#CONCURRENT_REQUESTS = 32

# Configure a delay for requests for the same website (default: 0)
# See https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/settings.html#download-delay
# See also autothrottle settings and docs
#DOWNLOAD_DELAY = 3
# The download delay setting will honor only one of:
#CONCURRENT_REQUESTS_PER_DOMAIN = 16
#CONCURRENT_REQUESTS_PER_IP = 16

# Disable cookies (enabled by default)
#COOKIES_ENABLED = False

# Disable Telnet Console (enabled by default)
#TELNETCONSOLE_ENABLED = False

# Override the default request headers:
DEFAULT_REQUEST_HEADERS = {
  'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8',
  'Accept-Language': 'en',
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/81.0.4044.138 Safari/537.36"
}



# Enable or disable spider middlewares
# See https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/spider-middleware.html
#SPIDER_MIDDLEWARES = {
#    'db.middlewares.DbSpiderMiddleware': 543,
#}

# Enable or disable downloader middlewares
# See https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/downloader-middleware.html
#DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {
#    'db.middlewares.DbDownloaderMiddleware': 543,
#}

# Enable or disable extensions
# See https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/extensions.html
#EXTENSIONS = {
#    'scrapy.extensions.telnet.TelnetConsole': None,
#}

# Configure item pipelines
# See https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html
ITEM_PIPELINES = {
   'db.pipelines.DbPipeline': 300,
}

# Enable and configure the AutoThrottle extension (disabled by default)
# See https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/autothrottle.html
#AUTOTHROTTLE_ENABLED = True
# The initial download delay
#AUTOTHROTTLE_START_DELAY = 5
# The maximum download delay to be set in case of high latencies
#AUTOTHROTTLE_MAX_DELAY = 60
# The average number of requests Scrapy should be sending in parallel to
# each remote server
#AUTOTHROTTLE_TARGET_CONCURRENCY = 1.0
# Enable showing throttling stats for every response received:
#AUTOTHROTTLE_DEBUG = False

# Enable and configure HTTP caching (disabled by default)
# See https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/downloader-middleware.html#httpcache-middleware-settings
#HTTPCACHE_ENABLED = True
#HTTPCACHE_EXPIRATION_SECS = 0
#HTTPCACHE_DIR = 'httpcache'
#HTTPCACHE_IGNORE_HTTP_CODES = []
#HTTPCACHE_STORAGE = 'scrapy.extensions.httpcache.FilesystemCacheStorage'

项目注意事项

1. settings文件中 项目默认的是 ROBOTSTXT_OBEY = True,即遵循robots协议,则不能爬取到数据

则更改为 ROBOTSTXT_OBEY = False

2. settings中,有些网站需要添加User-Agent ,才能获取到数据 (伪装成客户端)
3. settings中,需要将管道打开,才可以将数据传递到pipelines文件中
4. items中需要设置相应的字段,使用Item对象传递数据,(可以理解为mysql先定义字段,才能写入数据一样)

example.py

import scrapy
import json
from ..items import DbItem  # 是一个安全的字典


class ExampleSpider(scrapy.Spider):
    name = 'example'
    allowed_domains = ['movie.douban.com']  # 限制域名站点URL
    start_urls = ['https://movie.douban.com/top250/']  # 爬取URL
    page_num = 0

    def parse(self, response):
        node_list = response.xpath('//div[@class="info"]')
        with open("film.txt", "w", encoding="utf-8") as f:
            for node in node_list:
                # 电影名字
                film_name = node.xpath("./div/a/span/text()").extract()[0]
                # 导演信息
                director_name = node.xpath("./div/p/text()").extract()[0].strip()
                # 评分
                score = node.xpath('./div/div/span[@property="v:average"]/text()').extract()[0]

                # 非管道存储
                item = {}
                item["item_pipe"] = film_name
                item["director_name"] = director_name
                item["score"] = score
                content = json.dumps(item, ensure_ascii=False)
                f.write(content + "\n")

                # 使用管道存储
                item_pipe = DbItem()  # 创建Dbitem对象  当成字典来使用
                item_pipe['film_name'] = film_name
                item_pipe['director_name'] = director_name
                item_pipe['score'] = score
                yield item_pipe
        # 发送新一页的请求
        # 构造url
        self.page_num += 1
        if self.page_num == 3:
            return
        page_url = "https://movie.douban.com/top250?start={}&filter=".format(self.page_num * 25)
        yield scrapy.Request(page_url)

items.py

# Define here the models for your scraped items
#
# See documentation in:
# https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/items.html

import scrapy


class DbItem(scrapy.Item):
    # define the fields for your item here like:
    # name = scrapy.Field()
    film_name = scrapy.Field()
    director_name = scrapy.Field()
    score = scrapy.Field()

pipelines.py

# Define your item pipelines here
#
# Don't forget to add your pipeline to the ITEM_PIPELINES setting
# See: https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html


# useful for handling different item types with a single interface
from itemadapter import ItemAdapter
import json


class DbPipeline:
    def open_spider(self, spider):
        # 爬虫文件开启,此方法执行
        self.f = open("film_pipe.txt", "w", encoding="utf-8")

    def process_item(self, item, spider):
        json_data = json.dumps(dict(item), ensure_ascii=False) + "\n"
        self.f.write(json_data)
        return item

    def close_spider(self, spider):
        # 爬虫文件关闭,此方法执行
        self.f.close()  # 关闭文件

settings.py

ROBOTSTXT_OBEY = False
DEFAULT_REQUEST_HEADERS = {
    'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8',
    'Accept-Language': 'en',
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/81.0.4044.138 Safari/537.36"
}
ITEM_PIPELINES = {
    'db.pipelines.DbPipeline': 300,
}

Scrapy框架(二)

次级页面抓取及数据传递拼接（豆瓣电影）

1.详情页抓取（次级页面）的主要方法是get_detail 方法

def  get_detail(self,response):
	pass

2.参数的传递拼接 的关键参数是 meta参数

spider文件

# -*- coding: utf-8 -*-
import json

import scrapy

from ..items  import  DbItem   #是一个安全的字典
class Db250Spider(scrapy.Spider):#继承基础类
    name = 'db250'  #爬虫文件名字  必须存在且唯一
    # allowed_domains = ['movie.douban.com'] #允许的域名   可以不存在 不存在  任何域名都可以
    start_urls = ['https://movie.douban.com/top250']#初始url  必须要存在
    page_num=0
    def parse(self, response):#解析函数  处理响应数据
        node_list=response.xpath('//div[@class="info"]')
        for node  in  node_list:
            #电影名字
            film_name=node.xpath("./div/a/span/text()").extract()[0]
            #导演信息
            director_name=node.xpath("./div/p/text()").extract()[0].strip()
            #评分
            score=node.xpath('./div/div/span[@property="v:average"]/text()').extract()[0]

            #使用管道存储
            item_pipe=DbItem() #创建Dbitem对象  当成字典来使用
            item_pipe['film_name']=film_name
            item_pipe['director_name']=director_name
            item_pipe['score']=score
            # yield item_pipe
            # print("电影信息",dict(item_pipe))
            # 电影简介
            detail_url = node.xpath('./div/a/@href').extract()[0]
            yield scrapy.Request(detail_url,callback=self.get_detail,meta={"info":item_pipe})

        #发送新一页的请求
        #构造url
        self.page_num += 1
        if self.page_num==4:
            return
        page_url="https://movie.douban.com/top250?start={}&filter=".format(self.page_num*25)
        yield scrapy.Request(page_url)
    def  get_detail(self,response):
        item=DbItem()
        #解析详情页的response
        #1.meta 会跟随response 一块返回  2.通过response.meta接收 3.通过update  添加到新的item对象中
        info = response.meta["info"]
        item.update(info)
        #简介内容
        description=response.xpath('//div[@id="link-report"]//span[@property="v:summary"]/text()').extract()[0].strip()
        # print('description',description)

        item["description"]=description
        #通过管道保存
        yield  item

#目标数据  电影信息+ 获取电影简介数据  次级页面的网页源代码里
#请求流程   访问一级页面  提取电影信息+次级页面的url    访问次级页面url 从次级的数据中提取电影简介

#存储的问题   数据没有次序  需要使用  meta传参 保证 同一电影的信息在一起

items文件

import scrapy


class DbItem(scrapy.Item):
    # define the fields for your item here like:
    # name = scrapy.Field()
    film_name=scrapy.Field()
    director_name=scrapy.Field()
    score=scrapy.Field()
    description=scrapy.Field()

pipelines 文件

import json
class DbPipeline(object):

    def  open_spider(self,spider):
        #爬虫文件开启,此方法执行
        self.f=open("film_pipe.txt","w",encoding="utf-8")

    def process_item(self, item, spider):
        json_data=json.dumps(dict(item),ensure_ascii=False)+"\n"
        self.f.write(json_data)
        return item
    def  close_spider(self,spider):
        # 爬虫文件关闭,此方法执行
        self.f.close() #关闭文件

settings 文件

此处删除了大部分注释

# -*- coding: utf-8 -*-

# Scrapy settings for db project

BOT_NAME = 'db'

SPIDER_MODULES = ['db.spiders']
NEWSPIDER_MODULE = 'db.spiders'

# Crawl responsibly by identifying yourself (and your website) on the user-agent
#USER_AGENT = 'db (+http://www.yourdomain.com)'

# Obey robots.txt rules
ROBOTSTXT_OBEY = False

# Override the default request headers:
DEFAULT_REQUEST_HEADERS = {
  'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8',
  'Accept-Language': 'en',
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/81.0.4044.138 Safari/537.36"
}

# Configure item pipelines
# See https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html
ITEM_PIPELINES = {
   'db.pipelines.DbPipeline': 300,
}

Scrapy shell

scrapy shell的作用是用于调试，

在项目 目录下输入scrapy shell https://movie.douban.com/top250 得到下列信息：

scrapy shell 会自动加载settings里的配置，即robots协议，请求头等都可以加载，从而发起请求可以得到正确的响应信息。

[s] Available Scrapy objects:
[s]   scrapy     scrapy module (contains scrapy.Request, scrapy.Selector, etc)  #scrapy  模块
[s]   crawler    <scrapy.crawler.Crawler object at 0x000002624C415F98>  #爬虫对象
[s]   item       {}                                                    #item对象
[s]   request    <GET https://movie.douban.com/top250>                 # 请求对象
[s]   response   <200 https://movie.douban.com/top250>                  #响应对象
[s]   settings   <scrapy.settings.Settings object at 0x000002624C415EB8>  #配置文件
[s]   spider     <DefaultSpider 'default' at 0x2624c8ed3c8>               #spider文件
[s] Useful shortcuts:
[s]   fetch(url[, redirect=True]) Fetch URL and update local objects (by default, redirects are followed)  #通过url  获取response
[s]   fetch(req)                  Fetch a scrapy.Request and update local objects  #通过请求对象  获取response
[s]   shelp()           Shell help (print this help)    #列出命令
[s]   view(response)    View response in a browser     #response  界面    本地浏览器环境下使用

Scrapy shell 本质上就是个普通的python shell
只不过提供了一些需要使用的对象，快捷方法便于我们调试。

• 快捷方法：
  shelp()
  fetch(url[,redirect=True])
  fetch(request)
  view(response)
• scrapy 对象：
  crawler
  spider
  request
  response
  setting

启动 shell

启动Scrapy shell的命令语法格式如下：
scrapy shell [option] [url|file]
url 就是你想要爬取的网址
注意：分析本地文件是一定要带上路径，scrapy shell默认当作url

Scrapy 选择器

Scrapy选择器是通过scrapy.Selector类，通过传递文本或者TextResonse对象构造的实例。它会根据输入类型自动选择最佳解析规则XML与HTML它的构造方式如下

from scrapy.selector import Selector
from scrapy.http import HtmlResponse

# 从文本构造
boby = 'good'
select = Selector(text=boby)

# 从相应构造
response = HtmlResponse(url='http://www.example.com', body=boby, encoding='utf-8')
select1 = Selector(response=response)

# 为了方便，响应对象在select属性上公开选择器
# 在可能的情况下使用此快捷方式wnquankeyi
response.selector.xpath('//div')
print(isinstance(response.selector, Selector))

• Scrapy提供基于lxml库的解析机制，它们被称为选择器。
  因为，它们“选择”由XPath或CSS表达式指定的HTML文档的某部分。
  Scarpy选择器的API非常小，且非常简单。

• 选择器提供2个方法来提取标签

  xpath() 基于xpath的语法规则
  css() 基于css选择器的语法规则
  快捷方式
  response.xpath()
  response.css()
  它们返回的选择器列表
  提取文本：
  selector.extract() 返回文本列表
  selector.extract_first() 返回第一个selector的文本，没有返回None

• 嵌套选择器

  有时候我们获取标签需要多次调用选择方法（.xpath()或.css()）
  response.css(‘img’).xpath(’@src’)

  Selector还有一个.re()方法使用正则表达式提取数据的方法。
  它返回字符串。
  它一般使用在xpath()，css()方法之后，用来过滤文本数据。
  re_first()用来返回第一个匹配的字符串。

html_str="""

                    

                        
                            肖申克的救赎
                             / The Shawshank Redemption
                             / 月黑高飞(港)  /  刺激1995(台)
                        
                            [可播放]
                    
                    

                        

                            导演: 弗兰克·德拉邦特 Frank Darabont   主演: 蒂姆·罗宾斯 Tim Robbins /...

                            1994 / 美国 / 犯罪 剧情
                        
                        

                                
                                9.7
                                
                                1980500人评价
                        

                            

                                希望让人自由。
                            
                    
                
            

""" # https://doc.scrapy.ory/en/lastde/static/selectors-sample1.html from scrapy.selector import Selector #1.通过text 参数来构造对象 selc_text=Selector(text=html_str) # print(selc_text.xpath('//div[@class="info"]//div/a/span/text()').extract()[0]) # print(selc_text.xpath('./body/div[@class="info"]//div/a/span/text()').extract()[0]) # print(selc_text.xpath('//div[@class="info"]//div/a/span/text()').extract_first()) #2.通过 response 构造selector对象 from scrapy.http import HtmlResponse response=HtmlResponse(url="http://www.example.com",body=html_str.encode()) Selector(response=response) # print(response.selector.xpath('//div[@class="info"]//div/a/span/text()').extract()[0]) # print(response.xpath('//div[@class="info"]//div/a/span/text()').extract()[0]) #3.嵌套表达式 selector 可以任意使用 css xpath re # print(response.css("a").xpath('./span[1]/text()').extract()[0]) print(response.css("a").xpath('./span[1]/text()').re("的..")[0]) print(response.css("a").xpath('./span[1]/text()').re_first("的.."))

scrapy.Spider

首先生成初始请求以爬取第一个URL，并指定要使用从这些请求下载的响应调用的回调函数。

在回调函数中，解析响应（网页）并返回，Item对象， Request对象或这些对象的可迭代的dicts。

在回调函数中，通常使用选择器解析页面内容 （但您也可以使用BeautifulSoup，lxml或您喜欢的任何机制）并使用解析的数据生成item。

最后，从蜘蛛返回的项目通常会持久保存到数据库（在某些项目管道中）或使用Feed导出写入文件。

• spider 的名称 name

  一个字符串，用于定义此蜘蛛的名称。蜘蛛名称是Scrapy如何定位（并实例化）蜘蛛，因此它必须是唯一的。这是最重要的蜘蛛属性，它是必需的。

• 起始urls

  蜘蛛将开始爬取的URL列表。因此，下载的第一页将是此处列出的页面。后续Request将从起始URL中包含的数据连续生成。

• 自定义设置

  运行此蜘蛛时将覆盖项目范围的设置。必须将其定义为类属性，因为在实例化之前更新了设置。

class Spider(object_ref):
    """Base class for scrapy spiders. All spiders must inherit from this
    class.
    """

    name = None
    custom_settings = None

    def __init__(self, name=None, **kwargs):
        if name is not None:
            self.name = name
        elif not getattr(self, 'name', None):
            raise ValueError("%s must have a name" % type(self).__name__)
        self.__dict__.update(kwargs)
        if not hasattr(self, 'start_urls'):
            self.start_urls = []

• logger

使用Spider创建的Python日志器。您可以使用它来发送日志消息。

@property
def logger(self):
    logger = logging.getLogger(self.name)
    return logging.LoggerAdapter(logger, {'spider': self})

def log(self, message, level=logging.DEBUG, **kw):
    """Log the given message at the given log level

    This helper wraps a log call to the logger within the spider, but you
    can use it directly (e.g. Spider.logger.info('msg')) or use any other
    Python logger too.
    """
    self.logger.log(level, message, **kw)

• from_crawler

  这是Scrapy用于创建spider的类方法。一般不用覆盖。

@classmethod
def from_crawler(cls, crawler, *args, **kwargs):
    spider = cls(*args, **kwargs)
    spider._set_crawler(crawler)
    return spider

def _set_crawler(self, crawler):
    self.crawler = crawler
    self.settings = crawler.settings
    crawler.signals.connect(self.close, signals.spider_closed)

• start_requests() 开始请求

  此方法必须返回一个iterable，其中包含第一个要爬网的请求。它只会被调用一次

def start_requests(self):
    cls = self.__class__
    if not self.start_urls and hasattr(self, 'start_url'):
        raise AttributeError(
            "Crawling could not start: 'start_urls' not found "
            "or empty (but found 'start_url' attribute instead, "
            "did you miss an 's'?)")
    if method_is_overridden(cls, Spider, 'make_requests_from_url'):
        warnings.warn(
            "Spider.make_requests_from_url method is deprecated; it "
            "won't be called in future Scrapy releases. Please "
            "override Spider.start_requests method instead (see %s.%s)." % (
                cls.__module__, cls.__name__
            ),
        )
        for url in self.start_urls:
            yield self.make_requests_from_url(url)
    else:
        for url in self.start_urls:
            yield Request(url, dont_filter=True)

• parse 默认回调函数方法

  这是Scrapy在其请求未指定回调时处理下载的响应时使用的默认回调

def parse(self, response):
    raise NotImplementedError('{}.parse callback is not defined'.format(self.__class__.__name__))

• close 关闭spider

@staticmethod
def close(spider, reason):
    closed = getattr(spider, 'closer', None)
    if callable(closed):
        return closed(reason)


def __str__(self):
    return "<%s %r at 0x%0x>" %(type(self).__name__, self.name, id(self))


__repr__ = __str__

spider关闭时调用

Scrapy框架(三)

CrawlSpider

• 创建CrawlSpider 的爬虫文件

  命令：

  scrapy genspider -t crawl zongheng xxx.com

  注意：分析本地文件是一定要带上路径，scrapy shell默认当作url

• Rule

  from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule
  

  功能：Rule用来定义CrawlSpider的爬取规则

  from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule
  

  参数：

  (self, link_extractor=None, callback=None, cb_kwargs=None, follow=None,
                   process_links=None, process_request=None, errback=None):
  

  link_extractor： Link Extractor对象，它定义如何从每个已爬网页面中提取链接。
  callback ：回调函数 处理link_extractor形成的response
  cb_kwargs ： cb:callback 回调函数的参数，是一个包含要传递给回调函数的关键字参数的dict
  follow ：它指定是否应该从使用此规则提取的每个响应中跟踪链接。

  两个值：True False；follow=True link_extractor形成的response 会交给rule;False 则不会;
  process_links ： 用于过滤链接的回调函数 ， 处理link_extractor提取到的链接
  process_request ： 用于过滤请求的回调函数

  **errback:**处理异常的函数

• LinkExractor

from scrapy.linkextractors import LinkExtractor

LinkExractor也是scrapy框架定义的一个类
它唯一的目的是从web页面中提取最终将被跟踪的额连接。

我们也可定义我们自己的链接提取器，只需要提供一个名为extract_links的方法，它接收Response对象
并返回scrapy.link.Link对象列表。

def __init__(self, allow=(), deny=(), allow_domains=(), deny_domains=(), restrict_xpaths=(),tags=('a', 'area'), attrs=('href',), canonicalize=False,unique=True, process_value=None, deny_extensions=None, restrict_css=(), strip=True, restrict_text=None):

allow(允许): 正则表达式,或其列表 匹配url 为空 则匹配所有url

deny(不允许):正则表达式,或其列表 排除url 为空 则不排除url

allow_domains(允许的域名):str,或其列表

deny_domains(不允许的域名);str,或其列表
restrict_xpaths(通过xpath 限制匹配区域): xpath表达式 或列表
restrict_css(通过css 限制匹配区域): css表达式
restrict_text(通过text 限制匹配区域): 正则表达式
tags=(‘a’, ‘area’):允许的标签
attrs=(‘href’,):允许的属性
canonicalize:规范化每个提取的url
unique(唯一):将匹配到的重复链接过滤
process_value:接收 从标签提取的每个值 函数
deny_extensions ：不允许拓展 提取链接的时候,忽略一些扩展名.jpg .xxx

案例实战-爬取纵横小说

1.需求分析

• 页面分析

• 二级页面 小说详情

• 三级页面 章节目录

• 四级页面 章节内容

页面总体结构

需求字段

• 小说信息

category、book_name、author、status、book_nums、description、c_time、book_url、catalog_url、

• 章节信息

title、content、ordernum、c_time、chapter_url、catalog_url、

2.代码实现

爬取逻辑

[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-Xle5PUdU-1612766693875)(/Users/lijundong/Downloads/爬虫基础课改PPT+教案/7.Scrapy框架(三)].assets/crawlspider流程-1596131751356.png)

spider文件

根据目标数据–要存储的数据，在rules中定义Rule规则，按需配置callback函数，解析response获得想要的数据。

• parse_book函数获取小说信息
• parse_catalog函数获取章节信息
• get_content函数获取章节内容

# -*- coding: utf-8 -*-
import datetime
import scrapy
from scrapy.linkextractors import LinkExtractor
from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule
from ..items import   NovelItem,ChapterItem,ContentItem

class ZhSpider(CrawlSpider):
    name = 'zh'
    allowed_domains = ['book.zongheng.com']
    start_urls = ['http://book.zongheng.com/store/c0/c0/b0/u1/p1/v0/s1/t0/u0/i1/ALL.html']#起始的url

    #定义爬取规则  1.提取url(LinkExtractor对象)   2.形成请求    3.响应的处理规则
    rules = (
        Rule(LinkExtractor(allow=r'http://book.zongheng.com/book/\d+.html',restrict_xpaths='//div[@class="bookname"]'),
             callback='parse_book', follow=True,process_links="process_booklink"),
        Rule(LinkExtractor(allow=r'http://book.zongheng.com/showchapter/\d+.html'), callback='parse_catalog', follow=True,),
        Rule(LinkExtractor(allow=r'http://book.zongheng.com/chapter/\d+/\d+.html',restrict_xpaths='//ul[@class="chapter-list clearfix"]'),
             callback='get_content', follow=False,process_links="process_chpter"),
    )
    def process_booklink(self,links):
        #处理 LinkExtractor  提取到的url
        for  index,link  in  enumerate(links):
            if index==0:
                print(index,link.url)
                yield link
            else:
                return
            
    def  process_chpter(self,links):
        for  index,link  in  enumerate(links):
            if index<=20:             
                yield link
            else:
                return
            
    def parse_book(self, response):
        category = response.xpath('//div[@class="book-label"]/a/text()').extract()[1]
        book_name = response.xpath('//div[@class="book-name"]/text()').extract()[0].strip()
        author = response.xpath('//div[@class="au-name"]/a/text()').extract()[0]
        status = response.xpath('//div[@class="book-label"]/a/text()').extract()[0]
        book_nums = response.xpath('//div[@class="nums"]/span/i/text()').extract()[0]
        description = ''.join(response.xpath('//div[@class="book-dec Jbook-dec hide"]/p/text()').re("\S+"))
        c_time = datetime.datetime.now()
        book_url = response.url
        catalog_url = response.css("a").re('http://book.zongheng.com/showchapter/\d+.html')[0]
    
        item = NovelItem()
        item["category"] = category
        item["book_name"] = book_name
        item["author"] = author
        item["status"] = status
        item["book_nums"] = book_nums
        item["description"] = description
        item["c_time"] = c_time
        item["book_url"] = book_url
        item["catalog_url"] = catalog_url
        yield item
              
    def  parse_catalog(self,response):
        a_tags = response.xpath('//ul[@class="chapter-list clearfix"]/li/a')
        chapter_list = []
        catalog_url = response.url
        for a in a_tags:
            print("解析catalog_url")
            title = a.xpath("./text()").extract()[0]
            chapter_url = a.xpath("./@href").extract()[0]
            chapter_list.append((title, chapter_url, catalog_url))
        item = ChapterItem()
        item["chapter_list"] = chapter_list
        yield item
        
    def  get_content(self,response):
        chapter_url = response.url
        content = ''.join(response.xpath('//div[@class="content"]/p/text()').extract())
        c_time = datetime.datetime.now()
        # 向管道传递数据
        item = ContentItem()
        item["chapter_url"] = chapter_url
        item["content"] = content
        yield item
    

items文件

items文件里的字段，是根据目标数据的需求，

import scrapy
class ZonghengItem(scrapy.Item):
    # define the fields for your item here like:
    # name = scrapy.Field()
    pass

class NovelItem(scrapy.Item):
    # define the fields for your item here like:
    # name = scrapy.Field()
    category = scrapy.Field()
    book_name = scrapy.Field()
    author = scrapy.Field()
    status = scrapy.Field()
    book_nums = scrapy.Field()
    description = scrapy.Field()
    c_time = scrapy.Field()
    book_url = scrapy.Field()
    catalog_url = scrapy.Field()

class ChapterItem(scrapy.Item):
    # define the fields for your item here like:
    # name = scrapy.Field()
    chapter_list = scrapy.Field()
    catalog_url = scrapy.Field()

class ContentItem(scrapy.Item):
    # define the fields for your item here like:
    # name = scrapy.Field()
    content = scrapy.Field()
    chapter_url = scrapy.Field()

pipelines文件

此处是将数据写入数据库，

1. 先写入小说信息
2. 写入章节信息，除了章节内容之外的部分
3. 根据章节url，写入章节内容

# -*- coding: utf-8 -*-

import pymysql
from  zongheng.items import NovelItem,ChapterItem,ContentItem
import datetime
from  scrapy.exceptions import DropItem
class ZonghengPipeline(object):
    #连接数据库
    def open_spider(self,spider):
        data_config = spider.settings["DATABASE_CONFIG"]
        print("数据库内容",data_config)
        if data_config["type"] == "mysql":
            self.conn = pymysql.connect(**data_config["config"])
            self.cursor = self.conn.cursor()
            spider.conn = self.conn
            spider.cursor = self.cursor
    #数据存储
    def process_item(self, item, spider):
        #1.小说信息存储
        if isinstance(item,NovelItem):
            sql="select id from  novel  where  book_name=%s  and author=%s"
            self.cursor.execute(sql,(item["book_name"],item["author"]))
            if  not self.cursor.fetchone():
                #写入小说数据
                sql="insert  into  novel(category,book_name,author,status,book_nums,description,c_time,book_url,catalog_url)" \
                    "values (%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s)"
                self.cursor.execute(sql,(
                    item["category"],
                    item["book_name"],
                    item["author"],
                    item["status"],
                    item["book_nums"],
                    item["description"],
                    item["c_time"],
                    item["book_url"],
                    item["catalog_url"],
                ))
                self.conn.commit()
            return item
        #2.章节信息存储
        elif isinstance(item,ChapterItem):

            #写入  目录信息
            sql = "insert into  chapter(title,ordernum,c_time,chapter_url,catalog_url)  values(%s,%s,%s,%s,%s)"
            data_list=[]
            for  index,chapter  in  enumerate(item["chapter_list"]):
                c_time = datetime.datetime.now()
                ordernum=index+1
                title,chapter_url,catalog_url=chapter
                data_list.append((title,ordernum,c_time,chapter_url,catalog_url))
            self.cursor.executemany(sql,data_list)
            self.conn.commit()
            return item
        #3.章节内容存储
        elif isinstance(item, ContentItem):
            sql="update chapter set  content=%s where chapter_url=%s"
            content=item["content"]
            chapter_url=item["chapter_url"]
            self.cursor.execute(sql,(content,chapter_url))
            self.conn.commit()
            return item
        else:
            return  DropItem
    #关闭数据库
    def close_spider(self,spider):
        data_config=spider.settings["DATABASE_CONFIG"]#settings里设置数据库
        if data_config["type"]=="mysql":
            self.cursor.close()
            self.conn.close()

settings文件

• 设置robots协议，添加全局请求头，开启管道
• 开启下载延迟
• 配置数据库

# -*- coding: utf-8 -*-

BOT_NAME = 'zongheng'

SPIDER_MODULES = ['zongheng.spiders']
NEWSPIDER_MODULE = 'zongheng.spiders'

# Obey robots.txt rules
ROBOTSTXT_OBEY = False

# Configure maximum concurrent requests performed by Scrapy (default: 16)
#CONCURRENT_REQUESTS = 32

# Configure a delay for requests for the same website (default: 0)
# See https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/settings.html#download-delay
# See also autothrottle settings and docs
DOWNLOAD_DELAY = 1
# The download delay setting will honor only one of:
#CONCURRENT_REQUESTS_PER_DOMAIN = 16
#CONCURRENT_REQUESTS_PER_IP = 16

# Override the default request headers:
DEFAULT_REQUEST_HEADERS = {
  'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8',
  'Accept-Language': 'en',
   "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/81.0.4044.138 Safari/537.36"
}

# Configure item pipelines
# See https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html
ITEM_PIPELINES = {
   'zongheng.pipelines.ZonghengPipeline': 300,
}

DATABASE_CONFIG={
    "type":"mysql",
    "config":{
        "host":"localhost",
        "port":3306,
        "user":"root",
        "password":"123789",
        "db":"zhnovel",
        "charset":"utf8"
    }
}

LOG_FORMAT='%(asctime)s  [%(name)s] %(levelname)s: %(message)s'
LOG_DATEFORMAT='%Y'

CrawlerSpider去重

这里对链接做了条件判定,通过集合seen去重

def _requests_to_follow(self, response):
    if not isinstance(response, HtmlResponse):
        return
    seen = set()
    for rule_index, rule in enumerate(self._rules):
        links = [lnk for lnk in rule.link_extractor.extract_links(response)
                 if lnk not in seen]
        for link in rule.process_links(links):
            seen.add(link)
            request = self._build_request(rule_index, link)
            yield rule._process_request(request, response)

Scrapy框架(四)

Request

Scrapy.http.Request类是scrapy框架中request的基类。它的参数如下：

• url（字符串） - 此请求的URL

• callback（callable）- 回调函数

• method（string） - 此请求的HTTP方法。默认为’GET’。

• meta（dict） - Request.meta属性的初始值。

• body（str 或unicode） - 请求体。如果没有传参，默认为空字符串。

• headers（dict） - 此请求的请求头。

• cookies - 请求cookie。

• encoding（字符串） - 此请求的编码（默认为’utf-8’）此编码将用于对URL进行百分比编码并将body抓换str（如果给定unicode）。

• priority（int） - 此请求的优先级（默认为0）,数字越大优先级越高。

• dont_filter（boolean） - 表示调度程序不应过滤此请求。

• errback（callable） - 在处理请求时引发任何异常时将调用的函数。

• flags（list） - 发送给请求的标志，可用于日志记录或类似目的

from scrapy.http  import  Request,FormRequest

"""
class Request(object_ref):
 ( url, callback=None, method='GET', headers=None, body=None,
                 cookies=None, meta=None, encoding='utf-8', priority=0, #值越大 ,优先级越高
                 dont_filter=False, errback=None, flags=None, cb_kwargs=None):
"""
req=Request("http://www.baidu.com",headers={"spider":666},meta={"name":"爬虫"})
#功能构造请求
#参数
#请求对象
print(req.url)
print(req.method)
print(req.headers)
print(req.meta)
rer=req.replace(url="https://www.baidu.com")
print(rer.url)

FormRequest

get请求和post请求是最常见的请求。scrapy框架内置了一个FormRequest类
它扩展了基类Request，具有处理HTML表单的功能。

在使用scrapy发动POST请求的时候,常使用此方法,能较方便的发送请求.具体的使用,见登录github案例;

class FormRequest(Request):
    valid_form_methods = ['GET', 'POST']

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        formdata = kwargs.pop('formdata', None)
        if formdata and kwargs.get('method') is None:
            kwargs['method'] = 'POST'

        super(FormRequest, self).__init__(*args, **kwargs)

        if formdata:
            items = formdata.items() if isinstance(formdata, dict) else formdata
            querystr = _urlencode(items, self.encoding)
            if self.method == 'POST':
                self.headers.setdefault(b'Content-Type', b'application/x-www-form-urlencoded')
                self._set_body(querystr)
            else:
                self._set_url(self.url + ('&' if '?' in self.url else '?') + querystr)

Response

url（字符串） - 此响应的URL
status（整数） - 响应的HTTP状态。默认为200。
headers（dict） - 此响应的响应头。dict值可以是字符串（对于单值标头）或列表（对于多值标头）。
body（字节） - 响应主体。要将解码后的文本作为str（Python 2中的unicode）访问，您可以使用response.text 来自编码感知的 Response子类，例如TextResponse。
flags（列表） - 是包含Response.flags属性初始值的列表 。如果给定，列表将被浅层复制。
request（Requestobject） - Response.request属性的初始值。这表示Request生成此响应的内容。

属性和方法

url 包含此请求的URL的字符串。该属性是只读的。更改请求使用的URL replace()。
method 表示请求中的HTTP方法的字符串。
headers 类似字典的对象，包含请求头。
body 包含请求正文的str。该属性是只读的。更改请求使用的URL replace()。
meta 包含此请求的任意元数据的字典。
copy() 返回一个新的请求，改请求是此请求的副本。
replace（[ URL，method，headers，body，cookies，meta，encoding，dont_filter，callback，errback] ） 返回一个更新对的request

from   scrapy.http.response import  Response,text
"""
class Response()
功能:构造response  对象   参数   返回值:response 对象
url, status=200, headers=None, body=b'', flags=None, request=None, certificate=None)
"""
res=Response("http://www.baidu.com",request=req)
print("url",res.url)
print("状态码",res.status)
print("响应头")
print("响应内容",res.body)
print("请求",res.request)
print("meta",res.meta)

日志使用

• logger

Scrapy logger 在每个Spider实例中提供了一个可以访问和使用的实例

import scrapy

class BdSpider(scrapy.Spider):
    name = 'bd'
    allowed_domains = ['www.baidu.com']
    start_urls = ['http://www.baidu.com/']

    def parse(self, response):
        self.logger.warning("可能会有错误")
        print(response)

自定义

import logging
import scrapy


logger = logging.getLogger('mycustomlogger')

class BdSpider(scrapy.Spider):
    name = 'bd'
    allowed_domains = ['www.baidu.com']
    start_urls = ['http://www.baidu.com/']

    def parse(self, response):
        logger.info('Parse function called on -%s', response.url)
        self.logger.warning("可能会有错误")
        print(response)

• 日志文件配置

当然可以通过python的logging来记录。比如：logging.warning(‘This is a warning!’)但是为了后期维护方面，我们可以创建不同的记录器来封装消息.

import logging
logger = logging.getLogger()
logger.warning('This is a warning')

# 您只需要使用logging.getLogger函数获取其名称即可使用其他记录器：
logger = logging.getLogger('mycustomlogger')
logger.warning('This is a warning')

# 最后，您可以使用__name__变量填充当前模块路径，确保为您正在处理的任何模块设置自定义记录器：
logger = logging.getLogger(__name__)
logger.warning('This is a warning')

LOG_FILE 日志输出文件，如果为None，就打印在控制台
LOG_ENABLED 是否启用日志，默认True
LOG_ENCODING 日期编码，默认utf-8
LOG_LEVEL 日志等级，默认debug
LOG_FORMAT 日志格式
LOG_DATEFORMAT 日志日期格式
LOG_STDOUT 日志标准输出，默认False，如果True所有标准输出都将写入日志中
LOG_SHORT_NAMES 短日志名，默认为False，如果True将不输出组件名

项目中一般设置：
LOG_FILE = ‘logfile_name’
LOG_LEVEL = ‘INFO’

LOG_FILE = 'log.log'  # 日志输出文件，如果为None，就打印在控制台
LOG_ENABLED = True # 是否启用日志，默认True
LOG_ENCODING = 'utf-8'  # 日期编码，默认utf-8
LOG_LEVEL = 'INFO' # 日志等级，默认debug
LOG_FORMAT = '%(asctime)s [%(name)s] %(levelname)s: %s(message)s'  # 日志格式
LOG_DATEFORMAT = '%Y-%m-%d %H:%M:%S'  # 日志日期格式
LOG_STDOUT = False  # 日志标准输出，默认False，如果True所有标准输出都将写入日志中
LOG_SHORT_NAMES = False  # 短日志名，默认为False，如果True将不输出组件名

# 项目中一般设置：
LOG_FILE = 'logfile_name'
LOG_LEVEL = 'INFO'

Github登录

登录分析

登录参数

登录需要向 https://github.com/session 网址提交用户名和密码,

除此之外,还有其他的参数:

form_data={
    "commit": "Sign in",
    "authenticity_token":authenticity_token ,
    "ga_id": "285586600.1585549705",
    "login": "[email protected]",#用户名
    "password":P,#密码
    "webauthn-support": "supported",
    "webauthn-iuvpaa-support": "unsupported",
    "return_to": "",
    required_field: "",
    "timestamp": timestamp,
    "timestamp_secret": timestamp_secret,
}

form_data 数据来源的可能性

1. 之前访问的页面中

2. JS动态生成

经过分析检验,参数来自之前访问的静态页面中

请求流程

1. 访问 https://github.com/login 获取 https://github.com/session 需要的参数
2. 向 https://github.com/session 提交 post 用户名 密码等数据 获取登录页面

spider文件

import scrapy

from github.spiders.password.pw import  P
class LoginSpider(scrapy.Spider):
    name = 'login'
    allowed_domains = ['github.com']
    start_urls = ['http://github.com/login']#首先访问登录页面

    def parse(self, response):
        authenticity_token=response.xpath('//input[@name="authenticity_token"]/@value').extract()[0]
        timestamp=response.xpath('//input[@name="timestamp"]/@value').extract()[0]
        timestamp_secret=response.xpath('//input[@name="timestamp_secret"]/@value').extract()[0]
        required_field=response.xpath('//input[@type="text"]/@name').extract()[1]
        form_data={
            "commit": "Sign in",
            "authenticity_token":authenticity_token ,
            "ga_id": "285586600.1585549705",
            "login": "[email protected]",
            "password":P,
            "webauthn-support": "supported",
            "webauthn-iuvpaa-support": "unsupported",
            "return_to": "",
            required_field: "",
            "timestamp": timestamp,
            "timestamp_secret": timestamp_secret,
        }

        yield  scrapy.FormRequest(url="https://github.com/session",callback=self.verify_login,
                                  formdata=form_data)
    def  verify_login(self,response):
        if  "youthsnow" in response.text:
            print("登录成功")
        else:
            print("不成功")

settings

没有特殊设置,可忽略

# -*- coding: utf-8 -*-

BOT_NAME = 'github'

SPIDER_MODULES = ['github.spiders']
NEWSPIDER_MODULE = 'github.spiders'

# Crawl responsibly by identifying yourself (and your website) on the user-agent
#USER_AGENT = 'github (+http://www.yourdomain.com)'

# Obey robots.txt rules
ROBOTSTXT_OBEY = False

# Disable Telnet Console (enabled by default)
#TELNETCONSOLE_ENABLED = False

# Override the default request headers:
DEFAULT_REQUEST_HEADERS = {
  'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8',
  'Accept-Language': 'en',
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/81.0.4044.138 Safari/537.36",
}

LOG_FORMAT='%(asctime)s  [%(name)s] %(levelname)s: %(message)s'
LOG_DATEFORMAT='%Y'

Scrapy框架(五)

下载中间件

• 下载中间件是一个用来hooks进Scrapy的request/response处理过程的框架。
• 它是一个轻量级的底层系统，用来全局修改scrapy的request和response。
• scrapy框架中的下载中间件，是实现了特殊方法的类。
• scrapy系统自带的中间件被放在DOWNLOADER_MIDDLEWARES_BASE设置中

内置中间件

• scrapy系统自带的中间件被放在DOWNLOADER_MIDDLEWARES_BASE设置中

  可以通过命令 scrapy setttings --get=DOWNLOADER_MIDDLEWARES_BASE 查看

• 用户自定义的中间件需要在DOWNLOADER_MIDDLEWARES中进行设置
  该设置是一个dict，键是中间件类路径，期值是中间件的顺序，是一个正整数0-1000.越小越靠近引擎。

例:“scrapy.downloadermiddlewares.robotstxt.RobotsTxtMiddleware”: 100, 数字越小,优先级越高 即越靠近引擎

path–>scrapy/settings/default_settings.py

• 各中间件含义

DOWNLOADER_MIDDLEWARES_BASE = {
    # Engine side  reptile/lib/python3.8/site-packages/scrapy/settings/default_settings.py
    "scrapy.downloadermiddlewares.robotstxt.RobotsTxtMiddleware": 100,  # 机器人协议
    "scrapy.downloadermiddlewares.httpauth.HttpAuthMiddleware": 300,  # http身份验证中间件
    "scrapy.downloadermiddlewares.downloadtimeout.DownloadTimeoutMiddleware": 350,  # 下载超时中间件
    "scrapy.downloadermiddlewares.defaultheaders.DefaultHeadersMiddleware": 400,  # 默认请求头中间件
    "scrapy.downloadermiddlewares.useragent.UserAgentMiddleware": 500,  # 用户代理中间件
    "scrapy.downloadermiddlewares.retry.RetryMiddleware": 550,  # 重新尝试中间件
    "scrapy.downloadermiddlewares.ajaxcrawl.AjaxCrawlMiddleware": 560,  # 基于元片段html标签找到“ AJAX可抓取”页面变体的中间件。
    "scrapy.downloadermiddlewares.redirect.MetaRefreshMiddleware": 580,  # 而MetaRefreshMiddleware 始终使用字符串作为原因
    "scrapy.downloadermiddlewares.httpcompression.HttpCompressionMiddleware": 590,  # 该中间件允许从网站发送/接收压缩（gzip，deflate）流量。
    "scrapy.downloadermiddlewares.redirect.RedirectMiddleware": 600,  # 该中间件根据响应状态处理请求的重定向。
    "scrapy.downloadermiddlewares.cookies.CookiesMiddleware": 700,  # cookie中间件
    "scrapy.downloadermiddlewares.httpproxy.HttpProxyMiddleware": 750,  # IP代理中间件
    "scrapy.downloadermiddlewares.stats.DownloaderStats": 850,  # 用于存储通过它的所有请求，响应和异常的统计信息
    "scrapy.downloadermiddlewares.httpcache.HttpCacheMiddleware": 900  # 缓存中间件
    # Downloader side
}
  
  

#常用内置中间件：
#CookieMiddleware   		支持cookie，通过设置COOKIES_ENABLED 来开启和关闭
#HttpProxyMiddleware	HTTP代理，通过设置request.meta['proxy']的值来设置
#UserAgentMiddleware	与用户代理中间件。
#其他中间件见官方文档：https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/downloader-middleware.html

详见官方文档

https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/downloader-middleware.html

下载中间件API

每个中间件都是Python的一个类，它定义了以下一个或多个方法：

• process_request（request，spider） 处理请求，对于通过中间件的每个请求调用此方法

• process_response(request, response, spider) 处理响应，对于通过中间件的每个响应，调用此方法

• process_exception(request, exception, spider) 处理请求时发生了异常调用

• from_crawler（cls，crawler ） 创建爬虫

  这里需要提醒的是,要注意每个方法的返回值,返回值内容的不同,决定着请求或响应进一步在哪里执行

class BaiduDownloaderMiddleware(object):
    # Not all methods need to be defined. If a method is not defined,
    # scrapy acts as if the downloader middleware does not modify the
    # passed objects.

    @classmethod
    def from_crawler(cls, crawler):
        # This method is used by Scrapy to create your spiders.
        s = cls()
        crawler.signals.connect(s.spider_opened, signal=signals.spider_opened)
        return s

    def process_request(self, request, spider):
        # Called for each request that goes through the downloader
        #处理请求  参数  request  spider对象
        # middleware.

        # Must either:  以下必选其一
        # - return None: continue processing this request #返回None   request 被继续交个下一个中间件处理
        # - or return a Response object #返回response对象   不会交给下一个precess_request  而是交给下载器
        # - or return a Request object #返回一个request对象   直接交给引擎处理
        # - or raise IgnoreRequest: process_exception() methods of   #抛出异常  process_exception处理
        #   installed downloader middleware will be called
        return None

    def process_response(self, request, response, spider):
        # Called with the response returned from the downloader.
        #处理响应  request, response, spider

        # Must either;
        # - return a Response object   #继续交给下一中间件处理
        # - return a Request object     #返回一个request对象   直接交给引擎处理
        # - or raise IgnoreRequest     #抛出异常    process_exception处理
        return response

    def process_exception(self, request, exception, spider):
        # Called when a download handler or a process_request()
        # (from other downloader middleware) raises an exception.
        #处理异常

        # Must either:
        # - return None: continue processing this exception  #继续调用(下一个)其他中间件的process_exception
        # - return a Response object: stops process_exception() chain  #返回response  停止调用其他中间件的process_exception
        # - return a Request object: stops process_exception() chain   #返回request  直接交给引擎处理
        pass

    def spider_opened(self, spider):
        spider.logger.info('Spider opened: %s' % spider.name)

自定义中间件

用户代理池

settings文件 user_agent_list

#user_agent
user_agent_list = [
        "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.1 "
        "(KHTML, like Gecko) Chrome/22.0.1207.1 Safari/537.1",
        "Mozilla/5.0 (X11; CrOS i686 2268.111.0) AppleWebKit/536.11 "
        "(KHTML, like Gecko) Chrome/20.0.1132.57 Safari/536.11",
        "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/536.6 "
        "(KHTML, like Gecko) Chrome/20.0.1092.0 Safari/536.6",
        "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2) AppleWebKit/536.6 "
        "(KHTML, like Gecko) Chrome/20.0.1090.0 Safari/536.6",
        "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2; WOW64) AppleWebKit/537.1 "
        "(KHTML, like Gecko) Chrome/19.77.34.5 Safari/537.1",
        "Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/536.5 "
        "(KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1084.9 Safari/536.5",
        "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.0) AppleWebKit/536.5 "
        "(KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1084.36 Safari/536.5",
        "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/536.3 "
        "(KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1063.0 Safari/536.3",
        "Mozilla/5.0 (Windows NT 5.1) AppleWebKit/536.3 "
        "(KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1063.0 Safari/536.3",
        "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_8_0) AppleWebKit/536.3 "
        "(KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1063.0 Safari/536.3",
        "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2) AppleWebKit/536.3 "
        "(KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1062.0 Safari/536.3",
        "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/536.3 "
        "(KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1062.0 Safari/536.3",
        "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2) AppleWebKit/536.3 "
        "(KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1061.1 Safari/536.3",
        "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/536.3 "
        "(KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1061.1 Safari/536.3",
        "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1) AppleWebKit/536.3 "
        "(KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1061.1 Safari/536.3",
        "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2) AppleWebKit/536.3 "
        "(KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1061.0 Safari/536.3",
        "Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/535.24 "
        "(KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1055.1 Safari/535.24",
        "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2; WOW64) AppleWebKit/535.24 "
        "(KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1055.1 Safari/535.24"
    ]

middlewares文件设置用户代理

from .settings import user_agent_list
class User_AgentDownloaderMiddleware(object):

    def process_request(self, request, spider):
        request.headers["User_Agent"]=random.choice(user_agent_list) #随机选择一个UA
        # Called for each request that goes through the downloader
        #处理请求  参数  request  spider对象
        # middleware.

        # Must either:  以下必选其一
        # - return None: continue processing this request  #返回None   request 被继续交个下一个中间件处理
        # - or return a Response object    #返回response对象   不会交给下一个precess_request  而是交给下载器
        # - or return a Request object     #返回一个request对象   直接交给引擎处理
        # - or raise IgnoreRequest: process_exception() methods of   #抛出异常  process_exception处理
        #   installed downloader middleware will be called
        return None

IP代理池

settings中ip 代理池

(此处是示例,以上的代理基本无法使用的,同时不建议大家去找免费的代理,会不安全)

#IP代理池
IPPOOL=[
    {"ipaddr":"61.129.70.131:8080"},
    {"ipaddr":"61.152.81.193:9100"},
    {"ipaddr":"120.204.85.29:3128"},
    {"ipaddr":"219.228.126.86:8123"},
    {"ipaddr":"61.152.81.193:9100"},
    {"ipaddr":"218.82.33.225:53853"},
    {"ipaddr":"223.167.190.17:42789"}
]

middlewares文件设置用户代理

from .settings import IPPOOL
class MyproxyDownloaderMiddleware(object):
    #目的  设置多个代理
    #通过meta  设置代理
    def process_request(self, request, spider):
        proxyip=random.choice(IPPOOL)
        request.meta["proxy"]="http://"+proxyip["ipaddr"]#http://61.129.70.131:8080
        
        # Must either:  以下必选其一
        # - return None: continue processing this request  #返回None   request 被继续交个下一个中间件处理
        # - or return a Response object    #返回response对象   不会交给下一个precess_request  而是交给下载器
        # - or return a Request object     #返回一个request对象   直接交给引擎处理
        # - or raise IgnoreRequest: process_exception() methods of   #抛出异常  process_exception处理
        #   installed downloader middleware will be called
        return None

Scrapy.settings

BOT_NAME = ‘baidu’ #scrapy 项目名字

SPIDER_MODULES = [‘baidu.spiders’]#爬虫模块
NEWSPIDER_MODULE = ‘baidu.spiders’#使用genspider 命令创建的爬虫模块

1.基本配置

1. 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

   #BOT_NAME = ‘baidu’

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 = ’ ’

4. 是否遵循爬虫协议

   #Obey robots.txt rules

   ROBOTSTXT_OBEY = False

5. 是否支持cookie，cookiejar进行操作cookie，默认开启

   #Disable cookies (enabled by default)

   #COOKIES_ENABLED = False

6. 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 = False

   #TELNETCONSOLE_HOST = ‘127.0.0.1’

   #TELNETCONSOLE_PORT = [6023,]

7. Scrapy发送HTTP请求默认使用的请求头

   #DEFAULT_REQUEST_HEADERS = {

   #‘Accept’: ‘text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,/;q=0.8’,

   ‘Accept-Language’: ‘en’,

   }

8. 请求失败后（retry）

   scrapy自带scrapy.downloadermiddlewares.retry.RetryMiddleware中间件，如果想通过重试次数，可以进行如下操作：

   参数配置：

   #RETRY_ENABLED: 是否开启retry

   #RETRY_TIMES: 重试次数

   #RETRY_HTTP_CODECS: 遇到什么http code时需要重试，默认是500,502,503,504,408，其他的，网络连接超时等问题也会自动retry的

2.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

3.智能限速/自动节流：AutoThrottle extension

1. 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

2. 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。

3. 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

4. 配置使用

   开启True，默认False

   #AUTOTHROTTLE_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 = True

   #CONCURRENT_REQUESTS_PER_DOMAIN = 16

   #CONCURRENT_REQUESTS_PER_IP = 16

4.爬取深度与爬取方式

default_settings.py

1. 爬虫允许的最大深度，可以通过meta查看当前深度；0表示无深度

   #DEPTH_LIMIT = 3

2. 爬取时，0表示深度优先Lifo(默认)；1表示广度优先FiFo

   后进先出，深度优先

   #DEPTH_PRIORITY = 0

   #SCHEDULER_DISK_QUEUE = ‘scrapy.squeue.PickleLifoDiskQueue’

   #SCHEDULER_MEMORY_QUEUE = ‘scrapy.squeue.LifoMemoryQueue’

   先进先出，广度优先

   #DEPTH_PRIORITY = 1

   #SCHEDULER_DISK_QUEUE = ‘scrapy.squeue.PickleFifoDiskQueue’

   #SCHEDULER_MEMORY_QUEUE = ‘scrapy.squeue.FifoMemoryQueue’

3. 调度器队列

   #SCHEDULER = ‘scrapy.core.scheduler.Scheduler’

   #from scrapy.core.scheduler import Scheduler

4. 访问URL去重

   #DUPEFILTER_CLASS = ‘step8_king.duplication.RepeatUrl’

5.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 = {‘baidu.middlewares.AmazonSpiderMiddleware’: 543,}

2. Enable or disable downloader middlewares

   See http://scrapy.readthedocs.org/en/latest/topics/downloader-middleware.html DOWNLOADER_MIDDLEWARES = { # ‘baidu.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.html

   ITEM_PIPELINES = {‘baidu.pipelines.CustomPipeline’: 200, }

6.缓存

“”"

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 HttpCacheMiddleware

from scrapy.extensions.httpcache import DummyPolicy

from 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’

常用项目设置

BOT_NAME 项目名称

CONCURRENT_ITEMS item处理最大并发数，默认100

CONCURRENT_REQUESTS 下载最大并发数

CONCURRENT_REQUESTS_PER_DOMAIN 单个域名最大并发数

CONCURRENT_REQUESTS_PER_IP 单个ip最大并发数

Scrapy框架(六)

Spider类下载图片

与下载文本数据类似,只不过,在进行下载和传递的时候,是二进制数据.

spider文件

import os
import re
import scrapy
from  ..items import  BaiduimageItem
class BdimgspiderSpider(scrapy.Spider):
    name = 'bdimgspider'
    # allowed_domains = ['xxx']
		start_urls = [
        'https://image.baidu.com/search/index?tn=baiduimage&ipn=r&ct=201326592&cl=2&lm=-1&st=-1&fm=result&fr=&sf=1&fmq=1612326333694_R&pv=&ic=0&nc=1&z=&hd=&latest=©right=&se=1&showtab=0&fb=0&width=&height=&face=0&istype=2&ie=utf-8&sid=&word=ai']
    page_url = "https://image.baidu.com/search/acjson?tn=resultjson_com&logid=8226068269596264088&ipn=rj&ct=201326592&is=&fp=result&queryWord=ai&cl=2&lm=-1&ie=utf-8&oe=utf-8&adpicid=&st=-1&z=&ic=0&hd=&latest=©right=&word=ai&s=&se=&tab=&width=&height=&face=0&istype=2&qc=&nc=1&fr=&expermode=&force=&" \
               "pn={}&rn=30&gsm=1e&1612329005808="
    num=0
    page_num=0
    def parse(self, response):
        #解析page页  获取 图片url
        img_urls=re.findall('"thumbURL":"(.*?)"',response.text)
        print(img_urls)
        #发请求 获取图片数据
        for index,img_url in enumerate(img_urls):
            yield scrapy.Request(img_url,callback=self.get_img)
        self.page_num+=1
        if  self.page_num==4:
            return
        page_url=self.page_url.format(self.page_num*30)
        yield  scrapy.Request(page_url,callback=self.parse)

    def  get_img(self,response):
        print("图片数据",response.status)
        img_data=response.body #图片二进制数据
        #一直接存储
        if not os.path.exists("dirspider"):
            os.mkdir("dirspider")
        filename="dirspider/%s.jpg"%str(self.num)# 0 1 2 3
        self.num+=1
        with open(filename,"wb") as f:
            f.write(img_data)

        #使用管道存储
        item=BaiduimageItem()
        item["img_data"]=img_data
        yield  item

items文件

class BaiduimageItem(scrapy.Item):
    # define the fields for your item here like:
    # name = scrapy.Field()
    img_data=scrapy.Field()

pipelines文件

class BaiduimagePipeline(object):
    num=0
    def process_item(self, item, spider):
        if isinstance(item,BaiduimageItem):
            if not os.path.exists("dirspider_pipe"):
                os.mkdir("dirspider_pipe")
            filename="dirspider_pipe/%s.jpg"%str(self.num)# 0 1 2 3
            self.num+=1
            with open(filename,"wb") as f:
                f.write(item["img_data"])
            return item

settings文件

只需要注意开启 ITEM_PIPELINES 管道

# -*- coding: utf-8 -*-

BOT_NAME = 'baiduimage'

SPIDER_MODULES = ['baiduimage.spiders']
NEWSPIDER_MODULE = 'baiduimage.spiders'

# Obey robots.txt rules
ROBOTSTXT_OBEY = False

# Override the default request headers:
DEFAULT_REQUEST_HEADERS = {
  'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8',
  'Accept-Language': 'en',
  "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/81.0.4044.138 Safari/537.36"

}

# Configure item pipelines
# See https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html
ITEM_PIPELINES = {
   'baiduimage.pipelines.BaiduimagePipeline': 300,
}

ImagesPipeline类下载图片

使用管道类下载图片的关键

1. spider文件返回给引擎 图片urls
2. items文件中定义image_urls字段
3. 管道继承ImagesPipeline
4. settings中设置图片存储路径

spider文件

import re
import scrapy
from ..items  import  BdImagePipeItem
class BdimgpipeSpider(scrapy.Spider):
    name = 'bdimgpipe'
    # allowed_domains = ['xxx']
    start_urls = ['https://image.baidu.com/search/index?tn=baiduimage&ipn=r&ct=201326592&cl=2&lm=-1&st=-1&sf=1&fmq=&pv=&ic=0&nc=1&z=&se=1&showtab=0&fb=0&width=&height=&face=0&istype=2&ie=utf-8&fm=index&pos=history&word=%E7%8C%AB%E5%92%AA']
    page_url = "https://image.baidu.com/search/acjson?tn=resultjson_com&ipn=rj&ct=201326592&is=&fp=result&queryWord=%E7%8C%AB%E5%92%AA&cl=2&lm=-1&ie=utf-8&oe=utf-8&adpicid=&st=-1&z=&ic=0&hd=&latest=©right=&word=%E7%8C%AB%E5%92%AA&s=&se=&tab=&width=&height=&face=0&istype=2&qc=&nc=1&fr=&expermode=&force=&" \
               "pn={}&rn=30&gsm=5a&1590563737742="
    page_num = 0
    def parse(self, response):
        # 解析page页  获取 图片url
        img_urls = re.findall('"thumbURL":"(.*?)"', response.text)
        print(img_urls)
        item=BdImagePipeItem()
        item["image_urls"]=img_urls
        yield  item
        self.page_num += 1
        if self.page_num == 3:
            return
        page_url = self.page_url.format(self.page_num * 30)
        yield scrapy.Request(page_url, callback=self.parse)

items文件

class BdImagePipeItem(scrapy.Item):
    # define the fields for your item here like:
    # name = scrapy.Field()
    image_urls=scrapy.Field()

pipelines文件

from  scrapy.pipelines.images import ImagesPipeline
class BdImagePipeline(ImagesPipeline):
	pass

settings文件

# -*- coding: utf-8 -*-

BOT_NAME = 'baiduimage'

SPIDER_MODULES = ['baiduimage.spiders']
NEWSPIDER_MODULE = 'baiduimage.spiders'

# Obey robots.txt rules
ROBOTSTXT_OBEY = False

# Override the default request headers:
DEFAULT_REQUEST_HEADERS = {
  'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8',
  'Accept-Language': 'en',
  "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/81.0.4044.138 Safari/537.36"

}

# Configure item pipelines
# See https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html
ITEM_PIPELINES = {
   'baiduimage.pipelines.BdImagePipeline': 100,
}

#媒体管道类 存储  当存储路径不存在的时候,会自动创建
IMAGES_STORE ='D:/data_analysis/python_spider/tzSpider/10_scrapy6/baiduimage/ImagePipedir'
IMAGES_THUMBS = {'small': (50, 50), 'big':(270, 270)}  #缩略图设置

媒体管道的特性

媒体管道实现了以下特性:

• 避免重新下载最近下载的媒体

  指定存储位置（文件系统目录，Amazon S3 bucket，谷歌云存储bucket）

图像管道具有一些额外的图像处理功能:

• 将所有下载的图片转换为通用格式(JPG)和模式(RGB)
• 生成缩略图
• 检查图像的宽度/高度，进行最小尺寸过滤

媒体管道的设置

ITEM_PIPELINES = {‘scrapy.pipelines.images.ImagesPipeline’: 1} 启用
FILES_STORE = ‘/path/to/valid/dir’ 文件管道存放位置
IMAGES_STORE = ‘/path/to/valid/dir’ 图片管道存放位置
FILES_URLS_FIELD = ‘field_name_for_your_files_urls’ 自定义文件url字段
FILES_RESULT_FIELD = ‘field_name_for_your_processed_files’ 自定义结果字段
IMAGES_URLS_FIELD = ‘field_name_for_your_images_urls’ 自定义图片url字段
IMAGES_RESULT_FIELD = ‘field_name_for_your_processed_images’ 结果字段
FILES_EXPIRES = 90 文件过期时间 默认90天
IMAGES_EXPIRES = 90 图片过期时间 默认90天
IMAGES_THUMBS = {‘small’: (50, 50), ‘big’:(270, 270)} 缩略图尺寸
IMAGES_MIN_HEIGHT = 110 过滤最小高度
IMAGES_MIN_WIDTH = 110 过滤最小宽度
MEDIA_ALLOW_REDIRECTS = True 是否重定向

ImagesPipeline类简介

对源码的简单解释

提示:看中文注释

"""
Images Pipeline

See documentation in topics/media-pipeline.rst
"""
import functools
import hashlib
from io import BytesIO

from PIL import Image

from scrapy.utils.misc import md5sum
from scrapy.utils.python import to_bytes
from scrapy.http import Request
from scrapy.settings import Settings
from scrapy.exceptions import DropItem
#TODO: from scrapy.pipelines.media import MediaPipeline
from scrapy.pipelines.files import FileException, FilesPipeline

class NoimagesDrop(DropItem):
    """Product with no images exception"""

class ImageException(FileException):
    """General image error exception"""

class ImagesPipeline(FilesPipeline):
    """Abstract pipeline that implement the image thumbnail generation logic

    """
    MEDIA_NAME = 'image'

    # Uppercase attributes kept for backward compatibility with code that subclasses
    # ImagesPipeline. They may be overridden by settings.
    MIN_WIDTH = 0
    MIN_HEIGHT = 0
    EXPIRES = 90
    THUMBS = {}
    DEFAULT_IMAGES_URLS_FIELD = 'image_urls'
    DEFAULT_IMAGES_RESULT_FIELD = 'images'
    #解析settings里的配置字段
    def __init__(self, store_uri, download_func=None, settings=None):
        super(ImagesPipeline, self).__init__(store_uri, settings=settings,
                                             download_func=download_func)

        if isinstance(settings, dict) or settings is None:
            settings = Settings(settings)

        resolve = functools.partial(self._key_for_pipe,
                                    base_class_name="ImagesPipeline",
                                    settings=settings)
        self.expires = settings.getint(
            resolve("IMAGES_EXPIRES"), self.EXPIRES
        )

        if not hasattr(self, "IMAGES_RESULT_FIELD"):
            self.IMAGES_RESULT_FIELD = self.DEFAULT_IMAGES_RESULT_FIELD
        if not hasattr(self, "IMAGES_URLS_FIELD"):
            self.IMAGES_URLS_FIELD = self.DEFAULT_IMAGES_URLS_FIELD

        self.images_urls_field = settings.get(
            resolve('IMAGES_URLS_FIELD'),
            self.IMAGES_URLS_FIELD
        )
        self.images_result_field = settings.get(
            resolve('IMAGES_RESULT_FIELD'),
            self.IMAGES_RESULT_FIELD
        )
        self.min_width = settings.getint(
            resolve('IMAGES_MIN_WIDTH'), self.MIN_WIDTH
        )
        self.min_height = settings.getint(
            resolve('IMAGES_MIN_HEIGHT'), self.MIN_HEIGHT
        )
        self.thumbs = settings.get(
            resolve('IMAGES_THUMBS'), self.THUMBS
        )

    @classmethod
    def from_settings(cls, settings):
        s3store = cls.STORE_SCHEMES['s3']
        s3store.AWS_ACCESS_KEY_ID = settings['AWS_ACCESS_KEY_ID']
        s3store.AWS_SECRET_ACCESS_KEY = settings['AWS_SECRET_ACCESS_KEY']
        s3store.AWS_ENDPOINT_URL = settings['AWS_ENDPOINT_URL']
        s3store.AWS_REGION_NAME = settings['AWS_REGION_NAME']
        s3store.AWS_USE_SSL = settings['AWS_USE_SSL']
        s3store.AWS_VERIFY = settings['AWS_VERIFY']
        s3store.POLICY = settings['IMAGES_STORE_S3_ACL']

        gcs_store = cls.STORE_SCHEMES['gs']
        gcs_store.GCS_PROJECT_ID = settings['GCS_PROJECT_ID']
        gcs_store.POLICY = settings['IMAGES_STORE_GCS_ACL'] or None

        ftp_store = cls.STORE_SCHEMES['ftp']
        ftp_store.FTP_USERNAME = settings['FTP_USER']
        ftp_store.FTP_PASSWORD = settings['FTP_PASSWORD']
        ftp_store.USE_ACTIVE_MODE = settings.getbool('FEED_STORAGE_FTP_ACTIVE')

        store_uri = settings['IMAGES_STORE']
        return cls(store_uri, settings=settings)

    def file_downloaded(self, response, request, info):
        return self.image_downloaded(response, request, info)

    #图片下载
    def image_downloaded(self, response, request, info):
        checksum = None
        for path, image, buf in self.get_images(response, request, info):
            if checksum is None:
                buf.seek(0)
                checksum = md5sum(buf)
            width, height = image.size
            self.store.persist_file(
                path, buf, info,
                meta={'width': width, 'height': height},
                headers={'Content-Type': 'image/jpeg'})
        return checksum

    #图片获取   图片大小的过滤  #缩略图的生成
    def get_images(self, response, request, info):
        path = self.file_path(request, response=response, info=info)
        orig_image = Image.open(BytesIO(response.body))

        width, height = orig_image.size
        if width < self.min_width or height < self.min_height:#过滤图片
            raise ImageException("Image too small (%dx%d < %dx%d)" %
                                 (width, height, self.min_width, self.min_height))

        image, buf = self.convert_image(orig_image)
        yield path, image, buf

        for thumb_id, size in self.thumbs.items():#生成缩略图
            thumb_path = self.thumb_path(request, thumb_id, response=response, info=info)
            thumb_image, thumb_buf = self.convert_image(image, size)
            yield thumb_path, thumb_image, thumb_buf
            
            
            
    # 转换成通用格式
    def convert_image(self, image, size=None):
        if image.format == 'PNG' and image.mode == 'RGBA':
            background = Image.new('RGBA', image.size, (255, 255, 255))
            background.paste(image, image)
            image = background.convert('RGB')
        elif image.mode == 'P':
            image = image.convert("RGBA")
            background = Image.new('RGBA', image.size, (255, 255, 255))
            background.paste(image, image)
            image = background.convert('RGB')
        elif image.mode != 'RGB':
            image = image.convert('RGB')

        if size:
            image = image.copy()
            image.thumbnail(size, Image.ANTIALIAS)

        buf = BytesIO()
        image.save(buf, 'JPEG')
        return image, buf

    def convert_image(self, image, size=None):#转化图片格式
        if image.format == 'PNG' and image.mode == 'RGBA':
            background = Image.new('RGBA', image.size, (255, 255, 255))
            background.paste(image, image)
            image = background.convert('RGB')
        elif image.mode == 'P':
            image = image.convert("RGBA")
            background = Image.new('RGBA', image.size, (255, 255, 255))
            background.paste(image, image)
            image = background.convert('RGB')
        elif image.mode != 'RGB':
            image = image.convert('RGB')
        if size:
            image = image.copy()
            image.thumbnail(size, Image.ANTIALIAS)

        buf = BytesIO()
        image.save(buf, 'JPEG')
        return image, buf

    def get_media_requests(self, item, info):#生成媒体请求  可重写
        #得到图片url  变成请求  发给引擎
        return [Request(x) for x in item.get(self.images_urls_field, [])]

    def item_completed(self, results, item, info):#此方法获取文件名  进行改写
        if isinstance(item, dict) or self.images_result_field in item.fields:
            item[self.images_result_field] = [x for ok, x in results if ok]
        return item

    def file_path(self, request, response=None, info=None):
        image_guid = hashlib.sha1(to_bytes(request.url)).hexdigest()
        #url 是唯一  hash 之后  也是唯一 图片名字是唯一的
        return 'full/%s.jpg' % (image_guid)
      
    # 这个方法可以重写
    def item_completed(self, results, item, info):
        with suppress(KeyError):
            ItemAdapter(item)[self.images_result_field] = [x for ok, x in results if ok]
        return item
      
      
    def file_path(self, request, response=None, info=None, *, item=None):
        image_guid = hashlib.sha1(to_bytes(request.url)).hexdigest()
        # 将url进行hash。 url全球统一资源定位设置，所以是唯一的，所以图片名字是唯一的
        return f'full/{image_guid}.jpg'
      

    def thumb_path(self, request, thumb_id, response=None, info=None):
        #缩略图的存储路径
        thumb_guid = hashlib.sha1(to_bytes(request.url)).hexdigest()
        return 'thumbs/%s/%s.jpg' % (thumb_id, thumb_guid)

ImagesPipeline类方法重写

在媒体管道中，我们可以重写的方法：

get_media_requests(item, info) 根据item中的file_urls/image_urls生成请求

def get_media_requests(self, item, info):
    for file_url in item['file_urls']:
        yield scrapy.Request(file_url)

item_completed(requests, item, info)  当item里的 所有媒体文件请求完成调用

from scrapy.exceptions import DropItem
def item_completed(self, results, item, info):
    file_paths = [x['path'] for ok, x in results if ok]
    if not file_paths:
          raise DropItem("Item contains no files")
    item['file_paths'] = file_paths
    return item

spider文件

import re
import scrapy
from ..items  import  BdImagePipeItem
class BdimgpipeSpider(scrapy.Spider):
    name = 'bdimgpipe'
    # allowed_domains = ['xxx']
    start_urls = ['https://image.baidu.com/search/index?tn=baiduimage&ipn=r&ct=201326592&cl=2&lm=-1&st=-1&sf=1&fmq=&pv=&ic=0&nc=1&z=&se=1&showtab=0&fb=0&width=&height=&face=0&istype=2&ie=utf-8&fm=index&pos=history&word=%E7%8C%AB%E5%92%AA']
    page_url = "https://image.baidu.com/search/acjson?tn=resultjson_com&ipn=rj&ct=201326592&is=&fp=result&queryWord=%E7%8C%AB%E5%92%AA&cl=2&lm=-1&ie=utf-8&oe=utf-8&adpicid=&st=-1&z=&ic=0&hd=&latest=©right=&word=%E7%8C%AB%E5%92%AA&s=&se=&tab=&width=&height=&face=0&istype=2&qc=&nc=1&fr=&expermode=&force=&" \
               "pn={}&rn=30&gsm=5a&1590563737742="
    page_num = 0
    def parse(self, response):
        # 解析page页  获取 图片url
        img_urls = re.findall('"thumbURL":"(.*?)"', response.text)
        print(img_urls)
        item=BdImagePipeItem()
        item["image_urls"]=img_urls
        yield  item
        self.page_num += 1
        if self.page_num == 3:
            return
        page_url = self.page_url.format(self.page_num * 30)
        yield scrapy.Request(page_url, callback=self.parse)

items文件

class BdImagePipeItem(scrapy.Item):
    # define the fields for your item here like:
    # name = scrapy.Field()
    image_urls=scrapy.Field()

pipelines文件

它的工作流是这样的:
1.在爬虫中，您可以返回一个item，并将所需的url放入file_urls字段。
2.item从爬虫返回并进入item管道。
3.当item到达文件管道时，file_urls字段中的url将使用标准的Scrapy调度器和下载程序(这意味着将重用调度器和下载程序中间件)计划下载， 但是具有更高的优先级，在其他页面被爬取之前处理它们。在文件下载完成(或由于某种原因失败)之前，该项在特定管道阶段保持“锁定”状态。
4.下载文件后，将使用另一个字段（files）填充results。这个字段将包含一个包含有关下载文件信息的dicts列表，例如下载的路径、原始的剪贴url(从file_urls字段中获得)和文件校验和。文件字段列表中的文件将保持原来file_urls字段的顺序。如果某些文件下载失败，将记录一个错误，文件将不会出现在files字段中。

import os
import scrapy
from itemadapter import ItemAdapter
from scrapy.pipelines.images import ImagesPipeline
from scrapy.exceptions import DropItem
from .settings import IMAGES_STORE

class BdImagePipeline(ImagesPipeline):
    image_num=0
    def get_media_requests(self, item, info):
        print('item["image_urls"]',item["image_urls"])
        for x  in item["image_urls"]:
            yield scrapy.Request(x)
    def item_completed(self, results, item, info):
        print("媒体管道类结果")
        print(results)
        # results[0][1]["path"]
        for ok, x in results:
            if ok:
                print(x["path"])
        images_path = [x["path"] for ok, x in results if ok]

        for image_path in images_path:
            # os.rename(IMAGES_STORE + "/" + image_path, IMAGES_STORE + "/" + str(self.image_num) + ".jpg")
            os.rename(os.path.join(IMAGES_STORE, image_path), os.path.join(IMAGES_STORE, str(self.image_num) + ".png"))
            self.image_num += 1

settings文件

# -*- coding: utf-8 -*-

BOT_NAME = 'baiduimage'

SPIDER_MODULES = ['baiduimage.spiders']
NEWSPIDER_MODULE = 'baiduimage.spiders'

# Obey robots.txt rules
ROBOTSTXT_OBEY = False

# Override the default request headers:
DEFAULT_REQUEST_HEADERS = {
  'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8',
  'Accept-Language': 'en',
  "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/81.0.4044.138 Safari/537.36"

}
# Configure item pipelines
# See https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html
ITEM_PIPELINES = {
   'baiduimage.pipelines.BdImagePipeline': 100,
}
#媒体管道类 存储  当存储路径不存在的时候,会自动创建
IMAGES_STORE ='D:/data_analysis/python_spider/tzSpider/10_scrapy6/baiduimage/ImagePipedir'
IMAGES_THUMBS = {'small': (50, 50), 'big':(270, 270)}  #缩略图设置

Scrapy-redis(一)

分布式概念和作用

分布式：一个业务分拆多个子业务，部署在不同的服务器上;是一种将任务分布在不同地方的工作方式.
作用:提高安全性和效率

分布式爬虫就是将任务分配给不同的机器,去完成.即多个服务器将任务分解多个目标内容,共同完成一个数据下载目标.

Scrapy-redis

redis的安装与使用

1. redis 下载地址
   https://github.com/MicrosoftArchive/redis/releases

2. 安装教程https://www.cnblogs.com/ttlx/p/11611086.html

3. 设置
   bind 0.0.0.0

4. 启动服务与数据库
   redis-server redis-cli

5. redis 简单命令
   set key value 写入数据
   get key 读取数据
   lpush key value1 …一个或多个值插入到列表头部
   keys * 获取所有的键 \

   ​ FLUSHDB # 清空数据库

Redis Desktop Manager

这是一个redis的桌面工具,可以图形化界面操作redis数据库

下载安装redis Desktop Manager exe文件,不作介绍了

连接

特点和架构

scrapy_redis是一个基于Redis的Scrapy组件，用于scrapy项目的分布式部署和开发。

• 特点：

  分布式爬取

可以启动多个spider对象，互相之间共享有一个redis的request队列。最适合多个域名的广泛内容的爬取。

• 分布式数据处理

  爬取到的item数据被推送到redis中，这意味着你可以启动尽可能多的item处理程序。

• scrapy即插即用

  scrapy调度程序+过滤器，项目管道,base spider使用简单。

安装和使用

• 一般通过pip安装Scrapy-redis：

  pip install scrapy-redis

• scrapy-redis依赖：
  Python 2.7, 3.4 or 3.5以上
  Redis >= 2.8
  Scrapy >= 1.1

• scrapy-redis的使用非常简单，几乎可以并不改变原本scrapy项目的代码，只用做少量设置

常用设置

启用调度将请求存储进redis
必须
SCHEDULER = “scrapy_redis.scheduler.Scheduler”
确保所有spider通过redis共享相同的重复过滤。
必须
DUPEFILTER_CLASS = “scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter”

公共管道
ITEM_PIPELINES = {
‘scrapy_redis.pipelines.RedisPipeline’ ： 300
}

指定连接到Redis时要使用的主机和端口。
必须
REDIS_HOST = ‘localhost’
REDIS_PORT = 6379
不清理redis队列，允许暂停/恢复抓取。
可选 允许暂定,redis数据不丢失
SCHEDULER_PERSIST = True
官方文档：https://scrapy-redis.readthedocs.io/en/stable/

redis中存储的数据

• spidername:items

  list类型，保存爬虫获取到的数据item内容是json字符串。

• spidername:dupefilter

  set类型，用于爬虫访问的URL去重内容是40个字符的url的hash字符串

• spidername:start_urls

  list类型，用于接收redis spider启动时的第一个url

• spidername:requests

  zset类型，用于存放requests等待调度。内容是requests对象的序列化字符串

分布式项目演示

演示逻辑

1. 将代码设置成可以进行分布式爬取代码
2. 将分布式代码copy一份,一共两份
3. 两份代码,两处内容存放的位置,两处爬取的内容之和是整体内容

项目配置及项目代码

spider作了简单改动,更重要的是在settings里作一些设置

spider文件

代码作了简单改动

1. 导出RedisSpider

2. 类继承 RedisSpider

3. 注销strat_urls 设置 redis_key = “db:start_urls” 开启爬虫钥匙

# -*- coding: utf-8 -*-
import json

import scrapy

from ..items  import  DbItem   #是一个安全的字典

from scrapy_redis.spiders import RedisSpider  #1. 导出RedisSpider

# class Db250Spider(scrapy.Spider):#继承基础类
class Db250Spider(RedisSpider):#2.继承redis_spider
    name = 'db250'  #爬虫文件名字  必须存在且唯一
    # allowed_domains = ['movie.douban.com'] #允许的域名   可以不存在 不存在  任何域名都可以
    # start_urls = ['https://movie.douban.com/top250']#初始url  必须要存在
    redis_key = "db:start_urls"  #3.开启爬虫的钥匙
    page_num=0
    
    def parse(self, response):#解析函数  处理响应数据
        print("项目1解析的response",response.url)
        print("项目1解析的response",response.url)
        print("项目1解析的response",response.url)
        node_list=response.xpath('//div[@class="info"]')
        for node  in  node_list:
            #电影名字
            film_name=node.xpath("./div/a/span/text()").extract()[0]
            #导演信息
            director_name=node.xpath("./div/p/text()").extract()[0].strip()
            #评分
            score=node.xpath('./div/div/span[@property="v:average"]/text()').extract()[0]

            #使用管道存储
            item_pipe=DbItem() #创建Dbitem对象  当成字典来使用
            item_pipe['film_name']=film_name
            item_pipe['director_name']=director_name
            item_pipe['score']=score
            # yield item_pipe
            # print("电影信息",dict(item_pipe))
            # 电影简介
            print("电影信息",item_pipe["film_name"])
            detail_url = node.xpath('./div/a/@href').extract()[0]
            yield scrapy.Request(detail_url,callback=self.get_detail,meta={"info":item_pipe})

        #发送新一页的请求
        #构造url
        if response.meta.get("num"):
            self.page_num = response.meta["num"]
        self.page_num += 1
        if self.page_num==4:
            return
        page_url="https://movie.douban.com/top250?start={}&filter=".format(self.page_num*25)
        yield scrapy.Request(page_url,meta={"num":self.page_num})
    def  get_detail(self,response):
        item=DbItem()
        #解析详情页的response
        #1.meta 会跟随response 一块返回  2.通过response.meta接收 3.通过update  添加到新的item对象中
        info = response.meta["info"]
        item.update(info)
        #简介内容
        description=response.xpath('//div[@id="link-report"]//span[@property="v:summary"]/text()').extract()[0].strip()
        # print('description',description)

        item["description"]=description
        print(item["film_name"])
        #通过管道保存
        yield  item
        
#目标数据  电影信息+ 获取电影简介数据  次级页面的网页源代码里
#请求流程   访问一级页面  提取电影信息+次级页面的url    访问次级页面url 从次级的数据中提取电影简介

#存储的问题   数据没有次序  需要使用  meta传参 保证 同一电影的信息在一起

items文件

import scrapy

class DbItem(scrapy.Item):
    # define the fields for your item here like:
    # name = scrapy.Field()
    film_name=scrapy.Field()
    director_name=scrapy.Field()
    score=scrapy.Field()
    description=scrapy.Field()

pipelines文件

import json
class DbPipeline(object):
    def  open_spider(self,spider):
        #爬虫文件开启,此方法执行
        self.f=open("film_pipe1.txt","w",encoding="utf-8")

    def process_item(self, item, spider):
        json_data=json.dumps(dict(item),ensure_ascii=False)+"\n"
        self.f.write(json_data)
        return item
    def  close_spider(self,spider):
        # 爬虫文件关闭,此方法执行
        self.f.close() #关闭文件

settings文件

settings文件需要配置

• 公共的调度器 SCHEDULER

• 公共的过滤器 DUPEFILTER_CLASS

• 公共存储区域 redis

# -*- coding: utf-8 -*-

BOT_NAME = 'db'

SPIDER_MODULES = ['db.spiders']
NEWSPIDER_MODULE = 'db.spiders'

# Obey robots.txt rules
ROBOTSTXT_OBEY = False

DOWNLOAD_DELAY = 1

# Override the default request headers:
DEFAULT_REQUEST_HEADERS = {
  'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8',
  'Accept-Language': 'en',
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/81.0.4044.138 Safari/537.36"
}

# 启用调度将请求存储进redis
# 必须
SCHEDULER = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler"

# 确保所有spider通过redis共享相同的重复过滤。
# 必须
DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter"

#公共管道
ITEM_PIPELINES  =  {
    'scrapy_redis.pipelines.RedisPipeline':300,
    'db.pipelines.DbPipeline': 200,
}
# 指定连接到Redis时要使用的主机和端口。
# 必须
REDIS_HOST = 'localhost'
REDIS_PORT = 6379
# 不清理redis队列，允许暂停/恢复抓取。
# 可选  允许暂定,redis数据不丢失
SCHEDULER_PERSIST = True

#日志文件配置
# LOG_FILE="db_redis.log"
LOG_ENABLED=True

LOG_FORMAT='%(asctime)s  [%(name)s] %(levelname)s: %(message)s'
LOG_DATEFORMAT='%Y'

LOG_ENCODING="utf-8"
LOG_LEVEL="INFO"

scrapy-redis 源码文件

Scrapy-redis(二)

通过Extensions关闭分布式爬虫

正常执行完毕后会执行scrapy.Spider关闭代码

def _set_crawler(self, crawler):
    self.crawler = crawler
    self.settings = crawler.settings
    crawler.signals.connect(self.close, signals.spider_closed)

scrapy内部的信号系统会在爬虫耗尽内部队列中的request时，就会出发spider_idle信号。

scrapy_redis对应代码：

def spider_idle(self):
    """Schedules a request if available, otherwise waits."""
    # XXX: Handle a sentinel to close the spider.
    self.schedule_next_requests()
    raise DontCloseSpider

因为抛出了DontCloseSpider异常，所以当触发spider_idle的时候整个爬虫不会停止。

在项目文件下新建一个extensions.py文件，同级目录有settings…

下面是通过Extensions对spider_idle方法进行重写

import logging
import time
from scrapy import signals
from scrapy.exceptions import NotConfigured

logger = logging.getLogger(__name__)


class RedisSpiderSmartIdleClosedExceptions(object):

    def __init__(self, idle_number, crawler):
        self.crawler = crawler
        self.idle_number = idle_number
        self.idle_list = []
        self.idle_count = 0

    @classmethod
    def from_crawler(cls, crawler):
        # 首先从setting中检查是否应该启用和提高扩展
        # 否则不配置
        if not crawler.settings.getbool('MYEXT_ENABLED'):
            raise NotConfigured

        # 配置仅支持RedisSpider，可以不配置
        if not 'redis_key' in crawler.spidercls.__dict__.keys():
            raise NotConfigured('Only supports RedisSpider')

        # 获取配置中idle的时间片个数，默认为360个，30分钟
        # idle_number = crawler.settings.getint('IDLE_NUMBER', 360)
        idle_number = crawler.settings.getint('IDLE_NUMBER', 10)

        # 实例化扩展对象
        ext = cls(idle_number, crawler)

        # 将扩展对象extensions连接到signals信号， 将signals.spider_idle 与 spider_idle() 方法关联起来。
        crawler.signals.connect(ext.spider_opened, signal=signals.spider_opened)
        crawler.signals.connect(ext.spider_closed, signal=signals.spider_closed)
        crawler.signals.connect(ext.spider_idle, signal=signals.spider_idle)

        # return the extension object，返回extensions实例
        return ext

    def spider_opened(self, spider):
        logger.info("opened spider %s redis spider Idle, Continuous idle limit： %d", spider.name, self.idle_number)

    def spider_closed(self, spider):
        logger.info("closed spider %s, idle count %d , Continuous idle count %d",
                    spider.name, self.idle_count, len(self.idle_list))

    def spider_idle(self, spider):
        # 两种判断方法
        self.idle_count += 1  # 空闲计数
        self.idle_list.append(time.time())  # 每次触发 spider_idle时，记录下触发时间戳
        idle_list_len = len(self.idle_list)  # 获取当前已经连续触发的次数

        # 判断redis中是否存在关联key，如果key被用完，则key就不存在
        if idle_list_len > 2 and spider.server.exists(spider.redis_key):
            self.idle_list = [self.idle_list[-1]]

        elif idle_list_len > self.idle_number:
            # 连续触发的次数达到配置次数后关闭爬虫
            logger.info('\n continued idle number exceed {} Times'
                        '\n meet the idle shutdown conditions, will close the reptile operation'
                        '\n idle start time: {},  close spider time: {}'.format(
                self.idle_number,self.idle_list[0], self.idle_list[0]))

        # # 判断 当前触发时间与上次触发时间 之间的间隔是否大于5秒，如果大于5秒，说明redis 中还有key
        # if idle_list_len > 2 and self.idle_list[-1] - self.idle_list[-2] > 6:
        #     self.idle_list = [self.idle_list[-1]]
        #
        # elif idle_list_len > self.idle_number:
        #     # 连续触发的次数达到配置次数后关闭爬虫
        #     logger.info('\n continued idle number exceed {} Times'
        #                 '\n meet the idle shutdown conditions, will close the reptile operation'
        #                 '\n idle start time: {},  close spider time: {}'.format(self.idle_number,
        #                                                                         self.idle_list[0], self.idle_list[0]))
            # 执行关闭爬虫操作
            self.crawler.engine.close_spider(spider, 'closespider_pagecount')

在settings.py 中添加以下配置， 请将 scrapy 替换为你的项目目录名。

# Enable or disable extensions
# See https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/extensions.html
EXTENSIONS = {
   # 'scrapy.extensions.telnet.TelnetConsole': None,
   'scrapy.extensions.RedisSpiderSmartIdleClosedExceptions': 500,
}
MYEXT_ENABLED=True      # 开启扩展
IDLE_NUMBER=360           # 配置空闲持续时间单位为 360个 ，一个时间单位为5s

分布式项目演示(二)

演示逻辑

整体逻辑与分布式爬取豆瓣电影数据类似,爬取网站是纵横小说,持久化存储位置是mysql数据库.

• 项目1存储 novel与chapter两张表

• 项目2是novel_copy与chapter_copy两张表

• novel_from_redis,chapter_from_redis是公共区域redis里的数据,即项目1和项目2的数据之和

• settings里的配置 与 管道的存储设置 保证了分布式存储的可能

spider文件

# -*- coding: utf-8 -*-
import datetime
import scrapy
from scrapy.linkextractors import LinkExtractor
from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule
from ..items import   NovelItem,ChapterItem,ContentItem
from  scrapy_redis.spiders import RedisCrawlSpider #1.导出  RedisCrawlSpider
# class ZhSpider(CrawlSpider):
class ZhSpider(RedisCrawlSpider):#2.继承  RedisCrawlSpider
    name = 'zh'
    allowed_domains = ['book.zongheng.com']
    # start_urls = ['http://book.zongheng.com/store/c0/c0/b0/u1/p1/v0/s1/t0/u0/i1/ALL.html']#起始的url
    redis_key = "zh:start_urls" #3.设置  redis_key
    #定义爬取规则  1.提取url(LinkExtractor对象)   2.形成请求    3.响应的处理规则
    rules = (
        Rule(LinkExtractor(allow=r'http://book.zongheng.com/book/\d+.html',restrict_xpaths='//div[@class="bookname"]'),
             callback='parse_book', follow=True,process_links="process_booklink"),
        Rule(LinkExtractor(allow=r'http://book.zongheng.com/showchapter/\d+.html'), callback='parse_catalog', follow=True,),
        Rule(LinkExtractor(allow=r'http://book.zongheng.com/chapter/\d+/\d+.html',restrict_xpaths='//ul[@class="chapter-list clearfix"]'),
             callback='get_content', follow=False,process_links="process_chpter"),
    )
    def process_booklink(self,links):
        #处理 LinkExtractor  提取到的url
        for  index,link  in  enumerate(links):
            if index==0:
                print(index,link.url)
                yield link
            else:
                return
            
    def  process_chpter(self,links):
        for  index,link  in  enumerate(links):
            if index<=20:             
                yield link
            else:
                return
            
    def parse_book(self, response):
        category = response.xpath('//div[@class="book-label"]/a/text()').extract()[1]
        book_name = response.xpath('//div[@class="book-name"]/text()').extract()[0].strip()
        author = response.xpath('//div[@class="au-name"]/a/text()').extract()[0]
        status = response.xpath('//div[@class="book-label"]/a/text()').extract()[0]
        book_nums = response.xpath('//div[@class="nums"]/span/i/text()').extract()[0]
        description = ''.join(response.xpath('//div[@class="book-dec Jbook-dec hide"]/p/text()').re("\S+"))
        c_time = datetime.datetime.now()
        book_url = response.url
        catalog_url = response.css("a").re('http://book.zongheng.com/showchapter/\d+.html')[0]
    
        item = NovelItem()
        item["category"] = category
        item["book_name"] = book_name
        item["author"] = author
        item["status"] = status
        item["book_nums"] = book_nums
        item["description"] = description
        item["c_time"] = c_time
        item["book_url"] = book_url
        item["catalog_url"] = catalog_url
        yield item     
        
    def  parse_catalog(self,response):
        a_tags = response.xpath('//ul[@class="chapter-list clearfix"]/li/a')
        chapter_list = []
        catalog_url = response.url
        print("项目1解析catalog_url")
        for a in a_tags:   
            title = a.xpath("./text()").extract()[0]
            chapter_url = a.xpath("./@href").extract()[0]
            chapter_list.append((title, chapter_url, catalog_url))
        item = ChapterItem()
        item["chapter_list"] = chapter_list
        yield item
        
    def  get_content(self,response):
        chapter_url = response.url
        content = ''.join(response.xpath('//div[@class="content"]/p/text()').extract())
        c_time = datetime.datetime.now()
        # 向管道传递数据
        item = ContentItem()
        item["chapter_url"] = chapter_url
        item["content"] = content
        yield item      

items文件

import scrapy
class ZonghengItem(scrapy.Item):
    # define the fields for your item here like:
    # name = scrapy.Field()
    pass

class NovelItem(scrapy.Item):
    # define the fields for your item here like:
    # name = scrapy.Field()
    category = scrapy.Field()
    book_name = scrapy.Field()
    author = scrapy.Field()
    status = scrapy.Field()
    book_nums = scrapy.Field()
    description = scrapy.Field()
    c_time = scrapy.Field()
    book_url = scrapy.Field()
    catalog_url = scrapy.Field()

class ChapterItem(scrapy.Item):
    # define the fields for your item here like:
    # name = scrapy.Field()
    chapter_list = scrapy.Field()
    catalog_url = scrapy.Field()

class ContentItem(scrapy.Item):
    # define the fields for your item here like:
    # name = scrapy.Field()
    content = scrapy.Field()
    chapter_url = scrapy.Field()

pipelines文件

• 项目一 存储进 novel 与 chapter

• 项目二 存储进 novel_copy 与 chapter_copy

• 项目一与项目二在pipelines中的不同就是存储表的不同

import pymysql
from  zongheng.items import NovelItem,ChapterItem,ContentItem
import datetime
from  scrapy.exceptions import DropItem
class ZonghengPipeline(object):
    #连接数据库
    def open_spider(self,spider):
        data_config = spider.settings["DATABASE_CONFIG"]
        print("数据库内容",data_config)
        if data_config["type"] == "mysql":
            self.conn = pymysql.connect(**data_config["config"])
            self.cursor = self.conn.cursor()
            spider.conn = self.conn
            spider.cursor = self.cursor
    #数据存储
    def process_item(self, item, spider):
        #1.小说信息存储
        if isinstance(item,NovelItem):
            sql="select id from  novel  where  book_name=%s  and author=%s"
            self.cursor.execute(sql,(item["book_name"],item["author"]))
            if  not self.cursor.fetchone():
                #写入小说数据
                sql="insert  into  novel(category,book_name,author,status,book_nums,description,c_time,book_url,catalog_url)" \
                    "values (%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s)"
                self.cursor.execute(sql,(
                    item["category"],
                    item["book_name"],
                    item["author"],
                    item["status"],
                    item["book_nums"],
                    item["description"],
                    item["c_time"],
                    item["book_url"],
                    item["catalog_url"],
                ))
                self.conn.commit()
            return item
        #2.章节信息存储
        elif isinstance(item,ChapterItem):

            #写入  目录信息
            sql = "insert into  chapter(title,ordernum,c_time,chapter_url,catalog_url)  values(%s,%s,%s,%s,%s)"
            data_list=[]  #[(%s,%s,%s,%s,%s),(%s,%s,%s,%s,%s),(%s,%s,%s,%s,%s)]
            for  index,chapter  in  enumerate(item["chapter_list"]):
                c_time = datetime.datetime.now()
                ordernum=index+1
                title,chapter_url,catalog_url=chapter
                data_list.append((title,ordernum,c_time,chapter_url,catalog_url))
            self.cursor.executemany(sql,data_list)
            self.conn.commit()
            return item
        #3.章节内容存储
        elif isinstance(item, ContentItem):
            
            sql="update chapter set  content=%s where chapter_url=%s"
            content=item["content"]
            chapter_url=item["chapter_url"]
            print("项目1章节url",chapter_url)
            self.cursor.execute(sql,(content,chapter_url))
            self.conn.commit()
            return item
        else:
            return  DropItem
    #关闭数据库
    def close_spider(self,spider):
        data_config=spider.settings["DATABASE_CONFIG"]#setting里设置数据库
        if data_config["type"]=="mysql":
            self.cursor.close()
            self.conn.close()

settings文件

• 开启本地管道,存进本地数据库
• 开启公共管道,数据存储进公共存储区域redis里

# -*- coding: utf-8 -*-

BOT_NAME = 'zongheng'

SPIDER_MODULES = ['zongheng.spiders']
NEWSPIDER_MODULE = 'zongheng.spiders'

# Obey robots.txt rules
ROBOTSTXT_OBEY = False

DOWNLOAD_DELAY = 1


# Override the default request headers:
DEFAULT_REQUEST_HEADERS = {
  'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8',
  'Accept-Language': 'en',
   "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/81.0.4044.138 Safari/537.36"
}
#本地数据库
DATABASE_CONFIG={
    "type":"mysql",
    "config":{
        "host":"localhost",
        "port":3306,
        "user":"root",
        "password":"123789",
        "db":"zhnovel",
        "charset":"utf8"
    }
}

# 启用调度将请求存储进redis
# 必须
SCHEDULER = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler"
# 确保所有spider通过redis共享相同的重复过滤。
# 必须
DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter"
#公共管道 与  本地管道
ITEM_PIPELINES  =  {
    'scrapy_redis.pipelines.RedisPipeline':300,
    'zongheng.pipelines.ZonghengPipeline': 200,
}
# 指定连接到Redis时要使用的主机和端口。
# 必须
REDIS_HOST = 'localhost'
REDIS_PORT = 6379
# 不清理redis队列，允许暂停/恢复抓取。
# 可选  允许暂定,redis数据不丢失
SCHEDULER_PERSIST = True

#日志文件配置
# LOG_FILE="zh_redis.log"
LOG_ENABLED=True

LOG_FORMAT='%(asctime)s  [%(name)s] %(levelname)s: %(message)s'
LOG_DATEFORMAT='%Y'

LOG_ENCODING="utf-8"
LOG_LEVEL="INFO"

redis数据存储到MySQL

mysql清空表

TRUNCATE TABLE chapter;
TRUNCATE TABLE chapter_copy1;
TRUNCATE TABLE chapter_copy2;
TRUNCATE TABLE novel;
TRUNCATE TABLE novel_copy1;
TRUNCATE TABLE novel_copy2;

• 因为开启了公共管道,所以两个项目的公共区域 redis 里会有两个项目的数据,是完整的数据,可以持久化到MySQL里进行持久化的存储
• 这是在两个项目文件之外的文件

import datetime
import  redis
import pymysql
import   json

#指定redis数据库信息
rediscli=redis.StrictRedis(host="localhost",port=6379,db=0)

#指定mysql数据库
mysqlconn=pymysql.connect(host="localhost",port=3306,user="root",password="123789",db="zhnovel",charset="utf8")


while  True:
    #取出数据
    source, data = rediscli.blpop(["zh:items"])
    print(source, data)
    item = json.loads(data)
    print(item)

    #写入数据
    cursor=mysqlconn.cursor()

    if  b"book_name" in data:
        sql = "select id from  novel_from_redis  where  book_name=%s  and author=%s"
        cursor.execute(sql, (item["book_name"], item["author"]))
        if  not cursor.fetchone():
            #写入小说数据
            sql="insert  into  novel_from_redis(category,book_name,author,status,book_nums,description,c_time,book_url,catalog_url)" \
                "values (%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s)"
            cursor.execute(sql,(
                item["category"],
                item["book_name"],
                item["author"],
                item["status"],
                item["book_nums"],
                item["description"],
                item["c_time"],
                item["book_url"],
                item["catalog_url"],
            ))
            mysqlconn.commit()
            cursor.close()
    elif  b"chapter_list"  in  data:
        sql = "insert into  chapter_from_redis(title,ordernum,c_time,chapter_url,catalog_url)  values(%s,%s,%s,%s,%s)"
        data_list = []  # [(%s,%s,%s,%s,%s),(%s,%s,%s,%s,%s),(%s,%s,%s,%s,%s)]
        for index, chapter in enumerate(item["chapter_list"]):
            c_time = datetime.datetime.now()
            ordernum = index + 1
            title, chapter_url, catalog_url = chapter
            data_list.append((title, ordernum, c_time, chapter_url, catalog_url))
        cursor.executemany(sql, data_list)
        mysqlconn.commit()
        cursor.close()
    elif  b"content"  in  data:
        sql = "update chapter_from_redis set  content=%s where chapter_url=%s"
        content = item["content"]
        chapter_url = item["chapter_url"]
        cursor.execute(sql, (content, chapter_url))
        mysqlconn.commit()
        cursor.close()

Scrapy 项目部署

API

scrapyd的web界面比较简单，主要用于监控，所有的调度工作全部依靠接口实现.
官方文档：

https://scrapyd.readthedocs.io/en/latest/

https://scrapyd.readthedocs.io/en/latest/api.html

scrapyd设置

Scrapyd在以下位置搜索配置文件，并按顺序解析它们，最新的配置文件具有更高的优先级：

/etc/scrapyd/scrapyd.conf (Unix)
c:\scrapyd\scrapyd.conf (Windows)
/etc/scrapyd/conf.d/* (in alphabetical order, Unix)
scrapyd.conf
~/.scrapyd.conf (users home directory)

一.安装 scrapyd

命令1:

pip install  scrapyd

验证:

​ 输入 scrapyd ,可以点击页面 则成功http://localhost:6800

命令2:

​ pip install scrapyd-client

验证:

​ 到 scrapy 项目下面,输入 scrapyd-deploy 出现 Unknown target: default

因为本人使用anaconda管理python库，所以python的库文件都在anaconda目录下

查找scrapyd的路径

find / -name scrapyd

查到两个结果，

一个是scrapyd的执行程序

一个是scrapyd的库文件

修改scrapyd的配置，修改成允许远程访问

cd /root/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/scrapyd

修改目录下的default_scrapyd.conf的bind_address修改成0.0.0.0允许远程访问

二.scrapy.cfg设置

[deploy:spider]  #部署名称 可以无  默认为空
url = http://localhost:6800/    #url  必须有  可以是远程服务器
project = zongheng       #项目名称 不要删掉
username=xxx       #访问服务器需要的用户名和密码  (可以不写)
password=xxx

终端输入命令 scrapyd-deploy -l 查看设置的部署名称 和 url

三.执行打包命令

http://localhost:6800/listprojects.json

位置: 在有scrapy.cfg 的目录下

输入 scrapyd-deploy spider(部署名称) -p zongheng(项目名称)

scrapyd-deploy spider -p Scrapy

终端显示如下:

Deploying to project "zongheng" in http://localhost:6800/addversion.json
Server response (200):
{"node_name": "YNRBYA8RP4AT92A", "status": "ok", "project": "zongheng", "version": "1595508145", "spiders": 1}

输入 http://127.0.0.1:6800 网页端显示如下:

四.启动爬虫

​ 项目名称 爬虫名称

curl http://localhost:6800/schedule.json -d project=Scrapy -d spider=zh

curl http://localhost:6800/schedule.json -d project=Scrapy -d spider=zh

显示如下:

{“node_name”: “YNRBYA8RP4AT92A”, “status”: “ok”, “jobid”: “98785578cce211eab46598fa9b72ce54”}

则在网页端可以查看爬虫

curl http://localhost:6800/cancel.json -d project=douban   -d job=4fc26e4209da11e9b344000c292b8398

五.关闭爬虫

​ 项目名称 jobid

curl http://localhost:6800/cancel.json -d project=zongheng -d job=4fc26e4209da11e9b344000c292b8398

可能会出现的问题

问题: scrapyd-deploy 不是内部或者是外部命令

解决方法:

使用 where scrapyd-deploy 找到如下两个文件,并对这两个文件进行更改

更改两个文件 设置如下:

scrapyd.bat    内容
@echo off
"C:\ProgramData\Anaconda3\envs\spider\python.exe" "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\spider\Scripts\scrapyd-deploy" %*

scrapyd-deploy.bat  内容
@echo off
"C:\ProgramData\Anaconda3\envs\spider\python.exe" "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\spider\Scripts\scrapyd-deploy" %*

/Users/lijundong/opt/anaconda3/envs/reptile/bin/scrapyd-deploy:23: ScrapyDeprecationWarning: Module scrapy.utils.http is deprecated, Please import from w3lib.http instead.

from scrapy.utils.http import basic_auth_header

from w3lib.http import basic_auth_header