6-爬虫-scrapy解析数据（使用css选择器解析数据、xpath 解析数据）、 配置文件

1 scrapy解析数据
1.1 使用css选择器解析数据
1.2 xpath 解析数据

2 配置文件
3 整站爬取博客–》爬取详情–》数据传递

scrapy 爬虫框架补充

# 1 打码平台---》破解验证码
	-数字字母：ddddocr
    -计算题，滑块，成语。。。
    -云打码，超级鹰：demo---》request携带图片发送请求
    
    
# 2 通过打码平台登录打码平台
	-浏览器 缩放调100%
    -mac： 坐标都乘以2
    
    
# 3 自动登录(京东，12306)---》扫码登录
	---》拿到二维码---》在本地把二维码弹出来，让用户扫码，可能有很多手机---》每个手机扫一遍---》登录很多账号---》存到cookie池中---》给其他程序用
    
# 4 12306抢票
	-没有任何第三方 是官方授权的抢票---》第三方全是爬虫
    -高铁管家（只有一个好用---跨站搜索）
    	-登录---》输入你的用户名和密码--（1 加载了12306网页  2 用户名密码输入）---》拿到你的cookie
        
        -cookie池（2000条cookie）
        -有些登录才能访问的接口：随机从cookie拿一条cookie
        
        -候补补票
        
# 4 selenium 爬取京东商品信息
	-需要登录
# 5 scrapy 爬虫框架
# 6 架构
	引擎
    爬虫
    调度器
    下载器
    存储pipline
    
    
    
# 命令
	scrapy startproject 项目名
    scrapy genspider 爬虫名 爬取地址
    scrapy crawl 爬虫
    
# 目录结构
	

1 scrapy解析数据

##### 运行爬虫
scrapy crawl cnblogs

##### 可以项目目录下写个main.py
from scrapy.cmdline import execute
execute(['scrapy','crawl','cnblogs','--nolog'])


#### 重点
1 response对象有css方法和xpath方法
	-css中写css选择器     response.css('')
    -xpath中写xpath选择   response.xpath('')
2 重点1：
	-xpath取文本内容
	'.//a[contains(@class,"link-title")]/text()'
    -xpath取属性
    './/a[contains(@class,"link-title")]/@href'
    -css取文本
    'a.link-title::text'
    -css取属性
    'img.image-scale::attr(src)'
3 重点2：
	.extract_first()  取一个
    .extract()        取所有

1.1 使用css选择器解析数据

       def parse(self, response):
        article_list = response.css('article.post-item')
        # print(type(article_list))  # 
        for article in article_list:
            title = article.css('a.post-item-title::text').extract_first()
            # print(name)
            author = article.css('a.post-item-author>span::text').extract_first()
            # print(author)
            url = article.css('a.post-item-title::attr(href)').extract_first()
            img = article.css('img.avatar::attr(src)').extract_first()
            desc = article.css('p.post-item-summary::text').extract()  # 文本内容可能放在第二个位置
            desc_content = desc[0].replace('\n', '').replace(' ', '')
            if not desc_content:
                desc_content = desc[1].replace('\n', '').replace(' ', '')
            print(f"""
                文章标题：{title}
                文章作者：{author}
                链接地址：{url}
                图片：{img}
                文章摘要：{desc_content}
            """)

1.2 xpath 解析数据

    def parse(self, response):
        article_list = response.xpath('//article[@class="post-item"]')
        for article in article_list:
            name = article.xpath('.//a[@class="post-item-title"]/text()').extract_first()
            # name = article.xpath('./section/div/a/text()').extract_first()
            author = article.xpath('.//a[@class="post-item-author"]/span/text()').extract_first()
            url = article.xpath('.//a[@class="post-item-title"]/@href').extract_first()
            img = article.xpath('./section/div/p/a/img/@src').extract_first()
            desc = article.xpath('./section/div/p/text()').extract()  # 文本内容可能放在第二个位置
            desc_content = desc[0].replace('\n', '').replace(' ', '')
            if not desc_content:
                desc_content = desc[1].replace('\n', '').replace(' ', '')

            print('''
            文章标题：%s
            文章作者：%s
            文章地址：%s
            头像：%s
            摘要：%s
            ''' % (name, author, url, img, desc_content))

2 配置文件

#### 基础配置
# 项目名
BOT_NAME = "scrapy_demo"
# 爬虫所在路径
SPIDER_MODULES = ["scrapy_demo.spiders"]
NEWSPIDER_MODULE = "scrapy_demo.spiders"

# 记住  日志级别
LOG_LEVEL='ERROR'


# 请求头中的  USER_AGENT
USER_AGENT = "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/119.0.0.0 Safari/537.36"

# 是否遵循爬虫协议
ROBOTSTXT_OBEY = False



# 默认请求头
#DEFAULT_REQUEST_HEADERS = {
#    "Accept": "text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8",
#    "Accept-Language": "en",
#}

#爬虫中间件
#SPIDER_MIDDLEWARES = {
#    "scrapy_demo.middlewares.ScrapyDemoSpiderMiddleware": 543,
#}

# 下载中间件
#DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {
#    "scrapy_demo.middlewares.ScrapyDemoDownloaderMiddleware": 543,
#}



# 持久化相关
#ITEM_PIPELINES = {
#    "scrapy_demo.pipelines.ScrapyDemoPipeline": 300,
#}



### 高级配置（提高爬取效率）
#1 增加并发：默认16
默认scrapy开启的并发线程为32个，可以适当进行增加。在settings配置文件中修改
CONCURRENT_REQUESTS = 100
值为100,并发设置成了为100

#2 提高日志级别：
在运行scrapy时，会有大量日志信息的输出，为了减少CPU的使用率。可以设置log输出信息为INFO或者ERROR即可。在配置文件中编写：
LOG_LEVEL = 'INFO'


# 3 禁止cookie：
如果不是真的需要cookie，则在scrapy爬取数据时可以禁止cookie从而减少CPU的使用率，提升爬取效率。在配置文件中编写：
COOKIES_ENABLED = False

# 4 禁止重试：
对失败的HTTP进行重新请求（重试）会减慢爬取速度，因此可以禁止重试。在配置文件中编写：
RETRY_ENABLED = False

# 5 减少下载超时：
如果对一个非常慢的链接进行爬取，减少下载超时可以能让卡住的链接快速被放弃，从而提升效率。在配置文件中进行编写：
DOWNLOAD_TIMEOUT = 10 超时时间为10s

3 整站爬取cnblogs–》爬取详情–》数据传递

# 整站爬取：
	爬取所有页
    	-解析出下一页 yield Request(url=next, callback=self.parse)
        
    爬取文章详情
    	-解析出详情地址：yield Request(url=url, callback=self.detail_parser)
        
    多个Request之间数据传递
    	yield Request(url=url,meta={'item':item})
        在解析的 response中 response.meta.get('item')

    def parse(self, response):
        article_list = response.xpath('//article[@class="post-item"]')
        for article in article_list:
            name = article.xpath('.//a[@class="post-item-title"]/text()').extract_first()
            # name = article.xpath('./section/div/a/text()').extract_first()
            author = article.xpath('.//a[@class="post-item-author"]/span/text()').extract_first()
            url = article.xpath('.//a[@class="post-item-title"]/@href').extract_first()
            img = article.xpath('./section/div/p/a/img/@src').extract_first()
            desc = article.xpath('./section/div/p/text()').extract()  # 文本内容可能放在第二个位置
            desc_content = desc[0].replace('\n', '').replace(' ', '')
            if not desc_content:
                desc_content = desc[1].replace('\n', '').replace(' ', '')

            # print('''
            # 文章标题：%s
            # 文章作者：%s
            # 文章地址：%s
            # 头像：%s
            # 摘要：%s
            # ''' % (name, author, url, img, desc_content))
            # 详情地址：url ----》想继续爬取详情
            item={'name':name,'url':url,'img':img,'text':None}
            yield Request(url=url, callback=self.detail_parser,meta={'item':item})

        #### 继续爬取下一页
        # next='https://www.cnblogs.com'+response.css('div.pager>a:last-child::attr(href)').extract_first()
        next = 'https://www.cnblogs.com' + response.xpath('//div[@class="pager"]/a[last()]/@href').extract_first()
        print(next)
        yield Request(url=next, callback=self.parse)

        # 逻辑---》起始地址：https://www.cnblogs.com---》回到了parse---》自己解析了（打印数据，继续爬取的地址）---》yield Request对象---》第二页---》爬完后又回到parser解析

    def detail_parser(self, response):
        print(len(response.text))
        item=response.meta.get('item')
        text=response.css('#cnblogs_post_body').extract_first()
        item['text']=text
        # 我们想把：上一个请求解析出来的  标题，摘要，图片 和这个请求解析出来的 文本合并到一起
        # 这个text 无法和 上面 parse解析出的文章标题对应上
        print(item)