Scrapy——2 Scrapy shell——腾讯招聘信息—Mysql、MongoDB数据保存,相应间传递的meta字典

Scrapy——2      Scrapy shell

 

 


 

 

什么是Scrapy shell

Scrapy shell终端是一个交互终端,我们可以在未启动spider的情况下尝试调试代码,也可以用来测试Xpath或CSS表达式,查看他们的工作方式,方便我们爬取的网页中提取数据

Scrapy内置选择器:

  1. xpah():传入xpath表达式,返回该方法所对应的所有节点的selector list列表
  2. extract():序列化该节点为Unicode字符串并返回list  /  extracrt_first()
  3. css():传入CSS表达式,返回该表达式所对用的所有的节点的selector list 列表,语法同BeautifulSoup4
  4. re():根据传入的正则表达式对数据进行提取,返回Unicode字符串list列表

 


 

 

什么是sipder
Spider类定义了如何爬取某个(或某些)网站。包括了爬取的动作(例如:是否跟进链接)以及如何从网页的内容中提取结构化数据(爬取item)。 换句话说,Spider就是您定义爬取的动作及分析某个网页(或者是有些网页)的地方

实战

当我们爬取腾讯的招聘信息时,假设我们需要的数据是,岗位名称,岗位方向,招聘人数,工作地点,发布时间,需求,并将他们分别Mongo和Mysql数据库保存

我们需要匹配多个数据,可以先用scrapy shell url 先尝试解析,命令回车,会进入python的交互模式,如果安装了ipython,

会优先进入ipython的环境。

然后responde已经默认请求完成。直接response.xpath('//**')就可以解析数据,非常方便

在项目开发中非常实用

  • Local/Scrapy/tencent/tencent/items.py    设置需要的数据
    import scrapy
    
    
    class TencentItem(scrapy.Item):
        # define the fields for your item here like:
        # name = scrapy.Field()
    
        # 名字
        work_name = scrapy.Field()
        # 类别
        work_category = scrapy.Field()
        # 人数
        work_number = scrapy.Field()
        # 地点
        work_address = scrapy.Field()
        # 时间
        publish_time = scrapy.Field()
        # 内容
        work_content = scrapy.Field()
  •  Local/Scrapy/tencent/tencent/settings.py    开启管道
    # Configure item pipelines
    # See https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html
    ITEM_PIPELINES = {
       'tencent.pipelines.TencentPipeline': 300,
    }
  • Local/Scrapy/tencent/tencent/spiders/ten_spider.py    编写代码
    # -*- coding: utf-8 -*-
    import scrapy
    from ..items import TencentItem
    
    class TenSpiderSpider(scrapy.Spider):
        name = 'ten_spider'
        allowed_domains = ['tencent.com']
        start_urls = ['https://hr.tencent.com/position.php']
        base_url = 'https://hr.tencent.com/'
    
    
        def parse(self, response):
            tr_list = response.xpath('//table[@class="tablelist"]//tr')[1:-1]
    
            next_url = response.xpath('//a[@id="next"]/@href').extract()[0]
    
            for tr in tr_list:
                items = TencentItem()
                detail_url = tr.xpath('./td[1]/a/@href').extract_first()
                items['work_name'] = tr.xpath('./td[1]/a/text()').extract_first()
                items['work_category'] = tr.xpath('./td[2]/text()').extract_first()
                items['work_number'] = tr.xpath('./td[3]/text()').extract_first()
                items['work_address'] = tr.xpath('./td[4]/text()').extract_first()
                items['publish_time'] = tr.xpath('./td[5]/text()').extract_first()
                yield scrapy.Request(url=self.base_url+detail_url,callback=self.detail_parse,meta={'items':items})
    
            yield scrapy.Request(url=self.base_url + next_url, callback=self.parse)
    
    
        def detail_parse(self,response):
            items = response.meta.get('items')
            work_content = '|'.join(response.xpath('//ul[@class="squareli"]/li/text()').extract())
            items['work_content'] = work_content
    
            yield items
  • Local/Scrapy/tencent/tencent/pipelines.py    设置保存Mysql需要提前到数据库中新建好表,MongoDB会自己生成数据表
    # -*- coding: utf-8 -*-
    
    # Define your item pipelines here
    #
    # Don't forget to add your pipeline to the ITEM_PIPELINES setting
    # See: https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html
    
    import pymongo
    import pymysql
    
    
    class TencentPipeline(object):
        def __init__(self):
            self.conn = pymysql.connect(
                host='127.0.0.1',
                port=3306,
                user='pywjh',
                password='pywjh',
                db='bole',
                charset='utf8'
            )
            self.cursor = self.conn.cursor()
    
        def open_spider(self,spider):
            pass
            # self.conn = pymongo.MongoClient(host='127.0.0.1',port=27017)
            # self.db = self.conn['tencent_db']
            # self.connection = self.db['job']
    
    
    
        def process_item(self, item, spider):
            # self.connection.insert(dict(item))
            sql = "insert into job(name, category, number, address, time, content) values(%s, %s, %s, %s, %s, %s)"
            self.cursor.execute(sql,
                                [item['work_name'],
                                 item['work_category'],
                                 item['work_number'],
                                 item['work_address'],
                                 item['publish_time'],
                                 item['work_content']
                                 ])
            self.conn.commit()
    
    
            return item
    
    
        def close_spider(self,spider):
            pass

结果:

Mongo

> show dbs
admin       (empty)
local       0.078GB
pywjh       0.078GB
tencent_db  0.078GB
test        0.078GB
> use tencent_db
switched to db tencent_db
> show collections
job
system.indexes
> db.job.find().pretty()
{
        "_id" : ObjectId("5be12ee28a6e9e0b3cad0d25"),
        "work_category" : "技术类",
        "publish_time" : "2018-11-06",
        "work_name" : "22989-高级网络运维工程师",
        "work_number" : "2",
        "work_address" : "深圳",
        "work_content" : "1.负责腾讯云机房网络、VPC、负载均衡平台的规划,建设,不断提升运维效率;|2.负责对网络问题分可用性;|4.负责分析业务不合理、不高效地方,提出优化改进方案并推进实施。|1.本科及以上学历;|2.3年以上相关工作经验,熟精通路由协议(ospf,bgp),有大规模网络规划、运维经验优先;|4.熟悉主流虚拟化技术原理(如kvm,xen,hyper-v,lxc),有实际的ows操作系统,对系统性能相关问题有较深刻理解;|6.擅长shell、python、perl中一种或几种,熟练应用awk、sed、grep、strace、tcpdump、gdb等常用命令。"
}
................
................
................
{
        "_id" : ObjectId("5be12ee38a6e9e0b3cad0d38"),
        "work_category" : "市场类",
        "publish_time" : "2018-11-06",
        "work_name" : "25667-企点行业渠道销售经理(北京)",
        "work_number" : "1",
        "work_address" : "北京",
        "work_content" : "负责企点产品的行业渠道拓展工作,包括ISV/SI的维护及跟进,达成制定的销售业绩指标;(主要是汽合作,快速实现拳头优势和标杆效应;|定期拜访渠道合作伙伴,充分了解客户需求并积极跟进,制定合理方案,负责方案提示、谈判务的市场化,帮助合作伙伴更加健康地发展。|本科及以上学历,5年以上渠道或业务管理经验,有saas、互联网广告行业工作经验优造性思维和营销推广能力。"
}

 

Mysql

mysql> show databases;
+--------------------+
| Database           |
+--------------------+
| information_schema |
| bole               |
| mysql              |
| performance_schema |
| pywjh              |
| sys                |
+--------------------+
6 rows in set (0.08 sec)

mysql> use bole;
Reading table information for completion of table and column names
You can turn off this feature to get a quicker startup with -A

Database changed
mysql> show tables;
+----------------+
| Tables_in_bole |
+----------------+
| blzx           |
| job            |
+----------------+
2 rows in set (0.00 sec)

mysql> select * from job;
+----+------------------------------------------------------+------------------+--------+---------+------------+------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| id | name                                                 | category         | number | address | time       | content                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                          |
+----+------------------------------------------------------+------------------+--------+---------+------------+------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
|  1 | 22989-高级网络运维工程师                             | 技术类           |      2 | 深圳    | 2018-11-06 | 1.负载均衡平台的规划,建设,不断提升运维效率;|2.负责对网络问题分析解决,形成方法论,提升团队技术能力;|3.负责通过技术手以上学历;|2.3年以上相关工作经验,熟悉TCP/IP协议,了解SDN相关技术,能够定位linux虚拟化环境下网络异常;|3.熟悉主流的网技术原理(如kvm,xen,hyper-v,lxc),有实际的对虚拟化疑难问题trouble shooting经验;|5.精通linux,windows操作系统,对系统erl中一种或几种,熟练应用awk、sed、grep、strace、tcpdump、gdb等常用命令。                                                                                                                                                                                                                                                                                                                           |
|  2 | 22989-运营产品中心web前端开发                        | 技术类           |      2 | 深圳    | 2018-11-06 | 负责工作;| 负责页面相关的接入层的开发(nodejs)。| 负责前端框架的搭建,公共组件的开发和维护。|本科以上学历,计算机相关专avascript,熟悉使用jQuery,react.js等框架及类库;| 熟悉常用WEB开发调试工具;| 有使用grunt、gulp、webpack等工具进行前作态度端正,能够积极主动去工作,高效推动项目完成;| 具有良好的逻辑思维及语言表达能沟通力,要能高效配合团队成员,共同                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                       |
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| 67 | SA-腾讯社交广告运维工程师(深圳)                      | 技术类           |      1 | 深圳    | 2018-11-06 | 负责存存储组件的运维,包括日常扩容,缩容,故障处理,演习,部署容灾跟进;|负责db,mysql的运维,包括db优化,故障处理,演习护产品的质量稳定,通过技术手段、流程制度提升组件的健壮性,可用性;|其他和以上工作相关的专项事务。|3年以上工作经验,精能相关问题有较深刻理解;|精通shell编程,熟练应用awk、sed、grep、strace、tcudump、gdb等常用命令;|精通mysql,对mysql相is,memcache,mongodb,leveldb等运维经验者优先。|熟练使用Linux/unix操作系统,熟悉主流虚拟化技术与开源组件,有devops实体系结构方面的知识;|熟悉集群高可用性方案,有一定带宽成本速度优化经验;|熟悉互联网产品的运维流程,有海量运营产品架构本科或以上学历,工作细致、善于思考,有很强的数据分析和问题解决能力。 |
+----+------------------------------------------------------+------------------+--------+---------+------------+-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
67 rows in set (0.00 sec)

这里推荐一下pycharm里也有数据库,

 

posted @ 2018-11-10 16:21  pywjh  阅读(341)  评论(0编辑  收藏  举报
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