爬虫之scrapy框架的crawlspider

一，介绍

CrawlSpider其实是Spider的一个子类，除了继承到Spider的特性和功能外，还派生除了其自己独有的更加强大的特性和功能。其中最显著的功能就是”LinkExtractors链接提取器“。Spider是所有爬虫的基类，其设计原则只是为了爬取start_url列表中网页，而从爬取到的网页中提取出的url进行继续的爬取工作使用CrawlSpider更合适。

 

二，使用

1.创建scrapy工程：scrapy startproject projectName

2.创建爬虫文件：scrapy genspider -t crawl spiderName www.xxx.com

　　--此指令对比以前的指令多了 "-t crawl"，表示创建的爬虫文件是基于CrawlSpider这个类的，而不再是Spider这个基类。

3.观察生成的爬虫文件

import scrapy
from scrapy.linkextractors import LinkExtractor
from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule


class ChoutidemoSpider(CrawlSpider):
    name = 'choutiDemo'
    #allowed_domains = ['www.chouti.com']
    start_urls = ['http://www.chouti.com/']

    rules = (  # 表示为提取Link规则
        Rule(LinkExtractor(allow=r'Items/'), callback='parse_item', follow=True),
    )

    def parse_item(self, response):  # 回调函数，数据解析
        i = {}
        #i['domain_id'] = response.xpath('//input[@id="sid"]/@value').extract()
        #i['name'] = response.xpath('//div[@id="name"]').extract()
        #i['description'] = response.xpath('//div[@id="description"]').extract()
        return i

CrawlSpider类和Spider类的最大不同是CrawlSpider多了一个rules属性，其作用是定义”提取动作“。在rules中可以包含一个或多个Rule对象，在Rule对象中包含了LinkExtractor对象。

　　3.1 LinkExtractor：顾名思义，链接提取器。

　　　　LinkExtractor(

　　　　　　　  allow=r'Items/'，# 满足括号中“正则表达式”的值会被提取，如果为空，则全部匹配。

　　　　　　　　 deny=xxx,  # 满足正则表达式的则不会被提取。

 

　　　　　　　　 restrict_xpaths=xxx, # 满足xpath表达式的值会被提取

　　　　　　　　 restrict_css=xxx, # 满足css表达式的值会被提取

　　　　　　　　 deny_domains=xxx, # 不会被提取的链接的domains。　）

　　- 作用：提取response中符合规则的链接。

　　3.2 Rule : 规则解析器。根据链接提取器中提取到的链接，根据指定规则提取解析器链接网页中的内容。

　　　　 Rule(LinkExtractor(allow=r'Items/'), callback='parse_item', follow=True)

　　　　- 参数介绍：

　　　　　　参数1：指定链接提取器

　　　　　　参数2：指定规则解析器解析数据的规则（回调函数）

　　　　　　参数3：是否将链接提取器继续作用到链接提取器提取出的链接网页中。当callback为None,参数3的默认值为true。

　　3.3 rules=( ):指定不同规则解析器。一个Rule对象表示一种提取规则。

　　3.4 CrawlSpider整体爬取流程：

　　　　a)爬虫文件首先根据起始url，获取该url的网页内容

　　　　b)链接提取器会根据指定提取规则将步骤a中网页内容中的链接进行提取

　　　　c)规则解析器会根据指定解析规则将链接提取器中提取到的链接中的网页内容根据指定的规则进行解析

　　　　d)将解析数据封装到item中，然后提交给管道进行持久化存储

ex:根据第一页，获取所有页面

from scrapy.linkextractors import LinkExtractor
from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule


class CsSpider(CrawlSpider):
    name = 'cs'
    # allowed_domains = ['www.xxoo.com']
    start_urls = ['https://www.qiushibaike.com/pic/']

    link = LinkExtractor(allow=r'/pic/page/\d+/\?s=\d+')
    link1 = LinkExtractor(allow=r'/pic/page/1')  # 可以根据主页获取到的其他页面，匹配获取第一页的url
    rules = (
        Rule(link, callback='parse_item', follow=True),  # follow=True表示根据主页面继续跟进，获取其他页的url
        Rule(link1, callback='parse_item', follow=True),
    )

    def parse_item(self, response):
        print(response)  # 可以看到大于的response中显示了所有页码的url

 如何提高爬虫的效率

5.如何提升scrapy爬取数据的效率:

增加并发：
    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。

降低日志级别：
    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’

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

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

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