7-爬虫-crawlSpider、分布式爬虫、增量式爬虫、爬虫内容总结

crawlSpider

是Spider的一个子类。自己派生出独有的方法和属性。
功能：作用全站数据爬取场景
使用：
　　- 创建工程
　　- cd 工程
　　- 创建爬虫文件：
　　　　- 创建一个基于CrawlSpider的爬虫文件
　　　　- 指令：scrapy genspider -t crawl spiderName www.xxx.com
　　- 执行工程

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


class CrawlModelSpider(CrawlSpider):
    name = 'crawl_model'
    # allowed_domains = ['www.xxx.com']
    start_urls = ['https://www.4567kan.com/index.php/vod/show/class/动作/id/1.html']

    # LinkExtractor叫做链接提取器
    # 作用：根据指定的规则（allow='正则'）在页面中进行相关链接（url）的提取
    link = LinkExtractor(allow=r'/id/1/page/\d+\.html')
    rules = (
        # Rule叫做规则解析器，链接提取器是被作用在规则解析器
        # 作用：可以接受link提取到的链接，且对链接进行请求发送，根据指定规则（callback）对请求到的数据进行数据解析
        # follow=True:可以将 链接提取器 继续作用到 链接提取器 提取到的页码 所对应的页面源码中
        Rule(link, callback='parse_item', follow=True),
    )

    def parse_item(self, response):
        print(response)

crawlspider全站数据爬取

import scrapy
from scrapy.linkextractors import LinkExtractor
from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule
import scrapy
from moviePro.items import MovieproItem


class MovieSpider(CrawlSpider):
    name = 'movie'
    # allowed_domains = ['www.xxx.com']
    start_urls = ['https://www.4567kan.com/index.php/vod/show/class/动作/id/1/page/1.html']

    rules = (
        # 提取页码链接
        Rule(LinkExtractor(allow=r'/id/1/page/\d+\.html'), callback='parse_item', follow=False),
        # 提取详情页链接
        # Rule(LinkExtractor(allow=r'/movie/index\d+\.html'),callback='parse_detail',follow=False)
    )

    def parse_item(self, response):
        # 解析电影的名称
        li_list = response.xpath('/html/body/div[1]/div/div/div/div[2]/ul/li')
        for li in li_list:
            title = li.xpath('./div/a/@title').extract_first()
            detail_url = 'https://www.4567kan.com' + li.xpath('./div/a/@href').extract_first()
            item = MovieproItem()
            item['title'] = title
            yield scrapy.Request(url=detail_url, callback=self.parse_detail, meta={'item': item})
   def parse_detail(self, response):
        desc = response.xpath('/html/body/div[1]/div/div/div/div[2]/p[5]/span[2]/text()').extract_first()
        item = response.meta['item']
        item['desc'] = desc
        yield item

分布式爬虫

概念：搭建一个分布式机群，然后让每一台电脑进行联合且分布的数据爬取。
原生的scrapy框架是无法实现分布式
　　- 调度器无法被机群共享
　　- 管道无法被共享
必须要要scrapy结合scrapy-redis组件一起实现分布式
　　- scrapy-redis组件的作用：
　　　　- 可以给scrapy提供可以被共享的管道和调度器
　　　　- 为什么组件的名称叫做scrapy-redis
　　　　　　- 爬取到的数据只能存储到redis中
环境安装：
　　- pip install scrapy-redis
实现流程：
　　- 1.新建工程（基于CrawlSpider），也可以用Spider
　　- 2.修改爬虫文件
　　　　- 导包：from scrapy_redis.spiders import RedisCrawlSpider
　　　　- 修改当前爬虫类的父类为RedisCrawlSpider
　　　　- 将start_urls替换成redis_key属性，属性值为字符串，表示可以被共享的调度器队列的名称
　　　　- 编写后序的爬虫文件相关操作
　　- 3.进行setting配置文件的配置(直接将配置代码复制进配置文件中)
　　　　- 指定管道

　　　　　　# 指定使用scrapy-redis组件中的调度器
　　　　　　# 使用scrapy-redis组件的去重队列
　　　　　　DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter"
　　　　　　# 使用scrapy-redis组件自己的调度器
　　　　　　SCHEDULER = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler"
　　　　　　# 帮分布式实现增量式
　　　　　　SCHEDULER_PERSIST = True

　　　　- 指定调度器

　　　　　　# 指定共享管道(不能修改，只能往redis存)
　　　　　　ITEM_PIPELINES = {
　　　　　　　　'scrapy_redis.pipelines.RedisPipeline': 400
　　　　　　}

　　　　- 指定redis

　　　　　　# 指定redis数据库服务器和端口号
　　　　　　REDIS_HOST = '127.0.0.1'
　　　　　　REDIS_PORT = 6379

　　- 4.对redis的配置文件进行配置：redis.windows.conf
　　　　- 56行：关闭默认绑定，允许外网有访问该redis数据库， # bind 127.0.0.1   # 将这个代码注释掉
　　　　- 75行：关闭保护模式，允许其他设备有redis写入的权限，protected-mode no   #  将参数由yes改为no
　　- 5.启动redis的服务端和客户端
　　- 6.执行工程
　　- 7.向调度器队列中扔入一个起始的url：调度器的队列是存在于redis中
　　　　- 在redis的客户端执行如下指令：
　　　　　　- lpush 调度器队列的名称 起始的url
　　　　　　- 该指令一旦执行成功，则分布式机群就可以进行数据的爬取
　　- 8.可以在redis中查看爬取到的数据
　　　　- xxx:items：存储的是爬取到的数据

 settings.py

# 指定使用scrapy-redis组件中的调度器
# 使用scrapy-redis组件的去重队列
DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter"
# 使用scrapy-redis组件自己的调度器
SCHEDULER = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler"
# 帮分布式实现增量式
SCHEDULER_PERSIST = True

# 指定共享管道(不能修改，只能往redis存)
ITEM_PIPELINES = {
    'scrapy_redis.pipelines.RedisPipeline': 400
}

# 指定redis数据库服务器和端口号
REDIS_HOST = '127.0.0.1'
REDIS_PORT = 6379

fbs.py

import scrapy
from scrapy.linkextractors import LinkExtractor
from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule
from scrapy_redis.spiders import RedisCrawlSpider
from fbsPro.items import FbsproItem


class FbsSpider(RedisCrawlSpider):
    name = 'fbs'
    # allowed_domains = ['www.xxx.com']
    # start_urls = ['http://www.xxx.com/']
    redis_key = 'sun_queue'  # 调度器队列的名称
    rules = (
        Rule(LinkExtractor(allow=r'id=1&page=\d+'), callback='parse_item', follow=True),
    )

    def parse_item(self, response):
        # 在xpath表达式中不可以出现tbody标签，否则xpath表达式无效
        li_list = response.xpath('/html/body/div[2]/div[3]/ul[2]/li')
        for li in li_list:
            status = li.xpath('./span[2]/text()').extract_first()
            title = li.xpath('./span[3]/a/text()').extract_first()
            item = FbsproItem()
            item['title'] = title
            item['status'] = status

            yield item

items.py

import scrapy


class FbsproItem(scrapy.Item):
    # define the fields for your item here like:
    title = scrapy.Field()
    status = scrapy.Field()

增量式爬虫

概念：来检测网站数据更新情况。为爬取网站最新更新出来的数据。
实现核心：记录表
　　- 记录表中要存储爬取过的记录。
　　- 在电影网站中，每一部电影详情页的url就可以作为电影的唯一标识（爬取的记录）
　　- 谁可以充当记录表：
　　　　- 1.记录表需要有去重的功能
　　　　- 2.记录表需要持久化存储
　　　　- 可以使用redis中的set集合充当记录表

 zls.py

import scrapy
from scrapy.linkextractors import LinkExtractor
from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule
from zlsPro.items import ZlsproItem
from redis import Redis


class ZlsSpider(CrawlSpider):
    name = 'zls'
    conn = Redis(host='127.0.0.1', port=6379)
    # allowed_domains = ['www.xxx.com']
    start_urls = ['https://www.4567kan.com/index.php/vod/show/class/%E5%8A%A8%E4%BD%9C/id/1/page/1.html']

    rules = (
        Rule(LinkExtractor(allow=r'/id/1/page/\d+\.html'), callback='parse_item', follow=False),
    )

    def parse_item(self, response):
        # 解析电影的名称
        li_list = response.xpath('/html/body/div[1]/div/div/div/div[2]/ul/li')
        for li in li_list:
            title = li.xpath('./div/a/@title').extract_first()
            detail_url = 'https://www.4567kan.com' + li.xpath('./div/a/@href').extract_first()
            # ex=1:插入成功，0表示插入失败（插入了重复的数据）
            ex = self.conn.sadd('movie_urls', detail_url)
            if ex == 1:
                item = ZlsproItem()
                item['title'] = title
                print('正在爬取的电影是：', title)
                yield scrapy.Request(url=detail_url, callback=self.parse_detail, meta={'item': item})
            else:
                print('暂无更新数据可爬！！！')

    def parse_detail(self, response):
        desc = response.xpath('/html/body/div[1]/div/div/div/div[2]/p[5]/span[2]/text()').extract_first()
        item = response.meta['item']
        item['desc'] = desc
        yield item

pipelines.py

class ZlsproPipeline:
    def process_item(self, item, spider):
        spider.conn.lpush('movie_data', item)
        return item

items.py

import scrapy


class ZlsproItem(scrapy.Item):
    # define the fields for your item here like:
    title = scrapy.Field()
    desc = scrapy.Field()

爬虫内容总结

反爬机制
　　- robots协议
　　- UA检测
　　- 动态加载数据
　　- 验证码
　　- cookie
　　- 代理
　　- js加密
　　　　- js逆向
　　- js混淆
　　- 动态变化的请求参数

爬虫
　　- requests
　　　　- get，post请求：方法参数
　　　　- 参数动态
　　　　- cookie，验证码，代理，模拟登录
　　- 数据解析
　　　　- xpath，bs4
　　- 异步爬虫
　　　　- 线程池，协程，生产者消费者模式
　　- selenium
　　　　- 爬取动态加载数据
　　　　- 模拟登录
　　- scrapy
　　　　- 请求发送
　　　　- 数据解析
　　　　- 全站数据爬取
　　　　- 手动请求发送
　　　　- 请求传参实现的深度爬取
　　　　- 核心组件
　　　　- 中间件
　　　　- crawlspider
　　　　- 分布式
　　　　- 增量式

posted @ 2020-07-10 16:24  电竞杰森斯坦森  阅读(330)  评论(0)  编辑  收藏  举报