Scarpy框架持久化存储

一、介绍

　　持久化存储操作分为两类：磁盘文件和数据库。
　　而磁盘文件存储方式又分为：基于终端指令和基于管道

二、基于终端指令的持久化存储

　　Scrapy是通过 scrapy 命令行工具进行控制的。 这里我们称之为 “Scrapy tool” 以用来和子命令进行区分。 对于子命令，我们称为 “command” 或者 “Scrapy commands”。

1、保证parse方法返回一个可迭代类型的对象（存储解析到的页面内容）

　　改写parse方法，让方法返回值为迭代器。

class QiubaiproSpider(scrapy.Spider):
    name = 'qiubaipro'
    # allowed_domains = ['www.qiushibaike.com/text']  # 图片等信息可能不属于指定域名之下
    start_urls = ['https://www.qiushibaike.com/text/']  # 注意修改默认协议头
    def parse(self, response):
        # 建议使用xpath来执行指定内容的解析（Scrapy已经集成好了xpath解析的接口）
        # 段子的内容和作者
        div_list = response.xpath('//div[@id="content-left"]/div')

        # 存储解析到的页面数据
        data_list = []

        for div in div_list:
            author = div.xpath('./div/a[2]/h2/text()').extract_first()  # './'表示解析当前局部div; a[2]表示第二个a标签
            content = div.xpath('.//div[@class="content"]/span/text()').extract_first()  # './/'表示当前局部所有元素；@class匹配类属性

            dict = {
                'author': author,
                'content': content
            }
            data_list.append(dict)

        # parse方法的返回值必须是迭代器或空
        return data_list

2、使用终端指令完成数据存储到指定磁盘文件中

　　执行输出指定格式进行存储：将爬取到的数据写入不同格式的文件中进行存储。
　　常用文件格式：json、xml、csv、txt等。

# scrapy crawl 爬虫文件名称 -o 磁盘文件.后缀
$ scrapy crawl qiubaipro -o qiubai.csv --nolog
$ ls
firstBlood	qiubai.csv	readme.md	scrapy.cfg

3、csv持久化存储效果

csv表格

三、基于管道的持久化存储

　　scrapy框架中已经为我们专门集成好了高效、便捷的持久化操作功能，我们直接使用即可。

1、持久化需要的项目文件

　　想使用scrapy的持久化操作功能，我们首先来认识如下两个文件：

items.py：数据结构模板文件，定义数据属性。存储解析到的页面数据
pipelines.py：管道文件。接收数据（items），进行持久化存储的相关操作。

2、持久化实现流程

  1. 爬虫文件爬取到数据后，需要将数据封装到items对象中。
  2. 使用yield关键字将items对象提交给pipelines管道进行持久化操作。
  3. 在管道文件中的process_item方法中接收爬虫文件提交过来的item对象，然后编写持久化存储的代码将item对象中存储的数据进行持久化存储
  4. settings.py配置文件中开启管道

3、代码示例

（1）将解析到的数据值(author和content)存储到items对象(存储前先声明item属性)

　　在爬虫文件qiubaipro.py中引入了项目的items.py文件中的FirstbloodItem类。

# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
from firstBlood.firstBlood.items import FirstbloodItem

class QiubaiproSpider(scrapy.Spider):
    name = 'qiubaipro'
    # allowed_domains = ['www.qiushibaike.com/text']  # 图片等信息可能不属于指定域名之下
    start_urls = ['https://www.qiushibaike.com/text/']  # 注意修改默认协议头

    def parse(self, response):
        div_list = response.xpath('//div[@id="content-left"]/div')
        # 存储解析到的页面数据
        data_list = []
        for div in div_list:
            author = div.xpath('./div/a[2]/h2/text()').extract_first()
            content = div.xpath('.//div[@class="content"]/span/text()').extract_first() 
            
            # 1、将解析到的数据值(author和content)存储到items对象(存储前先声明item属性)
            item = FirstbloodItem()
            item['author'] = author
            item['content'] = content

注意：
　　1）解析的数据存储到items对象前要先声明item属性。
　　2）items.py文件内容配置如下：

import scrapy

class FirstbloodItem(scrapy.Item):
    # 必须遵从如下属性声明规则
    # name = scrapy.Field()

    # 声明item属性
    author = scrapy.Field()  # 存储解析到的作者
    content = scrapy.Field()  # 存储解析到的内容信息

（2）yield将item对象提交给管道进行持久化存储操作

　　qiubaipro.py文件中：

import scrapy
from firstBlood.items import FirstbloodItem

class QiubaiproSpider(scrapy.Spider):
    def parse(self, response):
        """省略代码"""
        for div in div_list:
            """省略代码"""

            # 2、yield将item对象提交给管道进行持久化存储操作
            yield item

（3）在管道文件(pipelines.py)中编写代码完成数据存储的操作

class FirstbloodPipeline(object):
    fp = None
    def open_spider(self, spider):
        """
        该方法只会在爬虫开始爬数据的时候被调用一次
        :param spider:
        :return:
        """
        print("开始爬虫")
        # 在该方法中打开文件
        self.fp = open('./qiubai_pipe.txt', 'w', encoding='utf-8')

    def process_item(self, item, spider):
        """
        接收爬虫文件中提交的item对象，并对item对象中存储的页面数据进行持久化存储
        每当爬虫文件向管道提交一次item,porcess_item方法就会执行一次
        :param item: 表示接收到的item对象
        :param spider:
        :return:
        """
        # 取出Item对象中存储的数据值
        author = item['author']
        content = item['content']
        # 将item对象中存储的数据进行持久化存储
        # with open('./qiubai_pipe.txt', 'w', encoding='utf-8') as fp:
        self.fp.write(author + ":" + content+ '\n\n\n')  # 写入数据
        return item

    def close_spider(self, spider):
        """
        该方法只会在爬虫结束时被调用一次
        :param spider:
        :return:
        """
        print("爬虫结束")
        # 关闭文件
        self.fp.close()

注意：
　　1）每当爬虫文件向管道提交一次item，process_item方法就会执行一次，因此最后输出的爬虫结果只保存了最后一次打开写入的数据，前面的数据均被覆盖。
　　2）使用open_spider方法特性：只会在爬虫开始爬数据的时候被调用一次。可解决多次打开文件的问题。
　　3）使用close_spider方法特性：只会在爬虫结束时被调用一次。可在爬虫结束后关闭文件。

（4）在配置文件(settings.py)中开启管道操作

# Configure item pipelines
# See https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html
ITEM_PIPELINES = {
    'firstBlood.pipelines.FirstbloodPipeline': 300,      # 优先级
}

（5）执行爬虫操作

$ scrapy crawl qiubaipro --nolog

四、基于数据库的持久化存储

　　1）创建爬虫项目和爬虫应用：

# 创建项目
$ scrapy startproject qiubaiDB
# 切换到项目目录，创建爬虫应用
$ scrapy genspider qiubaiMysql www.qiushibaike.com/text
$ scrapy genspider qiubaiRedis www.qiushibaike.com/text

　　2）settings.py配置文件（同pip）：

# Crawl responsibly by identifying yourself (and your website) on the user-agent
USER_AGENT = 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_12_0) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/68.0.3440.106 Safari/537.36' # 伪装请求载体身份

# Obey robots.txt rules
ROBOTSTXT_OBEY = False          # 不遵从门户网站robots协议，避免某些信息爬取不到

# Configure item pipelines
# See https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html
ITEM_PIPELINES = {
    'qiubaiDB.pipelines.QiubaidbPipeline': 300,     # 注意这里需要取消注释（不能替换）
}

　　3）items.py中声明属性：

import scrapy

class QiubaidbItem(scrapy.Item):
    # define the fields for your item here like:
    # name = scrapy.Field()
    # 声明属性
    author = scrapy.Field()
    content = scrapy.Field()

1、基于数据库编码流程

  1. 将解析到的页面数据存储到items对象
  2. 使用yield关键字将items提交给管道文件进行处理
  3. 在管道文件中编写代码完成数据存储的操作
  4. 在配置文件中开启管道操作

2、基于mysql的管道存储

（1）创建数据库

# 登录数据库
$ mysql -uroot -p1234
# 创建qiubai数据库
mysql> create database qiubai;
mysql> use qiubai
Database changed
# 创建qiubai表
mysql> create table qiubai(
    -> author varchar(50),
    -> content varchar(1000)
    -> );
Query OK, 0 rows affected (0.13 sec)

（2）编写qiubaiMysql.py：

# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
from qiubaiDB.items import QiubaidbItem

class QiubaimysqlSpider(scrapy.Spider):
    name = 'qiubaiMysql'
    # allowed_domains = ['www.qiushibaike.com/text']  # 图片等信息可能不属于指定域名之下
    start_urls = ['https://www.qiushibaike.com/text/']  # 注意修改默认协议头

    def parse(self, response):
        # 段子的内容和作者
        div_list = response.xpath('//div[@id="content-left"]/div')  # 使用xpath来执行指定内容的解析

        for div in div_list:
            # 通过xpath解析到的指定内容被存储到了selector对象中
            # 需要通过extract()方法来提取selector对象中存储的数据值
            author = div.xpath('./div/a[2]/h2/text()').extract_first()   # './'表示解析当前局部div; a[2]表示第二个a标签
            content = div.xpath('.//div[@class="content"]/span/text()').extract_first()  # './/'表示当前局部所有元素；@class匹配类属性

            # 创建item对象
            item = QiubaidbItem()
            # 数据值写入item对象中
            item['author'] = author
            item['content'] = content

            # 提交给管道(循环几次就提交几次)
            yield  item

（3）编写pipelines.py：

import pymysql

class QiubaidbPipeline(object):
    conn = None    # 连接对象声明为全局属性
    cursor = None   # 游标对象
    def open_spider(self, spider):
        print("开始爬虫")
        # 连接数据库
        self.conn = pymysql.connect(host='127.0.0.1', port=3306,
                        user='root', password='1234', db='qiubai')    # 注意端口是整数不是字符串

    def process_item(self, item, spider):
        """
        编写向数据库中存储数据的相关代码
        :param item:
        :param spider:
        :return:
        """
        # 1、连接数据库：open_spider()
        # 2、执行sql语句
        sql = 'insert into qiubai values("%s", "%s")' % (item['author'], item['content'])
        self.cursor = self.conn.cursor()  # 创建游标对象
        try:
            self.cursor.execute(sql)   # 执行sql语句
            # 3、提交事务
            self.conn.commit()
        except Exception as e:
            # 出现错误的时候：打印错误并回滚
            print(e)
            self.conn.rollback()
        return item

    def close_spider(self, spider):
        print("爬虫结束")
        self.cursor.close()  # 关闭游标
        self.conn.close()    # 关闭连接对象

（4）执行爬虫程序

$ scrapy crawl qiubaiMysql --nolog

# 查看数据库
$ mysql -uroot -p1234
mysql> use qiubai
mysql> select * from qiubai;

3、基于redis数据库存储

（1）编写爬虫文件：qiubaiRedis.py

import scrapy
from qiubaiDB.items import QiubaidbItem

class QiubairedisSpider(scrapy.Spider):
    name = 'qiubaiRedis'
    allowed_domains = ['www.qiushibaike.com/text']
    start_urls = ['https://www.qiushibaike.com/text/']   # 注意修改默认协议头

    def parse(self, response):
        # 段子的内容和作者
        div_list = response.xpath('//div[@id="content-left"]/div')  # 使用xpath来执行指定内容的解析

        for div in div_list:
            # 通过xpath解析到的指定内容被存储到了selector对象中
            # 需要通过extract()方法来提取selector对象中存储的数据值
            author = div.xpath('./div/a[2]/h2/text()').extract_first()  # './'表示解析当前局部div; a[2]表示第二个a标签
            content = div.xpath('.//div[@class="content"]/span/text()').extract_first()  # './/'表示当前局部所有元素；@class匹配类属性

            # 一、创建item对象
            item = QiubaidbItem()
            # 数据值写入item对象中
            item['author'] = author
            item['content'] = content

            # 二、提交给管道(循环几次就提交几次)
            yield item

（2）重新编写pipelines.py

import redis
import json

class QiubaidbPipeline(object):
    conn = None   # 声明全局连接对象
    def open_spider(self, spider):
        print("开始爬虫")
        # 连接redis数据库
        self.conn = redis.Redis(host='127.0.0.1', port=6379)

    def process_item(self, item, spider):
        """编写向redis中存储数据的相关代码"""
        dic = {      # dic中封装item对象中获取的页面数据
            'author': item['author'],
            'content': item['content']
        }
        dic_str = json.dumps(dic)   # 转为字符串(执行时，要求转化为byte\string\number)
        # redis数据库写入
        self.conn.lpush('data', dic_str)  # 每一次获取的值追加到列表当中
        return item

（3）执行爬虫查看结果

　　redis的安装部署和服务启动方法详见：
Redis介绍

$ scrapy crawl qiubaiRedis --nolog

# 启动redis客户端
$ pwd
/Users/hqs/redis-5.0.2
$ src/redis-cli 
127.0.0.1:6379> lrange data 0 -1   # 返回列表中指定区间内的元素;START:0 表示列表的第一个元素;END:-1 表示列表的最后一个元素

五、将数据分别存储到磁盘、redis、mysql中（管道高级操作）

　　如果最终需要将爬取到的数据一份存储到磁盘文件，一份存储到redis数据库，一份保存在mysql数据库中。

1、修改配置管道文件pipelines.py

　　需要在管道文件中编写对应平台的管道类：

# Mysql版本
import pymysql

class QiubaiMysqlPipeline(object):
    conn = None    # 连接对象声明为全局属性
    cursor = None   # 游标对象
    def open_spider(self, spider):
        print("开始爬虫")
        # 连接数据库
        self.conn = pymysql.connect(host='127.0.0.1', port=3306,
                        user='root', password='1234', db='qiubai')

    def process_item(self, item, spider):
        """
        编写向数据库中存储数据的相关代码
        :param item:
        :param spider:
        :return:
        """
        # 1、连接数据库：open_spider()
        # 2、执行sql语句
        sql = 'insert into qiubai values("%s", "%s")' % (item['author'], item['content'])
        self.cursor = self.conn.cursor()  # 创建游标对象
        try:
            self.cursor.execute(sql)   # 执行sql语句
            # 3、提交事务
            self.conn.commit()
        except Exception as e:
            # 出现错误的时候：打印错误并回滚
            print(e)
            self.conn.rollback()
        return item

    def close_spider(self, spider):
        print("爬虫结束")
        self.cursor.close()  # 关闭游标
        self.conn.close()    # 关闭连接对象

# redis版本
import redis
import json

class QiubaidbPipeline(object):
    conn = None   # 声明全局连接对象
    def open_spider(self, spider):
        print("开始爬虫")
        # 连接redis数据库
        self.conn = redis.Redis(host='127.0.0.1', port=6379)

    def process_item(self, item, spider):
        """编写向redis中存储数据的相关代码"""
        dic = {      # dic中封装item对象中获取的页面数据
            'author': item['author'],
            'content': item['content']
        }
        dic_str = json.dumps(dic)   # 转为字符串
        # redis数据库写入
        # lpush：从左往右添加元素。在key对应list的头部添加字符串元素
        self.conn.lpush('data', dic_str)  # 每一次获取的值追加到列表当中
        return item


# 文件保存
class QiubaiByFilesPipeline(object):
    """实现将数据值存储到本地磁盘中"""
    fp = None
    def open_spider(self, spider):
        print("开始爬虫")
        # 在该方法中打开文件
        self.fp = open('./qiubai_pipe.txt', 'w', encoding='utf-8')

    def process_item(self, item, spider):
        # 取出Item对象中存储的数据值
        author = item['author']
        content = item['content']
        # 持久化存储
        self.fp.write(author + ":" + content+ '\n\n\n')  # 写入数据
        return item

    def close_spider(self, spider):
        print("爬虫结束")
        # 关闭文件
        self.fp.close()

2、settings.py中开启管道操作

　　在配置文件中对自定义的管道类进行生效操作：

# Configure item pipelines
# See https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html
ITEM_PIPELINES = {   # 数值多少无所谓，数值大小代表优先级顺序: 500>400>300
    'qiubaiDB.pipelines.QiubaidbPipeline': 300,   # redis
    'qiubaiDB.pipelines.QiubaiMysqlPipeline': 500,  # mysql
    'qiubaiDB.pipelines.QiubaiByFilesPipeline': 400   # 文件
}

六、递归爬取解析多页页面数据

1、多页爬取需求分析

　　需求：将糗事百科所有页码的作者和段子内容数据进行爬取切持久化存储。
　　需求分析：每一个页面对应一个url，则scrapy工程需要对每一个页码对应的url依次发起请求，然后通过对应的解析方法进行作者和段子内容的解析。

2、实现方案

  1. 将每一个页码对应的url存放到爬虫文件的起始url列表(start_urls)中。（不推荐）
  2. 使用Request方法手动发起请求。（推荐）

3、项目创建

$ pwd
/Users/hqs/ScrapyProjects
$ scrapy startproject qiubaiByPages
New Scrapy project 'qiubaiByPages', using template directory '/Users/hqs/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/scrapy/templates/project', created in:
    /Users/hqs/ScrapyProjects/qiubaiByPages

You can start your first spider with:
    cd qiubaiByPages
    scrapy genspider example example.com
$ cd qiubaiByPages/
$ scrapy genspider qiubai www.qiushibaike.com/text
Created spider 'qiubai' using template 'basic' in module:
  qiubaiByPages.spiders.qiubai

4、单url编码实现（准备工作）

(1)爬虫文件：qiubai.py

import scrapy
from qiubaiByPages.items import QiubaibypagesItem

class QiubaiSpider(scrapy.Spider):
    name = 'qiubai'
    # allowed_domains = ['www.qiushibaike.com/text']    # 允许的域名（很多网页不在域名下）
    start_urls = ['https://www.qiushibaike.com/text/']  # 默认消息头是http，这里手动调整

    def parse(self, response):
        div_list = response.xpath('//*[@id="content-left"]/div')
        for div in div_list:
            author = div.xpath('./div[@class="author clearfix"]/a[2]/h2/text()').extract_first()  # selector对象
            content = div.xpath('.//div[@class="content" ]/span/text()').extract_first()

            # 将解析的数据值存储到items对象中
            item = QiubaibypagesItem()
            item["author"] = author
            item["content"] = content

            # 将item对象提交给管道文件
            yield item

(2)数据存储模板：items.py文件

import scrapy

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

(3)数据持久化处理:pipelines.py

class QiubaibypagesPipeline(object):
    fp = None
    def open_spider(self, spider):
        print("开始爬虫")
        self.fp = open('./qiubai.txt', 'w', encoding="utf-8")

    def process_item(self, item, spider):
        self.fp.write(item['author']+ ":" + item['content'])
        return item

    def close_spider(self, spider):
        self.fp.close()
        print("爬虫结束")

(4)配置文件：settings.py

# Crawl responsibly by identifying yourself (and your website) on the user-agent
USER_AGENT = 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_12_0) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/68.0.3440.106 Safari/537.36' # 伪装请求载体身份

# Obey robots.txt rules
ROBOTSTXT_OBEY = False

# Configure item pipelines
# See https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html
ITEM_PIPELINES = {      # 开启管道
    'qiubaiByPages.pipelines.QiubaibypagesPipeline': 300,
}

5、请求手动发送实现多url数据爬取

　　修改爬虫文件：qiubai.py

import scrapy
from qiubaiByPages.items import QiubaibypagesItem


class QiubaiSpider(scrapy.Spider):
    name = 'qiubai'
    # allowed_domains = ['www.qiushibaike.com/text']    # 允许的域名（很多网页不在域名下）
    start_urls = ['https://www.qiushibaike.com/text/']  # 默认消息头是http，这里手动调整

    # 设计通用的url模板
    url = 'https://www.qiushibaike.com/text/page/%d'   # 分页的通用格式
    pageNum = 1

    def parse(self, response):
        div_list = response.xpath('//*[@id="content-left"]/div')
        for div in div_list:
            author = div.xpath('./div[@class="author clearfix"]/a[2]/h2/text()').extract_first()  # selector对象
            content = div.xpath('.//div[@class="content" ]/span/text()').extract_first()

            # 将解析的数据值存储到items对象中
            item = QiubaibypagesItem()
            item["author"] = author
            item["content"] = content

            # 将item对象提交给管道文件
            yield item

        # 请求的手动发送
        if self.pageNum <= 13:    # 递归终止条件（13是最后一页的页码）
            print('爬取到了第%d页的页面数据' % self.pageNum)
            self.pageNum += 1   # 从第二个页码开始手动请求
            new_url = format(self.url % self.pageNum)   # 'https://www.qiushibaike.com/text/page/2/'
            # scrapy.Request对指定url发请求
            # callback：将请求获取到的页面数据进行解析
            yield scrapy.Request(url=new_url, callback=self.parse)

注意：
　　1）第一页还是使用的起始url列表这个机制来进行请求发送，从第二页开始采用手动请求发送。
　　2）执行请求手动发送必须结合 yield 和 Request 函数一块来使用。
　　3）在调用scrapy.Request函数时，有一个参数叫 callback 。这是一个回调函数，会进行递归的调用。为了防止无限循环，需要设置递归终止条件。

6、执行验证

$ scrapy crawl qiubai --nolog
开始爬虫
爬取到了第1页的页面数据
爬取到了第2页的页面数据
爬取到了第3页的页面数据
爬取到了第4页的页面数据
爬取到了第5页的页面数据
爬取到了第6页的页面数据
爬取到了第7页的页面数据
爬取到了第8页的页面数据
爬取到了第9页的页面数据
爬取到了第10页的页面数据
爬取到了第11页的页面数据
爬取到了第12页的页面数据
爬取到了第13页的页面数据
爬虫结束
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