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
##### 使用css选择器解析数据
def parse(self, response):
article_list = response.css('article.post-item')
for article in article_list:
name = article.css('a.post-item-title::text').extract_first()
author = article.css('a.post-item-author>span::text').extract_first()
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('''
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))
#### 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))
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
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)
持久化
# 持久化---》把数据保存到磁盘上：文件，mysql
-管道
-使用步骤
-1 写个类：items.py，里面写字段
class CnblogItem(scrapy.Item):
name = scrapy.Field()
author = scrapy.Field()
url = scrapy.Field()
img = scrapy.Field()
desc_content = scrapy.Field()
# 文本详情
text = scrapy.Field()
-2 配置文件配置（管道，配置多个，存在多个位置）
ITEM_PIPELINES = {
"scrapy_demo.pipelines.CnblogPipeline": 300,
"scrapy_demo.pipelines.CnblogMysqlPipeline": 200,
}
-3 爬虫解析中：yield item
-4 pipelines.py中写类：open_spider，close_spider，process_item
爬虫中间件和下载中间件
爬虫中间件（一般不用）
# 第一步：写个爬虫中间件类
class ScrapyDemoSpiderMiddleware:
@classmethod
def from_crawler(cls, crawler):
# This method is used by Scrapy to create your spiders.
s = cls()
crawler.signals.connect(s.spider_opened, signal=signals.spider_opened)
return s
# 走架构图第1步，会触发这里
def process_spider_input(self, response, spider):
# Called for each response that goes through the spider
# middleware and into the spider.
# Should return None or raise an exception.
return None
# 架构图，第1,7步走这里
def process_spider_output(self, response, result, spider):
# Called with the results returned from the Spider, after
# it has processed the response.
# Must return an iterable of Request, or item objects.
for i in result:
yield i
def process_spider_exception(self, response, exception, spider):
# Called when a spider or process_spider_input() method
# (from other spider middleware) raises an exception.
# Should return either None or an iterable of Request or item objects.
pass
# 架构图第一步
def process_start_requests(self, start_requests, spider):
# Called with the start requests of the spider, and works
# similarly to the process_spider_output() method, except
# that it doesn’t have a response associated.
# Must return only requests (not items).
for r in start_requests:
yield r
def spider_opened(self, spider):
spider.logger.info("Spider opened: %s" % spider.name)
# 2 配置文件配置
SPIDER_MIDDLEWARES = {
"scrapy_demo.middlewares.ScrapyDemoSpiderMiddleware": 543,
}
下载中间件
class ScrapyDemoDownloaderMiddleware:
@classmethod
def from_crawler(cls, crawler):
# This method is used by Scrapy to create your spiders.
s = cls()
crawler.signals.connect(s.spider_opened, signal=signals.spider_opened)
return s
def process_request(self, request, spider):
# - return None: 继续执行当次请求，继续走下一个中间件---》如果中间件没了---》执行下载
# - return Response ：直接把Response返回给引擎，引擎交给爬虫去解析
# - return Request ：把request返回给引擎，引擎给调度器，等待下一次被爬取
# - 直接抛异常： 触发process_exception执行
return None
def process_response(self, request, response, spider):
# Must either;
# - return Response：正常爬取完---》给引擎---》引擎给爬虫去解析
# - return Request： 爬取失败--》给引擎--》引擎给调度器--》等待下次爬取
# - 抛异常 ：走到process_exception
return response
def process_exception(self, request, exception, spider):
# Called when a download handler or a process_request()
# (from other downloader middleware) raises an exception.
# Must either:
# - return None: continue processing this exception
# - return a Response object: stops process_exception() chain
# - return a Request object: stops process_exception() chain
pass
def spider_opened(self, spider):
spider.logger.info("Spider opened: %s" % spider.name)
加请求头（加到请求对象中）
# faker 模块 ：随机生成假数据
# pip install fake_useragent：随机生成请求头
### 加referer，加token 加 user-agent
def process_request(self, request, spider):
#### 加请求头
print(request.headers)
request.headers['referer'] = 'http://www.lagou.com'
request.headers['token'] = 'asdfasdf.asdfads.asfdasfd'
# user-agent--->写死了---》想随机请求头
from fake_useragent import UserAgent
ua = UserAgent()
request.headers['User-Agent'] = str(ua.random)
print(request.headers)
return None
加cookie
def process_request(self, request, spider):
print(request.cookies)
request.cookies['name']='lqz'
return None
加代理
# 在下载中间件的def process_request(self, request, spider):写代码
# 第一步：
-在下载中间件写process_request方法
def get_proxy(self):
import requests
res = requests.get('http://127.0.0.1:5010/get/').json()
if res.get('https'):
return 'https://' + res.get('proxy')
else:
return 'http://' + res.get('proxy')
def process_request(self, request, spider):
#request.meta['proxy'] = self.get_proxy()
request.meta['proxy'] = 'http://192.168.11.11:8888'
return None
# 第二步：代理可能不能用，会触发process_exception，在里面写
def process_exception(self, request, exception, spider):
print('-----',request.url) # 这个地址没有爬
return request
scrapy集成selenium
# 使用scrapy默认下载器---》类似于requests模块发送请求，不能执行js，有的页面拿回来数据不完整
# 想在scrapy中集成selenium，获取数据更完整，获取完后，自己组装成 Response对象，就会进爬虫解析，现在解析的是使用selenium拿回来的页面，数据更完整
# 集成selenium 因为有的页面，是执行完js后才渲染完，必须使用selenium去爬取数据才完整
# 保证整个爬虫中，只有一个浏览器器
# 只要爬取 下一页这种地址，使用selenium，爬取详情，继续使用原来的
# 第一步：在爬虫类中写
from selenium import webdriver
class CnblogsSpider(scrapy.Spider):
bro = webdriver.Chrome() # 使用无头
bro.implicitly_wait(10)
def close(spider, reason):
spider.bro.close() #浏览器关掉
# 第二步：在中间件中
def process_request(self, request, spider):
# 爬取下一页这种地址---》用selenium，但是文章详情，就用原来的
if 'sitehome/p' in request.url:
spider.bro.get(request.url)
from scrapy.http.response.html import HtmlResponse
response = HtmlResponse(url=request.url, body=bytes(spider.bro.page_source, encoding='utf-8'))
return response
else:
return None
源码去重规则（布隆过滤器）
# 如果爬取过的地址，就不会再爬了,scrapy 自带去重
# 调度器可以去重，研究一下，如何去重的---》使用了集合
# 要爬取的Request对象，在进入到scheduler调度器排队之前，先执行enqueue_request，它如果return False，这个Request就丢弃掉，不爬了----》如何判断这个Request要不要丢弃掉，执行了self.df.request_seen(request)，它来决定的-----》RFPDupeFilter类中的方法----》request_seen---》会返回True或False----》如果这个request在集合中，说明爬过了，就return True，如果不在集合中，就加入到集合中，然后返回False
# 调度器源码
from scrapy.core.scheduler import Scheduler
# 这个方法如果return True表示这个request要爬取，如果return False表示这个网址就不爬了(已经爬过了)
def enqueue_request(self, request: Request) -> bool:
# request当次要爬取的地址对象
if self.df.request_seen(request):
# 有的请情况，在爬虫中解析出来的网址，不想爬了，就就可以指定
# yield Request(url=url, callback=self.detail_parse, meta={'item': item},dont_filter=True)
# 如果符合这个条件，表示这个网址已经爬过了
return False
return True
# self.df 去重类 是去重类的对象 RFPDupeFilter--》配置文件配置的
-在配置文件中如果配置了：DUPEFILTER_CLASS = 'scrapy.dupefilters.RFPDupeFilter'表示，使用它作为去重类，按照它的规则做去重
-RFPDupeFilter的request_seen
def request_seen(self, request: Request) -> bool:
# request_fingerprint 生成指纹
fp = self.request_fingerprint(request) #request当次要爬取的地址对象
#判断 fp 在不在集合中，如果在，return True
if fp in self.fingerprints:
return True
#如果不在，加入到集合，return False
self.fingerprints.add(fp)
return False
# 传进来是个request对象，生成的是指纹
-爬取的网址：https://www.cnblogs.com/teach/p/17238610.html?name=lqz&age=19
-和 https://www.cnblogs.com/teach/p/17238610.html?age=19&name=lqz
-它俩是一样的，返回的数据都是一样的，就应该是一条url，就只会爬取一次
-所以 request_fingerprint 就是来把它们做成一样的(核心原理是把查询条件排序，再拼接到后面)
-生成指纹，指纹是什么？ 生成的指纹放到集合中去重
-www.cnblogs.com?name=lqz&age=19
-www.cnblogs.com?age=19&name=lqz
-上面的两种地址生成的指纹是一样的
# 测试指纹
from scrapy.utils.request import RequestFingerprinter
from scrapy import Request
fingerprinter = RequestFingerprinter()
request1 = Request(url='http://www.cnblogs.com?name=lqz&age=20')
request2 = Request(url='http://www.cnblogs.com?age=20&name=lqz')
res1 = fingerprinter.fingerprint(request1).hex()
res2 = fingerprinter.fingerprint(request2).hex()
print(res1)
print(res2)
# 集合去重，集合中放
# a一个bytes
# 假设爬了1亿条url，放在内存中，占空间非常大
a6af0a0ffa18a9b2432550e1914361b6bffcff1a
a6af0a0ffa18a9b2432550e191361b6bffc34f1a
# 想一种方式，极小内存实现去重---》布隆过滤器
https://zhuanlan.zhihu.com/p/94668361
布隆过滤器
# 极小内存实现去重：
# 应用场景：爬虫去重，避免缓存穿透，垃圾邮件过滤
# bloomfilter：是一个通过多哈希函数映射到一张表的数据结构，能够快速的判断一个元素在一个集合内是否存在，具有很好的空间和时间效率。（典型例子，爬虫url去重）
布隆案例
# from pybloom_live import ScalableBloomFilter
# bloom = ScalableBloomFilter(initial_capacity=100, error_rate=0.001, mode=ScalableBloomFilter.LARGE_SET_GROWTH)
# url = "www.cnblogs.com"
# url2 = "www.liuqingzheng.top"
# bloom.add(url)
# print(url in bloom)
# print(url2 in bloom)
from pybloom_live import BloomFilter
bf = BloomFilter(capacity=1000)
url='www.baidu.com'
bf.add(url)
print(url in bf)
print("www.liuqingzheng.top" in bf)
from scrapy.dupefilters import BaseDupeFilter
from scrapy.utils.request import RequestFingerprinter
from pybloom_live import ScalableBloomFilter
class MyPDupeFilter(BaseDupeFilter):
fingerprints = ScalableBloomFilter(initial_capacity=100, error_rate=0.001,
mode=ScalableBloomFilter.LARGE_SET_GROWTH)
fingerprinter = RequestFingerprinter()
def request_seen(self, request):
print('zoule')
fp = self.request_fingerprint(request)
if fp in self.fingerprints:
return True
self.fingerprints.add(fp)
return False
def request_fingerprint(self, request) -> str:
return self.fingerprinter.fingerprint(request).hex()
分布式爬虫
# 原来scrapy的Scheduler维护的是本机的任务队列（待爬取的地址）+本机的去重队列（放在集合中）---》在本机内存中
# 如果把scrapy项目，部署到多台机器上，多台机器爬取的内容是重复的
# 所以实现分布式爬取的关键就是，找一台专门的主机上运行一个共享的队列比如Redis，
然后重写Scrapy的Scheduler，让新的Scheduler到共享队列存取Request，并且去除重复的Request请求，所以总结下来，实现分布式的关键就是三点：
#1、多台机器共享队列
#2、重写Scheduler，让其无论是去重还是任务都去访问共享队列
#3、为Scheduler定制去重规则（利用redis的集合类型）
# scrapy-redis实现分布式爬虫
-公共的去重
-公共的待爬取地址队列
# 使用步骤
0 下载：pip2 install scrapy-redis
1 把之前爬虫类，继承class CnblogsSpider(RedisSpider):
2 去掉起始爬取的地址，加入一个类属性
redis_key = 'myspider:start_urls' # redis列表的key，后期我们需要手动插入起始地址
3 配置文件中配置
DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter" # scrapy redis去重类，使用redis的集合去重
# 不使用原生的调度器了，使用scrapy_redis提供的调度器，它就是使用了redis的列表
SCHEDULER = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler"
REDIS_HOST = 'localhost' # 主机名
REDIS_PORT = 6379 # 端口
ITEM_PIPELINES = {
# 'mysfirstscrapy.pipelines.MyCnblogsPipeline': 300,
'mysfirstscrapy.pipelines.MyCnblogsMySqlPipeline': 301,
'scrapy_redis.pipelines.RedisPipeline': 400,
}
4 再不同多台机器上运行scrapy的爬虫，就实现了分布式爬虫
5 写入到redis的列表中起始爬取的地址：列表key:myspider:start_urls
rpush myspider:start_urls https://www.cnblogs.com
