scrapy爬虫学习系列七:scrapy常见问题解决方案
1 常见错误
1.1 错误: ImportError: No module named win32api
官方参考: https://doc.scrapy.org/en/latest/faq.html#scrapy-crashes-with-importerror-no-module-named-win32api
官方参考里面有个win32的连接, 你下载后安装就可以了。
1.2 DEBUG: Forbidden by robots.txt: <GET https://www.baidu.com>
官方参考: https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/settings.html#robotstxt-obey
修改setting.py中的ROBOTSTXT_OBEY = False
1.3 抓取xml文档的时候使用xpath无法返回结果
response.selector.remove_namespaces()
response.xpath("//link")
这个问题正常情况我们不用执行remove_namespaces的,只有在抓取不到数据的时候的时候尝试修改下。
1.4 响应流乱码
官方参考: https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/request-response.html#scrapy.http.TextResponse.encoding
1 在请求的构造函数中设定encoding
2 在http header中设置
3 在response body定义encoding
4 对获取到的响应流进行转码,这也是最后的方法了。
def parse(self, response):
#具体怎么转,要看你的编码的
response=response.replace(encoding="gbk")
# todo extract a item
2常用解决方案
2.1 scrapy发送抓取数据个数的邮件到指定用户
官方文档有关于email的说明: https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/email.html
博友的一篇文章,使用了scrapy的mail模块: http://blog.csdn.net/you_are_my_dream/article/details/60868329
我自己尝试了下使用scrapy的mail模块发送邮件,但是日志是发送成功,但是一直没有收到邮件,不知道啥情况, 所以换成了smtpllib发送。修改pipeline.py文件如下:
class MailPipeline(object): def __init__(self): self.count = 0 def open_spider(self,spider): pass def process_item(self, item, spider): self.count=self.count + 1 return item #切记,这个return item 必须有, 没有的话,后续的pipeline没法处理数据的。 def close_spider(self, spider): import smtplib from email.mime.text import MIMEText _user = "1072892917@qq.com" _pwd = "xxxxxxxx" #这个密码不是直接登陆的密码, 是smtp授权码。具体可以参考http://blog.csdn.net/you_are_my_dream/article/details/60868329 _to = "1072892917@qq.com" msg = MIMEText("Test") msg["Subject"] = str(self.count) #这里我们把抓取到的item个数,当主题发送 msg["From"] = _user msg["To"] = _to try: s = smtplib.SMTP_SSL("smtp.qq.com", 465) #参考 http://service.mail.qq.com/cgi-bin/help?subtype=1&no=167&id=28 s.login(_user, _pwd) s.sendmail(_user, _to, msg.as_string()) s.quit() print("Success!") except smtplib.SMTPException as e: print("Falied,%s" % e) import json class JsonWriterPipeline(object): def open_spider(self, spider): self.file = open('items.jl', 'w') def close_spider(self, spider): self.file.close() def process_item(self, item, spider): line = json.dumps(dict(item)) + "\n" self.file.write(line) return item
修改settings.py文件如下
ITEM_PIPELINES = {
#这个302,303,数字越小,越先通过管道。 'quotesbot.pipelines.MailPipeline': 302, 'quotesbot.pipelines.JsonWriterPipeline': 303 }
这样我们可以 把抓取到的数据先通过MailPipeline获取到抓取的个数,然后发送邮件,在经过jsonWritePipeline进行持久化处理,当然你可以修改pipeline的顺序, 发送邮件的时候把持久化的文件作为附件发送。
注意: scrapy的mail模块使用的是twist的mail模块,支持异步的。
2.2 在scrapy中使用beautifulsoup
scrapy 官方参考: https://doc.scrapy.org/en/latest/faq.html#can-i-use-scrapy-with-beautifulsoup
bs4官方英文参考:https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/bs4/doc/#
bs4官方中文参考: https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/bs4/doc.zh/
from bs4 import BeautifulSoup import scrapy class ExampleSpider(scrapy.Spider): name = "example" allowed_domains = ["example.com"] start_urls = ( 'http://www.example.com/', ) def parse(self, response): # use lxml to get decent HTML parsing speed soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml') yield { "url": response.url, "title": soup.h1.string }
2.3 抓取的item不同的属性值的提取需要来自多个页面,不是单个页面就能提取到所有属性
def parse_page1(self, response): item = MyItem() item['main_url'] = response.url request = scrapy.Request("http://www.example.com/some_page.html", callback=self.parse_page2) request.meta['item'] = item yield request def parse_page2(self, response): item = response.meta['item'] item['other_url'] = response.url yield item
这个是通过request的meta传递给后续的请求的,最终的那个请求返回item结果。
2.4 如何抓取一个需要登陆的页面
官方参考: https://doc.scrapy.org/en/latest/faq.html#how-can-i-simulate-a-user-login-in-my-spider
import scrapy class LoginSpider(scrapy.Spider): name = 'example.com' start_urls = ['http://www.example.com/users/login.php'] def parse(self, response): return scrapy.FormRequest.from_response( response, formdata={'username': 'john', 'password': 'secret'}, callback=self.after_login ) def after_login(self, response): # check login succeed before going on if "authentication failed" in response.body: self.logger.error("Login failed") return # continue scraping with authenticated session...
这个就是使用FromRequest把用户名和密码提交, 获取对应的服务器响应,这里需要对响应流进行判定,如果登陆成功进行抓取,如果失败退出。
2.5 不创建工程运行一个爬虫
官方参考: https://doc.scrapy.org/en/latest/faq.html#can-i-run-a-spider-without-creating-a-project
官方参考: https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/practices.html#run-scrapy-from-a-script
import scrapy from scrapy.crawler import CrawlerProcess class MySpider(scrapy.Spider): # Your spider definition ... process = CrawlerProcess({ 'USER_AGENT': 'Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0; Windows NT 5.1)' }) process.crawl(MySpider) process.start() # the script will block here until the crawling is finished
2.6 最简单的方式存储抓取到的数据
scrapy crawl myspider -o items.json scrapy crawl myspider -o items.csv scrapy crawl myspider -o items.xml scrapy crawl myspider -o items.jl
这个方法是最快的方法了。 但是有个问题。 json的使用的ansi编码,对中文不支持, 我们需要使用utf-8的。 这个时候这个就有问题。
1.可以在设置中指定 FEED_EXPORT_ENCODING = 'utf-8'
2. 参考我写的导出各个格式的item结果。http://www.cnblogs.com/zhaojiedi1992/p/zhaojiedi_python_005_scrapy.html
这2个方法都是可以的, 建议使用第二种方法, 这样扩展比较方便。
2.7 指定条件满足就停止爬虫
官方参考: https://doc.scrapy.org/en/latest/faq.html#how-can-i-instruct-a-spider-to-stop-itself
def parse_page(self, response): if 'Bandwidth exceeded' in response.body: raise CloseSpider('bandwidth_exceeded')
如果设置的抓取到指定item个数就终止的话,可以采用如下方法:
# -*- coding: utf-8 -*- import scrapy from scrapy.exceptions import CloseSpider class ToScrapeSpiderXPath(scrapy.Spider): def __init__(self): self.count=0 #设置下当前个数 self.max_count=100 #设置最大抓取个数 name = 'toscrape-xpath' start_urls = [ 'http://quotes.toscrape.com/', ] def parse(self, response): for quote in response.xpath('//div[@class="quote"]'): self.count =self.count +1 if self.count > self.max_count: raise CloseSpider('bandwidth_exceeded') yield { 'text': quote.xpath('./span[@class="text"]/text()').extract_first(), 'author': quote.xpath('.//small[@class="author"]/text()').extract_first(), 'tags': quote.xpath('.//div[@class="tags"]/a[@class="tag"]/text()').extract() } next_page_url = response.xpath('//li[@class="next"]/a/@href').extract_first() if next_page_url is not None: yield scrapy.Request(response.urljoin(next_page_url))
当然,也是可以调用self.crawler.stop()方法。
其实scrapy内置有个中间件可以设置一些指定的条件去关闭爬虫的 具体参考 https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/extensions.html#module-scrapy.extensions.closespider
关于这个中间件的设置,简单说下:
CLOSESPIDER_TIMEOUT : 爬虫打开超过指定的时间就关闭爬虫
CLOSESPIDER_ITEMCOUNT : 指定数量的item通过了pipeline就关闭爬虫,如果还有请求,是会继续工作的。但是多个item个数不会超过并发个数
CONCURRENT_REQUESTS.
CLOSESPIDER_PAGECOUNT : 抓取到指定页面个数的时候关闭爬虫
CLOSESPIDER_ERRORCOUNT : 捕获到指定的错误次数的时候关闭爬虫
内置的几条如果没能合乎你的心意, 你可以自己写一个扩展即可。具体可以参考: https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/extensions.html#writing-your-own-extension
2.7 避免爬虫被banned
官方参考: https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/practices.html#avoiding-getting-banned
1 设置一个list集合存放userAgent,每次请求从几何里面选择一个userAgent.
2 禁用cookies,有些网址启用cookies来识别bot.
3 使用下载延迟download_delay,有些网址对单位时间内请求次数有限制,过多请求会被禁的。
4 如果肯能的话使用谷歌缓存,而不是直接请求网址。
5 使用ip池,比如ProxyMesh,scrapoxy
6 使用高度分布的下载器,比如Crawlera
2.8 启动爬虫的时候接受参数
官方参考: https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/spiders.html#spider-arguments
import scrapy class MySpider(scrapy.Spider): name = 'myspider' def __init__(self, category=None, *args, **kwargs): super(MySpider, self).__init__(*args, **kwargs) self.start_urls = ['http://www.example.com/categories/%s' % category]
这样,我们运行爬虫的时候使用如下的即可
scrapy crawl myspider -a category=electronics
2.9 修该pipeline支持多种格式导出
官方参考: https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/exporters.html#using-item-exporters
博客参考(我自己的): http://www.cnblogs.com/zhaojiedi1992/p/zhaojiedi_python_005_scrapy.html
具体项目的参考: https://github.com/zhaojiedi1992/ScrapyCnblogs
# -*- coding: utf-8 -*- # Define your item pipelines here # # Don't forget to add your pipeline to the ITEM_PIPELINES setting # See: http://doc.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html from scrapy import signals from scrapy.exporters import * import logging logger=logging.getLogger(__name__) class BaseExportPipeLine(object): def __init__(self,**kwargs): self.files = {} self.exporter=kwargs.pop("exporter",None) self.dst=kwargs.pop("dst",None) self.option=kwargs @classmethod def from_crawler(cls, crawler): pipeline = cls() crawler.signals.connect(pipeline.spider_opened, signals.spider_opened) crawler.signals.connect(pipeline.spider_closed, signals.spider_closed) return pipeline def spider_opened(self, spider): file = open(self.dst, 'wb') self.files[spider] = file self.exporter = self.exporter(file,**self.option) self.exporter.start_exporting() def spider_closed(self, spider): self.exporter.finish_exporting() file = self.files.pop(spider) file.close() def process_item(self, item, spider): self.exporter.export_item(item) return item # # 'fields_to_export':["url","edit_url","title"] 设定只导出部分字段,以下几个pipeline都支持这个参数 # 'export_empty_fields':False 设定是否导出空字段 以下几个pipeline都支持这个参数 # 'encoding':'utf-8' 设定默认编码,以下几个pipeline都支持这个参数 # 'indent' :1: 设置缩进,这个参数主要给JsonLinesExportPipeline使用 # "item_element":"item"设置xml节点元素的名字,只能XmlExportPipeline使用,效果是<item></item> # "root_element":"items"设置xml根元素的名字,只能XmlExportPipeline使用,效果是<items>里面是很多item</items> # "include_headers_line":True 是否包含字段行, 只能CsvExportPipeline使用 # "join_multivalued":","设置csv文件的分隔符号, 只能CsvExportPipeline使用 # 'protocol':2设置PickleExportPipeline 导出协议,只能PickleExportPipeline使用 # "dst":"items.json" 设置目标位置 class JsonExportPipeline(BaseExportPipeLine): def __init__(self): option={"exporter":JsonItemExporter,"dst":"items.json","encoding":"utf-8","indent":4,} super(JsonExportPipeline, self).__init__(**option) class JsonLinesExportPipeline(BaseExportPipeLine): def __init__(self): option={"exporter":JsonLinesItemExporter,"dst":"items.jl","encoding":"utf-8"} super(JsonLinesExportPipeline, self).__init__(**option) class XmlExportPipeline(BaseExportPipeLine): def __init__(self): option={"exporter":XmlItemExporter,"dst":"items.xml","item_element":"item","root_element":"items","encoding":'utf-8'} super(XmlExportPipeline, self).__init__(**option) class CsvExportPipeline(BaseExportPipeLine): def __init__(self): # 设置分隔符的这个,我这里测试是不成功的 option={"exporter":CsvItemExporter,"dst":"items.csv","encoding":"utf-8","include_headers_line":True, "join_multivalued":","} super(CsvExportPipeline, self).__init__(**option) class PickleExportPipeline(BaseExportPipeLine): def __init__(self): option={"exporter":PickleItemExporter,"dst":"items.pickle",'protocol':2} super(PickleExportPipeline, self).__init__(**option) class MarshalExportPipeline(BaseExportPipeLine): def __init__(self): option={"exporter":MarshalItemExporter,"dst":"items.marsha"} super(MarshalExportPipeline, self).__init__(**option) class PprintExportPipeline(BaseExportPipeLine): def __init__(self): option={"exporter":PprintItemExporter,"dst":"items.pprint.jl"} super(PprintExportPipeline, self).__init__(**option)
posted on 2017-11-25 11:12 LinuxPanda 阅读(10500) 评论(0) 编辑 收藏 举报