【爬虫开发】爬虫开发从0到1全知识教程第13篇:scrapy爬虫框架,介绍【附代码文档】
本教程的知识点为:爬虫概要 爬虫基础 爬虫概述 知识点: 1. 爬虫的概念 requests模块 requests模块 知识点: 1. requests模块介绍 1.1 requests模块的作用: 数据提取概要 数据提取概述 知识点 1. 响应内容的分类 知识点:了解 响应内容的分类 Selenium概要 selenium的介绍 知识点: 1. selenium运行效果展示 1.1 chrome浏览器的运行效果 Selenium概要 selenium的其它使用方法 知识点: 1. selenium标签页的切换 知识点:掌握 selenium控制标签页的切换 反爬与反反爬 常见的反爬手段和解决思路 学习目标 1 服务器反爬的原因 2 服务器常反什么样的爬虫 反爬与反反爬 验证码处理 学习目标 1.图片验证码 2.图片识别引擎 反爬与反反爬 JS的解析 学习目标: 1 确定js的位置 1.1 观察按钮的绑定js事件 Mongodb数据库 介绍 内容 mongodb文档 mongodb的简单使用 Mongodb数据库 介绍 内容 mongodb文档 mongodb的聚合操作 Mongodb数据库 介绍 内容 mongodb文档 mongodb和python交互 scrapy爬虫框架 介绍 内容 scrapy官方文档 scrapy的入门使用 scrapy爬虫框架 介绍 内容 scrapy官方文档 scrapy管道的使用 scrapy爬虫框架 介绍 内容 scrapy官方文档 scrapy中间件的使用 scrapy爬虫框架 介绍 内容 scrapy官方文档 scrapy_redis原理分析并实现断点续爬以及分布式爬虫 scrapy爬虫框架 介绍 内容 scrapy官方文档 scrapy的日志信息与配置 利用appium抓取app中的信息 介绍 内容 appium环境安装 学习目标
完整笔记资料代码:https://gitee.com/yinuo112/Backend/tree/master/爬虫/爬虫开发从0到1全知识教程/note.md
感兴趣的小伙伴可以自取哦~
全套教程部分目录:
部分文件图片:
scrapy爬虫框架
介绍
我们知道常用的流程web框架有django、flask,那么接下来,我们会来学习一个全世界范围最流行的爬虫框架scrapy
内容
- scrapy的概念作用和工作流程
- scrapy的入门使用
- scrapy构造并发送请求
- scrapy模拟登陆
- scrapy管道的使用
- scrapy中间件的使用
- scrapy_redis概念作用和流程
- scrapy_redis原理分析并实现断点续爬以及分布式爬虫
- scrapy_splash组件的使用
- scrapy的日志信息与配置
- scrapyd部署scrapy项目
scrapy官方文档
[
scrapy管道的使用
学习目标:
- 掌握 scrapy管道(pipelines.py)的使用
之前我们在scrapy入门使用一节中学习了管道的基本使用,接下来我们深入的学习scrapy管道的使用
1. pipeline中常用的方法:
-
process_item(self,item,spider):
-
管道类中必须有的函数
- 实现对item数据的处理
-
必须return item
-
open_spider(self, spider): 在爬虫开启的时候仅执行一次
- close_spider(self, spider): 在爬虫关闭的时候仅执行一次
2. 管道文件的修改
继续完善wangyi爬虫,在pipelines.py代码中完善
import json
from pymongo import MongoClient
class WangyiFilePipeline(object):
def open_spider(self, spider): # 在爬虫开启的时候仅执行一次
if spider.name == 'itcast':
self.f = open('json.txt', 'a', encoding='utf-8')
def close_spider(self, spider): # 在爬虫关闭的时候仅执行一次
if spider.name == 'itcast':
self.f.close()
def process_item(self, item, spider):
if spider.name == 'itcast':
self.f.write(json.dumps(dict(item), ensure_ascii=False, indent=2) + ',\n')
# 不return的情况下,另一个权重较低的pipeline将不会获得item
return item
class WangyiMongoPipeline(object):
def open_spider(self, spider): # 在爬虫开启的时候仅执行一次
if spider.name == 'itcast':
# 也可以使用isinstanc函数来区分爬虫类:
con = MongoClient(host='127.0.0.1', port=27017) # 实例化mongoclient
self.collection = con.itcast.teachers # 创建数据库名为itcast,集合名为teachers的集合操作对象
def process_item(self, item, spider):
if spider.name == 'itcast':
self.collection.insert(item)
# 此时item对象必须是一个字典,再插入
# 如果此时item是BaseItem则需要先转换为字典:dict(BaseItem)
# 不return的情况下,另一个权重较低的pipeline将不会获得item
return item
3. 开启管道
在settings.py设置开启pipeline
......
ITEM_PIPELINES = {
'myspider.pipelines.ItcastFilePipeline': 400, # 400表示权重
'myspider.pipelines.ItcastMongoPipeline': 500, # 权重值越小,越优先执行!
}
......
别忘了开启mongodb数据库 sudo service mongodb start
并在mongodb数据库中查看 mongo
思考:在settings中能够开启多个管道,为什么需要开启多个?
- 不同的pipeline可以处理不同爬虫的数据,通过spider.name属性来区分
- 不同的pipeline能够对一个或多个爬虫进行不同的数据处理的操作,比如一个进行数据清洗,一个进行数据的保存
- 同一个管道类也可以处理不同爬虫的数据,通过spider.name属性来区分
4. pipeline使用注意点
- 使用之前需要在settings中开启
- pipeline在setting中键表示位置(即pipeline在项目中的位置可以自定义),值表示距离引擎的远近,越近数据会越先经过:权重值小的优先执行
- 有多个pipeline的时候,process_item的方法必须return item,否则后一个pipeline取到的数据为None值
- pipeline中process_item的方法必须有,否则item没有办法接受和处理
- process_item方法接受item和spider,其中spider表示当前传递item过来的spider
- open_spider(spider) :能够在爬虫开启的时候执行一次
- close_spider(spider) :能够在爬虫关闭的时候执行一次
- 上述俩个方法经常用于爬虫和数据库的交互,在爬虫开启的时候建立和数据库的连接,在爬虫关闭的时候断开和数据库的连接
小结
-
管道能够实现数据的清洗和保存,能够定义多个管道实现不同的功能,其中有个三个方法
-
process_item(self,item,spider):实现对item数据的处理
- open_spider(self, spider): 在爬虫开启的时候仅执行一次
- close_spider(self, spider): 在爬虫关闭的时候仅执行一次
scrapy的crawlspider爬虫
学习目标:
- 了解 crawlspider的作用
- 应用 crawlspider爬虫创建的方法
- 应用 crawlspider中rules的使用
1 crawlspider是什么
回顾之前的代码中,我们有很大一部分时间在寻找下一页的url地址或者是内容的url地址上面,这个过程能更简单一些么?
思路:
- 从response中提取所有的满足规则的url地址
- 自动的构造自己requests请求,发送给引擎
对应的crawlspider就可以实现上述需求,能够匹配满足条件的url地址,组装成Reuqest对象后自动发送给引擎,同时能够指定callback函数
即:crawlspider爬虫可以按照规则自动获取连接
2 创建crawlspider爬虫并观察爬虫内的默认内容
2.1 创建crawlspider爬虫:
scrapy genspider -t crawl job 163.com
2.2 spider中默认生成的内容如下:
class JobSpider(CrawlSpider):
name = 'job'
allowed_domains = ['163.com']
start_urls = ['
rules = (
Rule(LinkExtractor(allow=r'Items/'), callback='parse_item', follow=True),
)
def parse_item(self, response):
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
2.3 观察跟普通的scrapy.spider的区别
在crawlspider爬虫中,没有parse函数
重点在rules中:
- rules是一个元组或者是列表,包含的是Rule对象
- Rule表示规则,其中包含LinkExtractor,callback和follow等参数
- LinkExtractor:连接提取器,可以通过正则或者是xpath来进行url地址的匹配
- callback :表示经过连接提取器提取出来的url地址响应的回调函数,可以没有,没有表示响应不会进行回调函数的处理
- follow:连接提取器提取的url地址对应的响应是否还会继续被rules中的规则进行提取,True表示会,Flase表示不会
3. crawlspider网易招聘爬虫
通过crawlspider爬取网易招聘的详情页的招聘信息
url:[
思路分析:
- 定义一个规则,来进行列表页翻页,follow需要设置为True
- 定义一个规则,实现从列表页进入详情页,并且指定回调函数
- 在详情页提取数据
注意:连接提取器LinkExtractor中的allow对应的正则表达式匹配的是href属性的值
4 crawlspider使用的注意点:
- 除了用命令
scrapy genspider -t crawl <爬虫名> <allowed_domail>
创建一个crawlspider的模板,页可以手动创建 - crawlspider中不能再有以parse为名的数据提取方法,该方法被crawlspider用来实现基础url提取等功能
- Rule对象中LinkExtractor为固定参数,其他callback、follow为可选参数
- 不指定callback且follow为True的情况下,满足rules中规则的url还会被继续提取和请求
- 如果一个被提取的url满足多个Rule,那么会从rules中选择一个满足匹配条件的Rule执行
5 了解crawlspider其他知识点
-
链接提取器LinkExtractor的更多常见参数
-
allow: 满足括号中的're'表达式的url会被提取,如果为空,则全部匹配
- deny: 满足括号中的're'表达式的url不会被提取,优先级高于allow
- allow_domains: 会被提取的链接的domains(url范围),如:
['hr.tencent.com', 'baidu.com']
- deny_domains: 不会被提取的链接的domains(url范围)
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restrict_xpaths: 使用xpath规则进行匹配,和allow共同过滤url,即xpath满足的范围内的url地址会被提取,如:
restrict_xpaths='//div[@class="pagenav"]'
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Rule常见参数
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LinkExtractor: 链接提取器,可以通过正则或者是xpath来进行url地址的匹配
- callback: 表示经过连接提取器提取出来的url地址响应的回调函数,可以没有,没有表示响应不会进行回调函数的处理
- follow: 连接提取器提取的url地址对应的响应是否还会继续被rules中的规则进行提取,默认True表示会,Flase表示不会
- process_links: 当链接提取器LinkExtractor获取到链接列表的时候调用该参数指定的方法,这个自定义方法可以用来过滤url,且这个方法执行后才会执行callback指定的方法
总结
- crawlspider的作用:crawlspider可以按照规则自动获取连接
- crawlspider爬虫的创建:scrapy genspider -t crawl tencent hr.tencent.com
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crawlspider中rules的使用:
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rules是一个元组或者是列表,包含的是Rule对象
- Rule表示规则,其中包含LinkExtractor,callback和follow等参数
- LinkExtractor:连接提取器,可以通过正则或者是xpath来进行url地址的匹配
- callback :表示经过连接提取器提取出来的url地址响应的回调函数,可以没有,没有表示响应不会进行回调函数的处理
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follow:连接提取器提取的url地址对应的响应是否还会继续被rules中的规则进行提取,True表示会,Flase表示不会
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完成网易招聘爬虫crawlspider版本