scrapy

　　涉及概念：框架，可以理解为一种功能的半成品，它将很多的基础功能都已经完成，只需要用户进行扩展开发或者额外配置，就可以形成用户功能的特定系统。 (1).从数据处理到人工智能 　　这里会介绍从数据处理到人工智能的完整链条，其中包括： 数据表示->数据清洗->数据统计->数据格式化->数据可视化->数据挖掘->人工智能 。 　　其中，数据表示指的是采用合适方法，用程序来表达数据。数据清洗指的是将数据进行归一化，将数据进行合理转换，去除数据中的异常值。数据统计指的是对数据进行摘要和概要性的理解，包括数据中的分布、数量、中位数等。数据可视化指的是用直观的方式展示数据的内涵。数据挖掘指的是从数据分析角度获得知识，产生数据之外的价值。人工智能指的是依托于传统的数据、语言、图像、视觉等方便进行深度的分析和决策。 　　从数据处理到人工智能有一大批与Python相关的第三方生态库，将分为四部分简要介绍，每个部分简要介绍三个Python计算生态。 　1）Python库之数据分析 　　Python数据分析的最基本的库是 Numpy ，它用于表达N维数组，是众多数据分析库的基础。Numpy里面使用 C语言来实现 ，但对外的 接口是Python语言 ，因此使用Numpy为基础的数据分析具有非常 优异的计算速度 。Numpy几乎支撑了Python数据分析和科学计算的所有其他库，比如最常用的pandas库

使用pycharm制作scrapy爬虫，在spider模块时引用items.py中的模块报错，即出现红色的波浪线。 原因分析： 　　pycharm不会将当前文件目录自动加入自己的sourse_path。 解决方法： 　　右键make_directory as–>sources path将当前工作的文件夹加入source_path就可以了。 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4338930/blog/4253966

机器学习首先面临的一个问题就是准备数据，数据的来源大概有这么几种：公司积累数据，购买，交换，政府机构及企业公开的数据，通过爬虫从网上抓取。本篇介绍怎么写一个爬虫从网上抓取公开的数据。 很多语言都可以写爬虫，但是不同语言的难易程度不同，Python作为一种解释型的胶水语言，上手简单、入门容易，标准库齐全，还有丰富的各种开源库，语言本身提供了很多提高开发效率的语法糖，开发效率高，总之“ 人生苦短，快用Python ”(Life is short, you need Python!)。在Web网站开发，科学计算，数据挖掘/分析，人工智能等很多领域广泛使用。 开发环境配置，Python3.5.2，Scrapy1.2.1，使用pip安装scrapy，命令：pip3 install Scrapy，此命令在Mac下会自动安装Scrapy的依赖包，安装过程中如果出现网络超时，多试几次。 创建工程 首先创建一个 Scrapy 工程，工程名为： kiwi ，命令： scrapy startproject kiwi ，将创建一些文件夹和文件模板。 定义数据结构 settings.py是一些设置信息，items.py用来保存解析出来的数据，在此文件里定义一些数据结构，示例代码： 1 # -*- coding: utf-8 -*- 2 3 # Define here the models for your

平时爬虫一般都使用Scrapy框架，通常都是在一台机器上跑，爬取速度也不能达到预期效果，数据量小，而且很容易就会被封禁IP或者账号，这时候可以使用代理IP或者登录方式爬，然而代理IP很多时候都很鸡肋，除非使用付费版IP，但是和真实IP差别很大。这时候便有了Scrapy-redis分布式爬虫框架，它基于Scrapy改造，把Scrapy的调度器（scheduler）换成了Scrapy-redis的调度器，可以轻松达到目的，利用多台服务器来爬取数据，而且还可以自动去重，效率高。爬取的数据默认保存在redis缓存中，速度很快。 Scrapy工作原理： Scrapy-redis工作原理： 中间的就是调度器 豆瓣电影简易分布式爬虫 我这里直接使用start_urls的方式，数据存入到Mysql中 class DoubanSpider(RedisSpider): name = 'douban' redis_key = 'douban:start_urls' allowed_domains = ['douban.com'] def start_requests(self): urls = get_urls() for url in urls: yield scrapy.Request(url=url, callback=self.parse) def parse(self, response):

scrapy-redis + Bloom Filter分布式爬取tencent社招信息 什么是scrapy-redis 什么是 Bloom Filter 为什么需要使用scrapy-redis + Bloom Filter 目标任务 安装爬虫 创建爬虫 编写 items.py 编写 spiders/tencent.py 编写 pipelines.py 编写 middlewares.py 编写 settings.py 搭建 redis 运行爬虫 结语 备注 什么是scrapy-redis 虽然 scrapy 框架是异步加多线程的，但是我们只能在一台主机上运行，爬取效率还是有限的， scrapy-redis 库是基于 scrapy 修改，为我们提供了 scrapy 分布式的队列，调度器，去重等等功能，并且原有的 scrapy 单机版爬虫代码只需做很小的改动。有了它，就可以将多台主机组合起来，共同完成一个爬取任务，抓取的效率又提高了。再配合 Scrapyd 与 Gerapy 可以很方便的实现爬虫的分布式部署与运行。 什么是 Bloom Filter Bloom Filter，中文名称叫作布隆过滤器，是1970年由Bloom提出的，它可以被用来检测一个元素是否在一个集合中。Bloom Filter的空间利用效率很高，使用它可以大大节省存储空间。Bloom

scrapy-redis分布式爬取tencent社招信息 什么是scrapy-redis 目标任务 安装爬虫 创建爬虫 编写 items.py 编写 spiders/tencent.py 编写 pipelines.py 编写 middlewares.py 编写 settings.py 搭建 redis 运行爬虫 什么是scrapy-redis 虽然 scrapy 框架是异步加多线程的，但是我们只能在一台主机上运行，爬取效率还是有限的， scrapy-redis 库是基于 scrapy 修改，为我们提供了 scrapy 分布式的队列，调度器，去重等等功能，并且原有的 scrapy 单机版爬虫代码只需做很小的改动。有了它，就可以将多台主机组合起来，共同完成一个爬取任务，抓取的效率又提高了。再配合 Scrapyd 与 Gerapy 可以很方便的实现爬虫的分布式部署与运行。 目标任务 使用scrapy-redis爬取 https://hr.tencent.com/position.php?&start= 招聘信息，爬取的内容包括：职位名、详情连接 、职位类别、招聘人数、工作地点、发布时间、具体要求信息。 安装爬虫 pip install scrapy pip install scrapy-redis python 版本 3.7 ， scrapy 版本 1.6.0 ， scrapy

　scrapy-redis 简介 　　　scrapy-redis 是 scrapy 框架基于 redis 数据库的组件，用于 scraoy 项目的分布式开发和部署。 　　有如下特征： 　　　　分布式爬取： 　　　　　　你可以启动多个 spider 工程，相互之间共享单个的 requests 队列，最适合广泛的多个域名的内容的抓取。 　　分布式数据处理： 　　　　爬取到的 scrapy 的 item 数据可以推入到 redis 队列中，着意味着你可以根据需求启动尽可能多的处理程序来共享 item 队列，进行 item 数据持久化处理 　　scrapy 即插即用的组件： 　　　　Scheduler 调度器+ Duplication 复制 过滤器， Item Pipeline， 基本 spider scrapy-redis 架构 1、首先 Slave 端从 Master 端那任务 （Requests， Url ） 进行数据抓取，Slaver 抓取数据的同时，产生新任务 Request编提交给 Master 处理。 2、Master 端只有一个 Redis 数据库，负责处理的 Request 去重任务分配，将处理后的 Ruqest 加入待爬队列，并且存储爬取的数据，Scrapy-redis 默认使用的就是这种策略，我们实现起来很简单，因为任务调度等工作 Scrapy

1.概念：多台机器上可以执行同一个爬虫程序，实现网站数据的分布爬取 2.原生的scrapy是不可以实现分布式式爬虫 　　a）调度器无法共享 　　b）管道无法共享 3.scrapy-redis 组件：专门为scrapy开发的一套组件，该组件可以让scrapy实现分布式 　　a）pip install scrapy-redis 4.分布式爬取的流程： 　　a）redis配置文件配置 　　　　band 127.0.0.1 进行注释 　　b）redis服务器开启 　　c）创建scrapy工程后，创建基于crawlspider的爬虫文件 　　d) 导入RedisCrawlSpider类，然后将爬虫文件修改成基于该类的源文件 　　e）将start_url 修改成 redis_key="xxx" 　　f )将项目管道和调度器配置成基于scrapy-redis组件中 　　g）执行爬虫文件：scrapy runspider xxx.py 　　h）将起始url放置到调度器的队列中：redis-cli，lpush 队列的名称（redis-key）起始url from scrapy.linkextractors import LinkExtractor from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule from redispro.items import

redis分布式部署 - 概念：可以将一组程序执行在多台机器上（分布式机群），使其进行数据的分布爬取。 1.scrapy框架是否可以自己实现分布式？ 　　其一：因为多台机器上部署的scrapy会各自拥有各自的调度器，这样就使得多台机器无法分配start_urls列表中的url。（多台机器无法共享同一个调度器） 　　其二：多台机器爬取到的数据无法通过同一个管道对数据进行统一的数据持久出存储。（多台机器无法共享同一个管道） 2.基于scrapy-redis组件的分布式爬虫 - scrapy-redis组件中为我们封装好了可以被多台机器共享的调度器和管道，我们可以直接使用并实现分布式数据爬取。 - 实现方式： 1.基于该组件的RedisSpider类 2.基于该组件的RedisCrawlSpider类 3.分布式实现流程：上述两种不同方式的分布式实现流程是统一的 - 3.1 下载scrapy-redis组件：pip install scrapy-redis - 3.2 redis配置文件的配置： 　　- 注释该行： bind 127.0. 0. 1，表示可以让其他ip访问redis 　　- 将yes该为 no：protected-mode no，表示可以让其他ip操作redis 3.3 修改爬虫文件中的相关代码： -

redis分布式部署 1.scrapy框架是否可以自己实现分布式？ 　　　　- 不可以。原因有二。 　　　　　　其一：因为多台机器上部署的scrapy会各自拥有各自的调度器，这样就使得多台机器无法分配start_urls列表中的url。（多台机器无法共享同一个调度器） 　　　　　　其二：多台机器爬取到的数据无法通过同一个管道对数据进行统一的数据持久出存储。（多台机器无法共享同一个管道） 2.基于scrapy-redis组件的分布式爬虫 - scrapy-redis组件中为我们封装好了可以被多台机器共享的调度器和管道，我们可以直接使用并实现分布式数据爬取。 - 实现方式： 1.基于该组件的RedisSpider类 2.基于该组件的RedisCrawlSpider类 3.分布式实现流程：上述两种不同方式的分布式实现流程是统一的 - 3.1 下载scrapy-redis组件：pip install scrapy-redis - 3.2 redis配置文件的配置： - 注释该行： bind 127.0 . 0 . 1 ，表示可以让其他ip访问redis - 将yes该为 no ：protected-mode no ，表示可以让其他ip操作redis 3.3 修改爬虫文件中的相关代码： - 将爬虫类的父类修改成基于RedisSpider或者RedisCrawlSpider。注意