scrapy

目录 Scrapy爬虫框架入门 Scrapy概述 组件 数据处理流程 安装和使用Scrapy Scrapy爬虫框架入门 Scrapy概述 Scrapy是Python开发的一个非常流行的网络爬虫框架，可以用来抓取Web站点并从页面中提取结构化的数据，被广泛的用于数据挖掘、数据监测和自动化测试等领域。下图展示了Scrapy的基本架构，其中包含了主要组件和系统的数据处理流程（图中带数字的红色箭头）。 组件 Scrapy引擎（Engine）：Scrapy引擎是用来控制整个系统的数据处理流程。 调度器（Scheduler）：调度器从Scrapy引擎接受请求并排序列入队列，并在Scrapy引擎发出请求后返还给它们。 下载器（Downloader）：下载器的主要职责是抓取网页并将网页内容返还给蜘蛛（Spiders）。 蜘蛛（Spiders）：蜘蛛是有Scrapy用户自定义的用来解析网页并抓取特定URL返回的内容的类，每个蜘蛛都能处理一个域名或一组域名，简单的说就是用来定义特定网站的抓取和解析规则。 条目管道（Item Pipeline）：条目管道的主要责任是负责处理有蜘蛛从网页中抽取的数据条目，它的主要任务是清理、验证和存储数据。当页面被蜘蛛解析后，将被发送到条目管道，并经过几个特定的次序处理数据。每个条目管道组件都是一个Python类，它们获取了数据条目并执行对数据条目进行处理的方法

Scrapy是一个为了爬取网站数据，提取结构性数据而编写的应用框架。 其可以应用在数据挖掘，信息处理或存储历史数据等一系列的程序中。其最初是为了页面抓取 (更确切来说, 网络抓取 )所设计的， 也可以应用在获取API所返回的数据(例如 Amazon Associates Web Services ) 或者通用的网络爬虫。Scrapy用途广泛，可以用于数据挖掘、监测和自动化测试。 Scrapy 使用了 Twisted异步网络库来处理网络通讯。整体架构大致如下 Scrapy主要包括了以下组件： 引擎(Scrapy) 用来处理整个系统的数据流, 触发事务(框架核心) 调度器(Scheduler) 用来接受引擎发过来的请求, 压入队列中, 并在引擎再次请求的时候返回. 可以想像成一个URL（抓取网页的网址或者说是链接）的优先队列, 由它来决定下一个要抓取的网址是什么, 同时去除重复的网址 下载器(Downloader) 用于下载网页内容, 并将网页内容返回给蜘蛛(Scrapy下载器是建立在twisted这个高效的异步模型上的) 爬虫(Spiders) 爬虫是主要干活的, 用于从特定的网页中提取自己需要的信息, 即所谓的实体(Item)。用户也可以从中提取出链接,让Scrapy继续抓取下一个页面 项目管道(Pipeline) 负责处理爬虫从网页中抽取的实体，主要的功能是持久化实体

框架：具有很强的通用性，且封装了一些通用实现方法的项目模板 scrapy (异步框架)： 高性能的网络请求 高性能的数据解析 高性能的持久化存储 高性能的全站数据爬取 高性能的深度爬取 高性能的分布式 Scrapy环境安装 IOS和Linux pip install scrapy windows a. pip3 install wheel b. 下载twisted http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#twisted # Twisted‑17.1.0‑cp35‑cp35m‑win_amd64.whl; Python是3.5版本的就选择cp35下载 c. 进入下载目录，执行 pip3 install Twisted‑17.1.0‑cp35‑cp35m‑win_amd64.whl # 安装失败可能是这个文件的版本导致的，即使Python版本都是对的，可以重新下载一个32位的试试 # 还安装失败的话就下载其python版本的，总有一个能成功 d. pip3 install pywin32 e. pip3 install scrapy 安装完成后，输入``scrapy`测试一下，出现如下图显示，即安装成功。 Scrapy的基本使用 创建工程 scrapy startprojct proNmame cd proNmame

【概述】 如果我们想要对某一个网站的全站数据进行抓取，我们通常会有如下两种解决方法： 1.手动请求的发送（即基于Scrapy框架中的Spider的递归爬取进行实现（Request模块递归回调parse方法））代码详见： scrapy之多url页面数据的抓取 2.基于CrawlSpider的自动爬取进行实现（更加简洁和高效，推荐使用） 【CrawlSpider】 1.简介 CrawlSpider其实是Spider的一个子类，除了继承到Spider的特性和功能外，还派生除了其自己独有的更加强大的特性和功能。Spider是所有爬虫的基类，其设计原则只是为了爬取start_url列表中网页，而从爬取到的网页中提取出的url进行继续的爬取工作使用CrawlSpider更合适。 2.两大功能组件： a.链接提取器（ LinkExtractor ）：提取response中符合规则的链接。 LinkExtractor(allow=r'Items/',deny=xxx,restrict_xpath=xxx,restrict_css=xxx,deny_domains=xxx) 参数说明： allow=r'Items/' # 满足括号中“正则表达式”的值会被提取，如果为空，则全部匹配。 　deny=xxx # 满足正则表达式的则不会被提取。 restrict_xpaths=xxx #

之前我们使用了selenium加Firefox作为下载中间件来实现爬取京东的商品信息。但是在大规模的爬取的时候，Firefox消耗资源比较多，因此我们希望换一种资源消耗更小的方法来爬取相关的信息。 下面就使用selenium加PhantomJS来实现之前的相同的逻辑。 这里需要修改的就是spider.py文件，其余的部分并不需要做出修改，我们给phantomjs添加一个User-Agent信息，并且设置不加载图片，这样将会加快渲染的速度。 spider.py from scrapy import Spider,Request from selenium import webdriver class JingdongSpider(Spider): name = 'jingdong' def __init__(self): SERVICE_ARGS = ['--load-images=false', '--disk-cache=true', '--ignore-ssl-errors=true'] self.browser = webdriver.PhantomJS(service_args=SERVICE_ARGS) self.browser.set_page_load_timeout(30) def closed(self,spider): print("spider closed"

3 月，跳不动了？>>> 1、爬数据的时候，有时会遇到被该网站封IP等情况，response的状态码为403，那么这时候我们希望能够抛出 CloseSpider的异常。 2、但是如scrapy官网提到的，Scrapy默认的设置是过滤掉有问题的HTTP response(即response状态码不在200-300之间)。因此403的情况会被ignore掉，意思就是我们不是处理这个url 请求的response，直接就忽略，也就是及时我们用response.status == 400判断没有作用，因为只有status处于200-300的请求才会被处理。 3. 如果我们想捕获或者处理403，或者其它如404或者500，这种请求时，我们在spider的类中把403放在handle_httpstatus_list中。如下就行。 class MySpider(CrawlSpider): handle_httpstatus_list = [403] 或者将403放在HTTPERROR_ALLOWED_CODES设置中 即在settings中增加HTTPERROR_ALLOWED_CODES = [403]， HTTPERROR_ALLOWED_CODES默认是[] http://doc.scrapy.org/en/1.0/topics/spider-middleware.html

3 月，跳不动了？>>> 本文对python中在数据分析中需要掌握的库进行了整理，一起来看看吧！ 目录 数据获取 Selenium Scrapy Beautiful Soup 数据清洗 Spacy NumPy Pandas 数据可视化 Matplotlib Pyecharts 数据建模 Scikit-learn PyTorch TensorFlow 模型检查 Lime 音频数据处理 Librosa 图像数据处理 OpenCV-Python Scikit-image 数据通信 Pymongo 数据分析结果web部署 Flask Django 数据获取 Selenium Selenium是一个Web测试自动化框架，最初是为软件测试人员创建的。它提供了Web驱动程序API，供浏览器与用户操作交互并返回响应。它运行时会直接实例化出一个浏览器，完全模拟用户的操作，比如点击链接、输入表单，点击按钮提交等。所以我们使用它可以很方便的来登录网站和爬取数据。 可以使用 brew install selenium 的方式来快速安装selenium。 数据获取 Scrapy Scrapy是Python开发的一个快速、高层次的屏幕抓取和web抓取框架，用于抓取web站点并从页面中提取结构化的数据。其吸引人的地方在于任何人都可以根据需求方便的修改。它也提供了多种类型爬虫的基类，如BaseSpider

3 月，跳不动了？>>> 　　爬虫是Python的重要应用方向之一，也是学习Python的学员求职的主要方向。为了帮助学员更快更好的通过企业面试，小编悉心整理了5道Python爬虫面试题及答案，希望能够给大家提供帮助! 　　1、简要介绍下scrapy框架及其优势 　　scrapy是一个快速(fast)、高层次(high-level)的基于Python的Web爬虫构架，用于抓取Web站点并从页面中提取结构化的数据。scrapy使用了Twisted异步网络库来处理网络通讯。 　　scrapy框架的优点：1)更容易构建大规模的抓取项目;2)异步处理请求速度非常快;3)可以使用自动调节机制自动调整爬行速度。 　　2、爬虫使用多线程好?还是多进程好? 　　对于IO密集型代码(文件处理，网络爬虫)，多线程能够有效提升效率(单线程下有IO操作会进行IO等待，会造成不必要的时间等待，而开启多线程后，A线程等待时，会自动切换到线程B，可以不浪费CPU的资源，从而提升程序执行效率)。在实际的采集过程中，既考虑网速和相应的问题，也需要考虑自身机器硬件的情况，来设置多进程或者多线程。 　　3、什么是栈溢出?怎么解决? 　　因为栈一般默认为1-2m，一旦出现死循环或者是大量的递归调用，在不断的压栈过程中，造成栈容量超过1m而导致溢出。 　　栈溢出的情况有两种：1)局部数组过大。当函数内部数组过大时

scrapy 增量式 前言 首先 通常我们的爬虫都是一次性。应用场景并不多 概念 用于检测网站的数据跟新并实时抓取数据 核心机制 (去除重复数据) 去重 利用reids的set实现去重 一、创建项目 # scrapy startproject zlsPro # cd zlsPro # scrapy genspider -t crawl zls www.xxx.com # scrapy crawl zls 二、配置文件settings文件 ROBOTSTXT_OBEY = False LOG_LERVER='ERROR' USER_AGENT = "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_14_6) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/80.0.3987.149 Safari/537.36" 三、爬虫文件代码实现 爬虫文件 # -*- coding: utf-8 -*- import scrapy from scrapy.linkextractors import LinkExtractor from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule from redis import Redis from zlsPro.items import

##爬虫 -通用网络爬虫 其的主要目的是将互联网上的资源下载到本地形成一个镜像备份。类似百度等搜索引擎 -聚焦爬虫 其面向特定需求的爬虫程序，与通用爬虫的区别在于对数据进行筛选尽量爬取相关数据 -爬虫优化 1.尽量减少请求次数 2.web页面不好爬取时爬app和h5页面（手机） ##HTTP和HTTPS --超文本传输协议 HTTP 端口80 HTTPS时加入了ssl安全传输协议 端口443 ##get请求方式获取 ---get方式一般用于向服务器获取数据 --parse用于url编码 实际使用是将url地址与想要查询的数据信息拼接形成完整地url 例如 # https://tieba.baidu.com/f?ie=utf-8&kw=火影忍者&fr=search # https://tieba.baidu.com/f?kw=火影忍者&ie=utf-8&pn=50 base_url = 'http://wwww.baidu.com/f?' # 搜索信息关键字 wd = input('搜索信息关键字') pn = input('pn值') q_data = { 'wd' = wd, 'pn' = pn, } # 对q_data进行编码使用parse模块 q_data = parse.urlencode(q_data) # 拼接url full_url = base_url + q