今日内容概要
- scrapy架构介绍
- scrapy解析数据
- settings相关配置
- 持久化方案
- 全站爬取cnblogs文章
- 爬虫和下载中间件
今日内容详细
scrapy架构介绍
# 引擎(EGINE)
引擎负责控制系统所有组件之间数据流，并在某些动作发生时触发事件。有关详细信息，请参见上面的数据流部分。
# 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。可以想象成一个URL的优先级队列，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(DOWLOADER)
用于下载网页内容，并将网页内容返回给EGINE，下载器是建立在twisted这个高效的异步模型上的。
# 爬虫(SPIDERS)--->在这里写代码
SPIDERS是开发人员自定义的类，用来解析responses，并且提取items，或者发送新的请求。
# 项目管道(ITEM PIPLINES)
在items被提取后负责处理它们，主要包括清理、验证、持久化（比如存到数据库）等操作。
# 下载器中间件(Downloader Middlewares)
位于Scrapy引擎和下载器之间，主要用来处理从EGINE传到DOWLOADER的请求request，已经从DOWLOADER传到EGINE的响应response，你可用该中间件做以下几件事：设置请求头、设置cookie、使用代理、集成selenium
# 爬虫中间件(Spider Middlewares)
位于EGINE和SPIDERS之间，主要工作时处理SPIDERS的输入（即responses）和输出（即requests）
scrapy解析数据
1 response对象有css方法和xpath方法
-css中写css选择器
-xpath中写xpath选择器
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
代码演示
import scrapy
from bs4 import BeautifulSoup
class CnblogsSpider(scrapy.Spider):
name = 'cnblogs'
allowed_domains = ['www.cnblogs.com']
start_urls = ['http://www.cnblogs.com/']
def parse(self, response):
# response类似于requests模块的response对象
# 返回的数据，解析数据：
# 方式一：使用bs4(不用了)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')
article_list = soup.find_all(class_='post-item')
for article in article_list:
title_name = article.find(name='a', class_='post-item-title').text
print(title_name)
# 方式二：scrapy自带的解析(css,xpath)
# css解析
article_list = response.css('article.post-item')
for article in article_list:
title_name = article.css('section>div>a::text').extract_first()
url = article.css('section>div>a::attr(href)').extract_first()
author_img = article.css('p.post-item-summary>a>img::attr(src)').extract_first()
desc_list = article.css('p.post-item-summary::text').extract()
desc = desc_list[0].replace('\n', '').replace(' ', '')
if not desc:
desc = desc_list[1].replace('\n', '').replace(' ', '')
author_name = article.css('section>footer>a>span::text').extract_first()
article_date = article.css('section>footer>span>span::text').extract_first()
# 文章详情内容，因为在下一页，先不着急
print('''
文章标题：%s
文章链接：%s
作者头像：%s
摘要：%s
作者名字：%s
发布日期：%s
''' % (title_name, url, author_img, desc, author_name, article_date))
# xpath选择器
article_list = response.xpath('//article[contains(@class,"post-item")]')
for article in article_list:
title_name = article.xpath('./section/div/a/text()').extract_first()
url = article.xpath('./section/div/a/@href').extract_first()
author_img = article.xpath('./section/div/p//img/@src').extract_first()
desc_list = article.xpath('./section/div/p/text()').extract()
desc = desc_list[0].replace('\n', '').replace(' ', '')
if not desc:
desc = desc_list[1].replace('\n', '').replace(' ', '')
author_name = article.xpath('./section/footer/a/span/text()').extract_first()
article_date = article.xpath('./section/footer/span/span/text()').extract_first()
# 文章详情内容，因为在下一页，先不着急
print('''
文章标题：%s
文章链接：%s
作者头像：%s
摘要：%s
作者名字：%s
发布日期：%s
''' % (title_name, url, author_img, desc, author_name, article_date))
settings相关配置
基础配置
#1 是否遵循爬虫协议
ROBOTSTXT_OBEY = False
#2 LOG_LEVEL 日志级别
LOG_LEVEL='ERROR' # 报错如果不打印日志，在控制台看不到错误
# 3 USER_AGENT
USER_AGENT = 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/103.0.0.0 Safari/537.36'
# 4 DEFAULT_REQUEST_HEADERS 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',
}
# 5 SPIDER_MIDDLEWARES 爬虫中间件
SPIDER_MIDDLEWARES = {
'cnblogs.middlewares.CnblogsSpiderMiddleware': 543,
}
# 6 DOWNLOADER_MIDDLEWARES 下载中间件
DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {
'cnblogs.middlewares.CnblogsDownloaderMiddleware': 543,
}
# 7 ITEM_PIPELINES 持久化配置
ITEM_PIPELINES = {
'cnblogs.pipelines.CnblogsPipeline': 300,
}
#8 爬虫项目名字
BOT_NAME = 'myfirstscrapy'
#9 指定爬虫类的py文件的位置
SPIDER_MODULES = ['myfirstscrapy.spiders']
NEWSPIDER_MODULE = 'myfirstscrapy.spiders'
增加爬虫的爬取效率
#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 降低日志级别：
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
持久化方案
# 保存到硬盘上--->持久化
# 两种方案，第二种常用
-方案一：了解
-解析函数中parse，要return [{},{},{}]
-scrapy crawl cnblogs -o 文件名(json,pickle,csv结尾)
-方案二：使用pipline 常用的，管道形式，可以同时存到多个位置的
1 在items.py中写一个类[相当于写django的表模型]，继承scrapy.Item
2 在类中写属性，写字段，所有字段都是scrapy.Field类型
title = scrapy.Field()
3 在爬虫中导入类，实例化得到对象，把要保存的数据放到对象中
item['title'] = title 【不要使用. 放】
解析类中 yield item
4 修改配置文件，指定pipline，数字表示优先级，越小越大
ITEM_PIPELINES = {
'crawl_cnblogs.pipelines.CrawlCnblogsPipeline': 300,
}
5 写一个pipline：CrawlCnblogsPipeline
-open_spider:数据初始化，打开文件，打开数据库链接
-process_item：真正存储的地方
-一定不要忘了return item，交给后续的pipline继续使用
-close_spider：销毁资源，关闭文件，关闭数据库链接
全站爬取cnblogs文章
# 第一页爬完后，要保存的数据已经保存了
#接下来要做两个事：
1 继续爬取下一页：解析出下一页的地址，包装成request对象
2 继续爬取详情页：解析出详情页地址，包装成request对象
# 现在在这不能保存了，因为数据不全，缺了文章详情，把文章详情加入后，再一次性保存
request和response对象传递参数
# Request创建：在parse中，for循环中，创建Request对象时，传入meta
yield Request(url=url, callback=self.detail_parse,meta={'item':item})
# Response对象：detail_parse中，通过response取出meta取出item，把文章详情写入
yield item
解析下一页并继续爬取
import scrapy
from bs4 import BeautifulSoup
from myfirstscrapy.items import CnblogsItem
from scrapy import Request
# from scrapy.http.request import Request
class CnblogsSpider(scrapy.Spider):
name = 'cnblogs'
allowed_domains = ['www.cnblogs.com']
start_urls = ['http://www.cnblogs.com/']
def parse(self, response):
# item = CnblogsItem() # 外面定义，会有问题
article_list = response.xpath('//article[contains(@class,"post-item")]')
for article in article_list:
item = CnblogsItem() # 定义在for内部，每次都是一个新对象
title_name = article.xpath('./section/div/a/text()').extract_first()
author_img = article.xpath('./section/div/p//img/@src').extract_first()
desc_list = article.xpath('./section/div/p/text()').extract()
desc = desc_list[0].replace('\n', '').replace(' ', '')
if not desc:
desc = desc_list[1].replace('\n', '').replace(' ', '')
author_name = article.xpath('./section/footer/a/span/text()').extract_first()
article_date = article.xpath('./section/footer/span/span/text()').extract_first()
url = article.xpath('./section/div/a/@href').extract_first()
# 文章详情内容，因为在下一页，先不着急
item['title_name'] = title_name
item['author_img'] = author_img
item['desc'] = desc
item['author_name'] = author_name
item['article_date'] = article_date
item['url'] = url
# print(url)
# 现在不存了，因为数据不全，等全了以后再存，继续爬取，就要创建Request对象
# 详情页面，使用self.detail_parse解析
yield Request(url=url, callback=self.detail_parse,meta={'item':item})
# 解析出下一页地址
# css
next_url = 'https://www.cnblogs.com' + response.css('div.pager>a:last-child::attr(href)').extract_first()
print(next_url)
yield Request(url=next_url, callback=self.parse)
def detail_parse(self, response):
# print(len(response.text))
item=response.meta.get('item')
# 解析详情
article_content=response.css('div.post').extract_first()
# print(article_content)
# print('===================')
# 把详情，写入当前meta中得item中
item['article_content']=str(article_content)
yield item
爬虫和下载中间件
# scrapy的所有中间件都写在middlewares.py中，跟djagno非常像，做一些拦截
# 爬虫中间件（用的很少，了解即可）
MyfirstscrapySpiderMiddleware
def process_spider_input(self, response, spider): # 进入爬虫会执行它
def process_spider_output(self, response, result, spider): #从爬虫出来会执行它
def process_spider_exception(self, response, exception, spider):#出了异常会执行
def process_start_requests(self, start_requests, spider):#第一次爬取执行
def spider_opened(self, spider): #爬虫开启执行
# 下载中间件
MyfirstscrapyDownloaderMiddleware
def process_request(self, request, spider): # request对象从引擎进入到下载器会执行
def process_response(self, request, response, spider):# response对象从下载器进入到引擎会执行
def process_exception(self, request, exception, spider):#出异常执行它
def spider_opened(self, spider): #爬虫开启执行它
#重点：process_request，process_response
# 下载中间件的process_request
-返回值：
- return None: 继续执行下面的中间件的process_request
- return a Response object： 不进入下载中间件了，直接返回给引擎，引擎把它通过6给爬虫
- return a Request object：不进入中间件了，直接返回给引擎，引擎把它放到调度器中
- raise IgnoreRequest: process_exception() 抛异常，会执行process_exception
# 下载中间件的process_response
-返回值：
- return a Response object：正常，会进入到引擎，引擎把它给爬虫
- return a Request object： 会进入到引擎，引擎把它放到调度器中，等待下次爬取
- raise IgnoreRequest 会执行process_exception