python-爬虫-scrapy
入门:
下载:pip install scrapy
工程:scrapy startproject 工程名
Spider: scrapy genspider 爬虫名 url (--nolog//可选不显示日志)
简介:
持久化存储:
1 :终端存储:scrapy crawl -o aaa.text
2 : 管道存储:items对象即穿过来的{}字典,之后存储
3: open_spider()---->链接数据库,close_spider()-->关闭数据库,process_item()--->存储
代理Ip:
1自定义下载中间件
middleware.py---》
class MyProxy(object):
def process_request(self,request,spider):
# 请求ip 更换
request.meta['proxy'] = "http://202.112.51.51:8082"
2 开启下载中间件
DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {
'firstBlood.middlewares.MyProxy': 543,
}
日志等级:
1
ERROR:错误
WARNING:警告
INFO:一般信息
DEBUG:调试信息(默认)
指定日志信息等级:
settings:LOG_LEVEL = ‘ERROR’
将日志信息存储到制定文件中:
settings:LOG_FILE = ‘log.txt’
2 二级传参
yield scrapy.Request(url=url,callback=self.secondParse,meta={'item':ite
m})
调用:item = response.meta['item']
请求传参:
方式一:用scrapy.Requests(method='post')
方式二:重写start_request(self)方法(推荐)
class FanyiSpider(scrapy.Spider):
def start_requests(self):
data = {
'kw':'dog'
}
for url in self.start_urls:
# FormRequest发送post请求
yield scrapy.FormRequest(url=url,formdata=data,callback=self.parse)
CrawlSpider:
一般多层请求是多少层多少方法,或递归方法--->yield scrapy.Request(url,callback,meta)
特殊请求有多种:
一:初始请求化作请求队列,功能(获取url列表,不断请求,在新页面获取新url列表)
import scrapy from scrapy.linkextractors import LinkExtractor from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule class CrawlspiderSpider(CrawlSpider): name = 'crawlSpider' start_urls = ['https://www.qiushibaike.com/text'] rules = ( Rule(LinkExtractor(allow=r'/text/page/\d+'), callback='parse_item', follow=True),) ''' LinkExtractor : 设置提取链接的规则(正则表达式) allow=(), : 设置允许提取的url restrict_xpaths=(), :根据xpath语法,定位到某一标签下提取链接 restrict_css=(), :根据css选择器,定位到某一标签下提取链接 deny=(), : 设置不允许提取的url(优先级比allow高) allow_domains=(), : 设置允许提取url的域 deny_domains=(), :设置不允许提取url的域(优先级比allow_domains高) unique=True, :如果出现多个相同的url只会保留一个 strip=True :默认为True,表示自动去除url首尾的空格 ''' ''' rule link_extractor, : linkExtractor对象 callback=None, : 设置回调函数 follow=None, : 设置是否跟进 process_links=None, :可以设置回调函数,对所有提取到的url进行拦截 process_request=identity : 可以设置回调函数,对request对象进行拦截 ''' def parse_item(self, response): div_list = response.xpath('//div[@id="content‐left"]/div') for div in div_list: item = PhpmasterItem() author = div.xpath('./div/a[2]/h2/text()').extract_first() item['author'] = str(author).strip() # print(author) content = div.xpath('./a[1]/div/span/text()').extract() content = ''.join(content) item['content'] = str(content).strip() yield item
二:下载img时,把img_url传到管道中,管道中下载(请求方入下级)
Spider::yield item[‘img_url’]
Setting::IMAGES_STORE = './images/'
Pip::
from qiubaipic.settings import IMAGES_STORE as images_store from scrapy.pipelines.images import ImagesPipeline class QiubaipicPipeline(ImagesPipeline): def get_media_requests(self, item, info): img_link = "http:"+item['img_link'] yield scrapy.Request(img_link)
图片分组:
def file_path(self, request, response=None, info=None): '''完成图片存储路径''' img_name = request.url.split('/')[-1] # 图片名 file_name = request.meta['file_name'] # 路径 image_guid = file_name + '/' + img_name # 天价世界名画/2560580770.jpg img_path = IMAGES_STORE + file_name + '/' # ./image/天价世界名画/ 必须存在 if not os.path.exists(img_path): os.makedirs(img_path) print(request.url) return '%s' % (image_guid)
分布式爬虫:
代理IP池和UA池
代理ip中间件:
http_list = [] https_list = [] def process_request(self, request, spider): h = request.url.split(':')[0] if h == 'http': http = 'http://'+random.choice(http_list) if h == 'https': http = 'https://'+random.choice(https_list) request.meta['proxy'] = http
Ua中间件:
user_agent_list = [] def process_request(self, request, spider): #从列表中随机抽选出一个ua值 ua = random.choice(user_agent_list) # 4. ua值进行当前拦截到请求的ua的写入操作 request.headers.setdefault('User-Agent',ua)
脚本运行scrapy项目:
项目下新建xxx.py;
from scrapy import cmdline # 帮助我们直接执行scrapy 命令 cmdline.execute('scrapy crawl logrule --nolog'.split())
python-爬虫-scrapy的更多相关文章
- python爬虫scrapy框架——人工识别登录知乎倒立文字验证码和数字英文验证码(2)
操作环境:python3 在上一文中python爬虫scrapy框架--人工识别知乎登录知乎倒立文字验证码和数字英文验证码(1)我们已经介绍了用Requests库来登录知乎,本文如果看不懂可以先看之前 ...
- python爬虫Scrapy(一)-我爬了boss数据
一.概述 学习python有一段时间了,最近了解了下Python的入门爬虫框架Scrapy,参考了文章Python爬虫框架Scrapy入门.本篇文章属于初学经验记录,比较简单,适合刚学习爬虫的小伙伴. ...
- python爬虫scrapy项目详解(关注、持续更新)
python爬虫scrapy项目(一) 爬取目标:腾讯招聘网站(起始url:https://hr.tencent.com/position.php?keywords=&tid=0&st ...
- Python爬虫Scrapy框架入门(0)
想学习爬虫,又想了解python语言,有个python高手推荐我看看scrapy. scrapy是一个python爬虫框架,据说很灵活,网上介绍该框架的信息很多,此处不再赘述.专心记录我自己遇到的问题 ...
- [Python爬虫] scrapy爬虫系列 <一>.安装及入门介绍
前面介绍了很多Selenium基于自动测试的Python爬虫程序,主要利用它的xpath语句,通过分析网页DOM树结构进行爬取内容,同时可以结合Phantomjs模拟浏览器进行鼠标或键盘操作.但是,更 ...
- 安装python爬虫scrapy踩过的那些坑和编程外的思考
这些天应朋友的要求抓取某个论坛帖子的信息,网上搜索了一下开源的爬虫资料,看了许多对于开源爬虫的比较发现开源爬虫scrapy比较好用.但是以前一直用的java和php,对python不熟悉,于是花一天时 ...
- Python 爬虫-Scrapy爬虫框架
2017-07-29 17:50:29 Scrapy是一个快速功能强大的网络爬虫框架. Scrapy不是一个函数功能库,而是一个爬虫框架.爬虫框架是实现爬虫功能的一个软件结构和功能组件集合.爬虫框架是 ...
- python爬虫scrapy学习之篇二
继上篇<python之urllib2简单解析HTML页面>之后学习使用Python比较有名的爬虫scrapy.网上搜到两篇相应的文档,一篇是较早版本的中文文档Scrapy 0.24 文档, ...
- Python爬虫Scrapy(二)_入门案例
本章将从案例开始介绍python scrapy框架,更多内容请参考:python学习指南 入门案例 学习目标 创建一个Scrapy项目 定义提取的结构化数据(Item) 编写爬取网站的Spider并提 ...
- python爬虫----scrapy框架简介和基础应用
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 ...
随机推荐
- LaTeX新人使用教程[转载]
LaTeX新人教程,30分钟从完全陌生到基本入门 by Nan 对于真心渴望迅速上手LaTeX的人,前言部分可以跳过不看. 本教程面向对LaTeX完全无认知无基础的新人.旨在让新人能够用最简单快捷的方 ...
- SpringBoot + Maven + Hibernate ( 简单实现CRUD功能 )
工具:idea.mariadb数据库 创建一个项目 ( student ) ........(使用idea创建一个springboot项目,这里我就不多说了) Maven 中的依赖 <?xml ...
- [Web Component] Allow External Styling of a Web Component's Shadow DOM
The Shadow DOM protects your components from style conflicts. The same protection also makes it hard ...
- Luogu P1450 [HAOI2008]硬币购物 背包+容斥原理
考虑如果没有个数的限制,那么就是一个完全背包,所以先跑一个完全背包,求出没有个数限制的方案数即可. 因为有个数的限制,所以容斥一下:没有1个超过限制的方案=至少0个超过限制-至少1个超过限制+至少2个 ...
- jquery-常用事件
- ubuntu 16.04安装gitlab,然后汉化
1 前期准备 电脑配置:windows7 ,内存8GB以上(因为有4GB左右要分配给虚拟机中的ubuntu) 虚拟机:VBOX Linux系统:ubuntu16.04 64bit 2 Gitlab的搭 ...
- HMM 隐马尔科夫 Python 代码
import numpy as np # -*- codeing:utf-8 -*- __author__ = 'youfei' # 隐状态 hidden_state = ['sunny', 'rai ...
- [Vue] : Vue指令
Vue指令之 v-cloak v-cloak是解决解决插值表达式的闪烁问题 . 给插值表达式的元素加上v-cloak <p v-cloak>{{ msg }}</p> 为v-c ...
- topcoder13444
CountTables TopCoder - 13444 sol:题意和题解都丢在上面了,自己XJByy了一下 先保证行不同,然后对列容斥,dp[i]表示i列的答案 行不同时i列的答案显然是C(c^i ...
- 看透“0”、“1”逻辑,轻松解决Python中文乱码
Python中关于"中文乱码"的问题,现规整如下,并统一回答 同学问: jacky:我在爬取XX网站信息的时候,中文怎么总是显示的乱码? jacky:UTF-8与GBK到底是个啥? ...