数据爬回来了,但是放在Redis里没有处理.之前我们配置文件里面没有定制自己的ITEM_PIPELINES,而是使用了RedisPipeline,所以现在这些数据都被保存在redis的xx:items键中,所以我们需要另外做处理. 在目录下可以看到一个process_items.py文件,这个文件就是scrapy-redis的example提供的从redis读取item进行处理的模版. 假设我们要把xx:items中保存的数据读出来写进MongoDB或者MySQL,那么我们可以自己写一个proc…

目录 0.0.Scrapy基础 0.1.Scrapy 框架图 0.2.Scrapy主要包括了以下组件: 0.3.Scrapy简单示例如下: 0.4.Scrapy运行流程如下: 0.5.还有什么? 0.6.下一步是什么? 0.0.Scrapy基础 Python2:适合爬取非中文 Python3:适合爬取中文 Scrapy是一种快速的高级Web爬行和Web抓取框架,用于抓取网站并从其页面中提取结构化数据.它可用于各种用途,从数据挖掘到监控和自动化测试. 0.1.Scrapy 框架图 0.2.Scra…

python操作redis缓存-其他常用操作,用于操作redis里的数据name,不论什么数据类型 delete(*names)根据删除redis中的任意数据类型 #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import redis #导入操作redis模块 pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379) #配置连接池连接信息 r = redis.Redis(connection_po…

这个RedisCrawlSpider类爬虫继承了RedisCrawlSpider,能够支持分布式的抓取.因为采用的是crawlSpider,所以需要遵守Rule规则,以及callback不能写parse()方法. 同样也不再有start_urls了,取而代之的是redis_key,scrapy-redis将key从Redis里pop出来,成为请求的url地址. from scrapy.spiders import Rule from scrapy.linkextractors import Li…

pipelines.py class xxPipeline(object): def process_item(self, item, spider): con=pymysql.connect(host='localhost,user='',passwd='',db='',charset='utf8') cur=con.cursor() sql=("insert into 表名(字段)”"values(%s)") lis=(item['字段']) cur.execute(sq…

Spark相关知识点 1.Spark基础知识 1.Spark是什么? UCBerkeley AMPlab所开源的类HadoopMapReduce的通用的并行计算框架 dfsSpark基于mapreduce算法实现的分布式计算,拥有HadoopMapReduce所具有的优点:但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的map reduce的算法. 2.Spark与Hadoop的对比(Spar…

又是一篇关于姿势的文章,为什么是”又”呢?因为上个星期刚写完一篇关于Apache Commons Pool的正确使用姿势的文章,点击此处阅读. Redis为我们提供便利的同时,我们也要善待里面的数据 Redis是我们数据的保管者,我们可以随时存随时取,大的小的,重要的不重要的,它都毫无怨言的帮我们保存着,甚至有些时候,我们变得很懒,存东西进去的时候顺便还贴张纸:“过了一个星期就帮我扔了吧”,对于这些,Redis也都默默的接受了(谁叫Antirez把redis设计的这么好呢). 这次要写的就是关于…

Scrapy 和 scrapy-redis的区别 Scrapy 是一个通用的爬虫框架,但是不支持分布式,Scrapy-redis是为了更方便地实现Scrapy分布式爬取,而提供了一些以redis为基础的组件(仅有组件). pip install scrapy-redis Scrapy-redis提供了下面四种组件(components):(四种组件意味着这四个模块都要做相应的修改) Scheduler Duplication Filter Item Pipeline Base Spider sc…

items.py import scrapy class LagouItem(scrapy.Item): # define the fields for your item here like: # name = scrapy.Field() #id # obj_id=scrapy.Field() #职位名 positon_name=scrapy.Field() #工作地点 work_place=scrapy.Field() #发布日期 publish_time=scrapy.Field() #…

注意:模拟登陆时,必须保证settings.py里的 COOKIES_ENABLED (Cookies中间件) 处于开启状态 COOKIES_ENABLED = True或 # COOKIES_ENABLED = False 策略一:直接POST数据(比如需要登陆的账户信息) # -*- coding: utf-8 -*- import scrapy class Renren1Spider(scrapy.Spider): name = "renren1" allowed_domains…