Scrapy学习篇(八)之settings】的更多相关文章

下载器中间件是介于Scrapy的request/response处理的钩子框架,是用于全局修改Scrapy request和response的一个轻量.底层的系统. 激活Downloader Middleware 要激活下载器中间件组件,将其加入到 DOWNLOADER_MIDDLEWARES 设置中. 该设置是一个字典(dict),键为中间件类的路径,值为其中间件的顺序(order).像下面这样 DOWNLOADER_MIDDLEWARES = { 'myproject.middlewares…
在之前的Scrapy学习篇(四)之数据的存储的章节中,我们其实已经使用了Item Pipeline,那一章节主要的目的是形成一个笼统的认识,知道scrapy能干些什么,但是,为了形成一个更加全面的体系,我们在这一章节中,将会单独介绍Item Pipeline,方便以后你自定义你的item pipeline. 当Item在Spider中被收集之后,它将会被传递到Item Pipeline,一些组件会按照一定的顺序执行对Item的处理.每个item pipeline组件(有时称之为“Item Pip…
Scrapy设定(settings)提供了定制Scrapy组件的方法.你可以控制包括核心(core),插件(extension),pipeline及spider组件.设定为代码提供了提取以key-value映射的配置值的的全局命名空间(namespace). Scrapy内置设置 下面给出scrapy提供的常用内置设置列表,你可以在settings.py文件里面修改这些设置,以应用或者禁用这些设置项. BOT_NAME默认: 'scrapybot'Scrapy项目实现的bot的名字.用来构造默认…
上一篇中,我们简单的实现了toscrapy网页信息的爬取,并存储到mongo,本篇文章信息看看数据的存储.这一篇主要是实现信息的存储,我们以将信息保存到文件和mongo数据库为例,学习数据的存储,依然是上一节的例子. 编写爬虫 修改items.py文件来定义我们的item Item 是保存爬取到的数据的容器:其使用方法和python字典类似.虽然你也可以在Scrapy中直接使用dict,但是Item提供了额外保护机制来避免拼写错误导致的未定义字段错误.简单的来说,你所要保存的任何的内容,都需要使…
当我们需要大量的爬取网站信息时,除了切换User-Agent之外,另外一个重要的方式就是设置IP代理,以防止我们的爬虫被拒绝,下面我们就来演示scrapy如何设置随机IPProxy. 设置随机IPProxy 同样的你想要设置IPProxy ,首先需要找到可用的IPProxy ,通常情况下,一些代理网站会提供一些免费的ip代理,但是其稳定性和可用性很难得到保证,但是初学阶段,只能硬着头皮去找了,当然后期我们可以有其他的方法来寻找可用的IP代理,拿到可用的IPProxy 以后,将其添加到settin…
大多数情况下,网站都会根据我们的请求头信息来区分你是不是一个爬虫程序,如果一旦识别出这是一个爬虫程序,很容易就会拒绝我们的请求,因此我们需要给我们的爬虫手动添加请求头信息,来模拟浏览器的行为,但是当我们需要大量的爬取某一个网站的时候,一直使用同一个User-Agent显然也是不够的,因此,我们本节的内容就是学习在scrapy中设置随机的User-Agent. Scrapy中设置随机User-Agent是通过下载器中间件(Downloader Middleware)来实现的. 设置随机User-A…
Media Pipeline Scrapy为下载item中包含的文件(比如在爬取到产品时,同时也想保存对应的图片)提供了一个可重用的 item pipelines . 这些pipeline有些共同的方法和结构(称之为media pipeline).我们可以使用FilesPipeline和Images Pipeline来保存文件和图片,他们有以下的一些特点: Files Pipeline 避免重新下载最近已经下载过的数据 指定存储路径 FilesPipeline的典型工作流程如下: 在一个爬虫里,…
之前我们学习的内容都是抓取静态页面,每次请求,它的网页全部信息将会一次呈现出来. 但是,像比如一些购物网站,他们的商品信息都是js加载出来的,并且会有ajax异步加载.像这样的情况,直接使用scrapy的Request请求是拿不到我们想要的信息的,解决的方法就是使用scrapy-splash. scrapy-splash加载js数据是基于Splash来实现的,Splash是一个Javascript渲染服务.它是一个实现了HTTP API的轻量级浏览器,Splash是用Python实现的,同时使用…
当我们取得了网页的response之后,最关键的就是如何从繁杂的网页中把我们需要的数据提取出来,python从网页中提取数据的包很多,常用的有下面的几个: BeautifulSoup它基于HTML代码的结构来构造一个Python对象, 对不良标记的处理也非常合理,但是速度上有所欠缺. lxml是一个基于 ElementTree (不是Python标准库的一部分)的python化的XML解析库(也可以解析HTML). 你可以在scrapy中使用任意你熟悉的网页数据提取工具,但是,scrapy本身也…
Spiders Spider类定义了如何爬取某个网站.包括了爬取的动作(例如:是否跟进链接)以及如何从网页的内容中提取结构化数据(爬取item).简而言之,Spider就是你定义爬取的动作及分析某个网页(或者是有些网页)的地方. 对spider来说,爬取的循环类似如下: 以初始的URL(start_urls或者start_requests())初始化Request,并设置回调函数.当该request下载完毕并返回时,将生成response,并作为参数传给该回调函数.spider中初始的reque…