Scrapy的安装 1. Windows下安装流程: 方法一: 命令行执行pip install scrapy 安装scrapy 注意:如果有anaconda,也可以打开“Anaconda prompt”,激活环境以后使用命令:conda install scrapy 方法二:当遇到lxml报错信息,可以进入非官方安装包下载对应版本的lxml.whl文件.其它依赖包缺失错误,或者不兼容错误,也可以下载对应的.whl文件,使用pip install 文件地址+文件名的方式安装 注意:如果以上方法都

scrapy 爬取到结果后,将结果保存到 sqlite3,有两种方式 item Pipeline Feed Exporter 方式一 使用 item Pipeline 有三个步骤 文件 pipelines.py 中,编写 Sqlite3Pipeline 类 文件 settings.py 中,添加 ITEM_PIPELINES 开始运行爬虫: scrapy crawl example 1. 文件 pipelines.py 说明: 参考了官网文档的 MongoDB 的例子 要求: 表格 SQLITE

说明: 本文参照了官网文档,以及stackoverflow的几个问题 概要: 在scrapy中使用代理,有两种使用方式 使用中间件 直接设置Request类的meta参数 方式一:使用中间件 要进行下面两步操作 在文件 settings.py 中激活代理中间件ProxyMiddleware 在文件 middlewares.py 中实现类ProxyMiddleware 1.文件 settings.py 中: # settings.py DOWNLOADER_MIDDLEWARES = { 'pro

我们在做scrapy爬虫的时候,爬虫经常被ban是常态.然而前面的文章如何让你的scrapy爬虫不再被ban,介绍了scrapy爬虫防屏蔽的各种策略组合.前面采用的是禁用cookies.动态设置user agent.代理IP和VPN等一系列的措施组合来防止爬虫被ban.除此以外官方文档还介绍了采用Google cache和crawlera的方法.这里就着重介绍一下如何利用crawlera来达到爬虫不被ban的效果.crawlera是一个利用代理IP地址池来做分布式下载的第三方平台,除了scrap

1.scrapy基本了解 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.可以应用在包括数据挖掘, 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(比如Web Services)或者通用的网络爬虫. Scrapy也能帮你实现高阶的爬虫框架,比如爬取时的网站认证.内容的分析处理.重复抓取.分布式爬取等等很复杂的事.   Scrapy主要包括了以下组件: 引擎(Scrapy): 用来处理整个系统的数

准备工作:           配置环境问题什么的我昨天已经写了,那么今天直接安装三个库                        首先第一步:                            (我们要用到scrapy框架,在python里调用windows 命令,使用mongodb存储爬到的数据 )                                  进入DOS python/Script>路径下  输入命令: python/Script> pip install p

CrawlSpiders 通过下面的命令可以快速创建 CrawlSpider模板 的代码: scrapy genspider -t crawl tencent tencent.com 我们通过正则表达式,制作了新的url作为Request请求参数,现在我们可以用这个... class scrapy.spiders.CrawlSpider 它是Spider的派生类,Spider类的设计原则是只爬取start_url列表中的网页,而CrawlSpider类定义了一些规则(rule)来提供跟进link

设置下载中间件(Downloader Middlewares) 下载中间件是处于引擎(crawler.engine)和下载器(crawler.engine.download())之间的一层组件,可以有多个下载中间件被加载运行. 当引擎传递请求给下载器的过程中,下载中间件可以对请求进行处理 (例如增加http header信息,增加proxy信息等): 在下载器完成http请求,传递响应给引擎的过程中, 下载中间件可以对响应进行处理(例如进行gzip的解压等) 要激活下载器中间件组件,将其加入到

1.What is Scrapy? 答:Scrapy是一个使用python语言(基于Twistec框架)编写的开源网络爬虫框架,其结构清晰.模块之间的耦合程度低,具有较强的扩张性,能满足各种需求.(前面我们介绍了使用requests.beautifulsoup.selenium等相当于你写作文题,主要针对的是个人爬虫:而Scrapy框架的出现给了我们一个方便灵活爬虫程序架构,我们只需针对其中的组件做更改,即可实现一个完美的网络爬虫,相当于你做填空题!) 基于Scrapy的使用方便性,下面所有的S

下面我们来学习Selector的具体使用:(参考文档:http://scrapy-chs.readthedocs.io/zh_CN/1.0/topics/selectors.html) Selector简介:Scrapy框架提供了自己的一套数据提取方法即Selector(选择器),它是基于lxml构建的,支持xpath.css.正则表达式 下面我们主要介绍Selector与scrapy shell(scrapy中的交互模式)并结合xpath .css . 正则表达式的使用 (1).启动终端并激活

ITEM PIPELINE用法详解:  ITEM PIPELINE作用: 清理HTML数据 验证爬取的数据(检查item包含某些字段) 去重(并丢弃)[预防数据去重,真正去重是在url,即请求阶段做] 将爬取结果保存到数据库中 ITEM PIPELINE核心方法(4个) (1).open_spider(spider) (2).close_spider(spider) (3).from_crawler(cls,crawler) (4).process_item(item,spider) 下面小伙伴

分布式爬虫原理 首先我们来看一下scrapy的单机架构:     可以看到,scrapy单机模式,通过一个scrapy引擎通过一个调度器,将Requests队列中的request请求发给下载器,进行页面的爬取. 那么多台主机协作的关键是共享一个爬取队列. 所以,单主机的爬虫架构如下图所示:     前文提到,分布式爬虫的关键是共享一个requests队列,维护该队列的主机称为master,而从机则负责数据的抓取,数据处理和数据存储,所以分布式爬虫架构如下图所示:         MasterSp

(1).前言 动态页面:HTML文档中的部分是由客户端运行JS脚本生成的,即服务器生成部分HTML文档内容,其余的再由客户端生成 静态页面:整个HTML文档是在服务器端生成的,即服务器生成好了,再发送给我们客户端 这里我们可以观察一个典型的供我们练习爬虫技术的网站:quotes.toscrape.com/js/ 我们通过实验来进一步体验下:(这里我使用ubuntu16.0系统) 1.启动终端并激活虚拟环境:source course-python3.5-env/bin/activate 2.爬取

---------------------------------------------------摆脱穷人思维 <五> :拓展自己的视野,适当做一些眼前''无用''的事情,防止进入只关注当下的''管窥''状态,建立长远规划的战略. 一 scrapy框架简介 1 介绍 (1) 什么是Scrapy? 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,非常出名,非常强悍.所谓的框架就是一个已经被集成了各种功能(高性能异步下载,队列,分布式,解析,持久化等)的具有很强通用性的项目

作为 https://github.com/fanqingsong/web_full_stack_application 子项目的一功能的核心部分,使用scrapy抓取数据,解析完的数据,使用 python requets库,将数据推送到 webservice接口上, webservice接口负责保存数据到mongoDB数据库. 实现步骤: 1. 使用requests库,与webservice接口对接. 2. 使用scrapy抓取数据. 3. 结合1 2 实现完整功能. Requests库 (S

初探scrapy,发现很多入门教程对应的网址都失效或者改变布局了,走了很多弯路.于是自己摸索做一个笔记. 环境是win10 python3.6(anaconda). 安装 pip install scrapy 由于是第一次尝试,这次爬取美剧天堂(http://www.meijutt.com/)以下模块的剧名: 1.创建工程 scrapy startproject movie 2.编辑items.py,设置数据存储模版 # -*- coding: utf-8 -*- # Define here t

本篇我们以scrapy+selelum的方式来爬取爱基金网站(http://fund.10jqka.com.cn/datacenter/jz/)的基金业绩数据. 思路:我们以http://fund.10jqka.com.cn/datacenter/jz/网站作为起始,首先抓取页面中基金的详细页面地址,类似于http://fund.10jqka.com.cn/004551/的链接,在组装成http://fund.10jqka.com.cn/004551/historynet.html#histor

本篇文章我们以360图片为例,介绍scrapy框架的使用以及图片数据的下载. 目标网站:http://images.so.com/z?ch=photography 思路:分析目标网站为ajax加载方式,通过构造目标url从而请求数据,将图片数据存储在本地,将图片的属性存储在mongodb中. 1.首先定义我们需要抓取的字段 class ImageItem(scrapy.Item): # define the fields for your item here like: # name = scr

在前面两篇文章介绍了下载器中间件的使用,这篇文章将会介绍爬虫中间件(Spider Middleware)的使用. 爬虫中间件 爬虫中间件的用法与下载器中间件非常相似,只是它们的作用对象不同.下载器中间件的作用对象是请求request和返回response:爬虫中间件的作用对象是爬虫,更具体地来说,就是写在spiders文件夹下面的各个文件.它们的关系,在Scrapy的数据流图上可以很好地区分开来,如下图所示. 其中,4.5表示下载器中间件,6.7表示爬虫中间件.爬虫中间件会在以下几种情况被调用.

在上一篇文章中介绍了下载器中间件的一些简单应用,现在再来通过案例说说如何使用下载器中间件集成Selenium.重试和处理请求异常. 在中间件中集成Selenium 对于一些很麻烦的异步加载页面,手动寻找它的后台API代价可能太大.这种情况下可以使用Selenium和ChromeDriver或者Selenium和PhantomJS来实现渲染网页. 这是前面的章节已经讲到的内容.那么,如何把Scrapy与Selenium结合起来呢?这个时候又要用到中间件了. 创建一个SeleniumMiddlewa

中间件是Scrapy里面的一个核心概念.使用中间件可以在爬虫的请求发起之前或者请求返回之后对数据进行定制化修改,从而开发出适应不同情况的爬虫. "中间件"这个中文名字和前面章节讲到的"中间人"只有一字之差.它们做的事情确实也非常相似.中间件和中间人都能在中途劫持数据,做一些修改再把数据传递出去.不同点在于,中间件是开发者主动加进去的组件,而中间人是被动的,一般是恶意地加进去的环节.中间件主要用来辅助开发,而中间人却多被用来进行数据的窃取.伪造甚至攻击. 在Scrap