除将爬取到的信息写入文件中之外,程序也可通过修改 Pipeline 文件将数据保存到数据库中.为了使用数据库来保存爬取到的信息,在 MySQL 的 python 数据库中执行如下 SQL 语句来创建 job_inf 数据表: CREATE TABLE job inf ( id INT (11) NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, title VARCHAR (255), salary VARCHAR (255), company VARCHAR (255),

1. Scrapy框架 Scrapy是python下实现爬虫功能的框架,能够将数据解析.数据处理.数据存储合为一体功能的爬虫框架. 2. Scrapy安装 1. 安装依赖包 yum install gcc libffi-devel python-devel openssl-devel -y yum install libxslt-devel -y 2. 安装scrapy pip install scrapypip install twisted==13.1.0 注意事项:scrapy和twist

在配置文件中修改相关参数: 增加并发 默认的scrapy开启的并发线程为32个,可以适当的进行增加,再配置文件中修改CONCURRENT_REQUESTS = 100值为100,并发设置成了为100. 降低日志等级 在scrapy运行的时候,会输出大量的日志信息,为了减少cpu的使用率,可以设置log输出信息为INFO或者ERROR.在配置文件中编写LOG_LEVEL = 'INFO' 禁止cookie 如果不是真的需要cookie,则在scrapy爬取数据的时候可以 禁止cookie从而减少C

说明:初学者,整理后方便能及时完善,冗余之处请多提建议,感谢!   了解内容: Scrapy :抓取数据的爬虫框架     异步与非阻塞的区别   异步:指的是整个过程,中间如果是非阻塞的,那就是异步过程: 非阻塞:关注拿到结果之前的状态 (如果拿到结果前在等待,是阻塞,反之,是非阻塞)     理解: Scrapy 基本工作流程(简单--->复杂)                                                            每个模块间不通讯,模块之间通

scrapy爬虫采集数据存入mongodb采集效果如图: 1.首先开启服务切换到mongodb的bin目录下 命令:mongod --dbpath e:\data\db 另开黑窗口 命令:mongo.exe 2.连接可视化工具 studio—3t 建立本地连接 如图: 3.代码如下 采集的是玻璃网站产品数据 http://www.boliwang.com.cn/ boliwang.py # -*- coding: utf-8 -*- import scrapy import re from bo

1.创建工程 scrapy startproject tencent 2.创建项目 scrapy genspider mahuateng 3.既然保存到数据库,自然要安装pymsql pip install pymysql 4.settings文件,配置信息,包括数据库等 # -*- coding: utf-8 -*- # Scrapy settings for tencent project # # For simplicity, this file contains only setting

1. 在django项目根目录位置创建scrapy项目,django_12是django项目,ABCkg是scrapy爬虫项目,app1是django的子应用 2.在Scrapy的settings.py中加入以下代码 import os import sys sys.path.append(os.path.dirname(os.path.abspath('.'))) os.environ['DJANGO_SETTINGS_MODULE'] = 'django_12.settings' # 项目名

做一个简单的测试,看数据能否存入mysql 1 #!/usr/bin/env python 2 # -*- encoding: utf-8 -*- 3 # Created on 2017-10-26 16:03:21 4 # Project: mysql_test 5 6 from pyspider.libs.base_handler import * 7 import MySQLdb 8 9 class Handler(BaseHandler): 10 crawl_config = { 11

目录 前言 Items Pipelines 前言 用Scrapy进行数据的保存进行一个常用的方法进行解析 Items item 是我们保存数据的容器,其类似于 python 中的字典.使用 item 的好处在于: 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.且看栗子: import scrapy class Doubantop250Item(scrapy.Item): title = scrapy.Field() # 电影名字 star = scrapy.Field() #

今天记录下scrapy将数据存储到本地和数据库中,不是不会写,因为小编每次都写觉得都一样,所以记录下,以后直接用就可以了-^o^- 1．本地存储 设置pipel ines.py class Ak17Pipeline(object): def __init__(self): self.file = open('ak17.json', 'w') # 存储文件的类型 def process_item(self, item, spider): result = json.dumps(dict(item)

写一个简单案例测试能否将数据写入es #!/usr/bin/env python # -*- encoding: utf-8 -*- # Created on 2017-10-27 08:35:57 # Project: es_test from pyspider.libs.base_handler import * from elasticsearch import Elasticsearch class Handler(BaseHandler): crawl_config = { } def

跟使用mysql一样,不安装es驱动的话,也会触发模块找不到的错误 ImportError: No module named elasticsearch 通过pip安装 pip install elasticsearch

直接上代码 #!/usr/bin/env python # -*- encoding: utf-8 -*- # Created on 2017-10-27 09:56:50 # Project: redis_test from pyspider.libs.base_handler import * import redis class Handler(BaseHandler): crawl_config = { } @every(minutes=24 * 60) def on_start(sel

首先安装pyredis的驱动 wget https://pypi.python.org/packages/source/r/redis/redis-2.9.1.tar.gz 解压并cd python setup.py install

# -*- enconding:etf-8 -*- import pymysql import os import time import re serveraddr="localhost" user="root" password=" databaseName="test" filename="./data/UNCL.csv" def create_table(): # sep=os.sep # tableName

如何提升scrapy爬取数据的效率:只需要将如下五个步骤配置在配置文件中即可 增加并发: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. 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' 禁止cookie:如果不是真的需要cooki

1.增加并发: 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爬取数据时可以进制cookie从而减少C

增加并发: 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. 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’ 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

提高scrapy爬取效率配置 #增加并发: 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. #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' #禁止cookie: 如果不是真的需要cookie,则在scrapy爬取数据时可以禁

Scrapy持久化存储 爬虫爬取数据转义问题 使用这种格式,会自动帮我们转义 'insert into wen values(%s,%s)',(item['title'],item['content']) 基于终端的指令: 只可以将parse方法的返回值存储到本地的文本文件中,支持(json,jsonlines,jl,csv,xml,marshal,pickle) 保存指令 scrapy crawl name -o xxx.csv 好处:简介高效便捷 缺点:局限性比较大(只能保存到本地文件,不能

前言 一般我们都会将数据爬取下来保存在临时文件或者控制台直接输出,但对于超大规模数据的快速读写,高并发场景的访问,用数据库管理无疑是不二之选.首先简单描述一下MySQL和MongoDB的区别:MySQL与MongoDB都是开源的常用数据库,MySQL是传统的关系型数据库,MongoDB则是非关系型数据库,也叫文档型数据库,是一种NoSQL的数据库.它们各有各的优点.我们所熟知的那些SQL语句就不适用于MongoDB了,因为SQL语句是关系型数据库的标准语言. 一.关系型数据库 关系模型就是指二维