import scrapy import json class PostSpider(scrapy.Spider): name = 'post' # allowed_domains = ['www.xxx.com'] start_urls = ['https://fanyi.baidu.com/sug'] def start_requests(self): #默认对start_urls列表里的每一条url发起get请求,如果想发起post请求,必须重写父类的start_requests方法 da

scrapy设置"请求池" 引言 相信大家有时候爬虫发出请求的时候会被ban,返回的是403错误,这个就是请求头的问题,其实在python发出请求时,使用的是默认的自己的请求头,网站管理者肯定会不允许机器访问的,但是有些比较low的网站还是可以访问的,有时候网站管理者看到同一个请求头在一秒内请求多次,傻子都知道这是机器在访问,因此会被ban掉,这时就需要设置请求池了,这个和ip代理池是一个概念 爬虫请求常见的错误 200:请求成功 处理方式:获得响应的内容,进行处理 201:请求完成,

方法一: 直接在spider文件下设置代理,通过传参的方式设置在Request中 import scrapy class MimvpSpider(scrapy.spiders.Spider): name = "mimvp" allowed_domains = ["mimvp.com"] start_urls = [ "http://proxy.mimvp.com/exist.php", "https://proxy.mimvp.com/

1.在settings中设置log级别,在settings.py中添加一行: LOG_LEVEL = 'WARNING' Scrapy提供5层logging级别: CRITICAL - 严重错误 ERROR - 一般错误 WARNING - 警告信息 INFO - 一般信息 DEBUG - 调试信息 scrapy默认显示DEBUG级别的log信息 2.将输出结果保存为log日志,在settings.py中添加路径: LOG_FILE = './log.log' 通过在setting.py中进行以

方式一:在每个 Spider中设置(针对单个Spider) class TencentSpider(scrapy.Spider): name = 'tencent' allowed_domains = ['hr.tencent.com'] headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/63.0.3239.132 Safari/

爬虫的过程有些网站设置反盗链,需要我们在请求头中添加下,修改settings.py文件中添加 DEFAULT_REQUEST_HEADERS = { 'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8', 'Accept-Language': 'en', "Referer": "https://i.autohome.com.cn", "Host":

代码已经很详细了,可以直接拿来使用了. 包含了: 从网页获取cookie 存入mongodb 定期删除cookie scrapy中间件对cookie池的取用 #!/usr/bin/python #coding=utf-8 #__author__='dahu' #data=2017- # import requests import time from pymongo import MongoClient import cookielib import urllib2 from bson.obje

在爬取网站内容的时候,最常遇到的问题是:网站对IP有限制,会有防抓取功能,最好的办法就是IP轮换抓取(加代理) 下面来说一下Scrapy如何配置代理,进行抓取 1.在Scrapy工程下新建“middlewares.py” # Importing base64 library because we'll need it ONLY in case if the proxy we are going to use requires authentication import base64 # Star

1.在middlewares中添加自己的新类: class Mylei(object): def process_request(self,request,spider): referer=request.url if referer: request.headers["referer"] = referer user_agenta = ["Mozilla/5.0 (compatible; Baiduspider/2.0; +http://www.baidu.com/sear

反反爬虫相关机制 Some websites implement certain measures to prevent bots from crawling them, with varying degrees of sophistication. Getting around those measures can be difficult and tricky, and may sometimes require special infrastructure. Please consider

scrapy设置ua池 设置后在setting启用 DOWNLOADER_MIDDLEWARES = { 'laogou.middlewares.LaogouDownloaderMiddleware': 543, 'laogou.middlewares.randomUserAgentMiddleware': 400, 'laogou.middlewares.randomProxyMiddleware': 400, } from scrapy.downloadermiddlewares.usera

# -*- coding: utf-8 -*- # Scrapy settings for maitian project # # For simplicity, this file contains only settings considered important or # commonly used. You can find more settings consulting the documentation: # # https://doc.scrapy.org/en/latest/

使用代理 1. 单文件spider局部使用代理 entry = 'http://xxxxx:xxxxx@http-pro.abuyun.com:xxx'.format("帐号", "密码","端口号") # entry = 'http://{}'.format("api获取的ip代理") # 传参meta迭代下一个方法 for url in self.starturl: yield scrapy.Request(url,met

Scrapy中使用cookie免于验证登录和模拟登录 引言 python爬虫我认为最困难的问题一个是ip代理,另外一个就是模拟登录了,更操蛋的就是模拟登录了之后还有验证码,真的是不让人省心,不过既然有了反爬虫,那么就有反反爬虫的策略,这里就先介绍一个cookie模拟登陆,后续还有seleminum+phantomjs模拟浏览器登录的文章.还不知道cookie是什么朋友们,可以点击这里 cookie提取方法: 打开谷歌浏览器或者火狐浏览器,如果是谷歌浏览器的按F12这个键就会跳出来浏览器控制台,然

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

在系统命令行中,使用 scrapy 命令可以创建工程或启动爬虫,它控制着 Scrapy 的行为,我们称之为 Scrapy 命令行工具(command-line tool)或 Scrapy 工具(Scrapy tool).紧跟在 scrapy 命令之后的命令属于子命令(我们称之为"命令(commands)"或"Scrapy命令(Scrapy commands)",例如用于新建项目的 startproject 命令). Scrapy 工具包含许多命令,有各自的功能.参数

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

---------------------------------------------------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

爬虫的本质就是“抓取”第二方网站中有价值的数据,因此,每个网站都会或多或少地采用一些反爬虫技术来防范爬虫.比如前面介绍的通过 User-Agent 请求头验证是否为浏览器.使用 JavaScript 动态加载资源等,这些都是常规的反爬虫手段. 下面针对更强的反爬虫技术提供一些解决方案. IP 地址验证 有些网站会使用 IP 地址验证进行反爬虫处理,程序会检查客户端的 IP 地址,如果发现同一个 IP 地址的客户端频繁地请求数据, 该网站就会判断该客户端是爬虫程序. 针对这种情况,我们可以让 Sc

我们在制作爬虫爬取想要的资料时,由于是计算机自动抓取,强度大.速度快,通常会给网站服务器带来巨大压力,所以同一个IP反复爬取同一个网页,就很可能被封,在这里介绍相关的技巧,以免被封:但在制作爬虫时,还是要适当加入延时代码,以减少对目标网站的影响. 一.requests设置代理: import requests proxies = { "http": "http://192.10.1.10:8080", "https": "http://

Scrapy是用纯Python实现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,用途非常广泛. 框架的力量,用户只需要定制开发几个模块就可以轻松的实现一个爬虫,用来抓取网页内容以及各种图片,非常之方便. Scrapy 使用了 Twisted异步网络框架来处理网络通讯,可以加快我们的下载速度,不用自己去实现异步框架,并且包含了各种中间件接口,可以灵活的完成各种需求. scrapy流程图 旧版 新版 组件及调用流程(数据流) Scrapy Engine(引擎): 负责Spider.ItemP