试想一下,前面做的实验和例子都只有一个spider.然而,现实的开发的爬虫肯定不止一个.既然这样,那么就会有如下几个问题:1.在同一个项目中怎么创建多个爬虫的呢?2.多个爬虫的时候是怎么将他们运行起来呢? 说明:本文章是基于前面几篇文章和实验的基础上完成的.如果您错过了,或者有疑惑的地方可以在此查看: 安装python爬虫scrapy踩过的那些坑和编程外的思考 scrapy爬虫成长日记之创建工程-抽取数据-保存为json格式的数据 scrapy爬虫成长日记之将抓取内容写入mysql数据库 如何让

最近在用scrapy重写以前的爬虫,由于豆瓣的某些信息要登录后才有权限查看,故要实现登录功能.豆瓣登录偶尔需要输入验证码,这个在以前写的爬虫里解决了验证码的问题,所以只要搞清楚scrapy怎么提交表单什么的就OK了.从网上找了点资料,说要重写CrawlSpider的start_requests,在重写的函数里发个request,在其回调函数里提交表单.至于request是啥,参考scrapy文档(中文版:http://scrapy-chs.readthedocs.io/zh_CN/latest/

Scrapy 源代码分析系列-1 spider, spidermanager, crawler, cmdline, command 分析的源代码版本是0.24.6, url: https://github.com/DiamondStudio/scrapy/blob/0.24.6 如github 中Scrapy 源码树所示,包含的子包有: commands, contracts, contrib, contrib_exp, core, http, selector, settings, templ

上次说到scrapy_home/scrapy/commands包下每个模块对应了scrapy命令行中的一个命令,他们都继承自command.py模块中ScrapyCommand这个类,这次就来简单看一下ScrapyCommand这个类. 一.几个属性 ScrapyCommand类有几个全局属性: requires_project,表示该命令是否需要在project中才能执行: crawler_process,CrawlerProcess类的实例,是一个抓取处理器,在一个抓取处理器中能运行多个抓取

用Scrapy已经有一段时间了,觉得该是看一下源码的时候了.最开始用的时候还是0.16的版本,现在稳定版已经到了0.18.结合使用Scrapy的过程,先从Scrapy的命令行看起. 一.准备 下载源代码,scrapy托管在github上,可以直接去项目主页(https://github.com/scrapy/scrapy)通过各种方式(ssh.svn.git.下载压缩包等)下载源码. IDE我用的是pyCharm,这个工具很强大,但并不是免费的(有免费的社区版),方便看代码和debug. scr

按理说直接:pip install scrapy 就可以成功,但是出现了错误"libxml/xpath.h: No such file or directory" "error:failed with exit status 2" (百度上有很多解决方案而且大多相同,但是都没解决我的问题) 最后还是上官网找解决方法:https://doc.scrapy.org/en/latest/intro/install.html Scrapy is written in pur

import os from scrapy.commands import ScrapyCommand from scrapy.utils.conf import arglist_to_dict from scrapy.utils.python import without_none_values from scrapy.exceptions import UsageError class Command(ScrapyCommand): requires_project = True def s

环境和工具:python2.7,scrapy 实验网站:http://www.27270.com/tag/333.html  爬去所有兔女郎图片,下面的推荐需要过滤 逻辑:分析网站信息,下载图片和入库需要开启ITEM_PIPELINES,开启缩略图配置,转移图片 -----settings.py ##不按照robots.txt ROBOTSTXT_OBEY = False ##默认 DOWNLOAD_DELAY = 3 ##关闭cookie COOKIES_ENABLED = False ##开

官方文档:https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/selectors.html Using selectors Constructing selectors Response objects expose a Selector instance on .selector attribute: >>> response.selector.xpath('//span/text()').get() 'good' Querying responses us

scrapy splash 用来爬取动态网页,其效果和scrapy selenium phantomjs一样,都是通过渲染js得到动态网页然后实现网页解析, selenium + phantomjs 是用selenium的webdriver操作浏览器,然后用phantomjs执行渲染脚本得到结果,一般再用beautifulSoup进行处理. splash是官方推荐的js渲染引擎,和scrapy结合比较好,使用的是webkit开发的轻量级无界面浏览器,渲染之后结果和静态爬取一样,可以直接用xpat

安装略过 创建一个项目 scrapy startproject MySpider #或者创建时存储日志scrapy startproject --logfile='../logf.log' MySpider #指定日志等级(--nolog表示不打印日志)scrapy startproject --loglevel=DEBUG MySpider scrapy命令 全局命令:不用进入项目目录的情况下即可使用 D:\>scrapy -h Scrapy 1.5.0 - no active project

假设spiders文件夹下多个文件: name.py     name = 'name' name1.py    name = 'name1' name2.py    name = 'name2' ... 这里可以根据上篇文章http://www.cnblogs.com/chaihy/p/9044574.html 根据条件查询的列表,查询的时候可以设置where 前1000条,1000-2000条,2000-3000条 ... 可以同时爬取文件相当于多进程处理 首先创建commands文件夹 和

scrapy中的spider的用法 : 1.scrapy命令行可以传参数给构造器 scrapy crawl myspider -a category=electronics 构造器接收传入的参数 import scrapy class MySpider(Spider): name = 'myspider' def __init__(self, category=None, *args, **kwargs): super(MySpider, self).__init__(*args, **kwar

下面简单介绍两种部署的方式,第一种也是我们最常用的crontab定时任务+日志,第二种则是scrapyd部署. 遇到的第一个问题,就是如何将编写好的spider启动: 最简单的方式: 1.在spiders同目录下新建一个run.py文件,内容如下(列表里面最后可以加上参数,如--nolog) 2.下面命令只限于,快速调试的作用或一个项目下单个spider的爬行任务. 1 2 3 from scrapy.cmdline import execute   execute(['scrapy','cra

一.基础学习 - scrapy框架 介绍:大而全的爬虫组件. 安装: - Win: 下载:http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#twisted pip3 install wheel pip install Twisted‑‑cp36‑cp36m‑win_amd64.whl pip3 install pywin32 pip3 install scrapy - Linux: pip3 install scrapy 使用: Django: # 创建pro

# -*- coding: utf-8 -*- from datetime import datetime import pymongo import scrapy from wooyun.items import WooyunItem from scrapy.conf import settings class WooyunSpider(scrapy.Spider): name = "wooyun"#蜘蛛名字,运行命令为:scrapy crawl wooyun allowed_dom

首先说一声,让大家久等了.本来打算那天进行更新的,可是一细想,也只有我这样的单身狗还在做科研,大家可能没心思看更新的文章,所以就拖到了今天.不过忙了521,522这一天半,我把数据库也添加进来了,修复了一些bug(现在肯定有人会说果然是单身狗).(我的新书<Python爬虫开发与项目实战>出版了,大家可以看一下样章) 好了,废话不多说,咱们进入今天的主题.上两篇 Scrapy爬取美女图片 的文章,咱们讲解了scrapy的用法.可是就在最近,有热心的朋友对我说之前的程序无法爬取到图片,我猜应该是

该文非原创文字,文字转载至  jclian91  链接:https://www.cnblogs.com/jclian91/p/9799697.html Python爬虫的N种姿势   问题的由来   前几天,在微信公众号(Python爬虫及算法)上有个人问了笔者一个问题,如何利用爬虫来实现如下的需求,需要爬取的网页如下(网址为:https://www.wikidata.org/w/index.php?title=Special:WhatLinksHere/Q5&limit=500&from

在使用scrapy shell测试某网站时,其返回400 Bad Request,那么,更改User-Agent请求头信息再试. DEBUG: Crawled () <GET https://www.某网站.com> (referer: None) 可是,怎么更改呢? 使用scrapy shell --help命令查看其用法: Options中没有找到相应的选项: Global Options呢?里面的--set/-s命令可以设置/重写配置. 使用-s选项更改了User-Agent配置,再测试

[请初学者作为参考,不建议高手看这个浪费时间] 上一篇文章里介绍了scrapy的主要优点及linux下的安装方式,此篇文章将简要介绍scrapy的爬取过程,本文大部分内容源于scrapy文档,翻译并加上了笔者自己的理解. 忘记scrapy,一般所说的爬虫工作分为两个部分,downoader 和 parser: downloader输入是url列表,输出抓取到的rawdata,可能时候是html源代码,也可能是json,xml格式的数据. parser输入是第一部分输出的rawdata,根据已知的