一.基本原理: Scrapy-Redis则是一个基于Redis的Scrapy分布式组件.它利用Redis对用于爬取的请求(Requests)进行存储和调度(Schedule),并对爬取产生的项目(items)存储以供后续处理使用.scrapy-redi重写了scrapy一些比较关键的代码,将scrapy变成一个可以在多个主机上同时运行的分布式爬虫. 参考Scrapy-Redis官方github地址 二.准备工作: 1.安装并启动redis,Windows和lunix可以参考这篇 2.scrapy

一直以来,很多人疑惑scrapy提供的scrapyd该怎么用,于我也是.自己在实际项目中只是使用scrapy crawl spider,用python来写一个多进程启动,还用一个shell脚本来监控进程,并没有使用scrapy提供的scrapyd,那么到底scrapyd能为我们做什么呢? 下面从示例说起,然后进入源码层分析scrapyd为我们做了什么.

本节内容: 线程: a:基本的使用: 创建线程: 1:方法 import threading def f1(x): print(x) if __name__=='__main__': t=threading.Thread(target=f1,args=(,)) t.start() t=threading.Thread(target=f1,args=(1,))创建线程,target=动作(执行什么,需要是可被调用的函数)args参数元组,要求参数最后加个逗号. 当我们创建一个线程时候,t.star

今日内容概要 1.cookie操作 2.pipeline 3.中间件 4.扩展 5.自定义命令 6.scrapy-redis 7.flask使用 - 路由系统 - 视图 - 模版 - message(闪现) - 中间件 - session - 蓝图 - 安装第三方插件 Scrapy - 创建project - 创建爬虫 - 编写 - 类 - start_urls = ['http://www.xxx.com'] - def parse(self,response): yield Item对象 y

今日内容概要 1.高性能相关 2.scrapy初识 上节回顾: 1. Http协议 Http协议:GET / http1.1/r/n...../r/r/r/na=1 TCP协议:sendall("GET / http1.1/r/n...../r/r/r/na=1") 2. 请求体 GET: GET / http1.1/r/n...../r/r/r/n POST: POST / http1.1/r/n...../r/r/r/na=1&b=2 POST / http1.1/r/n.

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

性能相关 学习参考:http://www.cnblogs.com/wupeiqi/articles/6229292.html 在编写爬虫时,性能的消耗主要在IO请求中,当单进程单线程模式下请求URL时必然会引起等待,从而使得请求整体变慢. import requests def fetch_async(url): response = requests.get(url) return response url_list = ['http://www.github.com', 'http://ww

经过一段时间的折腾,终于整明白scrapy分布式是怎么个搞法了,特记录一点心得. 虽然scrapy能做的事情很多,但是要做到大规模的分布式应用则捉襟见肘.有能人改变了scrapy的队列调度,将起始的网址从start_urls里分离出来,改为从redis读取,多个客户端可以同时读取同一个redis,从而实现了分布式的爬虫.就算在同一台电脑上,也可以多进程的运行爬虫,在大规模抓取的过程中非常有效. 准备: 1.windows一台(从:scrapy) 2.linux一台(主:scrapy\redis\

一.异步IO http://www.cnblogs.com/wupeiqi/articles/6229292.html 这篇文章写的不错,展示了多种高并发的方式,从同步执行→多线程→多进程→asyncio→gevent→twisted→tornado等等,详细介绍了并发的原理.最后由于水平有限,我采用了gevent的简单到令人发指的模块.这里就不详细说明了,具体见上面的博客吧. 二.Scrapy爬虫 http://www.cnblogs.com/wupeiqi/articles/6229292.

性能相关 在编写爬虫时,性能的消耗主要在IO请求中,当单进程单线程模式下请求URL时必然会引起等待,从而使得请求整体变慢. import requests def fetch_async(url): response = requests.get(url) return response url_list = ['http://www.github.com', 'http://www.bing.com'] for url in url_list: fetch_async(url) 1.同步执行

目录: 爬虫性能原理 scrapy框架解析 一.爬虫性能原理 在编写爬虫时,性能的消耗主要在IO请求中,当单进程单线程模式下请求URL时必然会引起等待,从而使得请求整体变慢. 1.同步执行 import requests def fetch_async(url): response = requests.get(url) return response url_list = ['http://www.github.com', 'http://www.bing.com'] for url in u

8-1 selenium动态网页请求与模拟登录知乎 Ⅰ.介绍selenium 1.什么是selenium:selenium百度百科 2.selenium的构架图: 如果要操作浏览器,还需要一个drive. Ⅱ.安装selenium 1.可以 pip install selenium. 2.找selenium的文档(比较难找). 如图: 找到Drive,下载对应浏览器的drive,推荐用chrome(如果打不开就要VPN下载) Ⅲ.使用selenium # -*- coding: utf-8 -*

高性能相关 在编写爬虫时,性能的消耗主要在IO请求中,当单进程单线程模式下请求URL时必然会引起等待,从而使得请求整体变慢. import requests def fetch_async(url): response = requests.get(url) return response url_list = ['http://www.github.com', 'http://www.bing.com'] for url in url_list: fetch_async(url) 1.同步执行

s1617day3 内容回顾: Scrapy - 创建project - 创建爬虫 - 编写 - 类 - start_urls = ['http://www.xxx.com'] - def parse(self,response): yield Item对象 yield Request对象 - pipeline - process_item @classmethod - from_clawer - open_spider - close_spider 配置 - request对象("地址&quo

一.进程.线程.协成 1.进程.线程.协成之间的关系          1.  线程是计算机中最小的工作单元.              2. 进程是提供资源供n个线程使用,即进程是最小的管理单元.   3.协程是人为控制的线程.   4.总结:1.python中由于有 GIL锁的存在,所以一个进程中同一时刻只有一个线程被CPU调度,所以在计算密集型,使用多进程而在io密集型使用多线程. 2.使用协成可以实现单线程下的并发,线程中cpu在遇到io操作时就会切到下一个线程中,这样大大的影响的效率于

一 首先想到的是将selenium 写在下载中间件的process_request中.如以下代码. middleware.py from selenium import webdriver from scrapy.http import HtmlResponse class TestMiddleware(object): def __init__(self): self.driver = webdriver.Chrome() super().__init__() def process_requ

Selenium浏览器自动化测试框架 简介 Selenium 是一个用于Web应用程序测试的工具.Selenium测试直接运行在浏览器中,就像真正的用户在操作一样. 支持的浏览器包括IE(7, 8, 9, 10, 11),Mozilla Firefox,Safari,Google Chrome,Opera等. 这个工具的主要功能包括:测试与浏览器的兼容性——测试你的应用程序看是否能够很好得工作在不同浏览器和操作系统之上. 测试系统功能——创建回归测试检验软件功能和用户需求.支持自动录制动作和自动

一.背景 对于日常Python爬虫由于效率问题,本次测试使用多线程和Scrapy框架来实现抓取斗图啦表情.由于IO操作不使用CPU,对于IO密集(磁盘IO/网络IO/人机交互IO)型适合用多线程,对于计算密集型:建议用多进程. 进程:优点:充分利用多核CPU(能够同时进行多个操作)缺点:系统资源消耗大,重新开辟内存空间 线程:优点:共享内存,IO操作可以创造出并发操作缺点:抢占资源,请求上下文切换消耗时间 但是对于python这种解释性语言带有GIL(全局解释器锁)解释器锁,同一时刻只能有一个线

Scrapy笔记09- 部署 本篇主要介绍两种部署爬虫的方案.如果仅仅在开发调试的时候在本地部署跑起来是很容易的,不过要是生产环境,爬虫任务量大,并且持续时间长,那么还是建议使用专业的部署方法.主要是两种方案: Scrapyd 开源方案 Scrapy Cloud 云方案 部署到Scrapyd Scrapyd是一个开源软件,用来运行蜘蛛爬虫.它提供了HTTP API的服务器,还能运行和监控Scrapy的蜘蛛 要部署爬虫到Scrapyd,需要使用到scrapyd-client部署工具集,下面我演示下

性能相关-进程.线程.协程 在编写爬虫时,性能的消耗主要在IO请求中,当单进程单线程模式下请求URL时必然会引起等待,从而使得请求整体变慢. 串行执行 import requests def fetch_async(url): response = requests.get(url) return response url_list = ['http://www.github.com', 'http://www.bing.com'] for url in url_list: fetch_asyn