scrapy框架基于管道的持久化存储

scrapy框架的使用

  • 基于管道的持久化存储的编码流程

    • 在爬虫文件中数据解析

    • 将解析到的数据封装到一个叫做Item类型的对象

    • 将item类型的对象提交给管道

    • 管道负责调用process_item的方法接收item，然后进行某种形式的持久化存储

    • 在配置文件中开启管道

      ITEM_PIPELINES = {
   'frist_scrapy.pipelines.FristScrapyPipeline': 300,
}

# 将这段代码的注释去掉

    • 注意事项：

      1.什么情况下需要用到多个管道类
  - 一个管道类对应一种形式的持久化存储
    
2.process_item中的return item:
  - 可以将item提交给下一个即将被执行的管道类

3.如果直接将一个字典写入到redis报错的话：
  - pip install redis==2.10.6

  • 全栈数据的爬取

    • 手动请求的发送

      yield scrapy.Request(url=new_url,callback=self.parse)

# 可以传入参数 meta
yield scrapy.Request(url=new_url,callback=self.parse,meta={'item':item})

    • 总结：什么时候用yield

      1.向管道提交item的时候
2.手动请求发送的时候

  • 如何发送post请求：

      yield scrapy.FromRequest(url=new_url,callback=self.parse，formdata={})

    • 为什么start_urls列表可以进行get请求的发送：

      父类对start_requests的原始实现：
def start_requests(self):
    for url in self.start_urls:
        yield scrapy.Request(url,callback=self.parse)

  • 五大核心组件（对象）

    img

    • 对scrapy的异步实现有一定的理解

    • 相关方法和对象实例化的调用流程

    • 组件的作用：

      引擎(Scrapy)
    用来处理整个系统的数据流处理, 触发事务(框架核心)
    
调度器(Scheduler)
        用来接受引擎发过来的请求, 压入队列中, 并在引擎再次请求的时候返回. 可以想像成一个URL（抓取网页的网址或者说是链接）的优先队列, 由它来决定下一个要抓取的网址是什么, 同时去除重复的网址
        
下载器(Downloader)
    用于下载网页内容, 并将网页内容返回给蜘蛛(Scrapy下载器是建立在twisted这个高效的异步模型上的)
    
爬虫(Spiders)
    爬虫是主要干活的, 用于从特定的网页中提取自己需要的信息, 即所谓的实体(Item)。用户也可以从中提取出链接,让Scrapy继续抓取下一个页面
    
项目管道(Pipeline)
    负责处理爬虫从网页中抽取的实体，主要的功能是持久化实体、验证实体的有效性、清除不需要的信息。当页面被爬虫解析后，将被发送到项目管道，并经过几个特定的次序处理数据。

  • 如何适当提升scrapy爬取数据的效率

    增加并发：
    默认scrapy开启的并发线程为16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 = ‘ERROR’
    
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，提升爬取效率。在配置文件中编写：COOKIES_ENABLED = False
    
禁止重试：
        对失败的HTTP进行重新请求（重试）会减慢爬取速度，因此可以禁止重试。在配置文件中编写：RETRY_ENABLED = False
    
减少下载超时：
        如果对一个非常慢的链接进行爬取，减少下载超时可以能让卡住的链接快速被放弃，从而提升效率。在配置文件中进行编写：DOWNLOAD_TIMEOUT = 10 超时时间为10s

  • 请求传参

    • 作用：帮助scrapy实现深度爬取

      • 深度爬取：
        • 爬取的数据没有在同一张页面中

    • 需求：爬取名称和简介，https://www.4567tv.tv/frim/index1.html

    • 实现流程

      • 传参：

        yield scrapy.Request(url,callback,meta),将meta这个字典传递给callback

      • 接收参数

        response.meta

    • 代码实现：

      # -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy


class MvspidersSpider(scrapy.Spider):
    name = 'mvspiders'
    # allowed_domains = ['https://www.4567tv.tv/frim/index1.html']
    start_urls = ['https://www.4567tv.tv/frim/index1.html']

    url = "https://www.4567tv.tv/index.php/vod/show/id/5/page/%s.html"
    pageNum = 1

    def parse(self, response):

        li_list = response.xpath('/html/body/div[1]/div/div/div/div[2]/ul/li')

        for li in li_list:
            a_href = li.xpath('./div/a/@href').extract_first()
            url = 'https://www.4567tv.tv/' + a_href

            # 对详情页的url进行手动请求发送
            # 请求传参：
            # 参数meta是一个字典，字典会传递给callback
            yield scrapy.Request(url,callback=self.infoparse)
		
        # 用于全栈的爬取
        if self.pageNum < 5:
            self.pageNum += 1
            new_url = self.url%self.pageNum
            # 递归调用自己
            yield scrapy.Request(new_url,callback=self.parse)

    def infoparse(self,response):

        title = response.xpath("/html/body/div[1]/div/div/div/div[2]/h1/text()").extract_first()

        content = response.xpath('/html/body/div[1]/div/div/div/div[2]/p[5]/span[2]/text()').extract_first()

      items.py文件中的,它的作用就是为了定义你需要给上边文件中的item封装数据就必须要在这个类中添加对应的数据名，后边的scrapy.Field()就是内置字典类（dict）的一个别名，并没有提供额外的方法和属性，被用来基于类属性的方法来支持item生命语法。

      # -*- coding: utf-8 -*-

# Define here the models for your scraped items
#
# See documentation in:
# https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/items.html

import scrapy
class MvItem(scrapy.Item):
    # define the fields for your item here like:
    title = scrapy.Field()
    content = scrapy.Field()

      pipelines.py文件中多种数据存储的方法

      # -*- coding: utf-8 -*-

# Define your item pipelines here
#
# Don't forget to add your pipeline to the ITEM_PIPELINES setting
# See: https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html

#写入到文本文件中
import pymysql
from redis import Redis
class DuanziproPipeline(object):
    fp = None
    def open_spider(self,spider):
        print('开始爬虫......')
        self.fp = open('./duanzi.txt','w',encoding='utf-8')
    #方法每被调用一次，参数item就是其接收到的一个item类型的对象
    def process_item(self, item, spider):
        # print(item)#item就是一个字典
        self.fp.write(item['title']+':'+item['content']+'
')
        return item#可以将item提交给下一个即将被执行的管道类
    def close_spider(self,spider):
        self.fp.close()
        print('爬虫结束！！！')
#将数据写入到mysql
class MysqlPipeLine(object):
    conn = None
    cursor = None
    def open_spider(self,spider):
        self.conn = pymysql.Connect(host='127.0.0.1',port=3306,user='root',password='222',db='spider',charset='utf8')
        print(self.conn)
    def process_item(self,item,spider):
        sql = 'insert into duanzi values ("%s","%s")'%(item['title'],item['content'])
        self.cursor = self.conn.cursor()
        try:
            self.cursor.execute(sql)
            self.conn.commit()
        except Exception as e:
            print(e)
            self.conn.rollback()
        return item
    def close_spider(self,spider):
        self.cursor.close()
        self.conn.close()

#将数据写入到redis
class RedisPileLine(object):
    conn = None
    def open_spider(self,spider):
        self.conn = Redis(host='127.0.0.1',port=6379)
        print(self.conn)
    def process_item(self,item,spider):
        self.conn.lpush('duanziData',item)
        return item
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