Python scrapy增量爬取實(shí)例及實(shí)現(xiàn)過(guò)程解析
這篇文章主要介紹了Python scrapy增量爬取實(shí)例及實(shí)現(xiàn)過(guò)程解析,文中通過(guò)示例代碼介紹的非常詳細(xì),對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,需要的朋友可以參考下
開始接觸爬蟲的時(shí)候還是初學(xué)Python的那會(huì),用的還是request、bs4、pandas,再后面接觸scrapy做個(gè)一兩個(gè)爬蟲,覺(jué)得還是框架好,可惜都沒(méi)有記錄都忘記了,現(xiàn)在做推薦系統(tǒng)需要爬取一定的文章,所以又把scrapy撿起來(lái)。趁著這次機(jī)會(huì)做一個(gè)記錄。
目錄如下:
- 環(huán)境
- 本地窗口調(diào)試命令
- 工程目錄
- xpath選擇器
- 一個(gè)簡(jiǎn)單的增量爬蟲示例
- 配置介紹
環(huán)境
自己的環(huán)境下安裝scrapy肯定用anaconda(再次強(qiáng)調(diào)anaconda的優(yōu)越性
本地窗口調(diào)試與運(yùn)行
開發(fā)的時(shí)候可以利用scrapy自帶的調(diào)試功能進(jìn)行模擬請(qǐng)求,這樣request、response都會(huì)與后面代碼保持一樣。
# 測(cè)試請(qǐng)求某網(wǎng)站 scrapy shell URL # 設(shè)置請(qǐng)求頭 scrapy shell -s USER_AGENT="Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:61.0) Gecko/20100101 Firefox/61.0" URL # 指定爬蟲內(nèi)容輸出文件格式(json、csv等 scrapy crawl SPIDER_NAME -o FILE_NAME.csv # 創(chuàng)建爬蟲工程 scrapy startproject articles # 在當(dāng)前目錄創(chuàng)建一個(gè)scrapy工程
新工程結(jié)構(gòu)介紹
# spiders文件下存放所有爬蟲,item.py格式化數(shù)據(jù)輸出 # middlewares.py 設(shè)置請(qǐng)求細(xì)節(jié)(請(qǐng)求頭之類的),pipelines.py為數(shù)據(jù)輸出的管道,每一個(gè)封裝好的item都會(huì)經(jīng)過(guò)這里 # settings.py 對(duì)工程進(jìn)行全局設(shè)置(存放配置 ├── articles │ ├── articles │ │ ├── __init__.py │ │ ├── items.py │ │ ├── middlewares.py │ │ ├── pipelines.py │ │ ├── settings.py │ │ └── spiders │ │ ├── healthy_living.py │ │ ├── __init__.py │ │ └── people_health.py │ └── scrapy.cfg ├── README.en.md └── README.md
頁(yè)面解析神器——Xpath選擇器
scrapy自帶xpath選擇器,很方便,簡(jiǎn)單介紹一些常用的
# 全站爬取神器--LinkExtractor,可以自動(dòng)獲取該標(biāo)簽下的所有url跟text(因?yàn)榫W(wǎng)站結(jié)構(gòu)大都一個(gè)套路 from scrapy.linkextractors import LinkExtractor le = LinkExtractor(restrict_xpaths="http://ul[@class='nav2_UL_1 clearFix']")# 返回一個(gè)迭代器,通過(guò)循環(huán)(for i in le),可獲取url(i.url) (i.text) # 獲取屬性class為所有aa的div標(biāo)簽內(nèi)容中的內(nèi)容 response.xpath("http://div[@class='aa']/text()").extract() # '//'代表獲取所有,'/'代表獲取第一個(gè),類似的可以找屬性為ul的其它標(biāo)簽 # 獲取內(nèi)容包含“下一頁(yè)”的所有a標(biāo)簽中包含的鏈接(提取下一頁(yè)鏈接神器 response.xpath("http://a[contains(text(),'下一頁(yè)')]/@href").extract()
一個(gè)簡(jiǎn)單的增量爬取示例
這里增量爬取的思想很簡(jiǎn)單:目標(biāo)網(wǎng)站的數(shù)據(jù)都是按照時(shí)間排列的,所以在對(duì)某個(gè)連接進(jìn)行request之前,先查詢數(shù)據(jù)庫(kù)中有沒(méi)有這條數(shù)據(jù),如果有,就停止爬蟲,如果沒(méi)有發(fā)起請(qǐng)求
class HealthyLiving(scrapy.Spider): # 一定要一個(gè)全局唯一的爬蟲名稱,命令行啟動(dòng)的時(shí)候需要指定該名稱 name = "healthy_living" # 指定爬蟲入口,scrapy支持多入口,所以一定是lis形式 start_urls = ['http://www.jkb.com.cn/healthyLiving/'] ''' 抓取大類標(biāo)簽入口 ''' def parse(self, response): le = LinkExtractor(restrict_xpaths="http://ul[@class='nav2_UL_1 clearFix']") for link in le.extract_links(response)[1:-1]: tag = link.text # 將這一級(jí)提取到的信息,通過(guò)請(qǐng)求頭傳遞給下一級(jí)(這里是為了給數(shù)據(jù)打標(biāo)簽 meta = {"tag": tag} # 依次解析每一個(gè)鏈接,并傳遞到下一級(jí)進(jìn)行繼續(xù)爬取 yield scrapy.Request(link.url, callback=self.parse_articles, meta=meta) ''' 抓取頁(yè)面內(nèi)的文章鏈接及下一頁(yè)鏈接 ''' def parse_articles(self, response): # 接收上一級(jí)傳遞的信息 meta = response.meta article_links = response.xpath("http://div[@class='txt']/h4/a/@href").extract() for link in article_links: res = self.collection.find_one({"article_url": link}, {"article_url": 1}) full_meta = dict(meta) # 將文章鏈接傳入下一級(jí) full_meta.update({"article_url": link}) if res is None: yield scrapy.Request(link, callback=self.parse_article, meta=full_meta) else: return next_page = response.xpath("http://div[@class='page']//a[contains(text(),'»')]/@href").extract()[0] if next_page: yield scrapy.Request(next_page, callback=self.parse_articles, meta=meta) # 最后解析頁(yè)面,并輸出 def parse_article(self, response): # 從item.py中導(dǎo)入數(shù)據(jù)封裝格式 article_item = ArticlesItem() meta = response.meta # 利用xpath提取頁(yè)面信息并封裝成item try: article_item["tag"] = "" # ... 省略 finally: yield article_item
工程配置介紹
設(shè)置請(qǐng)求頭、配置數(shù)據(jù)庫(kù)
# 設(shè)置請(qǐng)求頭,在middlewares.py中設(shè)定,在settings.py中啟用 class RandomUA(object): user_agents = [ "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit" "/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/39.0.2171.71 Safari/537.36", "Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/537.11 (KHTML, like Gecko) Chrome/23.0.1271.64 Safari/537.11", "Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 6.1; en-US) AppleWebKit" "/534.16 (KHTML, like Gecko) Chrome/10.0.648.133 Safari/534.16" ] def process_request(self, request, spider): request.headers["User-Agent"] = random.choice(self.user_agents) # 設(shè)置數(shù)據(jù)入庫(kù)處理,在pipeline.py進(jìn)行配置,在settings.py進(jìn)行啟用 class MongoPipeline(object): def __init__(self, mongo_uri, mongo_db): self.mongo_uri = mongo_uri self.mongo_db = mongo_db @classmethod def from_crawler(cls, crawler): return cls( mongo_uri=crawler.settings.get('MONGO_URI'), mongo_db=crawler.settings.get('MONGO_DB') ) def open_spider(self, spider): print("開始爬取", datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')) self.client = pymongo.MongoClient(self.mongo_uri) self.db = self.client[self.mongo_db] def process_item(self, item, spider): data = self.db[item.collection].find_one({"title": item["title"], "date": item["date"]}) if data is None: self.db[item.collection].insert(dict(item)) # else: # self.close_spider(self, spider) return item def close_spider(self, spider): print("爬取結(jié)束", datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')) self.client.close() # 在settings.py啟動(dòng):請(qǐng)求頭的修改,數(shù)據(jù)庫(kù)的配置 DOWNLOADER_MIDDLEWARES = { # 'articles.middlewares.ArticlesDownloaderMiddleware': 543, 'articles.middlewares.RandomUA': 543,# 543代表優(yōu)先級(jí),數(shù)字越低優(yōu)先級(jí)越高 } ITEM_PIPELINES = { 'articles.pipelines.MongoPipeline': 300, } # 一些其它配置 ROBOTSTXT_OBEY = True # 是否遵守網(wǎng)站的robot協(xié)議 FEED_EXPORT_ENCODING = 'utf-8' # 指定數(shù)據(jù)輸出的編碼格式 ## 數(shù)據(jù)庫(kù)配置 MONGO_URI = '' MONGO_DB = '' MONGO_PORT = 27017 MONGO_COLLECTION = ''
以上就是本文的全部?jī)?nèi)容,希望對(duì)大家的學(xué)習(xí)有所幫助,也希望大家多多支持腳本之家。
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