- 微信
- 微博
  
  分享文章到微博
- 复制链接
  
  复制链接到剪贴板

(3)分布式下的爬虫Scrapy应该如何做-递归爬取方式，数据输出方式以及数据库链接

~大鱼~ 发表于 2021/05/27 18:37:46 2021/05/27

【摘要】 [2016-11-21更新]关于demo代码，请参考: ===>scrapy_demo<===   放假这段时间好好的思考了一下关于Scrapy的一些常用操作，主要解决了三个问题如何连续爬取数据输出方式数据库链接如何连续爬取   思考：要达到连续爬取，逻辑上无非从以下的方向着手预加载需要爬取的列表，直接到这个列表都处理完，相应的...

[2016-11-21更新]关于demo代码，请参考: ===>scrapy_demo<===

放假这段时间好好的思考了一下关于Scrapy的一些常用操作，主要解决了三个问题

如何连续爬取
数据输出方式
数据库链接

如何连续爬取

思考：要达到连续爬取，逻辑上无非从以下的方向着手

预加载需要爬取的列表，直接到这个列表都处理完，相应的爬取工作都已经完成了。
从第一页开始爬取，遇到有下一页标签的，那继续爬取，如果没有下一页类似的标签，那表示已经爬到最后一页
分析当前页面的所有链接，对于链接符合某种特定规则的，继续爬取，如果没有那表示爬取工作完成(此时需要建立已经爬取列表，防止重复操作)

一般会于定向的爬虫，比如爬取某宝或者某东的数据时，可以采用方式一，二，写好规则就可以了，也方便维护。

1.1 对于预加载的列表，那根据需要生成列表就可以了。

在start_urls 里面生成相应的列表就可以，这里引入一个概念，列表推导式。

我们将代码变换成如下：

from scrapy.spider import BaseSpider from scrapy.selector import HtmlXPathSelector from cnblogs.items import CnblogsItem class CnblogsSpider(BaseSpider): name = "cnblogs" allowed_domains = ["cnblogs.com"] start_urls = [ 'http://www.cnblogs.com/#p%s' % p for p in xrange(1, 11) ] def parse(self, response): self.log("Fetch douban homepage page: %s" % response.url) hxs = HtmlXPathSelector(response) # authors = hxs.select('//a[@class="titlelnk"]') items = hxs.select('//a[contains(@class, "titlelnk")]') listitems = [] for author in items: # print author.select('text()').extract() item = CnblogsItem() # property item['Title'] = ''.join(author.select('text()').extract()) item['TitleUrl'] = author.select('@href').extract() listitems.append(item) return listitems

from scrapy.spider import BaseSpider

from scrapy.selector import HtmlXPathSelector

from cnblogs.items import CnblogsItem

class CnblogsSpider(BaseSpider):

name = "cnblogs"

allowed_domains = ["cnblogs.com"]

start_urls = [

'http://www.cnblogs.com/#p%s' % p for p in xrange(1, 11)

]

def parse(self, response):

self.log("Fetch douban homepage page: %s" % response.url)

hxs = HtmlXPathSelector(response)

# authors = hxs.select('//a[@class="titlelnk"]')

items = hxs.select('//a[contains(@class, "titlelnk")]')

listitems = []

for author in items:

# print author.select('text()').extract()

item = CnblogsItem()

# property

item['Title'] = ''.join(author.select('text()').extract())

item['TitleUrl'] = author.select('@href').extract()

listitems.append(item)

return listitems

在这里，start_urls里面使用列表推导式，爬出了一共10页的数据。

1.2对于爬取下一页实现全趴取的过程，就需要使用yield关键字

我们就虫师的博客来进行测试实验：

http://www.cnblogs.com/fnng/default.aspx?page=1

这里介绍一个scrapy 一个非常有用的技巧，scrapy shell ，因为使用 xpath 可以帮助我们调试xpath语法(或者使用firebug又或者是chrome都可以)

语法：scrapy shell http://你要调试xpath的网址

这里我就不继续讲xpath的语法了，自己去搜一下，相比正则要相对简单好理解。

相应的Spider可以这样编写：

# -*- coding: utf-8 -*- from scrapy.spider import BaseSpider from scrapy.selector import HtmlXPathSelector from cnblogs.items import CnblogsItem from scrapy.http import Request from scrapy import log # please pay attention to the encoding of info,otherwise raise error of decode import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf8') class BlogsSpider(BaseSpider): name = "cnblogs_blogs" allowed_domains = ["cnblogs.com"] start_urls = [ 'http://www.cnblogs.com/fnng/default.aspx?page=1' ] def parse(self, response): hxs = HtmlXPathSelector(response) # authors = hxs.select('//a[@class="titlelnk"]') # sel.xpath('//a[@class="PostTitle"]').xpath('text()') items = hxs.select('//a[@class="PostTitle"]') a_page = hxs.select('//div[@id="pager"]/a') for a_item in items: item = CnblogsItem() # property item['Title'] = ''.join(a_item.xpath('text()').extract()) item['TitleUrl'] = a_item.xpath('@href').extract() yield item # get the page index log.msg(len(a_page)) if len(a_page) > 0: for a_item in a_page: page_text = ''.join(a_item.xpath('text()').extract()) if page_text == '下一页'.encode('utf-8') or 'Next' in page_text: next_url = ''.join(a_item.xpath('@href').extract()) log.msg(next_url) yield Request(next_url, callback=self.parse) break

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

from scrapy.spider import BaseSpider

from scrapy.selector import HtmlXPathSelector

from cnblogs.items import CnblogsItem

from scrapy.http import Request

from scrapy import log

# please pay attention to the encoding of info,otherwise raise error of decode

import sys

reload(sys)

sys.setdefaultencoding('utf8')

class BlogsSpider(BaseSpider):

name = "cnblogs_blogs"

allowed_domains = ["cnblogs.com"]

start_urls = [

'http://www.cnblogs.com/fnng/default.aspx?page=1'

]

def parse(self, response):

hxs = HtmlXPathSelector(response)

# authors = hxs.select('//a[@class="titlelnk"]')

# sel.xpath('//a[@class="PostTitle"]').xpath('text()')

items = hxs.select('//a[@class="PostTitle"]')

a_page = hxs.select('//div[@id="pager"]/a')

for a_item in items:

item = CnblogsItem()

# property

item['Title'] = ''.join(a_item.xpath('text()').extract())

item['TitleUrl'] = a_item.xpath('@href').extract()

yield item

# get the page index

log.msg(len(a_page))

if len(a_page) > 0:

for a_item in a_page:

page_text = ''.join(a_item.xpath('text()').extract())

if page_text == '下一页'.encode('utf-8') or 'Next' in page_text:

next_url = ''.join(a_item.xpath('@href').extract())

log.msg(next_url)

yield Request(next_url, callback=self.parse)

break

我们来运行看看效果如何:

所有的数据完整，效果还是不错的。

关于第三种，以规则来规划爬虫的机制，在以后会介绍 ~ ~

数据输出的方式

使用内置命令

上面的scrapy命令是：scrapy crawl cnblogs_blogs –nolog -o cnblogs_blogs.json -t json

那结果输出的就是json格式的文件,-t 指的是输出文件格式，json ，-t 支持下列参数：

xml csv json jsonlines jl pickle marshal

xml

csv

json

jsonlines

pickle

marshal

一般选择xml ,csv,json三种格式就够了，这样可以很方便的导入各种数据库。

更多的参考：http://doc.scrapy.org/en/latest/topics/feed-exports.html

数据库连接

数据保存为文件的形式然后导入是一个不错的选择，不过一般都会有一定的IO开销，一般可以将Item直接保存到数据库中，这个时候就要引入pipelines这个部件了。

在我们项目的根目录下有一个名为:pipelines.py文件，我们在设置里面首先启用这个文件，在启用之后，spider得到的item都会传入到这个部件中进行二次处理，

3.1在settings.py中启用pipelines

ITEM_PIPELINES = { 'cnblogs.pipelines.CnblogsPipelineobj': 300, }

ITEM_PIPELINES = {

'cnblogs.pipelines.CnblogsPipelineobj': 300,

}

注意命名方式：botname.moudlename.classname 要不然会找不到指定的模块。

3.2 编写pipelines

# -*- coding: utf-8 -*- import MySQLdb import MySQLdb.cursors import logging from twisted.enterprise import adbapi class CnblogsPipelineobj(object): def __init__(self): self.dbpool = adbapi.ConnectionPool( dbapiName ='MySQLdb', host ='127.0.0.1', db = 'cnblogs', user = 'root', passwd = '密码', cursorclass = MySQLdb.cursors.DictCursor, charset = 'utf8', use_unicode = False ) # pipeline dafault function def process_item(self, item, spider): query = self.dbpool.runInteraction(self._conditional_insert, item) logging.debug(query) return item # insert the data to databases def _conditional_insert(self, tx, item): parms = (item['Title'], item['TitleUrl']) sql = "insert into blogs values('%s','%s') " % parms #logging.debug(sql) tx.execute(sql)

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

import MySQLdb

import MySQLdb.cursors

import logging

from twisted.enterprise import adbapi

class CnblogsPipelineobj(object):

def __init__(self):

self.dbpool = adbapi.ConnectionPool(

dbapiName ='MySQLdb',

host ='127.0.0.1',

db = 'cnblogs',

user = 'root',

passwd = '密码',

cursorclass = MySQLdb.cursors.DictCursor,

charset = 'utf8',

use_unicode = False

)

# pipeline dafault function

def process_item(self, item, spider):

query = self.dbpool.runInteraction(self._conditional_insert, item)

logging.debug(query)

return item

# insert the data to databases

def _conditional_insert(self, tx, item):

parms = (item['Title'], item['TitleUrl'])

sql = "insert into blogs values('%s','%s') " % parms

#logging.debug(sql)

tx.execute(sql)

OK.运行一下看一下效果如何

中文数据得以保存，OK

3.3 [重要更新]

3.2的方法已经过时很多，这里使用另外一种方法，sqlalchemy去连数据库

准备models文件

from sqlalchemy import create_engine from sqlalchemy import Column, Integer, String, Date, DateTime, Text from sqlalchemy.orm import sessionmaker from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base from settings import MYSQL_CONN from datetime import datetime # declare a Mapping,this is the class describe map to table column Base = declarative_base() class Cnbeta(Base): __tablename__ = 'cnbeta' id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True) score = Column(Integer, nullable=False, default=0) catid = Column(Integer, nullable=False, default=0) score_story = Column(String(512), nullable=False, default='') hometext = Column(String(1024), nullable=False, default='') counter = Column(Integer, nullable=False, default=0) inputtime = Column(DateTime, nullable=False, default=datetime.now()) topic = Column(Integer, nullable=False, default=0) source = Column(String(128), nullable=False, default='') mview = Column(Integer, nullable=False, default=0) comments = Column(Integer, nullable=False, default=0) crawled_datetime = Column(DateTime, nullable=False, default=datetime.now()) rate_sum = Column(Integer, nullable=False, default=0) title = Column(String(512), nullable=False, default='') url_show = Column(String(512), nullable=False, default='') thumb = Column(String(256), nullable=False, default='') def create_session(): # declare the connecting to the server engine = create_engine(MYSQL_CONN['mysql_uri'] .format(user=MYSQL_CONN['user'], pwd=MYSQL_CONN['password'], host=MYSQL_CONN['host'], db=MYSQL_CONN['db']) , echo=False) # connect session to active the action Session = sessionmaker(bind=engine) session = Session() return session def map_orm_item(scrapy_item,sql_item): for k, v in scrapy_item.iteritems(): sql_item.__setattr__(k, v) return sql_item def convert_date(date_str): pass

from sqlalchemy import create_engine

from sqlalchemy import Column, Integer, String, Date, DateTime, Text

from sqlalchemy.orm import sessionmaker

from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base

from settings import MYSQL_CONN

from datetime import datetime

# declare a Mapping,this is the class describe map to table column

Base = declarative_base()

class Cnbeta(Base):

__tablename__ = 'cnbeta'

id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)

score = Column(Integer, nullable=False, default=0)

catid = Column(Integer, nullable=False, default=0)

score_story = Column(String(512), nullable=False, default='')

hometext = Column(String(1024), nullable=False, default='')

counter = Column(Integer, nullable=False, default=0)

inputtime = Column(DateTime, nullable=False, default=datetime.now())

topic = Column(Integer, nullable=False, default=0)

source = Column(String(128), nullable=False, default='')

mview = Column(Integer, nullable=False, default=0)

comments = Column(Integer, nullable=False, default=0)

crawled_datetime = Column(DateTime, nullable=False, default=datetime.now())

rate_sum = Column(Integer, nullable=False, default=0)

title = Column(String(512), nullable=False, default='')

url_show = Column(String(512), nullable=False, default='')

thumb = Column(String(256), nullable=False, default='')

def create_session():

# declare the connecting to the server

engine = create_engine(MYSQL_CONN['mysql_uri']

.format(user=MYSQL_CONN['user'], pwd=MYSQL_CONN['password'], host=MYSQL_CONN['host'],

db=MYSQL_CONN['db'])

, echo=False)

# connect session to active the action

Session = sessionmaker(bind=engine)

session = Session()

return session

def map_orm_item(scrapy_item,sql_item):

for k, v in scrapy_item.iteritems():

sql_item.__setattr__(k, v)

return sql_item

def convert_date(date_str):

pass

在settings.py 里面的配置好数据库链接

MYSQL_CONN = { 'host':'127.0.0.1', 'user':'user_name', 'password':'user_pwd', 'db':'test_db', 'table':'test_tb', 'mysql_uri':'mysql://{user}:{pwd}@{host}:3306/{db}?charset=utf8' }

MYSQL_CONN = {

'host':'127.0.0.1',

'user':'user_name',

'password':'user_pwd',

'db':'test_db',

'table':'test_tb',

'mysql_uri':'mysql://{user}:{pwd}@{host}:3306/{db}?charset=utf8'

}

在中间件中写好代码

from settings import MONGODB import pymongo import models class CnbetaMysqlPipeline(object): def __init__(self): self.session = models.create_session() def process_item(self, item, spider): sql_cnbeta = models.cnbeta() sql_cnbeta = models.map_orm_item(scrapy_item=item, sql_item=sql_cnbeta) self.session.add(sql_cnbeta) self.session.commit() self.session.close() return item

from settings import MONGODB

import pymongo

import models

class CnbetaMysqlPipeline(object):

def __init__(self):

self.session = models.create_session()

def process_item(self, item, spider):

sql_cnbeta = models.cnbeta()

sql_cnbeta = models.map_orm_item(scrapy_item=item, sql_item=sql_cnbeta)

self.session.add(sql_cnbeta)

self.session.commit()

self.session.close()

return item

总结

本次主要多三个方向来解决连续爬取文章内容，并将获得内容保存的问题，不过文中主要介绍的，还是以定向为基础的爬取，和以规则来构建的爬虫还是有区别，下篇文章将介绍。

文章来源: brucedone.com，作者：大鱼的鱼塘，版权归原作者所有，如需转载，请联系作者。

原文链接：brucedone.com/archives/140

点赞
收藏
关注作者

0/1000

抱歉，系统识别当前为高风险访问，暂不支持该操作

全部回复

上滑加载中

设置昵称

在此一键设置昵称，即可参与社区互动！

*长度不超过10个汉字或20个英文字符，设置后3个月内不可修改。

确认取消

加入云驻计划，成为创作者

华为云周边好礼
免费体验产品
特殊身份标识
线下官方门票
内部专家零距离
与10000+优质创作者共同成长

立即加入

(3)分布式下的爬虫Scrapy应该如何做-递归爬取方式，数据输出方式以及数据库链接

如何连续爬取

1.1 对于预加载的列表，那根据需要生成列表就可以了。

1.2对于爬取下一页实现全趴取的过程，就需要使用yield关键字

数据输出的方式

使用内置命令

数据库连接

3.1在settings.py中启用pipelines

3.2 编写pipelines

3.3 [重要更新]

准备models文件

在settings.py 里面的配置好数据库链接

在中间件中写好代码

更多的详细源代码参考==>源代码<===

总结

全部回复

设置昵称

关于作者

目录

加入云驻计划，成为创作者

(3)分布式下的爬虫Scrapy应该如何做-递归爬取方式，数据输出方式以及数据库链接

如何连续爬取

1.1 对于预加载的列表，那根据需要生成列表就可以了。

1.2对于爬取下一页实现全趴取的过程，就需要使用yield关键字

数据输出的方式

使用内置命令

数据库连接

3.1在settings.py中启用pipelines

3.2 编写pipelines

3.3 [重要更新]

准备models文件

在settings.py 里面的配置好数据库链接

在中间件中写好代码

更多的详细源代码参考==>源代码<===

总结

全部回复

设置昵称

关于作者

目录

加入云驻计划，成为创作者

推荐阅读

相关产品