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爬到的数据存到mysql中
class FirstscrapyMySqlPipeline:
def open_spider(self, spider):
print('我开了')
self.conn = pymysql.connect(
user='root',
password="",
host='127.0.0.1',
database='cnblogs',
port=3306)
self.cursor = self.conn.cursor()
def close_spider(self, spider):
print('我关了')
self.cursor.close()
self.conn.close()
# 这个很重要
def process_item(self, item, spider):
sql = '''INSERT INTO aritcle (title,author_img,author_name,`desc`,url,content) VALUES(%s,%s,%s,%s,%s,%s);'''
print(len(item['content'])) # 可能会超长
# print('-----')
self.cursor.execute(sql,
args=[item['title'], item['author_img'], item['author_name'], item['desc'], item['url'],item['content']
])
self.conn.commit()
return item
cnblogs 中代码
import scrapy
from bs4 import BeautifulSoup
from firstscrapy.items import FirstscrapyItem
from scrapy.http.request import Request
class CnblogsSpider(scrapy.Spider):
name = "cnblogs"
allowed_domains = ["www.cnblogs.com"]
start_urls = ["http://www.cnblogs.com/"]
# def parse(self, response):
# 爬完start_urls地址后会执行它，有个response 爬完后的响应对象，http响应的所有东西都在里面
# print('爬取完了')
# from scrapy.http.response.html import HtmlResponse
# print(type(response))
# print(response.status)
# 解析返回的数据
# 方式一 bs4 解析
# print(response.text)
# soup = BeautifulSoup(response.text,'lxml')
# 方式二: 自带的解析
# response.css()
# response.xpath()
# def parse(self, response):
# # 解析数据 css解析
# article_list = response.css('article.post-item')
# for article in article_list:
# title = article.css('div.post-item-text>a::text').extract_first()
# author_img = article.css('div.post-item-text img::attr(src)').extract_first()
# author_name = article.css('footer span::text').extract_first()
# desc_old = article.css('p.post-item-summary::text').extract()
# desc = desc_old[0].replace('\n', '').replace(' ', '')
# if not desc:
# desc = desc_old[1].replace('\n', '').replace(' ', '')
# url = article.css('div.post-item-text>a::attr(href)').extract_first()
# # # 文章真正的内容，没拿到，它不在这个页面中，它在下一个页面中
# print(title)
# print(author_img)
# print(author_name)
# print(desc)
# print(url)
# def parse(self, response):
# # 解析数据 xpath解析
# article_list = response.xpath('//*[@id="post_list"]/article')
# # article_list = response.xpath('//article[contains(@class,"post-item")]')
# for article in article_list:
# title = article.xpath('.//div/a/text()').extract_first()
# author_img = article.xpath('.//div//img/@src').extract_first()
# author_name = article.xpath('.//footer//span/text()').extract_first()
# desc_old = article.xpath('.//p/text()').extract()
# desc = desc_old[0].replace('\n', '').replace(' ', '')
# if not desc:
# desc = desc_old[1].replace('\n', '').replace(' ', '')
# url = article.xpath('.//div/a/@href').extract_first()
# # 文章真正的内容，没拿到，它不在这个页面中，它在下一个页面中
# print(title)
# print(author_img)
# print(author_name)
# print(desc)
# print(url)
def parse(self, response):
# 解析数据 xpath解析
article_list = response.xpath('//*[@id="post_list"]/article')
# article_list = response.xpath('//article[contains(@class,"post-item")]')
# l=[]
for article in article_list:
item = FirstscrapyItem()
title = article.xpath('.//div/a/text()').extract_first()
item['title'] = title
author_img = article.xpath('.//div//img/@src').extract_first()
item['author_img'] = author_img
author_name = article.xpath('.//footer//span/text()').extract_first()
item['author_name'] = author_name
desc_old = article.xpath('.//p/text()').extract()
desc = desc_old[0].replace('\n', '').replace(' ', '')
if not desc:
desc = desc_old[1].replace('\n', '').replace(' ', '')
item['desc'] = desc
url = article.xpath('.//div/a/@href').extract_first()
item['url'] = url
# yield item
# print(title)
# yield Request(url=url, callback=self.parser_detail, meta={'item': item}) # 爬完后执行的解析方法
yield Request(url=url, callback=self.parser_detail, meta={'item': item}) # 爬完后执行的解析方法
next = 'https://www.cnblogs.com' + response.css('div.pager>a:last-child::attr(href)').extract_first()
print(next) # 继续爬取
yield Request(url=next, callback=self.parse)
# yield Request(url=next)
def parser_detail(self, response):
# print(response.status)
# 解析出文章内容
content = response.css('#cnblogs_post_body').extract_first()
# print(str(content))
# 怎么放到item中
item = response.meta.get('item')
if content:
item['content'] = content
else:
item['content'] = '没查到'
yield item
settings中代码
ITEM_PIPELINES = {
# "firstscrapy.pipelines.FirstscrapyFilePipeline": 300, # 数字越小 优先级越高
"firstscrapy.pipelines.FirstscrapyMySqlPipeline": 301,
}
爬虫和下载中间件
# 爬虫中间件：处于爬虫和引擎之间的
# 下载中间件：处于引擎和下载器之间的
# 咱们主要用的是下载中间件，爬虫中间件，了解即可
进来的时候是个Request对象
出去的时候是个Response对象
# 爬虫中间件
class FirstscrapySpiderMiddleware:
# 进入到爬虫时，触发它
def process_spider_input(self, response, spider):
return None
# 出爬虫时，触发它
def process_spider_output(self, response, result, spider):
for i in result:
yield i
#出异常时，触发它
def process_spider_exception(self, response, exception, spider):
pass
# 第一次爬取，
def process_start_requests(self, start_requests, spider):
for r in start_requests:
yield r
# 爬虫开启会触发
def spider_opened(self, spider):
spider.logger.info("Spider opened: %s" % spider.name)
# 下载中间件
class FirstscrapyDownloaderMiddleware:
# 请求来了，从引擎进入到下载器会触发，这里有request对象
def process_request(self, request, spider):
# 必须返回以下情况:
# - return None:继续下一个中间件
# - return a Response object：结束掉，这个请求就不爬取了，回到引擎中
# - return a Request object ：把请求对象给引擎，引擎把它再次放到调度器中，等待下一次调度
# - raise IgnoreRequest: 就会执行process_exception()
return None
def process_response(self, request, response, spider):
# 请求下载完成，回来经过：request请求对象, response响应对象
# - return a Response object：继续走下一个中间件的process_response
# - return a Request object ：把请求对象给引擎，引擎把它再次放到调度器中，等待下一次调度
# - raise IgnoreRequest：就会执行process_exception()
return response
def process_exception(self, request, exception, spider):
中间件中抛异常会走到
pass
# 下载中间件的process_request，因为有request对象，就是要爬取的对象
修改请求头
加cookie
加代理
--------
集成selenium
加代理，cookie、header、加入selenium
加代理
在中间件里写东西 想要生效 先把配置文件的设置打开
DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {
"firstscrapy.middlewares.FirstscrapyDownloaderMiddleware": 543,
}
# 第一步：
# 在下载中间件写process_request方法
def get_proxy(self):
import requests
res = requests.get('http://127.0.0.1:5010/get/').json()
if res.get('https'):
return 'https://' + res.get('proxy')
else:
return 'http://' + res.get('proxy')
def process_request(self, request, spider):
request.meta['proxy'] = self.get_proxy()
return None
# 第二步：代理可能不能用，会触发process_exception，在里面写
def process_exception(self, request, exception, spider):
print('-----',request.url) # 这个地址没有爬
return request
加cookie、修改请求头、随机生成UserAgent
### 加cookie
def process_request(self, request, spider):
print(request.cookies)
request.cookies['name']='lqz'
return None
# 修改请求头
def process_request(self, request, spider):
print(request.headers)
request.headers['referer'] = 'http://www.lagou.com'
return None
# 动态生成User-agent使用
def process_request(self, request, spider):
# fake_useragent模块
from fake_useragent import UserAgent
ua = UserAgent()
request.headers['User-Agent']=str(ua.random)
print(request.headers)
return None
集成selenium
# 集成selenium因为有的页面，是执行完js后才渲染完，必须使用selenium去爬取数据才完整
# 第一步：在爬虫类中写
from selenium import webdriver
class CnblogsSpider(scrapy.Spider):
bro = webdriver.Chrome(executable_path='./chromedriver.exe')
bro.implicitly_wait(10)
def close(spider, reason):
spider.bro.close() #浏览器关掉
# 第二步：在中间件中
def process_request(self, request, spider):
# 爬取下一页这种地址---》用selenium，但是文章详情，就用原来的
if 'sitehome/p' in request.url:
spider.bro.get(request.url)
from scrapy.http.response.html import HtmlResponse
response = HtmlResponse(url=request.url, body=bytes(spider.bro.page_source, encoding='utf-8'))
return response
else:
return None
==去重规则源码分析(布隆过滤器)
# 调度器可以去重，研究一下，如何去重的
# 要爬取的Request对象，在进入到scheduler调度器排队之前，先执行enqueue_request，它如果return False，这个Request就丢弃掉，不爬了----》如何判断这个Request要不要丢弃掉，执行了self.df.request_seen(request)，它来决定的-----》RFPDupeFilter类中的方法----》request_seen---》会返回True或False----》如果这个request在集合中，说明爬过了，就return True，如果不在集合中，就加入到集合中，然后返回False
# 调度器源码
from scrapy.core.scheduler import Scheduler
# 这个方法如果return True表示这个request要爬取，如果return False表示这个网址就不爬了(已经爬过了)
def enqueue_request(self, request: Request) -> bool:
# request当次要爬取的地址对象
if self.df.request_seen(request):
# 有的请情况，在爬虫中解析出来的网址，不想爬了，就就可以指定
# yield Request(url=url, callback=self.detail_parse, meta={'item': item},dont_filter=True)
# 如果符合这个条件，表示这个网址已经爬过了
return False
return True
# self.df 去重类 是去重类的对象 RFPDupeFilter
-在配置文件中如果配置了：DUPEFILTER_CLASS = 'scrapy.dupefilters.RFPDupeFilter'表示，使用它作为去重类，按照它的规则做去重
RFPDupeFilter的request_seen
def request_seen(self, request: Request) -> bool:
# request_fingerprint 生成指纹
fp = self.request_fingerprint(request) #request当次要爬取的地址对象
#判断 fp 在不在集合中，如果在，return True
if fp in self.fingerprints:
return True
#如果不在，加入到集合，return False
self.fingerprints.add(fp)
return False
# 传进来是个request对象，生成的是指纹
爬取的网址：https://www.cnblogs.com/teach/p/17238610.html?name=lqz&age=19
和 https://www.cnblogs.com/teach/p/17238610.html?name=lqz&age=19
它俩是一样的，返回的数据都是一样的，就应该是一条url，就只会爬取一次
所以 request_fingerprint 就是来把它们做成一样的(核心原理是把查询条件排序，再拼接到后面)
生成指纹，指纹是什么？ 生成的指纹放到集合中去重
www.cnblogs.com?name=lqz&age=19
www.cnblogs.com?age=19&name=lqz
上面的两种地址生成的指纹是一样的
# 测试指纹
from scrapy.utils.request import RequestFingerprinter
from scrapy import Request
fingerprinter = RequestFingerprinter()
request1 = Request(url='http://www.cnblogs.com?name=lqz&age=20')
request2 = Request(url='http://www.cnblogs.com?age=20&name=lqz')
res1 = fingerprinter.fingerprint(request1).hex()
res2 = fingerprinter.fingerprint(request2).hex()
print(res1)
print(res2)
布隆过滤器
# 总结：scrapy的去重规则
根据配置的去重类RFPDupeFilter的request_seen方法，如果返回True，就不爬了，如果返回False就爬
后期咱们可以使用自己定义的去重类，实现去重
# 更小内存实现去重
如果是集合：存的数据库越多，占内存空间越大，如果数据量特别大，可以使用布隆过滤器实现去重
# 布隆过滤器：https://zhuanlan.zhihu.com/p/94668361
#bloomfilter：是一个通过多哈希函数映射到一张表的数据结构，能够快速的判断一个元素在一个集合内是否存在，具有很好的空间和时间效率。（典型例子，爬虫url去重）
# 原理： BloomFilter 会开辟一个m位的bitArray(位数组)，开始所有数据全部置 0 。当一个元素（www.baidu.com）过来时，能过多个哈希函数（h1,h2,h3....）计算不同的在哈希值，并通过哈希值找到对应的bitArray下标处，将里面的值 0 置为 1 。
# Python中使用布隆过滤器
# 测试布隆过滤器
# 可以自动扩容指定错误率，底层数组如果大于了错误率会自动扩容
# from pybloom_live import ScalableBloomFilter
# bloom = ScalableBloomFilter(initial_capacity=100, error_rate=0.001, mode=ScalableBloomFilter.LARGE_SET_GROWTH)
# url = "www.cnblogs.com"
# url2 = "www.liuqingzheng.top"
# bloom.add(url)
# bloom.add(url2)
# print(url in bloom)
# print(url2 in bloom)
from pybloom_live import BloomFilter
bf = BloomFilter(capacity=10)
url = 'www.baidu.com'
bf.add(url)
bf.add('aaaa')
bf.add('ggg')
bf.add('deww')
bf.add('aerqaaa')
bf.add('ae2rqaaa')
bf.add('aerweqaaa')
bf.add('aerwewqaaa')
bf.add('aerereweqaaa')
bf.add('we')
print(url in bf)
print("wa" in bf)
# 如果有去重的情况，就可以使用集合---》但是集合占的内存空间大，如果到了亿级别的数据量，想一种更小内存占用，而去重的方案----》布隆过滤器
# 布隆过滤器：通过不同的hash函数，加底层数组实现的极小内存去重
# python中如何使用：pybloom_live
指定错误率
指定大小
# 使用redis实现布隆过滤器
编译redis---》把第三方扩展布隆过滤器编译进去，才有这个功能
https://zhuanlan.zhihu.com/p/94668736
# 重写scrapy的过滤类
==scrapy-redis实现分布式爬虫
# 什么是分布式爬虫
集群：一个项目，在多个机器上部署，每个机器完成完整的功能，称之为集群
原来使用一台机器爬取cnblogs整站
现在想使用3台机器爬取cnblogs整站
每台机器爬取数据是不一样的
最终组装成完整的数据
# 如果变成分布式，面临的问题
1 去重集合，我们要使用同一个----》redis集合
2 多台机器使用同一个调度器：Scheduler，排队爬取，使用同一个队列
# scrapy-redis 已经解决这个问题了，我只需要在我们单机基础上，改动一点，就变成了分布式爬虫
# 使用步骤
第一步：安装scrapy-redis ---》pip3 install scrapy-redis
第二步：改造爬虫类
from scrapy_redis.spiders import RedisSpider
class CnblogSpider(RedisSpider):
name = 'cnblog_redis'
allowed_domains = ['cnblogs.com']
# 写一个key：redis列表的key，起始爬取的地址
redis_key = 'myspider:start_urls'
第三步：配置文件配置
# 分布式爬虫配置
# 去重规则使用redis
REDIS_HOST = 'localhost' # 主机名
REDIS_PORT = 6379 # 端口
DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter" #看了源码
SCHEDULER = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler" # 先进先出：队列，先进后出：栈
# 持久化：文件，mysql，redis
ITEM_PIPELINES = {
'cnblogs.pipelines.CnblogsFilePipeline': 300,
'cnblogs.pipelines.CnblogsMysqlPipeline': 100,
'scrapy_redis.pipelines.RedisPipeline': 400, #简单看
}
第四步：在多台机器上启动scrapy项目，在一台机器起了多个scrapy爬虫进程，就相当于多台机器
第五步：把起始爬取的地址放到redis的列表中
lpush mycrawler:start_urls http://www.cnblogs.com/
拓展
# 原来的去重规则
class RFPDupeFilter(BaseDupeFilter):
def request_seen(self, request):
# request_fingerprint 生成指纹
fp = self.request_fingerprint(request) #request当次要爬取的地址对象
#判断 fp 在不在集合中，如果在，return True
if fp in self.fingerprints:
return True
#如果不在，加入到集合，return False
self.fingerprints.add(fp)
return False
# scrapy-redis的去重规则
class RFPDupeFilter(BaseDupeFilter):
def request_seen(self, request):
fp = self.request_fingerprint(request)
# This returns the number of values added, zero if already exists.
added = self.server.sadd(self.key, fp)
return added == 0
# 持久化
class RedisPipeline(object):
def process_item(self, item, spider):
return deferToThread(self._process_item, item, spider)
def _process_item(self, item, spider):
key = self.item_key(item, spider)
data = self.serialize(item)
self.server.rpush(key, data)
return item
# 扩展
https://zhuanlan.zhihu.com/p/91643259
https://www.zhihu.com/column/c_1175438244715651072