Python中scrapy的介绍和使用-创新互联
这篇文章给大家分享的是Python中scrapy的介绍和使用的详细教程,相信大部分人都还不知道怎么部署,为了让大家学会,故而给大家总结了以下内容。
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其流程可以描述如下:
● 调度器把requests-->引擎-->下载中间件--->下载器
● 下载器发送请求,获取响应---->下载中间件---->引擎--->爬虫中间件--->爬虫
● 爬虫提取url地址,组装成request对象---->爬虫中间件--->引擎--->调度器
● 爬虫提取数据--->引擎--->管道
● 管道进行数据的处理和保存
注意:
图中绿色线条的表示数据的传递
注意图中中间件的位置,决定了其作用
注意其中引擎的位置,所有的模块之前相互独立,只和引擎进行交互
scrapy中每个模块的具体作用
1.scrapy项目实现流程
创建一个scrapy项目:scrapy startproject 项目名
生成一个爬虫:scrapy genspider 爬虫名 允许爬取的范围
提取数据:完善spider,使用xpath等方法
保存数据:pipeline中保存数据
2. 创建scrapy项目
命令:scrapy startproject +<项目名字>
示例:scrapy startproject myspider
生成的目录和文件结果如下:
settings.py中的重点字段和内涵
● USER_AGENT 设置ua
● ROBOTSTXT_OBEY 是否遵守robots协议,默认是遵守
● CONCURRENT_REQUESTS 设置并发请求的数量,默认是16个
● DOWNLOAD_DELAY 下载延迟,默认无延迟
● COOKIES_ENABLED 是否开启cookie,即每次请求带上前一次的cookie,默认是开启的
● DEFAULT_REQUEST_HEADERS 设置默认请求头
● SPIDER_MIDDLEWARES 爬虫中间件,设置过程和管道相同
● DOWNLOADER_MIDDLEWARES 下载中间件
创建爬虫
命令:scrapy genspider +<爬虫名字> + <允许爬取的域名>
生成的目录和文件结果如下:
完善spider
完善spider即通过方法进行数据的提取等操做:
注意:
● response.xpath方法的返回结果是一个类似list的类型,其中包含的是selector对象,操作和列表一样,但是有一些额外的方法
● extract() 返回一个包含有字符串的列表
● extract_first() 返回列表中的第一个字符串,列表为空没有返回None
● spider中的parse方法必须有
● 需要抓取的url地址必须属于allowed_domains,但是start_urls中的url地址没有这个限制
● 启动爬虫的时候注意启动的位置,是在项目路径下启动
数据传递到pipeline
为什么要使用yield?
● 让整个函数变成一个生成器,有什么好处呢?
● 遍历这个函数的返回值的时候,挨个把数据读到内存,不会造成内存的瞬间占用过高
● python3中的range和python2中的xrange同理
注意:
yield能够传递的对象只能是:BaseItem,Request,dict,None
6. 完善pipeline
pipeline在settings中能够开启多个,为什么需要开启多个?
● 不同的pipeline可以处理不同爬虫的数据
● 不同的pipeline能够进行不同的数据处理的操作,比如一个进行数据清洗,一个进行数据的保存
pipeline使用注意点
● 使用之前需要在settings中开启
● pipeline在setting中键表示位置(即pipeline在项目中的位置可以自定义),值表示距离引擎的远近,越近数据会越先经过
● 有多个pipeline的时候,process_item的方法必须return item,否则后一个pipeline取到的数据为None值
● pipeline中process_item的方法必须有,否则item没有办法接受和处理
● process_item方法接受item和spider,其中spider表示当前传递item过来的spider
看完上述内容,你们对Python中scrapy有进一步的了解吗?如果还想了解更多相关内容,欢迎关注创新互联网站制作公司行业资讯频道,感谢各位的阅读。
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