Scrapy——2 Scrapy shell
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了Scrapy——2 Scrapy shell相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
Scrapy——2 Scrapy shell
什么是Scrapy shell
Scrapy shell终端是一个交互终端，我们可以在未启动spider的情况下尝试调试代码，也可以用来测试Xpath或CSS表达式，查看他们的工作方式，方便我们爬取的网页中提取数据
Scrapy内置选择器：
- xpah()：传入xpath表达式，返回该方法所对应的所有节点的selector list列表
- extract()：序列化该节点为Unicode字符串并返回list / extracrt_first()
- css()：传入CSS表达式，返回该表达式所对用的所有的节点的selector list 列表，语法同BeautifulSoup4
- re()：根据传入的正则表达式对数据进行提取，返回Unicode字符串list列表
什么是sipder
Spider类定义了如何爬取某个(或某些)网站。包括了爬取的动作(例如:是否跟进链接)以及如何从网页的内容中提取结构化数据(爬取item)。 换句话说，Spider就是您定义爬取的动作及分析某个网页(或者是有些网页)的地方
实战
当我们爬取腾讯的招聘信息时，假设我们需要的数据是，岗位名称，岗位方向，招聘人数，工作地点，发布时间，需求，并将他们分别Mongo和mysql数据库保存
我们需要匹配多个数据，可以先用scrapy shell url 先尝试解析，命令回车，会进入python的交互模式，如果安装了ipython，
会优先进入ipython的环境。
然后responde已经默认请求完成。直接response.xpath(\'//**\')就可以解析数据，非常方便
在项目开发中非常实用
- Local/Scrapy/tencent/tencent/items.py 设置需要的数据
import scrapy class TencentItem(scrapy.Item): # define the fields for your item here like: # name = scrapy.Field() # 名字 work_name = scrapy.Field() # 类别 work_category = scrapy.Field() # 人数 work_number = scrapy.Field() # 地点 work_address = scrapy.Field() # 时间 publish_time = scrapy.Field() # 内容 work_content = scrapy.Field()
- Local/Scrapy/tencent/tencent/settings.py 开启管道
# Configure item pipelines # See https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html ITEM_PIPELINES = { \'tencent.pipelines.TencentPipeline\': 300, }
- Local/Scrapy/tencent/tencent/spiders/ten_spider.py 编写代码
# -*- coding: utf-8 -*- import scrapy from ..items import TencentItem class TenSpiderSpider(scrapy.Spider): name = \'ten_spider\' allowed_domains = [\'tencent.com\'] start_urls = [\'https://hr.tencent.com/position.php\'] base_url = \'https://hr.tencent.com/\' def parse(self, response): tr_list = response.xpath(\'//table[@class="tablelist"]//tr\')[1:-1] next_url = response.xpath(\'//a[@id="next"]/@href\').extract()[0] for tr in tr_list: items = TencentItem() detail_url = tr.xpath(\'./td[1]/a/@href\').extract_first() items[\'work_name\'] = tr.xpath(\'./td[1]/a/text()\').extract_first() items[\'work_category\'] = tr.xpath(\'./td[2]/text()\').extract_first() items[\'work_number\'] = tr.xpath(\'./td[3]/text()\').extract_first() items[\'work_address\'] = tr.xpath(\'./td[4]/text()\').extract_first() items[\'publish_time\'] = tr.xpath(\'./td[5]/text()\').extract_first() yield scrapy.Request(url=self.base_url+detail_url,callback=self.detail_parse,meta={\'items\':items}) yield scrapy.Request(url=self.base_url + next_url, callback=self.parse) def detail_parse(self,response): items = response.meta.get(\'items\') work_content = \'|\'.join(response.xpath(\'//ul[@class="squareli"]/li/text()\').extract()) items[\'work_content\'] = work_content yield items
- Local/Scrapy/tencent/tencent/pipelines.py 设置保存Mysql需要提前到数据库中新建好表，MongoDB会自己生成数据表
# -*- coding: utf-8 -*- # Define your item pipelines here # # Don\'t forget to add your pipeline to the ITEM_PIPELINES setting # See: https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html import pymongo import pymysql class TencentPipeline(object): def __init__(self): self.conn = pymysql.connect( host=\'127.0.0.1\', port=3306, user=\'pywjh\', password=\'pywjh\', db=\'bole\', charset=\'utf8\' ) self.cursor = self.conn.cursor() def open_spider(self,spider): pass # self.conn = pymongo.MongoClient(host=\'127.0.0.1\',port=27017) # self.db = self.conn[\'tencent_db\'] # self.connection = self.db[\'job\'] def process_item(self, item, spider): # self.connection.insert(dict(item)) sql = "insert into job(name, category, number, address, time, content) values(%s, %s, %s, %s, %s, %s)" self.cursor.execute(sql, [item[\'work_name\'], item[\'work_category\'], item[\'work_number\'], item[\'work_address\'], item[\'publish_time\'], item[\'work_content\'] ]) self.conn.commit() return item def close_spider(self,spider): pass
结果：
Mongo
> show dbs admin (empty) local 0.078GB pywjh 0.078GB tencent_db 0.078GB test 0.078GB > use tencent_db switched to db tencent_db > show collections job system.indexes > db.job.find().pretty() { "_id" : ObjectId("5be12ee28a6e9e0b3cad0d25"), "work_category" : "技术类", "publish_time" : "2018-11-06", "work_name" : "22989-高级网络运维工程师", "work_number" : "2", "work_address" : "深圳", "work_content" : "1.负责腾讯云机房网络、VPC、负载均衡平台的规划，建设，不断提升运维效率；|2.负责对网络问题分可用性；|4.负责分析业务不合理、不高效地方，提出优化改进方案并推进实施。|1.本科及以上学历；|2.3年以上相关工作经验，熟精通路由协议（ospf，bgp），有大规模网络规划、运维经验优先；|4.熟悉主流虚拟化技术原理(如kvm,xen,hyper-v,lxc)，有实际的ows操作系统，对系统性能相关问题有较深刻理解；|6.擅长shell、python、perl中一种或几种，熟练应用awk、sed、grep、strace、tcpdump、gdb等常用命令。" } ................ ................ ................ { "_id" : ObjectId("5be12ee38a6e9e0b3cad0d38"), "work_category" : "市场类", "publish_time" : "2018-11-06", "work_name" : "25667-企点行业渠道销售经理（北京）", "work_number" : "1", "work_address" : "北京", "work_content" : "负责企点产品的行业渠道拓展工作，包括ISV/SI的维护及跟进，达成制定的销售业绩指标；（主要是汽合作，快速实现拳头优势和标杆效应；|定期拜访渠道合作伙伴，充分了解客户需求并积极跟进，制定合理方案，负责方案提示、谈判务的市场化，帮助合作伙伴更加健康地发展。|本科及以上学历，5年以上渠道或业务管理经验，有saas、互联网广告行业工作经验优造性思维和营销推广能力。" }
Mysql
mysql> show databases; +--------------------+ | Database | +--------------------+ | information_schema | | bole | | mysql | | performance_schema | | pywjh | | sys | +--------------------+ 6 rows in set (0.08 sec) mysql> use bole; Reading table information for completion of table and column names You can turn off this feature to get a quicker startup with -A Database changed mysql> show tables; +----------------+ | Tables_in_bole | +----------------+ | blzx | | job | +----------------+ 2 rows in set (0.00 sec) mysql> select * from job; +----+------------------------------------------------------+------------------+--------+---------+------------+------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+ | id | name | category | number | address | time | content | +----+------------------------------------------------------+------------------+--------+---------+------------+------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+ | 1 | 22989-高级网络运维工程师 | 技术类 | 2 | 深圳 | 2018-11-06 | 1.负载均衡平台的规划，建设，不断提升运维效率；|2.负责对网络问题分析解决，形成方法论，提升团队技术能力；|3.负责通过技术手以上学历；|2.3年以上相关工作经验，熟悉TCP/IP协议，了解SDN相关技术，能够定位linux虚拟化环境下网络异常；|3.熟悉主流的网技术原理(如kvm,xen,hyper-v,lxc)，有实际的对虚拟化疑难问题trouble shooting经验；|5.精通linux，windows操作系统，对系统erl中一种或几种，熟练应用awk、sed、grep、strace、tcpdump、gdb等常用命令。 | | 2 | 22989-运营产品中心web前端开发 | 技术类 | 2 | 深圳 | 2018-11-06 | 负责工作；| 负责页面相关的接入层的开发（nodejs）。| 负责前端框架的搭建，公共组件的开发和维护。|本科以上学历，计算机相关专avascript，熟悉使用jQuery，react.js等框架及类库；| 熟悉常用WEB开发调试工具；| 有使用grunt、gulp、webpack等工具进行前作态度端正，能够积极主动去工作，高效推动项目完成；| 具有良好的逻辑思维及语言表达能沟通力，要能高效配合团队成员，共同 | ....................... ....................... ....................... | 67 | SA-腾讯社交广告运维工程师(深圳) | 技术类 | 1 | 深圳 | 2018-11-06 | 负责存存储组件的运维，包括日常扩容，缩容，故障处理，演习，部署容灾跟进；|负责db，mysql的运维，包括db优化，故障处理，演习护产品的质量稳定，通过技术手段、流程制度提升组件的健壮性，可用性；|其他和以上工作相关的专项事务。|3年以上工作经验，精能相关问题有较深刻理解；|精通shell编程，熟练应用awk、sed、grep、strace、tcudump、gdb等常用命令；|精通mysql，对mysql相is，memcache，mongodb，leveldb等运维经验者优先。|熟练使用Linux/unix操作系统，熟悉主流虚拟化技术与开源组件，有devops实体系结构方面的知识；|熟悉集群高可用性方案，有一定带宽成本速度优化经验；|熟悉互联网产品的运维流程，有海量运营产品架构本科或以上学历，工作细致、善于思考，有很强的数据分析和问题解决能力。 | +----+------------------------------------------------------+------------------+--------+---------+------------+-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+ 67 rows in set (0.00 sec)
这里推荐一下pycharm里也有数据库，
以上是关于Scrapy——2 Scrapy shell的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章