0 scrapy架构介绍1 scrapy解析数据2 settings相关配置，提高爬取效率3 持久化方案 4 全站爬取cnblogs文章
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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0 scrapy架构介绍1 scrapy解析数据2 settings相关配置，提高爬取效率3 持久化方案 4 全站爬取cnblogs文章相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
目录
0 scrapy架构介绍
# 引擎(EGINE)
引擎负责控制系统所有组件之间的数据流，并在某些动作发生时触发事件。
# 调度器(SCHEDULER)
用来接受引擎发过来的请求, 压入队列中, 并在引擎再次请求的时候返回. 可以想像成一个URL的优先级队列, 由它来决定下一个要抓取的网址是什么, 同时去除重复的网址
# 下载器(DOWLOADER)
用于下载网页内容, 并将网页内容返回给EGINE，下载器是建立在twisted这个高效的异步模型上的
# 爬虫(SPIDERS)--->在这里写代码
SPIDERS是开发人员自定义的类，用来解析responses，并且提取items，或者发送新的请求
# 项目管道(ITEM PIPLINES)
在items被提取后负责处理它们，主要包括清理、验证、持久化（比如存到数据库）等操作
# 下载器中间件(Downloader Middlewares)
位于Scrapy引擎和下载器之间，主要用来处理从EGINE传到DOWLOADER的请求request，已经从DOWNLOADER传到EGINE的响应response，你可用该中间件做以下几件事：设置请求头，设置cookie，使用代理，集成selenium
# 爬虫中间件(Spider Middlewares)
位于EGINE和SPIDERS之间，主要工作是处理SPIDERS的输入（即responses）和输出（即requests）
0.1 scrapy的一些命令
# 安装完成后，会有scrapy的可执行文件
# 创建项目
scrapy startproject 项目名字 # 跟创建django一样，pycharm能直接创建django
# 创建爬虫
scrapy genspider 名字 域名 # 创建爬虫 django的创建app
# pycharm打开scrapy的项目
# 运行爬虫
scrapy crawl 爬虫名字
# 想点击绿色箭头运行爬虫
新建一个run.py,写入，以后右键执行即可
from scrapy.cmdline import execute
execute([\'scrapy\',\'crawl\',\'cnblogs\',\'--nolog\'])
# 补充：爬虫协议
http://www.cnblogs.com/robots.txt
0.2 scrapy项目目录结构
firstscrapy # 项目名
firstscrapy # 文件夹名字，核心代码，都在这里面
spiders # 爬虫的文件，里面有所有的爬虫
__init__.py
baidu.py # 百度爬虫
cnblogs.py #cnblogs爬虫
items.py # 有很多模型类---》以后存储的数据，都做成模型类的对象，等同于django的models.py
middlewares.py # 中间件：爬虫中间件，下载中间件都写在这里面
pipelines.py #项目管道---》以后写持久化，都在这里面写
run.py # 自己写的，运行爬虫
settings.py # 配置文件 django的配置文件
scrapy.cfg # 项目上线用的，不需要关注
1 scrapy解析数据
1 response对象有css方法和xpath方法
-css中写css选择器
-xpath中写xpath选择
2 重点1：
-xpath取文本内容
\'.//a[contains(@class,"link-title")]/text()\'
-xpath取属性
\'.//a[contains(@class,"link-title")]/@href\'
-css取文本
\'a.link-title::text\'
-css取属性
\'img.image-scale::attr(src)\'
3 重点2：
.extract_first() 取一个
.extract() 取所有
解析cnblosg
# 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 css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)
2 settings相关配置，提高爬取效率
# scrapy 项目有项目自己的配置文件，还有内置的
2.1 基础的一些
#1 了解
BOT_NAME = "firstscrapy" #项目名字，整个爬虫名字
#2 爬虫存放位置 了解
SPIDER_MODULES = ["firstscrapy.spiders"]
NEWSPIDER_MODULE = "firstscrapy.spiders"
#3 记住 是否遵循爬虫协议，一般都设为False
ROBOTSTXT_OBEY = False
# 4 记住
USER_AGENT = "firstscrapy (+http://www.yourdomain.com)"
#5 记住 日志级别
LOG_LEVEL=\'ERROR\'
#6 记住 DEFAULT_REQUEST_HEADERS 默认请求头
DEFAULT_REQUEST_HEADERS =
\'Accept\': \'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8\',
\'Accept-Language\': \'en\',
#7 记住 后面学 SPIDER_MIDDLEWARES 爬虫中间件
SPIDER_MIDDLEWARES =
\'cnblogs.middlewares.CnblogsSpiderMiddleware\': 543,
#8 后面学 DOWNLOADER_MIDDLEWARES 下载中间件
DOWNLOADER_MIDDLEWARES =
\'cnblogs.middlewares.CnblogsDownloaderMiddleware\': 543,
#9 后面学 ITEM_PIPELINES 持久化配置
ITEM_PIPELINES =
\'cnblogs.pipelines.CnblogsPipeline\': 300,
2.2 增加爬虫的爬取效率
#1 增加并发：默认16
默认scrapy开启的并发线程为32个，可以适当进行增加。在settings配置文件中修改
CONCURRENT_REQUESTS = 100
值为100,并发设置成了为100。
#2 降低日志级别：
在运行scrapy时，会有大量日志信息的输出，为了减少CPU的使用率。可以设置log输出信息为INFO或者ERROR即可。在配置文件中编写：
LOG_LEVEL = \'INFO\'
# 3 禁止cookie：
如果不是真的需要cookie，则在scrapy爬取数据时可以禁止cookie从而减少CPU的使用率，提升爬取效率。在配置文件中编写：
COOKIES_ENABLED = False
# 4 禁止重试：
对失败的HTTP进行重新请求（重试）会减慢爬取速度，因此可以禁止重试。在配置文件中编写：
RETRY_ENABLED = False
# 5 减少下载超时：
如果对一个非常慢的链接进行爬取，减少下载超时可以能让卡住的链接快速被放弃，从而提升效率。在配置文件中进行编写：
DOWNLOAD_TIMEOUT = 10 超时时间为10s
3 持久化方案
# 方式一：（parse必须有return值，必须是列表套字典形式--->使用命令，可以保存到json格式中，csv中。。。）
scrapy crawl cnblogs -o cnbogs.json
# 方式二：我们用的，使用pipline存储---》可以存到多个位置
-第一步：在item.py中写一个类
class FirstscrapyItem(scrapy.Item):
title = scrapy.Field()
author_img = scrapy.Field()
author_name = scrapy.Field()
desc = scrapy.Field()
url = scrapy.Field()
# 博客文章内容，但是暂时没有
content = scrapy.Field()
-第二步：在pipline.py中写代码，写一个类：open_spide,close_spider，process_item
-open_spide：开启爬虫会触发
-close_spider：爬完会触发
-process_ite:每次要保存一个对象会触发
class FirstscrapyFilePipeline:
def open_spider(self, spider):
print(\'我开了\')
self.f=open(\'a.txt\',\'w\',encoding=\'utf-8\')
def close_spider(self, spider):
print(\'我关了\')
self.f.close()
# 这个很重要
def process_item(self, item, spider):
self.f.write(item[\'title\']+\'\\n\')
return item
-第三步：配置文件配置
ITEM_PIPELINES =
"firstscrapy.pipelines.FirstscrapyFilePipeline": 300, # 数字越小，优先级越高
-第四步：在解析方法parse中yield item对象
4 全站爬取cnblogs文章
4.1 request和response对象传递参数
# Request创建：在parse中，for循环中，创建Request对象时，传入meta
yield Request(url=url, callback=self.detail_parse,meta=\'item\':item)
# Response对象：detail_parse中，通过response取出meta取出item，把文章详情写入
yield item
4.2 解析下一页并继续爬取
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/"]
# 解析出下一页地址，继续爬取
def parse(self, response):
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
# print(title)
# yield item对象 不完整，缺文章的content，而文章的content在下一个页面中,而此处要yield一个Request对象
# yield item
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)
# 解析详情的方法
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))
# 如何放到item中
item=response.meta.get(\'item\')
if content:
item[\'content\']=content
else:
item[\'content\'] = \'没查到\'
yield item
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