Pyspider爬虫简单框架

Posted 2021-01-18 pywjh

pyspide

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pyspider简单介绍

pyspider的使用

实战

 

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pyspider简单介绍

　　一个国人编写的强大的网络爬虫系统并带有强大的WebUI。采用Python语言编写，分布式架构，支持多种数据库后端，

强大的WebUI支持脚本编辑器，任务监视器，项目管理器以及结果查看器

官方文档： http://docs.pyspider.org/en/latest/

开源地址： http://github.com/binux/pyspider

中文文档： http://www.pyspider.cn/

pyspider框架的特性

• python脚本控制，可以使用用任何你喜欢的html解析包（内置pyquery）
• WEB界面编写调试脚本，启停脚本，监控执行状态，查看活动内容，获取结果产出
• 数据库存储支持mysql，MongoDB，Redis，SQLite，Elasticsearch，PostgreSQL及SQLAlchemy
• 队列服务支持RabbitMQ，Beanstalk，Redis和Kombu
• 支持抓取javascript的页面
• 组件可替换，支持单机/分布式部署，支持Docker的部署
• 强大的调度控制，支持超时重爬及优先级设置
• 支持python2&3

 

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pyspider的安装

pip install pyspider

• 安装完成后运行，在cmd窗口输入pyspider

 

pyspider的使用：

• 在浏览器中输入最后一行的IP和端口号。
• 在web控制台点create按钮新建项目。

• 保存后打开代码编辑器（代码编辑器默认有简单的示例代码）

• 右侧就是代码编辑器，，以后可以直接在这里添加和修改代码。代码如下：

 

代码分析：

• def on_start(self)方法是入口代码。当在web控制台点击run按钮时会执行此方法。
• self.crawl(url, callback=self.index_page)这个方法是调用API生成一个新的爬虫任务，这个任务被添加到待爬取队列
• def index_page(self.response)这个方法获取一个response对象。response.doc是pyquery对象的一个扩展方法。pyquery是一个类似于jquery的对象选择器。
• def detail_page(self, response)返回一个结果即对象。这个结果默认会被添加到resultdb数据库（如果启动时没有指定数据库默认调用sqlite数据库）。也可以重写on_result(self,  result) 方法来指定保存位置。

• 当完成脚本编写，调试无误后，请先保存脚本，然后返回控制台首页
• 直接点击项目状态status那栏，把状态由TTODO改成debug或running
• 最后点击项目最右边那个RUN按钮启动项目

• 当progress那栏有数据显示说明启动成功。就可以点击右侧的result查看结果了

技巧：

• 当需要删除项目时，将status状态改成STOP，再将group写上delete，pyspider默认在STOP的delete状态下保存24小时后删除

enable css selector helper可以在点击了web 的网页预览下，获取网页的css选择器

点击图片箭头的按键，就会生成对应css选择器在光标所在的位置处

• follows是根据代码请求所跟进的url链接，点击实现网页跳转
• 当代码调试出错的时候，要回到最初的首页开始重新调试

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实战

爬取链家网的信息：

#!/usr/bin/env python
# -*- encoding: utf-8 -*-
# Created on 2018-11-02 10:54:11
# Project: ddd

from pyspider.libs.base_handler import *


class Handler(BaseHandler):
    crawl_config = {
    }

    @every(minutes=24 * 60)
    def on_start(self):
        self.crawl(‘https://cs.lianjia.com/ershoufang/‘, callback=self.index_page, validate_cert = False)

    @config(age=10 * 24 * 60 * 60)
    def index_page(self, response):
        for each in response.doc(‘.title > a‘).items():
            self.crawl(each.attr.href, callback=self.detail_page, validate_cert = False)

    @config(priority=2)
    def detail_page(self, response):
        yield {
            ‘title‘: response.doc(‘.main‘).text(),
            ‘special‘: response.doc(‘.tags > .content‘).text(),
            ‘price‘: response.doc(‘.price > .total‘).text(),
            ‘sell point‘: response.doc(‘.baseattribute > .content‘).text()
        }

 

 结果：分别爬取了卖房的标题（title），特点（special），卖点（sell point）和价格（price），因为字典保存，所以无序