scrapy学习笔记

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scrapy是python最有名的爬虫框架之一,可以很方便的进行web抓取,并且提供了很强的定制型,这里记录简单学习的过程和在实际应用中会遇到的一些常见问题

一、安装

在安装scrapy之前有一些依赖需要安装,否则可能会安装失败,scrapy的选择器依赖于lxml,还有Twisted网络引擎,下面是ubuntu下安装的过程

1. linux下安装

# 1. 安装xml依赖库
$ sudo apt-get install libxml2 libxml2-dev
$ sudo apt-get install libxslt1-dev
$ sudo apt-get install python-libxml2

# 2. 安装lxml
$ sudo pip install lxml

# 3. 安装Twisted(版本可以换成最新的),用pip也可以,如果失败的话下载源码安装,如下
$ wget https://pypi.python.org/packages/6b/23/8dbe86fc83215015e221fbd861a545c6ec5c9e9cd7514af114d1f64084ab/Twisted-16.4.1.tar.bz2#md5=c6d09bdd681f538369659111f079c29d
$ tar xjf Twisted-16.4.1.tar.bz2
$ cd Twisted-16.4.1
$ sudo python setup.py install

# 3. 安装scrapy
$ sudo pip install scrapy

http://lxml.de/installation.html

2. Mac下安装

# 安装xml依赖库
$ xcode-select —install

# 其实相关依赖pip会自动帮我们装上
$ pip install scrapy

mac下安装有时候会失败,建议使用virtualenv安装在独立的环境下,可以减少一些问题,因为mac系统自带python,例如一些依赖库依赖的一些新的版本,而升级新版本会把旧版本卸载掉,卸载可能会有权限的问题

二、基本使用

1. 初始化scrapy项目

我们可以使用命令行初始化一个项目

$ scrapy startproject tutorial

这里可以查看scrapy更多其他的命令

初始化完成后,我们得到下面目录结构

scrapy.cfg:         项目的配置文件
tutorial/:          该项目的python模块, 在这里添加代码
    items.py:       项目中的item文件
    pipelines.py:   项目中的pipelines文件.
    settings.py:    项目全局设置文件.
    spiders/        爬虫模块目录

我们先看一下scrapy的处理流程

scrapy由下面几个部分组成

  • spiders:爬虫模块,负责配置需要爬取的数据和爬取规则,以及解析结构化数据

  • items:定义我们需要的结构化数据,使用相当于dict

  • pipelines:管道模块,处理spider模块分析好的结构化数据,如保存入库等

  • middlewares:中间件,相当于钩子,可以对爬取前后做预处理,如修改请求header,url过滤等

我们先来看一个例子,在spiders目录下新建一个模块DmozSpider.py

import scrapy

class DmozSpider(scrapy.Spider):
    # 必须定义
    name = "dmoz"
    # 初始urls
    start_urls = [
        "http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Books/",
        "http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Resources/"
    ]

    # 默认response处理函数
    def parse(self, response):
        # 把结果写到文件中
        filename = response.url.split("/")[-2]
        with open(filename, 'wb') as f:
            f.write(response.body)

打开终端进入根目录,执行下面命令

$ scrapy crawl dmoz

爬虫开始爬取start_urls定义的url,并输出到文件中,最后输出爬去报告,会输出爬取得统计结果

2016-09-13 10:36:43 [scrapy] INFO: Spider opened
2016-09-13 10:36:43 [scrapy] INFO: Crawled 0 pages (at 0 pages/min), scraped 0 items (at 0 items/min)
2016-09-13 10:36:43 [scrapy] DEBUG: Telnet console listening on 127.0.0.1:6023
2016-09-13 10:36:44 [scrapy] DEBUG: Crawled (200) <GET http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Resources/> (referer: None)
2016-09-13 10:36:45 [scrapy] DEBUG: Crawled (200) <GET http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Books/> (referer: None)
2016-09-13 10:36:45 [scrapy] INFO: Closing spider (finished)
2016-09-13 10:36:45 [scrapy] INFO: Dumping Scrapy stats:
{'downloader/request_bytes': 548,
 'downloader/request_count': 2,
 'downloader/request_method_count/GET': 2,
 'downloader/response_bytes': 16179,
 'downloader/response_count': 2,
 'downloader/response_status_count/200': 2,
 'finish_reason': 'finished',
 'finish_time': datetime.datetime(2016, 9, 13, 2, 36, 45, 585113),
 'log_count/DEBUG': 3,
 'log_count/INFO': 7,
 'response_received_count': 2,
 'scheduler/dequeued': 2,
 'scheduler/dequeued/memory': 2,
 'scheduler/enqueued': 2,
 'scheduler/enqueued/memory': 2,
 'start_time': datetime.datetime(2016, 9, 13, 2, 36, 43, 935790)}
2016-09-13 10:36:45 [scrapy] INFO: Spider closed (finished)

这里我们完成了简单的爬取和保存的操作,会在根目录生成两个文件ResourcesBooks

2. 通过代码运行爬虫

每次进入控制台运行爬虫还是比较麻烦的,而且不好调试,我们可以通过CrawlerProcess通过代码运行爬虫,新建一个模块run.py

from scrapy.crawler import CrawlerProcess
from scrapy.utils.project import get_project_settings

from spiders.DmozSpider import DmozSpider

# 获取settings.py模块的设置
settings = get_project_settings()
process = CrawlerProcess(settings=settings)

# 可以添加多个spider
# process.crawl(Spider1)
# process.crawl(Spider2)
process.crawl(DmozSpider)

# 启动爬虫,会阻塞,直到爬取完成
process.start()

参考:http://doc.scrapy.org/en/latest/topics/practices.html#run-scrapy-from-a-script

三、Scrapy类

如上面的DmozSpider类,爬虫类继承自scrapy.Spider,用于构造Request对象给Scheduler

1. 常用属性与方法

属性

  • name:爬虫的名字,必须唯一(如果在控制台使用的话,必须配置)

  • start_urls:爬虫初始爬取的链接列表

  • parse:response结果处理函数

  • custom_settings:自定义配置,覆盖settings.py中的默认配置

方法

  • start_requests:启动爬虫的时候调用,默认是调用make_requests_from_url方法爬取start_urls的链接,可以在这个方法里面定制,如果重写了该方法,start_urls默认将不会被使用,可以在这个方法里面定制一些自定义的url,如登录,从数据库读取url等,本方法返回Request对象

  • make_requests_from_url:默认由start_requests调用,可以配置Request对象,返回Request对象

  • parse:response到达spider的时候默认调用,如果在Request对象配置了callback函数,则不会调用,parse方法可以迭代返回ItemRequest对象,如果返回Request对象,则会进行增量爬取

2. Request与Response对象

每个请求都是一个Request对象,Request对象定义了请求的相关信息(url, method, headers, body, cookie, priority)和回调的相关信息(meta, callback, dont_filter, errback),通常由spider迭代返回

其中meta相当于附加变量,可以在请求完成后通过response.meta访问

请求完成后,会通过Response对象发送给spider处理,常用属性有(url, status, headers, body, request, meta, )

详细介绍参考官网

看下面这个例子

from scrapy import Spider
from scrapy import Request

class TestSpider(Spider):
    name = 'test'
    start_urls = [
        "http://www.qq.com/",
    ]

    def login_parse(self, response):
        ''' 如果登录成功,手动构造请求Request迭代返回 '''
        print response
        for i in range(0, 10):
            yield Request('http://www.example.com/list/1?page={0}'.format(i))

    def start_requests(self):
        ''' 覆盖默认的方法(忽略start_urls),返回登录请求页,制定处理函数为login_parse '''
        return Request('http://www.example.com/login', method="POST" body='username=bomo&pwd=123456', callback=self.login_parse)


    def parse(self, response):
        ''' 默认请求处理函数 '''
        print response

四、Selector

上面我们只是爬取了网页的html文本,对于爬虫,我们需要明确我们需要爬取的结构化数据,需要对原文本进行解析,解析的方法通常有下面这些

  • 普通文本操作

  • 正则表达式:re

  • Dom树操作:BeautifulSoup

  • XPath选择器:lxml

scrapy默认支持选择器的功能,自带的选择器构建与lxml之上,并对其进行了改进,使用起来更为简洁明了

1. XPath选择器

XPpath是标准的XML文档查询语言,可以用于查询XML文档中的节点和内容,关于XPath语法,可以参见这里

先看一个例子,通过html或xml构造Selector对象,然后通过xpath查询节点,并解析出节点的内容

from scrapy import Selector

html = '<html><body><span>good</span><span>buy</span></body></html>'
sel = Selector(text=html)
nodes = sel.xpath('//span')
for node in nodes:
    print node.extract()

Selector相当于节点,通过xpath去到子节点集合(SelectorList),可以继续搜索,通过extract方法可以取出节点的值,extract方法也可以作用于SelectorList,对于SelectorList可以通过extract_first取出第一个节点的值

  • 通过text()取出节点的内容

  • 通过@href去除节点属性值(这里是取出href属性的值)

  • 直接对节点取值,则是输出节点的字符串

2. CSS选择器

除了XPath选择器,scrapy还支持css选择器

html = """
        <html>
            <body>
                <span>good</span>
                <span>buy</span>
                <ul>
                    <li class="video_part_lists">aa<li>
                    <li class="video_part_lists">bb<li>
                    <li class="audio_part_lists">cc<li>
                    <li class="video_part_lists">
                        <a href="/">主页</a>
                    <li>
                </ul>
            </body>
        </html>
        """
sel = Selector(text=html)

# 选择class为video_part_lists的li节点
lis = sel.css('li.video_part_lists')

for li in lis:
    # 选择a节点的属性
    print li.css('a::attr(href)').extract()

关于css选择器更多的规则,可以见w3c官网

五、Item类

上面我们只是爬取了网页的html文本,对于爬虫,我们需要明确我们需要爬取的结构化数据,我们定义一个item存储分类信息,scrapy的item继承自scrapy.Item

from scrapy import Item, Field

class DmozItem(Item):
    title = Field()
    link = Field()
    desc = Field()

scrapy.Item的用法与python中的字典用法基本一样,只是做了一些安全限制,属性定义使用Field,这里只是进行了声明,而不是真正的属性,使用的时候通过键值对操作,不支持属性访问

what, 好坑爹,这意味着所有的属性赋值都得用字符串了,这里有解释(还是没太明白)

修改DmozSpider的parse方法

class DmozSpider(scrapy.Spider):
    ...
    def parse(self, response):
        for sel in response.xpath('//ul/li'):
            dmoz_item = DmozItem()
            dmoz_item['title'] = sel.xpath('a/text()').extract()
            dmoz_item['link'] = sel.xpath('a/@href').extract()
            dmoz_item['desc'] = sel.xpath('text()').extract()
            print dmoz_item

六、Pipeline

spider负责爬虫的配置,item负责声明结构化数据,而对于数据的处理,在scrapy中使用管道的方式进行处理,只要注册过的管道都可以处理item数据(处理,过滤,保存)

下面看看管道的声明方式,这里定义一个预处理管道PretreatmentPipeline.py,如果item的title为None,则设置为空字符串

class PretreatmentPipeline(object):
    def process_item(self, item, spider):
        if item['title']:
            # 不让title为空
            item['title'] = ''
        return item

再定义一个过滤重复数据的管道DuplicatesPipeline.py,当link重复,则丢弃

from scrapy.exceptions import DropItem

class DuplicatesPipeline(object):
    def __init__(self):
        self.links = set()

    def process_item(self, item, spider):
        if item['link'] in self.links:
            # 跑出DropItem表示丢掉数据
            raise DropItem("Duplicate item found: %s" % item)
        else:
            self.links.add(item['link'])
            return item

最后可以定义一个保存数据的管道,可以把数据保存到数据库中

from scrapy.exceptions import DropItem
from Database import Database

class DatabasePipeline(object):
    def __init__(self):
        self.db = Database

    def process_item(self, item, spider):
        if self.db.item_exists(item['id']):
            self.db.update_item(item)
        else:
            self.db.insert_item(item)

定义好管道之后我们需要配置到爬虫上,我们在settings.py模块中配置,后面的数字表示管道的顺序

ITEM_PIPELINES = {
    'pipelines.DuplicatesPipeline.DuplicatesPipeline': 1,
    'pipelines.PretreatmentPipeline.PretreatmentPipeline': 2,
}

我们也可以为spider配置单独的pipeline

class TestSpider(Spider):
    # 自定义配置
    custom_settings = {
        # item处理管道
        'ITEM_PIPELINES': {
            'tutorial.pipelines.FangDetailPipeline.FangDetailPipeline': 1,
        },
    }
    ...

除了process_item方法外,pipeline还有open_spiderspider_closed两个方法,在爬虫启动和关闭的时候调用

七、Rule

爬虫的通常需要在一个网页里面爬去其他的链接,然后一层一层往下爬,scrapy提供了LinkExtractor类用于对网页链接的提取,使用LinkExtractor需要使用CrawlSpider爬虫类中,CrawlSpiderSpider相比主要是多了rules,可以添加一些规则,先看下面这个例子,爬取链家网的链接

from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule
from scrapy.linkextractors import LinkExtractor

class LianjiaSpider(CrawlSpider):
    name = "lianjia"

    allowed_domains = ["lianjia.com"]

    start_urls = [
        "http://bj.lianjia.com/ershoufang/"
    ]

    rules = [
        # 匹配正则表达式,处理下一页
        Rule(LinkExtractor(allow=(r'http://bj.lianjia.com/ershoufang/pg\s+$',)), callback='parse_item'),

        # 匹配正则表达式,结果加到url列表中,设置请求预处理函数
        # Rule(FangLinkExtractor(allow=('http://www.lianjia.com/client/', )), follow=True, process_request='add_cookie')
    ]

    def parse_item(self, response):
        # 这里与之前的parse方法一样,处理
        pass

1. Rule对象

Role对象有下面参数

  • link_extractor:链接提取规则

  • callback:link_extractor提取的链接的请求结果的回调

  • cb_kwargs:附加参数,可以在回调函数中获取到

  • follow:表示提取的链接请求完成后是否还要应用当前规则(boolean),如果为False则不会对提取出来的网页进行进一步提取,默认为False

  • process_links:处理所有的链接的回调,用于处理从response提取的links,通常用于过滤(参数为link列表)

  • process_request:链接请求预处理(添加header或cookie等)

2. LinkExtractor

LinkExtractor常用的参数有:

  • allow:提取满足正则表达式的链接

  • deny:排除正则表达式匹配的链接(优先级高于allow

  • allow_domains:允许的域名(可以是strlist

  • deny_domains:排除的域名(可以是strlist

  • restrict_xpaths:提取满足XPath选择条件的链接(可以是strlist

  • restrict_css:提取满足css选择条件的链接(可以是strlist

  • tags:提取指定标签下的链接,默认从aarea中提取(可以是strlist

  • attrs:提取满足拥有属性的链接,默认为href(类型为list

  • unique:链接是否去重(类型为boolean

  • process_value:值处理函数(优先级大于allow

关于LinkExtractor的详细参数介绍见官网

注意:如果使用rules规则,请不要覆盖或重写CrawlSpiderparse方法,否则规则会失效,可以使用parse_start_urls方法

八、Middleware

从最开始的流程图可以看到,爬去一个资源链接的流程,首先我们配置spider相关的爬取信息,在启动爬取实例后,scrapy_engine从Spider取出Request(经过SpiderMiddleware),然后丢给Scheduler(经过SchedulerMiddleware),Scheduler接着把请求丢给Downloader(经过DownloadMiddlware),Downloader把请求结果丢还给Spider,然后Spider把分析好的结构化数据丢给Pipeline,Pipeline进行分析保存或丢弃,这里面有4个角色

scrapy有下面三种middlewares

  • SpiderMiddleware:通常用于配置爬虫相关的属性,引用链接设置,Url长度限制,成功状态码设置,爬取深度设置,爬去优先级设置等

  • DownloadMiddlware:通常用于处理下载之前的预处理,如请求Header(Cookie,User-Agent),登录验证处理,重定向处理,代理服务器处理,超时处理,重试处理等

  • SchedulerMiddleware(已经废弃):为了简化框架,调度器中间件已经被废弃,使用另外两个中间件已经够用了

1. SpiderMiddleware

爬虫中间件有下面几个方法

  • process_spider_input:当response通过spider的时候被调用,返回None(继续给其他中间件处理)或抛出异常(不会给其他中间件处理,当成异常处理)

  • process_spider_output:当spider有item或Request输出的时候调动

  • process_spider_exception:处理出现异常时调用

  • process_start_requests:spider当开始请求Request的时候调用

下面是scrapy自带的一些中间件(在scrapy.spidermiddlewares命名空间下)

  • UrlLengthMiddleware

  • RefererMiddleware

  • OffsiteMiddleware

  • HttpErrorMiddleware

  • DepthMiddleware

我们自己实现一个SpiderMiddleware

TODO

参考链接:http://doc.scrapy.org/en/latest/topics/spider-middleware.html

2. DownloaderMiddleware

下载中间件有下面几个方法

  • process_request:请求通过下载器的时候调用

  • process_response:请求完成后调用

  • process_exception:请求发生异常时调用

  • from_crawler:从crawler构造的时候调用

  • from_settings:从settings构造的时候调用

  • ``

更多详细的参数解释见这里

在爬取网页的时候,使用不同的User-Agent可以提高请求的随机性,定义一个随机设置User-Agent的中间件RandomUserAgentMiddleware

import random

class RandomUserAgentMiddleware(object):
    """Randomly rotate user agents based on a list of predefined ones"""

    def __init__(self, agents):
        self.agents = agents

    # 从crawler构造,USER_AGENTS定义在crawler的配置的设置中
    @classmethod
    def from_crawler(cls, crawler):
        return cls(crawler.settings.getlist('USER_AGENTS'))

    # 从settings构造,USER_AGENTS定义在settings.py中
    @classmethod
    def from_settings(cls, settings):
        return cls(settings.getlist('USER_AGENTS'))

    def process_request(self, request, spider):
        # 设置随机的User-Agent
        request.headers.setdefault('User-Agent', random.choice(self.agents))

settings.py设置USER_AGENTS参数

USER_AGENTS = [
    "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 6.0; Windows NT 5.1; SV1; AcooBrowser; .NET CLR 1.1.4322; .NET CLR 2.0.50727)",
    "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0; Windows NT 6.0; Acoo Browser; SLCC1; .NET CLR 2.0.50727; Media Center PC 5.0; .NET CLR 3.0.04506)",
    "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0; AOL 9.5; AOLBuild 4337.35; Windows NT 5.1; .NET CLR 1.1.4322; .NET CLR 2.0.50727)",
    "Mozilla/5.0 (Windows; U; MSIE 9.0; Windows NT 9.0; en-US)",
    "Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 9.0; Windows NT 6.1; Win64; x64; Trident/5.0; .NET CLR 3.5.30729; .NET CLR 3.0.30729; .NET CLR 2.0.50727; Media Center PC 6.0)",
    "Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 8.0; Windows NT 6.0; Trident/4.0; WOW64; Trident/4.0; SLCC2; .NET CLR 2.0.50727; .NET CLR 3.5.30729; .NET CLR 3.0.30729; .NET CLR 1.0.3705; .NET CLR 1.1.4322)",
    "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0b; Windows NT 5.2; .NET CLR 1.1.4322; .NET CLR 2.0.50727; InfoPath.2; .NET CLR 3.0.04506.30)",
    "Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 5.1; zh-CN) AppleWebKit/523.15 (KHTML, like Gecko, Safari/419.3) Arora/0.3 (Change: 287 c9dfb30)",
    "Mozilla/5.0 (X11; U; Linux; en-US) AppleWebKit/527+ (KHTML, like Gecko, Safari/419.3) Arora/0.6",
    "Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 5.1; en-US; rv:1.8.1.2pre) Gecko/20070215 K-Ninja/2.1.1",
    "Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 5.1; zh-CN; rv:1.9) Gecko/20080705 Firefox/3.0 Kapiko/3.0",
    "Mozilla/5.0 (X11; Linux i686; U;) Gecko/20070322 Kazehakase/0.4.5",
    "Mozilla/5.0 (X11; U; Linux i686; en-US; rv:1.9.0.8) Gecko Fedora/1.9.0.8-1.fc10 Kazehakase/0.5.6",
    "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/535.11 (KHTML, like Gecko) Chrome/17.0.963.56 Safari/535.11",
    "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_7_3) AppleWebKit/535.20 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1036.7 Safari/535.20",
    "Opera/9.80 (Macintosh; Intel Mac OS X 10.6.8; U; fr) Presto/2.9.168 Version/11.52",
]

配置爬虫中间件的方式与pipeline类似,第二个参数表示优先级

# 配置爬虫中间件
SPIDER_MIDDLEWARES = {
    'myproject.middlewares.CustomSpiderMiddleware': 543,
    # 如果想禁用默认的中间件的话,可以设置其优先级为None
    'scrapy.spidermiddlewares.offsite.OffsiteMiddleware': None,
}

# 配置下载中间件
DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {
    'myproject.middlewares.RandomUserAgentMiddleware': 543,
    'scrapy.contrib.downloadermiddleware.useragent.UserAgentMiddleware': None,
}

九、缓存

scrapy默认已经自带了缓存的功能,通常我们只需要配置即可,打开settings.py

# 打开缓存
HTTPCACHE_ENABLED = True

# 设置缓存过期时间(单位:秒)
#HTTPCACHE_EXPIRATION_SECS = 0

# 缓存路径(默认为:.scrapy/httpcache)
HTTPCACHE_DIR = 'httpcache'

# 忽略的状态码
HTTPCACHE_IGNORE_HTTP_CODES = []

# 缓存模式(文件缓存)
HTTPCACHE_STORAGE = 'scrapy.extensions.httpcache.FilesystemCacheStorage'

更多参数参见这里

十、多线程

scrapy网络请求是基于Twisted,而Twisted默认支持多线程,而且scrapy默认也是通过多线程请求的,并且支持多核CPU的并发,通常只需要配置一些参数即可

# 默认Item并发数:100
CONCURRENT_ITEMS = 100

# 默认Request并发数:16
CONCURRENT_REQUESTS = 16

# 默认每个域名的并发数:8
CONCURRENT_REQUESTS_PER_DOMAIN = 8

# 每个IP的最大并发数:0表示忽略
CONCURRENT_REQUESTS_PER_IP = 0

更多参数参见这里

十一、常见问题

1. 项目名称问题

在使用的时候遇到过一个问题,在初始化scrapy startproject tutorial的时候,如果使用了一些特殊的名字,如:test, fang等单词的话,通过get_project_settings方法获取配置的时候会出错,改成tutorial或一些复杂的名字的时候不会

ImportError: No module named tutorial.settings

这是一个bug,在github上有提到:https://github.com/scrapy/scrapy/issues/428,但貌似没有完全修复,修改一下名字就好了(当然scrapy.cfgsettings.py里面也需要修改)

2. 为每个pipeline配置spider

上面我们是在settings.py里面配置pipeline,这里的配置的pipeline会作用于所有的spider,我们可以为每一个spider配置不同的pipeline,设置Spidercustom_settings对象

class LianjiaSpider(CrawlSpider):
    ...
    # 自定义配置
    custom_settings = {
        'ITEM_PIPELINES': {
            'tutorial.pipelines.TestPipeline.TestPipeline': 1,
        }
    }

3. 获取提取链接的节点信息

通过LinkExtractor提取的scrapy.Link默认不带节点信息,有时候我们需要节点的其他attribute属性,scrapy.Link有个text属性保存从节点提取的text值,我们可以通过修改lxmlhtml._collect_string_content变量为etree.tostring,这样可以在提取节点值就变味渲染节点scrapy.Link.text,然后根据scrapy.Link.text属性拿到节点的html,最后提取出我们需要的值

from lxml import etree
import scrapy.linkextractors.lxmlhtml
scrapy.linkextractors.lxmlhtml._collect_string_content = etree.tostring

4. 从数据库中读取urls

有时候我们已经把urls下载到数据库了,而不是在start_urls里配置,这时候可以重载spider的start_requests方法

def start_requests(self):
    for u in self.db.session.query(User.link):
        yield Request(u.link)

我们还可以在Request添加元数据,然后在response中访问

def start_requests(self):
    for u in self.db.session.query(User):
        yield Request(u.link, meta={'name': u.name})

def parse(self, response):
    print response.url, response.meta['name']

5. 如何进行循环爬取

有时候我们需要爬取的一些经常更新的页面,例如:间隔时间为2s,爬去一个列表前10页的数据,从第一页开始爬,爬完成后重新回到第一页

目前的思路是,通过parse方法迭代返回Request进行增量爬取,由于scrapy默认由缓存机制,需要修改

6. 关于去重

scrapy默认有自己的去重机制,默认使用scrapy.dupefilters.RFPDupeFilter类进行去重,主要逻辑如下

if include_headers:
    include_headers = tuple(to_bytes(h.lower())
                             for h in sorted(include_headers))
cache = _fingerprint_cache.setdefault(request, {})
if include_headers not in cache:
    fp = hashlib.sha1()
    fp.update(to_bytes(request.method))
    fp.update(to_bytes(canonicalize_url(request.url)))
    fp.update(request.body or b'')
    if include_headers:
        for hdr in include_headers:
            if hdr in request.headers:
                fp.update(hdr)
                for v in request.headers.getlist(hdr):
                    fp.update(v)
    cache[include_headers] = fp.hexdigest()
return cache[include_headers]

默认的去重指纹是sha1(method + url + body + header),这种方式并不能过滤很多,例如有一些请求会加上时间戳的,基本每次都会不同,这时候我们需要自定义过滤规则

from scrapy.dupefilter import RFPDupeFilter

class CustomURLFilter(RFPDupeFilter):
    """ 只根据url去重"""

    def __init__(self, path=None):
        self.urls_seen = set()
        RFPDupeFilter.__init__(self, path)

    def request_seen(self, request):
        if request.url in self.urls_seen:
            return True
        else:
            self.urls_seen.add(request.url)

配置setting

DUPEFILTER_CLASS = 'tutorial.custom_filters.CustomURLFilter'

7. 如何在Pipeline中处理不同的Item

scrapy所有的迭代出来的的Item都会经过所有的Pipeline,如果需要处理不同的Item,只能通过isinstance()方法进行类型判断,然后分别进行处理,暂时没有更好的方案

8. url按顺序执行

我们可以通过Request的priority控制url的请求的执行顺序,但由于网络请求的不确定性,不能保证返回也是按照顺序进行的,如果需要进行逐个url请求的话,吧url列表放在meta对象里面,在response的时候迭代返回下一个Request对象到调度器,达到顺序执行的目的,暂时没有更好的方案

十二、总结

scrapy虽然是最有名的python爬虫框架,但是还是有很多不足,例如,item不能单独配置给制定的pipeline,每一个爬取的所有item都会走遍所有的管道,需要在管道里面去判断不同类型的item,如果在pipelines和items比较多的项目,将会让项目变得非常臃肿

如有问题欢迎到我的博客留言

十三、参考链接

最后安利一下自己的博客:http://blog.bomobox.org


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