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python自动化开发-[第二十四天]-高性能相关与初识scrapy

　　今日内容概要

　　　　1、高性能相关

　　　　2、scrapy初识

上节回顾：

1. Http协议
    Http协议：GET / http1.1/r/n...../r/r/r/na=1
     TCP协议：sendall("GET / http1.1/r/n...../r/r/r/na=1") 
     
2. 请求体
     GET: GET / http1.1/r/n...../r/r/r/n
    POST: 
          POST / http1.1/r/n...../r/r/r/na=1&b=2
          POST / http1.1/r/n...../r/r/r/{"k1":123}
          
          PS: 依据Content-Type请求头
         
3. requests模块
    - method
    - url
    - params
    - data
    - json
    - headers
    - cookies
    - proxies
4. BeautifulSoup4模块
    HTML
    XML
    
5. Web微信
    - 轮询
    - 长轮询

上节回顾

一、关于web微信几点注意事项

　　1、关于防盗链机制

　　　　　一般的网站都会用host,referer,cookies做防盗链,当遇到获取图片地址异常,可以尝试在headers里添加host或者referer或者加cookies

　　2、通过web微信可以针对报警生成api进行免费的报警发送,也可以做一些智能回答

二、高性能相关的知识

　　在编写爬虫时，性能的消耗主要在IO请求中，当单进程单线程模式下请求URL时必然会引起等待，从而使得请求整体变慢。

import requests

def fetch_async(url):
    response = requests.get(url)
    return response


url_list = ['http://www.github.com', 'http://www.bing.com']

for url in url_list:
    fetch_async(url)

串行执行

import requests
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

def fetch_async(url):
    print('请求开始')
    response = requests.get(url)
    print(response.text)


url_list = ['http://www.baidu.com','http://www.bing.com']


pool = ThreadPoolExecutor(5)
for url in url_list:
    pool.submit(fetch_async,url)

pool.shutdown(wait=True)

多线程执行

import requests
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

def fetch_async(url):
    print('请求开始')
    response = requests.get(url)
    return  response

def call_back(res):
    print('开始执行回调')
    print(res.result())


url_list = ['http://www.baidu.com','http://www.bing.com']


pool = ThreadPoolExecutor(5)
for url in url_list:
    v = pool.submit(fetch_async,url)
    v.add_done_callback(call_back)

pool.shutdown(wait=True)

多线程+回调执行

from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor
import requests

def fetch_async(url):
    response = requests.get(url)
    return response


url_list = ['http://www.github.com', 'http://www.bing.com']
pool = ProcessPoolExecutor(5)
for url in url_list:
    pool.submit(fetch_async, url)
pool.shutdown(wait=True)

多进程执行

from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor
import requests


def fetch_async(url):
    response = requests.get(url)
    return response


def callback(future):
    print(future.result())


url_list = ['http://www.github.com', 'http://www.bing.com']
pool = ProcessPoolExecutor(5)
for url in url_list:
    v = pool.submit(fetch_async, url)
    v.add_done_callback(callback)
pool.shutdown(wait=True)

多进程+回调函数

　　通过上述代码均可以完成对请求性能的提高，对于多线程和多进行的缺点是在IO阻塞时会造成了线程和进程的浪费，所以异步IO回事首选：

　　异步IO解释：异步代表回调,非阻塞并发

import asyncio

@asyncio.coroutine
def func1():
    print('before...func1....')
    yield from asyncio.sleep(5)
    print('end...func1...')

tasks = [func1(),func1()]

loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(asyncio.gather(*tasks))


loop.close()


'''
before...func1....
before...func1....
end...func1...
end...func1...

'''

asyncio示例1

　　**socket_server和client之间通信存在4个阻塞的地方：

　　　　　1、socket_server启动时候,链接循环是阻塞的

　　　　　2、socket_server的通信循环 send后recv是阻塞的

　　　　 3、client启动的时候connect_server是阻塞的

　　　　　4、client send消息后 recv是阻塞的

import asyncio


@asyncio.coroutine
def fetch_async(host, url='/'):
    print(host, url)
    reader, writer = yield from asyncio.open_connection(host, 80)

    request_header_content = """GET %s HTTP/1.0
Host: %s

""" % (url, host,)
    request_header_content = bytes(request_header_content, encoding='utf-8')

    writer.write(request_header_content)
    yield from writer.drain()
    text = yield from reader.read()
    print(host, url, text)
    writer.close()

tasks = [
    fetch_async('www.cnblogs.com', '/wupeiqi/'),
    fetch_async('dig.chouti.com', '/pic/show?nid=4073644713430508&lid=10273091')
]

loop = asyncio.get_event_loop()
results = loop.run_until_complete(asyncio.gather(*tasks))
loop.close()

asyncio示例2

import aiohttp
import asyncio


@asyncio.coroutine
def fetch_async(url):
    print(url)
    response = yield from aiohttp.request('GET', url)
    # data = yield from response.read()
    # print(url, data)
    print(url, response)
    response.close()


tasks = [fetch_async('http://www.google.com/'), fetch_async('http://www.chouti.com/')]

event_loop = asyncio.get_event_loop()
results = event_loop.run_until_complete(asyncio.gather(*tasks))
event_loop.close()

asyncio+aiohttp

import asyncio
import requests


@asyncio.coroutine
def fetch_async(func, *args):
    loop = asyncio.get_event_loop()
    future = loop.run_in_executor(None, func, *args)
    response = yield from future
    print(response.url, response.content)


tasks = [
    fetch_async(requests.get, 'http://www.cnblogs.com/wupeiqi/'),
    fetch_async(requests.get, 'http://dig.chouti.com/pic/show?nid=4073644713430508&lid=10273091')
]

loop = asyncio.get_event_loop()
results = loop.run_until_complete(asyncio.gather(*tasks))
loop.close()

asyncio + requests

import gevent

import requests
from gevent import monkey

monkey.patch_all()


def fetch_async(method, url, req_kwargs):
    print(method, url, req_kwargs)
    response = requests.request(method=method, url=url, **req_kwargs)
    print(response.url, response.content)

# ##### 发送请求 #####
gevent.joinall([
    gevent.spawn(fetch_async, method='get', url='https://www.python.org/', req_kwargs={}),
    gevent.spawn(fetch_async, method='get', url='https://www.yahoo.com/', req_kwargs={}),
    gevent.spawn(fetch_async, method='get', url='https://github.com/', req_kwargs={}),
])

# ##### 发送请求（协程池控制最大协程数量） #####
# from gevent.pool import Pool
# pool = Pool(None)
# gevent.joinall([
#     pool.spawn(fetch_async, method='get', url='https://www.python.org/', req_kwargs={}),
#     pool.spawn(fetch_async, method='get', url='https://www.yahoo.com/', req_kwargs={}),
#     pool.spawn(fetch_async, method='get', url='https://www.github.com/', req_kwargs={}),
# ])

gevent+requests

import grequests


request_list = [
    grequests.get('http://httpbin.org/delay/1', timeout=0.001),
    grequests.get('http://fakedomain/'),
    grequests.get('http://httpbin.org/status/500')
]


# ##### 执行并获取响应列表 #####
# response_list = grequests.map(request_list)
# print(response_list)


# ##### 执行并获取响应列表（处理异常） #####
# def exception_handler(request, exception):
# print(request,exception)
#     print("Request failed")

# response_list = grequests.map(request_list, exception_handler=exception_handler)
# print(response_list)

grequests

from twisted.web.client import getPage, defer
from twisted.internet import reactor

def all_done(arg):
    reactor.stop() #终止死循环

def callback(contents):
    print(contents)

deferred_list = []

url_list = ['http://www.bing.com', 'http://www.baidu.com', ]
for url in url_list:
    deferred = getPage(bytes(url, encoding='utf8'))
    deferred.addCallback(callback)
    deferred_list.append(deferred)

dlist = defer.DeferredList(deferred_list)
dlist.addBoth(all_done)

reactor.run() #相当于一个死循环一直监听线程的执行状态

Twisted示例

from tornado.httpclient import AsyncHTTPClient
from tornado.httpclient import HTTPRequest
from tornado import ioloop


def handle_response(response):
    """
    处理返回值内容（需要维护计数器，来停止IO循环），调用 ioloop.IOLoop.current().stop()
    :param response: 
    :return: 
    """
    if response.error:
        print("Error:", response.error)
    else:
        print(response.body)


def func():
    url_list = [
        'http://www.baidu.com',
        'http://www.bing.com',
    ]
    for url in url_list:
        print(url)
        http_client = AsyncHTTPClient()
        http_client.fetch(HTTPRequest(url), handle_response)


ioloop.IOLoop.current().add_callback(func)
ioloop.IOLoop.current().start()

Tornado

from twisted.internet import reactor
from twisted.web.client import getPage
import urllib.parse


def one_done(arg):
    print(arg)
    reactor.stop()

post_data = urllib.parse.urlencode({'check_data': 'adf'})
post_data = bytes(post_data, encoding='utf8')
headers = {b'Content-Type': b'application/x-www-form-urlencoded'}
response = getPage(bytes('http://dig.chouti.com/login', encoding='utf8'),
                   method=bytes('POST', encoding='utf8'),
                   postdata=post_data,
                   cookies={},
                   headers=headers)
response.addBoth(one_done)

reactor.run()

Twisted更多

　　以上均是Python内置以及第三方模块提供异步IO请求模块，使用简便大大提高效率，而对于异步IO请求的本质则是【非阻塞Socket】+【IO多路复用】：

import select
import socket
import time


class AsyncTimeoutException(TimeoutError):
    """
    请求超时异常类
    """

    def __init__(self, msg):
        self.msg = msg
        super(AsyncTimeoutException, self).__init__(msg)


class HttpContext(object):
    """封装请求和相应的基本数据"""

    def __init__(self, sock, host, port, method, url, data, callback, timeout=5):
        """
        sock: 请求的客户端socket对象
        host: 请求的主机名
        port: 请求的端口
        port: 请求的端口
        method: 请求方式
        url: 请求的URL
        data: 请求时请求体中的数据
        callback: 请求完成后的回调函数
        timeout: 请求的超时时间
        """
        self.sock = sock
        self.callback = callback
        self.host = host
        self.port = port
        self.method = method
        self.url = url
        self.data = data

        self.timeout = timeout

        self.__start_time = time.time()
        self.__buffer = []

    def is_timeout(self):
        """当前请求是否已经超时"""
        current_time = time.time()
        if (self.__start_time + self.timeout) < current_time:
            return True

    def fileno(self):
        """请求sockect对象的文件描述符，用于select监听"""
        return self.sock.fileno()

    def write(self, data):
        """在buffer中写入响应内容"""
        self.__buffer.append(data)

    def finish(self, exc=None):
        """在buffer中写入响应内容完成，执行请求的回调函数"""
        if not exc:
            response = b''.join(self.__buffer)
            self.callback(self, response, exc)
        else:
            self.callback(self, None, exc)

    def send_request_data(self):
        content = """%s %s HTTP/1.0
Host: %s

%s""" % (
            self.method.upper(), self.url, self.host, self.data,)

        return content.encode(encoding='utf8')


class AsyncRequest(object):
    def __init__(self):
        self.fds = []
        self.connections = []

    def add_request(self, host, port, method, url, data, callback, timeout):
        """创建一个要请求"""
        client = socket.socket()
        client.setblocking(False)
        try:
            client.connect((host, port))
        except BlockingIOError as e:
            pass
            # print('已经向远程发送连接的请求')
        req = HttpContext(client, host, port, method, url, data, callback, timeout)
        self.connections.append(req)
        self.fds.append(req)

    def check_conn_timeout(self):
        """检查所有的请求，是否有已经连接超时，如果有则终止"""
        timeout_list = []
        for context in self.connections:
            if context.is_timeout():
                timeout_list.append(context)
        for context in timeout_list:
            context.finish(AsyncTimeoutException('请求超时'))
            self.fds.remove(context)
            self.connections.remove(context)

    def running(self):
        """事件循环，用于检测请求的socket是否已经就绪，从而执行相关操作"""
        while True:
            r, w, e = select.select(self.fds, self.connections, self.fds, 0.05)

            if not self.fds:
                return

            for context in r:
                sock = context.sock
                while True:
                    try:
                        data = sock.recv(8096)
                        if not data:
                            self.fds.remove(context)
                            context.finish()
                            break
                        else:
                            context.write(data)
                    except BlockingIOError as e:
                        break
                    except TimeoutError as e:
                        self.fds.remove(context)
                        self.connections.remove(context)
                        context.finish(e)
                        break

            for context in w:
                # 已经连接成功远程服务器，开始向远程发送请求数据
                if context in self.fds:
                    data = context.send_request_data()
                    context.sock.sendall(data)
                    self.connections.remove(context)

            self.check_conn_timeout()


if __name__ == '__main__':
    def callback_func(context, response, ex):
        """
        :param context: HttpContext对象，内部封装了请求相关信息
        :param response: 请求响应内容
        :param ex: 是否出现异常（如果有异常则值为异常对象；否则值为None）
        :return:
        """
        print(context, response, ex)

    obj = AsyncRequest()
    url_list = [
        {'host': 'www.google.com', 'port': 80, 'method': 'GET', 'url': '/', 'data': '', 'timeout': 5,
         'callback': callback_func},
        {'host': 'www.baidu.com', 'port': 80, 'method': 'GET', 'url': '/', 'data': '', 'timeout': 5,
         'callback': callback_func},
        {'host': 'www.bing.com', 'port': 80, 'method': 'GET', 'url': '/', 'data': '', 'timeout': 5,
         'callback': callback_func},
    ]
    for item in url_list:
        print(item)
        obj.add_request(**item)

    obj.running()

异步io模块

　　IO多路复用：select，用于检测socket对象是否发生变化(是否连接成功，是否有数据到来)

　　封装模块:

import socket
import select

class Request(object):
	def __init__(self,sock,func,url):
		self.sock = sock
		self.func = func
		self.url = url

	def fileno(self):
		return self.sock.fileno() #获取socket对象文件描述符

def async_request(url_list):

	input_list = []
	conn_list = []

	for url in url_list:
		client = socket.socket()
		client.setblocking(False)
		# 创建连接,不阻塞
		try:
			client.connect((url[0],80,)) # 100个向百度发送的请求
		except BlockingIOError as e:
			pass

		obj = Request(client,url[1],url[0])

		input_list.append(obj)
		conn_list.append(obj)

	while True:
		# 监听socket是否已经发生变化 [request_obj,request_obj....request_obj]
		# 如果有请求连接成功：wlist = [request_obj,request_obj]
		# 如果有响应的数据：  rlist = [request_obj,request_obj....client100]
		rlist,wlist,elist = select.select(input_list,conn_list,[],0.05)
		for request_obj in wlist:
			# print('连接成功')
			# # # # 发送Http请求
			# print('发送请求')
			request_obj.sock.sendall("GET / HTTP/1.0
host:{0}

".format(request_obj.url).encode('utf-8'))
			conn_list.remove(request_obj)

		for request_obj in rlist:
			data = request_obj.sock.recv(8096)
			request_obj.func(data)
			request_obj.sock.close()
			input_list.remove(request_obj)

		if not input_list:
			break

　　调用：

def callback1(data):
    print('百度回来了',data)

def callback2(data):
    print('必应回来了',data)

url_list = [
    ['www.baidu.com',callback1],
    ['www.bing.com',callback2]
]
s2.async_request(url_list)

　　经典回答录：　　　

使用一个线程完成并发操作，如何并发？
当第一个任务到来时，先发送连接请求，此时会发生IO等待，但是我不等待，我继续发送第二个任务的连接请求....

IO多路复用监听socket变化
先连接成功：
	发送请求信息： GET / http/1.0
host....
	遇到IO等待，不等待，继续检测是否有人连接成功：
	发送请求信息： GET / http/1.0
host....
	遇到IO等待，不等待，继续检测是否有人连接成功：
	发送请求信息： GET / http/1.0
host....
	
有结果返回：
	读取返回内容，执行回调函数
	读取返回内容，执行回调函数
	读取返回内容，执行回调函数
	读取返回内容，执行回调函数
	读取返回内容，执行回调函数
	读取返回内容，执行回调函数
	读取返回内容，执行回调函数

问题：什么是协程？
	  单纯的执行一端代码后，调到另外一端代码执行，再继续跳...
	  
异步IO：
	 - 【基于协程】可以用 协程+非阻塞socket+select实现，gevent
	 - 【基于事件循环】完全通用socket+select实现,Twsited

1. 如何提高爬虫并发？
	利用异步IO模块，如：asyncio,twisted,gevent 
	本质：
		- 【基于协程】可以用 协程+非阻塞socket+select实现，gevent
		- 【基于事件循环】完全通用socket+select实现,Twsited，tornado
		
2. 异步非阻塞
	  异步：回调   select 
	非阻塞：不等待 setblocking(False)
		
3. 什么是协程？
	携程是人工去定义如何切换，遇到io阻塞就切换
	pip3 install gevent 

	from greenlet import greenlet

	def test1():
		print(12)
		gr2.switch()
		print(34)
		gr2.switch()
	 
	 
	def test2():
		print(56)
		gr1.switch()
		print(78)
	 
	gr1 = greenlet(test1)
	gr2 = greenlet(test2)
	gr1.switch()

三、Scrapy使用

　　Scrapy是一个为了爬取网站数据，提取结构性数据而编写的应用框架。其可以应用在数据挖掘，信息处理或存储历史数据等一系列的程序中。
其最初是为了页面抓取 (更确切来说, 网络抓取 )所设计的，也可以应用在获取API所返回的数据(例如 Amazon Associates Web Services ) 或者通用的网络爬虫。Scrapy用途广泛，可以用于数据挖掘、监测和自动化测试。

　　Scrapy 使用了 Twisted异步网络库来处理网络通讯。整体架构大致如下：

　　　执行流程:

　　　　　　启动scrapy通过scrapy_engine将任务放入scheduler里(队列),执行requests进行下载页面,将返回值传给spiders(这个可以有多个),spider处理可以通过items和pipeline进行数据持久化，也可以进行递归回调再次将新任务投放到scheduler里

Scrapy主要包括了以下组件：

引擎(Scrapy)
用来处理整个系统的数据流处理, 触发事务(框架核心)
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（抓取网页的网址或者说是链接）的优先队列, 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(Downloader)
用于下载网页内容, 并将网页内容返回给蜘蛛(Scrapy下载器是建立在twisted这个高效的异步模型上的)
爬虫(Spiders)
爬虫是主要干活的, 用于从特定的网页中提取自己需要的信息, 即所谓的实体(Item)。用户也可以从中提取出链接,让Scrapy继续抓取下一个页面
项目管道(Pipeline)
负责处理爬虫从网页中抽取的实体，主要的功能是持久化实体、验证实体的有效性、清除不需要的信息。当页面被爬虫解析后，将被发送到项目管道，并经过几个特定的次序处理数据。
下载器中间件(Downloader Middlewares)
位于Scrapy引擎和下载器之间的框架，主要是处理Scrapy引擎与下载器之间的请求及响应。
爬虫中间件(Spider Middlewares)
介于Scrapy引擎和爬虫之间的框架，主要工作是处理蜘蛛的响应输入和请求输出。
调度中间件(Scheduler Middewares)
介于Scrapy引擎和调度之间的中间件，从Scrapy引擎发送到调度的请求和响应。

Scrapy运行流程大概如下：

引擎从调度器中取出一个链接(URL)用于接下来的抓取
引擎把URL封装成一个请求(Request)传给下载器
下载器把资源下载下来，并封装成应答包(Response)
爬虫解析Response
解析出实体（Item）,则交给实体管道进行进一步的处理
解析出的是链接（URL）,则把URL交给调度器等待抓取

一、安装:

Linux
      pip3 install scrapy
 
 
Windows
      a. pip3 install wheel
      b. 下载twisted http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#twisted
      c. 进入下载目录，执行 pip3 install Twisted‑17.1.0‑cp35‑cp35m‑win_amd64.whl
      d. pip3 install scrapy
      e. 下载并安装pywin32：https://sourceforge.net/projects/pywin32/files/
　　　 f.  pip3 install pypiwin32 #如果找不到python_dir就用pip3安装

二、基本命令：　　

1. scrapy startproject 项目名称
   - 在当前目录中创建中创建一个项目文件（类似于Django）
 
2. scrapy genspider [-t template] <name> <domain>
   - 创建爬虫应用
   如：
      scrapy gensipider -t basic oldboy oldboy.com
      scrapy gensipider -t xmlfeed autohome autohome.com.cn
   PS:
      查看所有命令：scrapy gensipider -l
      查看模板命令：scrapy gensipider -d 模板名称
 
3. scrapy list
   - 展示爬虫应用列表
 
4. scrapy crawl 爬虫应用名称
   - 运行单独爬虫应用

5.不输出调试日志

   scrapy crawl quotes  --nolog

6.终端调试
    scrapy shell quotes.toscrape.com


7.生成一个json文件

    scrapy crawl quotes -o quotes.json

8.利用download下载源代码 并通过浏览器显示
    scrapy view http://www.chuchujie.com

9.格式化输出
    #最后的parse是方法

    scrapy parse http://quotes.toscrape.com -c parse

10.run方法执行文件
    scrapy runspider spiders/quotes.py

三、项目结构以及爬虫应用简介

project_name/
   scrapy.cfg
   project_name/
       __init__.py
       items.py
       pipelines.py
       settings.py
       spiders/
           __init__.py
           爬虫1.py
           爬虫2.py
           爬虫3.py

　　文件说明：

- scrapy.cfg 项目的主配置信息。（真正爬虫相关的配置信息在settings.py文件中）
- items.py 设置数据存储模板，用于结构化数据，如：Django的Model
- pipelines 数据处理行为，如：一般结构化的数据持久化
- settings.py 配置文件，如：递归的层数、并发数，延迟下载等
- spiders 爬虫目录，如：创建文件，编写爬虫规则

　　注意：一般创建爬虫文件时，以网站域名命名

　　windows如果出现编码问题:　　　　

import sys,os
sys.stdout=io.TextIOWrapper(sys.stdout.buffer,encoding='gb18030')

　　例子：

　　爬取抽屉新闻内容：

# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
import io,os,sys

sys.stdout=io.TextIOWrapper(sys.stdout.buffer,encoding='gb18030')
from scrapy.selector import HtmlXPathSelector
from ..items import Sp1Item
from scrapy.http import Request

class ChoutiSpider(scrapy.Spider):
    name = 'chouti'
    allowed_domains = ['chouti.com']
    # start_urls = ['http://dig.chouti.com/',]

    def start_requests(self):
        yield Request(url="http://dig.chouti.com/",headers={},callback=self.parse)

    def parse(self, response):
        # print(response.body)
        # print(response.text)
        hxs = HtmlXPathSelector(response)
        # result = hxs.select('//div[@id="yellow-msg-box-intohot"]')
        item_list = hxs.select('//div[@id="content-list"]/div[@class="item"]')
        for item in item_list:
            # item.select('./div[@class="news-content"]/div[@class="part2"]/text()').extract()
            # item.select('./div[@class="news-content"]/div[@class="part2"]/text()').extract_first()
            title = item.select('./div[@class="news-content"]/div[@class="part2"]/@share-title').extract_first()
            url = item.select('./div[@class="news-content"]/div[@class="part2"]/@share-pic').extract_first()
            # v = item.select('./div[@class="news-content"]/div[@class="part2"]/@share-title').extract_first()
            obj = Sp1Item(title=title,url=url)
            yield obj

        # 找到所有页码标签
        # hxs.select('//div[@id="dig_lcpage"]//a/@href').extract()
        page_url_list = hxs.select('//div[@id="dig_lcpage"]//a[re:test(@href,"/all/hot/recent/d+")]/@href').extract()
        for url in page_url_list:
            url = "http://dig.chouti.com" + url
            obj = Request(url=url,callback=self.parse,headers={},cookies={})
            yield obj

chouti.py

# -*- coding: utf-8 -*-

# Define here the models for your scraped items
#
# See documentation in:
# http://doc.scrapy.org/en/latest/topics/items.html

import scrapy


class Sp1Item(scrapy.Item):
    # define the fields for your item here like:
    # name = scrapy.Field()
    title = scrapy.Field()
    url = scrapy.Field()

items.py

# -*- coding: utf-8 -*-

# Define your item pipelines here
#
# Don't forget to add your pipeline to the ITEM_PIPELINES setting
# See: http://doc.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html


class Sp1Pipeline(object):
    def __init__(self,file_path):
        self.file_path = file_path

        self.file_obj = None

    @classmethod
    def from_crawler(cls, crawler):
        """
        初始化时候，用于创建pipeline对象
        :param crawler:
        :return:
        """
        val = crawler.settings.get('XXXXXXX')
        return cls(val)

    def process_item(self, item, spider):
        if spider.name == 'chouti':
            self.file_obj.write(item['url'])
            # print('pipeline-->',item)
        return item

    def open_spider(self,spider):
        """
        爬虫开始执行时，只执行一次
        :param spider:
        :return:
        """
        self.file_obj = open(self.file_path,mode='a+')

    def close_spider(self,spider):
        """
        爬虫关闭时，只执行一次
        :param spider:
        :return:
        """
        self.file_obj.close()

pipelines.py

四、选择器　　

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
from scrapy.selector import Selector, HtmlXPathSelector
from scrapy.http import HtmlResponse
html = """<!DOCTYPE html>
<html>
    <head lang="en">
        <meta charset="UTF-8">
        <title></title>
    </head>
    <body>
        <ul>
            <li class="item-"><a id='i1' href="link.html">first item</a></li>
            <li class="item-0"><a id='i2' href="llink.html">first item</a></li>
            <li class="item-1"><a href="llink2.html">second item<span>vv</span></a></li>
        </ul>
        <div><a href="llink2.html">second item</a></div>
    </body>
</html>
"""
response = HtmlResponse(url='http://example.com', body=html,encoding='utf-8')
# hxs = HtmlXPathSelector(response)
# print(hxs)
# hxs = Selector(response=response).xpath('//a')
# print(hxs)
# hxs = Selector(response=response).xpath('//a[2]') 获取第二个标签
# print(hxs)
# hxs = Selector(response=response).xpath('//a[@id]') 含id的a标签
# print(hxs)
# hxs = Selector(response=response).xpath('//a[@id="i1"]') id=i1的a标签
# print(hxs)
# hxs = Selector(response=response).xpath('//a[@href="link.html"][@id="i1"]') href=link.html id=i1的a标签
# print(hxs)
# hxs = Selector(response=response).xpath('//a[contains(@href, "link")]') href包含link的a标签
# print(hxs)
# hxs = Selector(response=response).xpath('//a[starts-with(@href, "link")]') href属性以link开头的a标签
# print(hxs)
# hxs = Selector(response=response).xpath('//a[re:test(@id, "id+")]') 正则匹配id为i数字
# print(hxs)
# hxs = Selector(response=response).xpath('//a[re:test(@id, "id+")]/text()').extract() 取a标签的文本
# print(hxs)
# hxs = Selector(response=response).xpath('//a[re:test(@id, "id+")]/@href').extract() 取a标签的属性值
# print(hxs) 
# hxs = Selector(response=response).xpath('/html/body/ul/li/a/@href').extract() 
# print(hxs)
# hxs = Selector(response=response).xpath('//body/ul/li/a/@href').extract_first()
# print(hxs)
 
# ul_list = Selector(response=response).xpath('//body/ul/li')
# for item in ul_list:
#     v = item.xpath('./a/span')
#     # 或
#     # v = item.xpath('a/span')
#     # 或
#     # v = item.xpath('*/a/span')
#     print(v)

　　注意：settings.py中设置DEPTH_LIMIT = 1来指定“递归”的层数。

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原文地址：https://www.cnblogs.com/liujiliang/p/7718332.html

python自动化开发-[第二十四天]-高性能相关与初识scrapy

一、关于web微信几点注意事项

1、关于防盗链机制

2、通过web微信可以 针对报警生成api进行免费的报警发送,也可以做一些智能回答

二、高性能相关的知识

封装模块:

调用：

三、Scrapy使用

一、安装:

二、基本命令：

三、项目结构以及爬虫应用简介

四、选择器

　　1、关于防盗链机制

　　2、通过web微信可以针对报警生成api进行免费的报警发送,也可以做一些智能回答

　　封装模块:

　　调用：

二、基本命令：　　

四、选择器　　