大家好,今天来介绍scrapy爬虫框架的使用步骤的问题,以下是渲大师小编对此问题的归纳和整理,感兴趣的来一起看看吧!
用python爬虫的基本步骤
用python爬虫是使用一个专业的爬虫框架scrapy来爬取的,派销大概步骤唤羡辩为定义item类,开发spider类(这一步是核心),开发pipeline。详细内容可以从《疯狂Python讲义》这本书和缺中得到
怎么样使用Python的Scrapy爬虫框架
有些人问,开发网络爬虫应该选择Nutch、Crawler4j、WebMagic、scrapy、WebCollector还是其他的?这里按照我的经验随便扯淡一下:
上面说的爬虫,基本可以分3类:
1.分布式爬虫:Nutch
2.JAVA单机爬虫:Crawler4j、WebMagic、WebCollector
3. 非JAVA单机爬虫:scrapy
第一类:分布式爬虫
爬虫使用分布式,主要是解决两个问题:
1)海量URL管理
2)网速
现在比较流行的分布式爬虫,是Apache的Nutch。但是对于大多数用户来说,Nutch是这几类爬虫里,最不好的选择,理由如下:
1)Nutch是为搜索引擎设计的爬虫,大多数用户是需要一个做精准数据爬取(精抽取)的爬虫。Nutch运行的一套流程里,有三分之二是为了搜索引擎而设计的。对精抽取没有太大的意义。也就是说,用Nutch做数据抽取,会岁判浪费很多的时间在不必要的计算上。而且如果你试图通过对Nutch进行二次开发,来使得它适用于精抽取的业务,基本上就要破坏Nutch的框架,把Nutch改的面目全非,有修改Nutch的能力,真的不如自己重新写一个分布式爬虫框架了。
2)Nutch依赖hadoop运行,hadoop本身会消耗很多的时间。如果集群机器数量较少,爬取速度反而不如单机爬虫快。
3)Nutch虽然有一套插件机制,而且作为亮点宣传。可以看到一些开源的Nutch插件,提供精抽取的功能。但是开发过Nutch插件的人都知道,Nutch的插件系统有多蹩脚。利用反射的机制来加载和调用插件,使得程序的编写和调试都变得异常困难,更别说在上面开发一套复杂的精抽取系统了。而且Nutch并没有为精抽取提供相应的插件挂载点。Nutch的插件有只有五六个挂载点,而这五六个挂载点都是为了搜索引擎服务的,并没有为精抽取提供挂载点。大多数Nutch的精抽取插件,都是挂载在“页面解析”(parser)这个挂载点的,这个挂载点其实是为了解析链接(为后续爬取提供URL),以及为搜索引擎提供一些易乎锋改抽取的网页信息(网页的meta信息、text文本)。
4)用Nutch进行爬虫的二次开发,爬虫的编写和调试所需的时间,往往是单机爬虫所需的十倍时间不止。了解Nutch源码的学习成本很高,何况是要让一个团队的人都读懂Nutch源码。调试过程中会出现除程序本身之外的各种问题(hadoop的问题、hbase的问题)。
5)很多人说Nutch2有gora,可以持久化数据到avro文件、hbase、mysql等。很多人其实理解错了,这里说的持久化数据,是指将URL信息(URL管理所需要的数据)存放到avro、hbase、mysql。并不是你要抽取的结构化数据。其实对大多数人来说,URL信息存在哪里无所谓。
6)Nutch2的版本目前并不适合开发。官方现在稳定的Nutch版本是nutch2.2.1,但是这个版本绑定了gora-0.3。如果想用hbase配合nutch(大多数人用nutch2就是为了用hbase),只能使用0.90版本左右的hbase,相应的就要将hadoop版本降到hadoop 0.2左右。而且nutch2的官方教程比较有误导作用,Nutch2的教程有基轿两个,分别是Nutch1.x和Nutch2.x,这个Nutch2.x官网上写的是可以支持到hbase 0.94。但是实际上,这个Nutch2.x的意思是Nutch2.3之前、Nutch2.2.1之后的一个版本,这个版本在官方的SVN中不断更新。而且非常不稳定(一直在修改)。
所以,如果你不是要做搜索引擎,尽量不要选择Nutch作为爬虫。有些团队就喜欢跟风,非要选择Nutch来开发精抽取的爬虫,其实是冲着Nutch的名气(Nutch作者是Doug Cutting),当然最后的结果往往是项目延期完成。
如果你是要做搜索引擎,Nutch1.x是一个非常好的选择。Nutch1.x和solr或者es配合,就可以构成一套非常强大的搜索引擎了。如果非要用Nutch2的话,建议等到Nutch2.3发布再看。目前的Nutch2是一个非常不稳定的版本。
python爬虫的工作步骤
当前处于一个大数据的时代,一般网站数据来源有二:网站用户自身产生的数据和网站从其他来源获取的数据,今天要分享的是如何从其他网站获取你想要的数据。
目前最适合用于写爬虫的语言是python,python中最受欢迎的爬虫框架是scrapy,本文围绕scrapy来展开讲解爬虫是怎么工作的。
1.如下图所示,爬虫从编写的spider文件中的start_urls开始,这个列表中的url就是爬虫抓取的第一个网页,它的返回值是该url对应网页的源代码,我们可以用默认的parse(self,response)函数去打印或解析这个源代码凯凳
2.我们获取到源代码之后,就可以从网页源代码中找到我们想要的信息或需要进一步访问的url,提取信息这一步,scrapy中集成了xpath,正则(re),功能十分强大,提取到信息之后会通过yield进入到中间件当中。
中间件包括爬虫中间件和下载中间件,爬虫中间件主要用于设置处理爬虫文件中的代码块,下载中间件主要用于判断爬虫进入网页前后的爬取状态,在此中间件中,你可以根据爬虫的返回状态去做进一盯困旅步判断。
最后我们将yield过来的item,即就是我们想要的数据会在pipeline.py文件中进行处理,存入数据库,写入本地文件,都可以在这里进行,另外,为了减少代码冗余,建议所有与设尺迟置参数有关的参数,都写在settings.py中去
python爬虫怎么做
大到各类搜索引擎,小到日常数据采集,都离不开网络爬虫。爬虫的基本原理很简单,遍历网络中网页,抓取感兴趣的数据内容。这篇文章会从零开始介绍如何编写一个网络爬虫抓取数据做告宏,然后会一步步逐渐完善爬虫的抓取功能。
工具安装
我们需要安装python,python的requests和BeautifulSoup库。我们用Requests库用抓取网页的内容,使用BeautifulSoup库来从网页中提取数据。
安装python
运行pipinstallrequests
运行pipinstallBeautifulSoup
抓取网页
完成必要工具安装后,我们正式开始编写我们的爬虫。我们的第一个任务是要抓取所有豆瓣上的图书信息。我们以/subject/26986954/为例,首先看看开如何抓取网页的内容。
使用python的requests提供的get()方法我们可以非常简单的获取的指定网页的内纯册容,代码如下:
提取内容
抓取到网页的内容后,我们要做的就是提取出我们想要的内容。在我们的第一个例子中,我们只需要提取书名。首先我们导入BeautifulSoup库,使用BeautifulSoup我们可以非常简单的提取网页的特定内容。
连续抓取网页
到目前为止,我们已经可以抓取单个网页的内容了,现在让我们看看如何抓取整个网站的内容。我们知道网页之间是通过超链接互相连接在一起的,通过链接我们可以访问整个网络。所以我们可以从每个页面提取出包含指向其它网页的链接,然后重复的对新链接进行抓取。
通过以上几步我们就可以写出一个最原始的爬虫。在理解了爬虫原理的基础上,我们可以进一步对爬虫进行完善。
写过一个系列关于爬虫的文章:/i6567289381185389064/。感兴趣的可以前往查看。
Python基本环境的搭建,爬虫的基本原理以及爬虫的原型
Python爬虫入门(第1部分)
如何使用BeautifulSoup对网页内容进行提取
Python爬虫入门(第2部分)
爬虫运行时数据的存储数据,以SQLite和MySQL作为示例
Python爬虫入门(第3部分)
使用seleniumwebdriver对动态网页进行抓取
Python爬虫入门(第4部分)
讨论了如何处理网站的反爬虫策略
Python爬友如虫入门(第5部分)
对Python的Scrapy爬虫框架做了介绍,并简单的演示了如何在Scrapy下进行开发
Python爬虫入门(第6部分)
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