性能相关

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 requestsdef fetch_async(url):    response = requests.get(url)    return responseurl_list = ['http://www.github.com', 'http://www.bing.com']for url in url_list:    fetch_async(url)

 

 

 

 

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：

 

 

 

 

 

 

 

 

from twisted.internet import reactorfrom twisted.web.client import getPageimport urllib.parsedef 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()

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 selectimport socketimport timeclass 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\r\nHost: %s\r\n\r\n%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()

Scrapy

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

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：

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

一、安装

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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 /

二、基本使用

1. 基本命令

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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

2.项目结构以及爬虫应用简介

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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

 

 

3. 小试牛刀

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import  scrapy from  scrapy.selector  import  HtmlXPathSelector from  scrapy.http.request  import  Request     class  DigSpider(scrapy.Spider):      # 爬虫应用的名称，通过此名称启动爬虫命令      name  =  "dig"        # 允许的域名      allowed_domains  =  [ "chouti.com" ]        # 起始URL      start_urls  =  [          'http://dig.chouti.com/' ,      ]        has_request_set  =  {}        def  parse( self , response):          print (response.url)            hxs  =  HtmlXPathSelector(response)          page_list  =  hxs.select( '//div[@id="dig_lcpage"]//a[re:test(@href, "/all/hot/recent/\d+")]/@href' ).extract()          for  page  in  page_list:              page_url  =  'http://dig.chouti.com%s'  %  page              key  =  self .md5(page_url)              if  key  in  self .has_request_set:                  pass              else :                  self .has_request_set[key]  =  page_url                  obj  =  Request(url = page_url, method = 'GET' , callback = self .parse)                  yield  obj        @staticmethod      def  md5(val):          import  hashlib          ha  =  hashlib.md5()          ha.update(bytes(val, encoding = 'utf-8' ))          key  =  ha.hexdigest()          return  key

执行此爬虫文件，则在终端进入项目目录执行如下命令：

1	scrapy crawl dig  - - nolog

对于上述代码重要之处在于：

• Request是一个封装用户请求的类，在回调函数中yield该对象表示继续访问
• HtmlXpathSelector用于结构化HTML代码并提供选择器功能

4. 选择器

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#!/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]') # print(hxs) # hxs = Selector(response=response).xpath('//a[@id]') # print(hxs) # hxs = Selector(response=response).xpath('//a[@id="i1"]') # print(hxs) # hxs = Selector(response=response).xpath('//a[@href="link.html"][@id="i1"]') # print(hxs) # hxs = Selector(response=response).xpath('//a[contains(@href, "link")]') # print(hxs) # hxs = Selector(response=response).xpath('//a[starts-with(@href, "link")]') # print(hxs) # hxs = Selector(response=response).xpath('//a[re:test(@id, "i\d+")]') # print(hxs) # hxs = Selector(response=response).xpath('//a[re:test(@id, "i\d+")]/text()').extract() # print(hxs) # hxs = Selector(response=response).xpath('//a[re:test(@id, "i\d+")]/@href').extract() # 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。

5. 格式化处理

上述实例只是简单的处理，所以在parse方法中直接处理。如果对于想要获取更多的数据处理，则可以利用Scrapy的items将数据格式化，然后统一交由pipelines来处理。

 

 

 

 

对于pipeline可以做更多，如下：

 

6.中间件

 

 

7. 自定制命令

• 在spiders同级创建任意目录，如：commands
• 在其中创建 crawlall.py 文件 （此处文件名就是自定义的命令）
   
• 在settings.py 中添加配置 COMMANDS_MODULE = '项目名称.目录名称'
• 在项目目录执行命令：scrapy crawlall 

8. 自定义扩展

自定义扩展时，利用信号在指定位置注册制定操作

 

9. 避免重复访问

scrapy默认使用 scrapy.dupefilter.RFPDupeFilter 进行去重，相关配置有：

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DUPEFILTER_CLASS  =  'scrapy.dupefilter.RFPDupeFilter' DUPEFILTER_DEBUG  =  False JOBDIR  =  "保存范文记录的日志路径，如：/root/"   # 最终路径为 /root/requests.seen

 

10.其他

 

11.TinyScrapy

 

 

 

 

 

 更多文档参见：http://scrapy-chs.readthedocs.io/zh_CN/latest/index.html