python爬虫人门(十)Scrapy框架之Downloader Middlewares

设置下载中间件(Downloader Middlewares)

下载中间件是处于引擎(crawler.engine)和下载器(crawler.engine.download())之间的一层组件,可以有多个下载中间件被加载运行。

  1. 当引擎传递请求给下载器的过程中,下载中间件可以对请求进行处理 (例如增加http header信息,增加proxy信息等);
  2. 在下载器完成http请求,传递响应给引擎的过程中, 下载中间件可以对响应进行处理(例如进行gzip的解压等)

要激活下载器中间件组件,将其加入到 DOWNLOADER_MIDDLEWARES 设置中。 该设置是一个字典(dict),键为中间件类的路径,值为其中间件的顺序(order)。

DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {
    ‘mySpider.middlewares.MyDownloaderMiddleware‘: 543,
}

编写下载器中间件十分简单。每个中间件组件是一个定义了以下一个或多个方法的Python类:

class scrapy.contrib.downloadermiddleware.DownloaderMiddleware

process_request(self, request, spider)

  • 当每个request通过下载中间件时,该方法被调用。
  • process_request() 必须返回以下其中之一:一个 None 、一个 Response 对象、一个 Request 对象或 raise IgnoreRequest:
    • 如果其返回 None ,Scrapy将继续处理该request,执行其他的中间件的相应方法,直到合适的下载器处理函数(download handler)被调用, 该request被执行(其response被下载)。
    • 如果其返回 Response 对象,Scrapy将不会调用 任何 其他的 process_request() 或 process_exception() 方法,或相应地下载函数; 其将返回该response。 已安装的中间件的 process_response() 方法则会在每个response返回时被调用。
    • 如果其返回 Request 对象,Scrapy则停止调用 process_request方法并重新调度返回的request。当新返回的request被执行后, 相应地中间件链将会根据下载的response被调用。
    • 如果其raise一个 IgnoreRequest 异常,则安装的下载中间件的 process_exception() 方法会被调用。如果没有任何一个方法处理该异常, 则request的errback(Request.errback)方法会被调用。如果没有代码处理抛出的异常, 则该异常被忽略且不记录(不同于其他异常那样)。
  • 参数:
    • request (Request 对象) – 处理的request
    • spider (Spider 对象) – 该request对应的spider

process_response(self, request, response, spider)

当下载器完成http请求,传递响应给引擎的时候调用

  • process_request() 必须返回以下其中之一: 返回一个 Response 对象、 返回一个 Request 对象或raise一个 IgnoreRequest 异常。

    • 如果其返回一个 Response (可以与传入的response相同,也可以是全新的对象), 该response会被在链中的其他中间件的 process_response() 方法处理。
    • 如果其返回一个 Request 对象,则中间件链停止, 返回的request会被重新调度下载。处理类似于 process_request() 返回request所做的那样。
    • 如果其抛出一个 IgnoreRequest 异常,则调用request的errback(Request.errback)。 如果没有代码处理抛出的异常,则该异常被忽略且不记录(不同于其他异常那样)。
  • 参数:
    • request (Request 对象) – response所对应的request
    • response (Response 对象) – 被处理的response
    • spider (Spider 对象) – response所对应的spider

实例

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-

import random
import base64

from settings import USER_AGENTS
from settings import PROXIES

# 随机的User-Agent
class RandomUserAgent(object):
    def process_request(self, request, spider):
        useragent = random.choice(USER_AGENTS)

        request.headers.setdefault("User-Agent", useragent)

class RandomProxy(object):
    def process_request(self, request, spider):
        proxy = random.choice(PROXIES)

        if proxy[‘user_passwd‘] is None:
            # 没有代理账户验证的代理使用方式
            request.meta[‘proxy‘] = "http://" + proxy[‘ip_port‘]
        else:
            # 对账户密码进行base64编码转换
            base64_userpasswd = base64.b64encode(proxy[‘user_passwd‘])
            # 对应到代理服务器的信令格式里
            request.headers[‘Proxy-Authorization‘] = ‘Basic ‘ + base64_userpasswd
            request.meta[‘proxy‘] = "http://" + proxy[‘ip_port‘]

为什么HTTP代理要使用base64编码:

HTTP代理的原理很简单,就是通过HTTP协议与代理服务器建立连接,协议信令中包含要连接到的远程主机的IP和端口号,如果有需要身份验证的话还需要加上授权信息,服务器收到信令后首先进行身份验证,通过后便与远程主机建立连接,连接成功之后会返回给客户端200,表示验证通过,就这么简单,下面是具体的信令格式:

修改settings.py配置USER_AGENTS和PROXIES

添加USER_AGENTS:

 USER_AGENTS = [
    "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 (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; zh-CN; rv:1.9) Gecko/20080705 Firefox/3.0 Kapiko/3.0",
    ]

添加代理IP设置PROXIES:

PROXIES = [
    {‘ip_port‘: ‘ip:port1‘, ‘user_passwd‘: ‘user1:pass1‘},
    {‘ip_port‘: ‘ip2:port2‘, ‘user_passwd‘: ‘user2:pass2‘},
    {‘ip_port‘: ‘ip3:port3‘, ‘user_passwd‘: ‘user3:pass3‘},
]

除非特殊需要,禁用cookies,防止某些网站根据Cookie来封锁爬虫。

COOKIES_ENABLED = False

设置下载延迟

DOWNLOAD_DELAY = 3

最后添加自己写的下载中间件类

DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {
    ‘mySpider.middlewares.MyDownloaderMiddleware‘: 543,
}

BOT_NAME

默认: ‘scrapybot‘

当您使用 startproject 命令创建项目时其也被自动赋值。

CONCURRENT_ITEMS

默认: 100

Item Processor(即 Item Pipeline) 同时处理(每个response的)item的最大值。

CONCURRENT_REQUESTS
默认: 16

Scrapy downloader 并发请求(concurrent requests)的最大值。

DEFAULT_REQUEST_HEADERS
默认: 如下

{
‘Accept‘: ‘text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8‘,
‘Accept-Language‘: ‘en‘,
}
Scrapy HTTP Request使用的默认header。

DEPTH_LIMIT

默认: 0

爬取网站最大允许的深度(depth)值。如果为0,则没有限制。

DOWNLOAD_DELAY
默认: 0

下载器在下载同一个网站下一个页面前需要等待的时间。该选项可以用来限制爬取速度, 减轻服务器压力。同时也支持小数:

DOWNLOAD_DELAY = 0.25 # 250 ms of delay

默认情况下,Scrapy在两个请求间不等待一个固定的值, 而是使用0.5到1.5之间的一个随机值 * DOWNLOAD_DELAY 的结果作为等待间隔。
DOWNLOAD_TIMEOUT

默认: 180

下载器超时时间(单位: 秒)。

ITEM_PIPELINES
默认: {}

保存项目中启用的pipeline及其顺序的字典。该字典默认为空,值(value)任意,不过值(value)习惯设置在0-1000范围内,值越小优先级越高。

ITEM_PIPELINES = {
‘mySpider.pipelines.SomethingPipeline‘: 300,
‘mySpider.pipelines.ItcastJsonPipeline‘: 800,
}
LOG_ENABLED

默认: True

是否启用logging。

LOG_ENCODING

默认: ‘utf-8‘

logging使用的编码。

LOG_LEVEL

默认: ‘DEBUG‘

log的最低级别。可选的级别有: CRITICAL、 ERROR、WARNING、INFO、DEBUG 。

USER_AGENT
默认: "Scrapy/VERSION (+http://scrapy.org)"

爬取的默认User-Agent,除非被覆盖。

PROXIES: 代理设置
示例:

PROXIES = [
  {‘ip_port‘: ‘111.11.228.75:80‘, ‘password‘: ‘‘},
  {‘ip_port‘: ‘120.198.243.22:80‘, ‘password‘: ‘‘},
  {‘ip_port‘: ‘111.8.60.9:8123‘, ‘password‘: ‘‘},
  {‘ip_port‘: ‘101.71.27.120:80‘, ‘password‘: ‘‘},
  {‘ip_port‘: ‘122.96.59.104:80‘, ‘password‘: ‘‘},
  {‘ip_port‘: ‘122.224.249.122:8088‘, ‘password‘:‘‘},
]
COOKIES_ENABLED = False
禁用Cookies

所有settings介绍

原文地址:https://www.cnblogs.com/gaidy/p/12095824.html

时间: 2024-09-30 15:24:51

python爬虫人门(十)Scrapy框架之Downloader Middlewares的相关文章

Python爬虫进阶三之Scrapy框架安装配置

初级的爬虫我们利用urllib和urllib2库以及正则表达式就可以完成了,不过还有更加强大的工具,爬虫框架Scrapy,这安装过程也是煞费苦心哪,在此整理如下. Windows 平台: 我的系统是 Win7,首先,你要有Python,我用的是2.7.7版本,Python3相仿,只是一些源文件不同. 官网文档:http://doc.scrapy.org/en/latest/intro/install.html,最权威哒,下面是我的亲身体验过程. 1.安装Python 安装过程我就不多说啦,我的电

python实现爬虫(一)--- Scrapy框架抓取豆瓣书籍信息

Scrapy是一个用python实现都爬虫框架,简单易用,功能强大,只需要在框架的基础上自定义自己的分析规则即可,具体如何新建工程等待都在官方文档上面讲解得非常清楚,官方文档tutorial(http://doc.scrapy.org/en/latest/intro/tutorial.html)请保证下载较新版本的Scrapy(我的是0.24.2,scrapy -v)旧版本会出现一些问题. 下面我使用Scrapy抓取豆瓣上面编程书籍的一些简单信息 一.准备爬取的页面如下,新建一个douban工程

Python爬虫教程-31-创建 Scrapy 爬虫框架项目

本篇是介绍在 Anaconda 环境下,创建 Scrapy 爬虫框架项目的步骤,且介绍比较详细 Python爬虫教程-31-创建 Scrapy 爬虫框架项目 首先说一下,本篇是在 Anaconda 环境下,所以如果没有安装 Anaconda 请先到官网下载安装 Anaconda 下载地址:https://www.anaconda.com/download/ Scrapy 爬虫框架项目的创建 0.打开[cmd] 1.进入你要使用的 Anaconda 环境 1.环境名可以在[Pycharm]的[Se

Python爬虫进阶二之PySpider框架安装配置

关于 首先,在此附上项目的地址,以及官方文档 PySpider 官方文档 安装 1. pip 首先确保你已经安装了pip,若没有安装,请参照 pip安装 2. phantomjs PhantomJS 是一个基于 WebKit 的服务器端 JavaScript API.它全面支持web而不需浏览器支持,其快速.原生支持各种Web标准:DOM 处理.CSS 选择器.JSON.Canvas 和 SVG. PhantomJS 可以用于页面自动化.网络监测.网页截屏以及无界面测试等. 安装 以上附有官方安

爬虫 (5)- Scrapy 框架简介与入门

Scrapy 框架 Scrapy是用纯Python实现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,用途非常广泛. 框架的力量,用户只需要定制开发几个模块就可以轻松的实现一个爬虫,用来抓取网页内容以及各种图片,非常之方便. Scrapy 使用了 Twisted['tw?st?d](其主要对手是Tornado)异步网络框架来处理网络通讯,可以加快我们的下载速度,不用自己去实现异步框架,并且包含了各种中间件接口,可以灵活的完成各种需求. 制作 Scrapy 爬虫 一共需要4步: 新建项目 (

python爬虫实战:利用scrapy,短短50行代码下载整站短视频

近日,有朋友向我求助一件小事儿,他在一个短视频app上看到一个好玩儿的段子,想下载下来,可死活找不到下载的方法.这忙我得帮,少不得就抓包分析了一下这个app,找到了视频的下载链接,帮他解决了这个小问题. 因为这个事儿,勾起了我另一个念头,这不最近一直想把python爬虫方面的知识梳理梳理吗,干脆借机行事,正凑着短视频火热的势头,做一个短视频的爬虫好了,中间用到什么知识就理一理. 我喜欢把事情说得很直白,如果恰好有初入门的朋友想了解爬虫的技术,可以将就看看,或许对你的认识会有提升.如果有高手路过,

python爬虫-什么时候选择selenium框架框架?

不知不觉已经从事Python编程开发5年了,Python刚开始其实不是很起眼,但是随着大数据越来越活,现在Python也越来越火了,但是目前我主要从事的Python工作还是以数据挖掘.数据爬虫技术深度为主. 下面把这些年个人在编程爬虫代码时用过的一些爬虫框架和爬虫经验给大家分享: 不同的网站选择不通的技术策略和不同的框架组合. ? ? (1)selenium框架: 我把这个框架取了一个名字叫:"无法阻挡爬虫蜘蛛侠",这个框架优点的个人觉得就是可以模拟浏览器,相当于您用程序调动浏览器让浏

爬虫实战篇---使用Scrapy框架进行模拟登录(包括借助阿里云服务自动识别验证码)

(1).前言 原理分析:我们编写代码模拟向网站发出登录请求,也就是提交包含登录信息的表单(用户名.密码等). 实现方式:当我们想在请求数据时发送post请求,这时候需要借助Request的子类FormRequest来实现,如果想进一步在爬虫一开始时就发送post请求,那么我们需要重写start_request()方法,舍弃原先的start_url()(采用get请求) (2).模拟登录人人网(例子1) 1.创建项目 scrapy startproject renren---cd renren--

[Python爬虫] 之二十六:Selenium +phantomjs 利用 pyquery抓取智能电视网站图片信息

一.介绍 本例子用Selenium +phantomjs爬取智能电视网站(http://www.tvhome.com/news/)的资讯信息,输入给定关键字抓取图片信息. 给定关键字:数字:融合:电视 二.网站信息 三.数据抓取 针对上面的网站信息,来进行抓取 1.首先抓取信息列表 抓取代码:Elements = doc('div[class="main_left fl"]').find('div[class="content"]').find('ul').find