scrapy框架之日志等级和请求传参

一.Scrapy的日志等级

  - 在使用scrapy crawl spiderFileName运行程序时,在终端里打印输出的就是scrapy的日志信息。

  - 日志信息的种类:

        ERROR : 一般错误

        WARNING : 警告

        INFO : 一般的信息

        DEBUG : 调试信息

        默认的显示级别是DEBUG

  - 设置日志信息指定输出:

    在settings.py配置文件中,加入LOG_LEVEL = ‘指定日志信息种类’即可。LOG_FILE = ‘log.txt‘则表示将日志信息写入到指定文件中进行存储。

二.请求传参

  - 在某些情况下,我们爬取的数据不在同一个页面中,例如,我们爬取一个电影网站,电影的名称,评分在一级页面,而要爬取的其他电影详情在其二级子页面中。这时我们就需要用到请求传参。

ex:爬取www.id97.com电影网,将一级页面中的电影名称,类型,评分一级二级页面中的上映时间,导演,片长进行爬取。

import scrapy
from moviePro.items import MovieproItem

class MovieSpider(scrapy.Spider):
    name = ‘movie‘
    allowed_domains = [‘www.id97.com‘]
    start_urls = [‘http://www.id97.com/‘]

    def parse(self, response):
        div_list = response.xpath(‘//div[@class="col-xs-1-5 movie-item"]‘)

        for div in div_list:
            item = MovieproItem()
            item[‘name‘] = div.xpath(‘.//h1/a/text()‘).extract_first()
            item[‘score‘] = div.xpath(‘.//h1/em/text()‘).extract_first()
            #xpath(string(.))表示提取当前节点下所有子节点中的数据值(.)表示当前节点
            item[‘kind‘] = div.xpath(‘.//div[@class="otherinfo"]‘).xpath(‘string(.)‘).extract_first()
            item[‘detail_url‘] = div.xpath(‘./div/a/@href‘).extract_first()
            #请求二级详情页面,解析二级页面中的相应内容,通过meta参数进行Request的数据传递
            yield scrapy.Request(url=item[‘detail_url‘],callback=self.parse_detail,meta={‘item‘:item})

    def parse_detail(self,response):
        #通过response获取item
        item = response.meta[‘item‘]
        item[‘actor‘] = response.xpath(‘//div[@class="row"]//table/tr[1]/a/text()‘).extract_first()
        item[‘time‘] = response.xpath(‘//div[@class="row"]//table/tr[7]/td[2]/text()‘).extract_first()
        item[‘long‘] = response.xpath(‘//div[@class="row"]//table/tr[8]/td[2]/text()‘).extract_first()
        #提交item到管道
        yield item

items.py:

 -*- coding: utf-8 -*-

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

import scrapy

class MovieproItem(scrapy.Item):
    # define the fields for your item here like:
    name = scrapy.Field()
    score = scrapy.Field()
    time = scrapy.Field()
    long = scrapy.Field()
    actor = scrapy.Field()
    kind = scrapy.Field()
    detail_url = scrapy.Field()

管道文件:

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

# Define your item pipelines here
#
# Don‘t forget to add your pipeline to the ITEM_PIPELINES setting
# See: https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html

import json
class MovieproPipeline(object):
    def __init__(self):
        self.fp = open(‘data.txt‘,‘w‘)
    def process_item(self, item, spider):
        dic = dict(item)
        print(dic)
        json.dump(dic,self.fp,ensure_ascii=False)
        return item
    def close_spider(self,spider):
        self.fp.close()

原文地址:https://www.cnblogs.com/glh-ty/p/9890857.html

时间: 2024-10-09 01:42:47

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日志等级与请求传参

日志等级: ERROR : 一般错误 WARNING : 警告 INFO : 一般的信息 DEBUG : 调试信息 默认的显示级别是DEBUG 可以在配置文件中settings中进行日志信息的指定输出:#指定日志信息的输出#LOG_LEVEL = 'DEBUG' #将日志信息写入到文件中进行存储LOG_FILE = 'log.txt' 二.请求传参 - 在某些情况下,我们爬取的数据不在同一个页面中,例如,我们爬取一个电影网站,电影的名称,评分在一级页面,而要爬取的其他电影详情在其二级子页面中.这

Scrapy框架之日志等级

一.日志等级 CRITICAL:严重错误 ERROR:一般错误 WARNING:警告 INFO: 一般信息 DEBUG:调试信息 [注意:默认的日志等级是DEBUG] 二.日志等级设置 修改settings.py文件 LOG_LEVEL   设置日志显示的等级 LOG_FILE   将日志信息全部记录到文件中 原文地址:https://www.cnblogs.com/huanggaoyu/p/10656704.html

【Scrapy框架之请求传参案例】 -- 2019-08-08 20:40:13

原文: http://106.13.73.98/__/141/ 在某些情况下,我们爬取的数据不在同一个页面. 例如下面的案例1,我们要爬取一个电影网站,电影的排名.名称.主演分在一页,而其它的信息分在二级子页面中.这时,我们就需要用到请求传参. 案例1:爬取97电影网中所有热门电影的详细信息 97电影网热门电影URL:http://www.55xia.com/movie/hotest/ 第一步,爬虫文件: # -*- coding: utf-8 -*- import scrapy from Te

11-scrapy(递归解析,post请求,日志等级,请求传参)

一.递归解析: 需求:将投诉_阳光热线问政平台中的投诉标题和状态网友以及时间爬取下来永久储存在数据库中 url:http://wz.sun0769.com/index.php/question/questionType?type=4&page= 需求分析:每一个页面对应的是一个url,scrapy框架发起请求对一个url进行解析,解析完后又对另一个url发起请求进行解析. 实现方案: 1.可以将每一个页面的url放在爬虫程序中的start_urls中请求.(不推荐,累死人) 2.另一种请求使用R

python爬虫---scrapy框架爬取图片,scrapy手动发送请求,发送post请求,提升爬取效率,请求传参(meta),五大核心组件,中间件

# settings 配置 UA USER_AGENT = 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/73.0.3683.86 Safari/537.36' 一丶scrapy的图片数据爬取(流数据的爬取) ? scrapy中封装好了一个管道类(ImagesPipeline),基于该管道类可以实现图片资源的请求和持久化存储 编码流程: 爬虫文件中解析出图片的地址 将

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1 全站爬取cnblogs # 1 scrapy startproject cnblogs_crawl # 2 scrapy genspider cnblogs www.cnblogs.com 示例: # cnblogs_crawl/cnblogs_crawl/spiders/cnblogs.py import scrapy from cnblogs_crawl.items import CnblogsCrawlItem from scrapy.http import Request class

scrapy入门(二)请求传参和中间件

scrapy的请求传参 作用 : 实现深度爬取 使用场景 : 爬取的数据没有在同一张页面 例如, 爬取电影首页全部电影的详情页信息 #请求传参: 让Request将一个数据值(字典)传递给回调函数 #在第一页中将item对象的第一个属性赋值,然后通过请求传参将item对象传过去 #手动发送get请求: model_index = [3,4,6,7,8] for index in model_list: li =li_list[index] model_url = li.xpath('xxxxxx

scrapy请求传参,提高爬取效率,fake-useragent

scrapy请求传参 """ # 1 传参 :yield Request(url,callback=self.parser_detail,meta={'item':item}) # 2 取参:response.meta.get('item') """ 提高爬取效率的方式 """ - 在配置文件中进行相关的配置即可:(默认还有一套setting) #1 增加并发: 默认scrapy开启的并发线程为32个,可以适当进行增