scrapy框架【全栈/深度抓取】

五大核心组件

- 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。

scrapy工作原理

旧版

新版

如何提升scrapy爬取数据的效率

增加并发：
    默认scrapy开启的并发线程为32个，可以适当进行增加。在settings配置文件中修改CONCURRENT_REQUESTS = 100值为100,并发设置成了为100。

降低日志级别：
    在运行scrapy时，会有大量日志信息的输出，为了减少CPU的使用率。可以设置log输出信息为INFO或者ERROR即可。在配置文件中编写：LOG_LEVEL = ‘INFO’

禁止cookie：
    如果不是真的需要cookie，则在scrapy爬取数据时可以禁止cookie从而减少CPU的使用率，提升爬取效率。在配置文件中编写：COOKIES_ENABLED = False

禁止重试：
    对失败的HTTP进行重新请求（重试）会减慢爬取速度，因此可以禁止重试。在配置文件中编写：RETRY_ENABLED = False

减少下载超时：
    如果对一个非常慢的链接进行爬取，减少下载超时可以能让卡住的链接快速被放弃，从而提升效率。在配置文件中进行编写：DOWNLOAD_TIMEOUT = 10 超时时间为10s

全站抓取数据

示例代码

get请求抓取所有页码数据

# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
from quanzhanzhuaqu.items import QuanzhanzhuaquItem

class QzzqSpider(scrapy.Spider):
    name = ‘qzzq‘
    # allowed_domains = [‘www.xxx.com‘]
    start_urls = [‘https://www.zhipin.com/job_detail/?query=python&city=101010100&industry=&position=‘]

    # 通用url模板
    url = "https://www.zhipin.com/c101010100/?query=python&page=%d"
    page = 1
    def parse(self, response):
        print(‘正在爬取第{}页的数据‘.format(self.page))
        job_title = response.xpath(‘//div[@class="job-title"]/text()‘).extract()
        red = response.xpath(‘//span[@class="red"]/text()‘).extract()

        for i in range(len(job_title)):
            item = QuanzhanzhuaquItem()
            item["job_title"] = job_title[i]
            item["red"] = red[i]
            yield item

        # 爬取页码
        if self.page<5:
            # 对其他页码进行手动请求
            new_url = format(self.url%self.page)
            self.page+=1

            # 手动请求
            # callback进行数据解析
            yield scrapy.Request(url=new_url,callback=self.parse)

深度抓取

# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
from bossDeepPro.items import BossdeepproItem

class BossSpider(scrapy.Spider):
    name = ‘boss‘
    # allowed_domains = [‘www.xxx.com‘]
    start_urls = [‘https://www.zhipin.com/job_detail/?query=python%E5%BC%80%E5%8F%91&city=101010100&industry=&position=‘]

    # 通用的url模板（不可变）
    url = ‘https://www.zhipin.com/c101010100/?query=python开发&page=%d‘
    page = 2

    def parse(self, response):
        print(‘正在爬取第{}页的数据‘.format(self.page))

        # 这里的xpath写了两种,因为每页的匹配规则不一样
        li_list = response.xpath(‘//*[@id="main"]/div/div[3]/ul/li | //*[@id="main"]/div/div[2]/ul/li‘)
        for li in li_list:
                job_title = li.xpath(‘.//div[@class="info-primary"]/h3/a/div[1]/text()‘).extract_first()
                salary = li.xpath(‘.//div[@class="info-primary"]/h3/a/span/text()‘).extract_first()
            #实例化item对象：对象必须要让parse和parse_detail共享
            item = BossdeepproItem()
            item[‘job_title‘] = job_title
            item[‘salary‘] = salary

            detail_url = ‘https://www.zhipin.com‘+li.xpath(‘.//div[@class="info-primary"]/h3/a/@href‘).extract_first()

            #对详情页的url发起手动请求,并将item对象传给回调函数
            yield scrapy.Request(url=detail_url,callback=self.parse_detail,meta={‘item‘:item})

        if self.page <= 5:
            # 对其他页码进行手动请求的发送
            new_url = format(self.url % self.page)
            print(new_url)
            self.page += 1
            # 手动请求发送
            # callback进行数据解析
            yield scrapy.Request(url=new_url, callback=self.parse)

    #解析岗位描述
    def parse_detail(self,response):
        item = response.meta[‘item‘]
        job_desc = response.xpath(‘//*[@id="main"]/div[3]/div/div[2]/div[2]/div[1]/div//text()‘).extract()
        job_desc = ‘‘.join(job_desc)

        item[‘job_desc‘] = job_desc

        yield item

原文地址：https://www.cnblogs.com/youxiu123/p/11624397.html