python3下scrapy爬虫(第十一卷:scrapy数据存储进mongodb）

1.数据存储到JSon:程序阅读一般都是使用更方便的Json或者cvs等待格式,继续讲解Scrapy爬虫的保存方式,也就是继续对pipelines.py文件动手脚 (1)创建pipelines2json.py文件: import timeimport jsonimport codecs class WeatherPipeline(object): def process_item(self, item, spider): today=time.strftime('%Y%m%d',time.loc

将爬取数据存储在JSON文件里并不难,只需修改pipelines文件 直接看代码: 来看下结果: 中文字符恶心的很 之后我会在后卷中做出修改 原文地址:https://www.cnblogs.com/woshiruge/p/8401353.html

运维生存时间这个博客内容还是比较详尽的,对与运维技术人员的我来说,是偶尔溜达进来的地方,从中也学习到不少知识,感谢博主的奉献! 这段时间我就通过scrapy来收集下此博客内文章的相关数据,供以后需要从中提取我认为值得看的文章作为数据依据. 今天,要做的事就是把数据先抓取出来,后期再将其数据存储起来. 首先通过命令scrapy genspider ttlsa www.ttlsa.com创建一个蜘蛛程序应用名为ttlsa 其次在ttlsa.py下编写如下代码. # -*- coding: utf-8

之前我们的爬虫都是单机爬取,也是单机维护REQUEST队列, 看一下单机的流程图: 一台主机控制一个队列,现在我要把它放在多机执行,会产生一个事情就是做重复的爬取,毫无意义,所以分布式爬虫的第一个难点出来了,共享请求队列,看一下架构: 三台主机由一个队列控制,意味着还需要一个主机来控制队列,我们一般来用REDIS来控制队列,形成如下分布式架构 从机抓取,存储主机负责控制队列 SCRAPY_REDIS这个插件解决了SCRAPY不能做分布式爬取的问题 它内部的CONNECTION.PY作为连接MAS

之前我们爬取的都是那些无需登录就要可以使用的网站但是当我们想爬取自己或他人的个人中心时就需要做登录,一般进入登录页面有两种 ,一个是独立页面登陆,另一个是弹窗,我们先不管验证码登陆的问题 ,现在试一下直接登陆的爬取: 爬虫是模拟人的行为来请求网页读取数据的现在我们划分一下过程,从登陆到获取: 先看一下我们到个人中心的过程: 登陆界面->输入账号密码->进入个人中心 1 进入登陆页面 可以说是第一次请求 此时会产生相应的COOKIE值,因为你只要先进入到页面才可以进行密码输入等行为 cookie

之前我们做的数据爬取都是单页的现在我们来讲讲多页的 一般方式有两种目标URL循环抓取 另一种在主页连接上找规律,现在我用的案例网址就是 通过点击下一页的方式获取多页资源 话不多说全在代码里(因为刚才写这篇文章时电脑出现点问题所以没存下来,所以这一版本不会那么详细) 来 看下结果522*35条连接页面的数据爬取: 是不是很爽 原文地址:https://www.cnblogs.com/woshiruge/p/8398229.html

现在我们现在一个分机上引入一个SCRAPY的爬虫项目,要求数据存储在MONGODB中 现在我们需要在SETTING.PY设置我们的爬虫文件 再添加PIPELINE 注释掉的原因是爬虫执行完后,和本地存储完毕还需要向主机进行存储会给主机造成压力 设置完这些后,在MASTER主机开启REDIS服务,将代码复制放在其它主机中,注意操作系统类型以及配置 然后分别在各个主机上进行爬取,爬取速度加大并且结果不同 setting中加入这个可以保证爬虫不会被清空 设置这个决定重新爬取时队列是否清空,一般都用FA

前几天小编带大家学会了如何在Scrapy框架下创建属于自己的第一个爬虫项目(上),今天我们进一步深入的了解Scrapy爬虫项目创建,这里以伯乐在线网站的所有文章页为例进行说明. 在我们创建好Scrapy爬虫项目之后,会得到上图中的提示,大意是让我们直接根据模板进行创建Scrapy项目.根据提示,我们首先运行"cd article"命令,意思是打开或者进入到article文件夹下,尔后执行命令"scrapy genspider jobbole blog.jobbole.com&

这个框架关注了很久,但是直到最近空了才仔细的看了下 这里我用的是scrapy0.24版本 先来个成品好感受这个框架带来的便捷性,等这段时间慢慢整理下思绪再把最近学到的关于此框架的知识一一更新到博客来. 先说明下这个玩具爬虫的目的 能够将种子URL页面当中的小组进行爬取 并分析出有关联的小组连接 以及小组的组员人数 和组名等信息 出来的数据大概是这样的 {    'RelativeGroups': [u'http://www.douban.com/group/10127/',