通过阅读 《learning scrapy》这本书提高自己的爬虫知识水平，记录些觉得比较有意思的地方吧
1 xpath
xpath是查找元素节点的重要工具。入门的话自行百度，下面是几个有意思的例子
- 任意div下面的a "//div//a"
- 任意a的文本 "//a/text()"
- 任意a的href "//a/@href"
- 任意div下的子节点 "//div/*"
- 任意含有href属性的a "//a[@href]"
- 任意含有href属性并且href含有qq的a "//a[contains(@href,"qq")]
- 任意含有href属性并且href以https开头的a "//a[starts-with(@href,"https)]"
- 任意含有href属性并且href不以https开头的a "//a[not(starts-with(@href,"https))]"
- 获得id为firstHeading的h1节点的子节点的span的文案 //h1[@id="firstHeading"]/span/text()
- 获得任意class含有ltr和skin-vector的节点下的任意子孙节点h1的文案 //*[contains(@class,"ltr") and contains(@class,"skin-vector")]//
h1//text() - 获得文案为References 的节点的父节点之后的所有兄弟节点下的a标签 //*[text()="References"]/../following-sibling::div//a
xpath查找小提示：
- 避免用 @class=“xxx”的方式查找，因为ui改版css class 变动的概率很大，而用contains会好很多
- 用 有特定意义的class定位比通用的好用，例如用 “miaosha” 好过 用“green”
3.id通常不会变，而且通常有唯一性，所以能用id定位尽量使用id
2. settings
scrapy 的setting配置是非常重要的一部分，按照功能模块划分一下主要的设置项
2.1 Analysis 分析用
Analysis 的参数
2.1.1 Logging
Scrapy 有不同等级的log： DEBUG (lowest level), INFO,
WARNING, ERROR, CRITICAL (highest level), SILENT(no logging). 可以设置log 文件只接受基本大于等于目标level.通过LOG_LEVEL设置
LOG_STDOUT 是是否所有输出 含print 写入日志文件
其他的可自己去查文档
2.1.2 Stats
STATS_DUMP ： 默认为True ,是否在结束时将统计数据写入log文件，关于统计数据后面会写
DOWNLOADER_STATS ： 默认 True，是否启用下载统计收集
DEPTH_STATS : 默认True，是否收集爬取深度统计信息
DEPTH_STATS_VERBOSE：默认False，收集爬取深度的完整信息
STATSMAILER_RCPTS ： 爬取完成后发生统计信息的通知邮箱列表 如 ['my@mail.com']
2.1.3 telnet 是在爬取过程中能够访问爬取状态的方式
scrapy 运行过程中能够通过 telnet 控制 pause continue 和 stop
TELNETCONSOLE_ENABLED 控制是否启用telnet ，默认为True
TELNETCONSOLE_PORT 是端口号，不用设置 程序会自己分配好
shell启动scrapy后输出
[scrapy] DEBUG: Telnet console listening on 127.0.0.1:6023:6023
这样的控制台信息
然后可以通过
telnet localhost 6023
连接
通过
>>> engine.pause()
>>> engine.unpause()
>>> engine.stop()
控制
2.2 Performance性能相关
性能这块后面会细讲，这里只是描述下设置项
Performance性能相关
CONCURRENT_REQUESTS ：并发数
CONCURRENT_REQUESTS_PER_DOMAIN 和CONCURRENT_REQUESTS_PER_IP 顾名思义是控制每个域名和ip的爬取并发数，
如果 CONCURRENT_REQUESTS_PER_IP不为0那么CONCURRENT_REQUESTS_PER_DOMAIN的配置会忽略
DOWNLOAD_TIMEOUT 是request发起后downloader的等待时间，超时取消request，默认180s
DOWNLOAD_DELAY 请求完成到下一次发起的间隔
RANDOMIZE_DOWNLOAD_DELAY Ture 表示对DOWNLOAD_DELAY进行+-%50区间的随机处理
DNSCACHE_ENABLED ：默认Ture 使用内存中的dns缓存
2.3 中断和使用缓存
中断和使用缓存
满足设置好的条件后spider可以自己停止爬取如
CLOSESPIDER_ITEMCOUNT：itempipeline处理了超过xx个item后 spider处理完未处理的任务后停止
CLOSESPIDER_TIMEOUT ：爬取超时 xx秒后停止，0的话为不会因为超时停止
CLOSESPIDER_PAGECOUNT：处理了xx个response后停止
CLOSESPIDER_ERRORCOUNT：发生错误xx次停止 如http错误 404 500....，默认不会因为错误停止
如果使用了 HttpCacheMiddleware 的话 可以使用缓存设置
HTTPCACHE_ENABLED ： 是否使用缓存，默认False
HTTPCACHE_DIR ：缓存路径
HTTPCACHE_POLICY ：Cache策略的实现类，默认是scrapy.extensions.httpcache.DummyPolicy
HTTPCACHE_STORAGE ：缓存的存储方式，默认是 scrapy.extensions.httpcache.FilesystemCacheStorage
HTTPCACHE_DBM_MODULE ：数据库模块 默认是anydbm
这一块如果用处大可以独立搞一套
3 Twisted
Scrapy是基于Twisted开发的，了解Scrapy之前学习一下Twisted对于理解也会加强吧
需要记得Twisted是基于事件驱动的网络框架，细节可以自行百度
deferred 是基础单位，可以用来构成事件驱动
简单的用法如下
from twisted.internet import defer
d=defer.Deferred()
print(d.called) #False
d.callback(3)
print(d.called) #True
print(d.result) #3
def addval(v):
print("inputval is"+str(v))
return v+1;
d=defer.Deferred()
d.addCallback(addval)
d.callback(3) # 驱动 addval(3)
print(d.result) #4
通过addCallback的方式可以改变回调事件链
from twisted.internet import defer
a=defer.Deferred()
b=defer.Deferred()
def a_callback(v):
print(v)
return {"value":v}
def b_callback(v):
print(v)
#返回deferred让事件链改变
return b
def c_callback(v):
print("ccallback",end=" ")
print(v)
a.addCallback(a_callback).addCallback(b_callback).addCallback(c_callback)
a.callback(3)
#print 3 然后print {'value': 3}
b.callback(99)
# ccallback 99
DeferredList用来构建事件链，只有参与构建的Deferred 全部有了callback 才会回调callback 事件，
import time
from twisted.internet import defer
from concurrent import futures
def done(v):
print("done with ",end="")
print(v)
deferreds=[defer.Deferred() for x in range(5)]
times=[1,2,2,1]
join=defer.DeferredList(deferreds)
join.addCallback(done)
def timesleep(sleepsecond,x):
print("sleep %s"%(sleepsecond))
time.sleep(sleepsecond)
deferreds[x].callback(x)
print("%s callbak %s"%(sleepsecond,x))
with futures.ThreadPoolExecutor(8) as pool:
for x in range(4):
append=pool.submit(timesleep,times[x],x)
deferreds[4].callback(99)
#全部完成后会打印
#done with [(True, 0), (True, 1), (True, 2), (True, 3), (True, 99)]
#如果使用了 errback ，True会变为False
通过inlineCallbacks 可以进行事件调度，下面的流程就是
d1 callback完，调 next 代码继续走 执行 d2 callback next 然后执行return 调用最外层的callback
from twisted.internet import reactor, defer
def loadRemoteData(callback):
import time
time.sleep(1)
callback(1)
def loadRemoteData2(callback):
import time
time.sleep(1)
callback(2)
@defer.inlineCallbacks
def getRemoteData():
d1 = defer.Deferred()
reactor.callInThread(loadRemoteData, d1.callback)
r1 = yield d1
d2 = defer.Deferred()
reactor.callInThread(loadRemoteData2, d2.callback)
r2 = yield d2
return r1 + r2
def getResult(v):
print("result=", v)
if __name__ == '__main__':
d = getRemoteData()
d.addCallback(getResult)
reactor.callLater(4, reactor.stop);
reactor.run()
4 scrapy 程序框架简述
可以先看下scrapy的工作框架图
scrapy的工作框架
我们写的spiders是工作架构的核心，它们用于创建request 、解析response 并且产出items和更多的requests
itemPipeline 是我们用来处理的item的管道
process_item() 可以用来处理item，我们处理完了item 可以return item，让下一个pipeline处理，也可以 raising DropItem exception 以结束这个item的后续处理流程
open_spider() 方法会在初始化spider的回调
close_spider() 方法会在spider结束的时候回调
downloader middlewares 是下载和请求的中间件，默认的下载中间件的源码可以在github上查看 SPIDER_MIDDLEWARES_BASE setting in settings/default_settings.py
4.1 itemPipeline 示例
from datetime import datetime
class TidyUp(object):
def process_item(self, item, spider):
item['date'] = map(datetime.isoformat, item['date'])
return item
然后修改setting.py的内容，满足
TEM_PIPELINES = {'properties.pipelines.tidyup.TidyUp': 100 }
properties.pipelines.tidyup.TidyUp为自定义的pipeline的完整类名
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