爬虫 scrapy框架应用

scrapy框架

1、scrapy安装与环境依赖

# 1.在安装scrapy前需要安装好相应的依赖库, 再安装scrapy, 具体安装步骤如下: 
(1).安装lxml库: pip install lxml 
(2).安装wheel: pip install wheel 
(3).安装twisted: pip install twisted文件路径 
    ***根据网址进入页面后，找到跟自己电脑相匹配的安装包下载，下载成功后，
    复制到一个文件夹在地址栏用cmd打开切换到python环境中执行命令  twisted: 
    pip install twisted文件路径（T+tab键会自动生成）
	(twisted需下载后本地安装,下载地 址:http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#twisted) 	  	  (版本选择如下图,版本后面有解释,请根据自己实际选择) 
(4).安装pywin32: pip install pywin32 
     (注意:以上安装步骤一定要确保每一步安装都成功,没有报错信息,
     如有报错自行百度解决) 
(5).安装scrapy: pip install scrapy 
     (注意:以上安装步骤一定要确保每一步安装都成功,没有报错信息,
     如有报错自行百度解决) 
(6).成功验证:在cmd命令行输入scrapy,显示Scrapy1.6.0-no active project,
证明安装成功

2、创建项目等–命令介绍

# 1.手动创建一个目录test 
# 2.在test文件夹下创建爬虫项目为spiderpro: *(命令)scrapy startproject spiderpro（项目名称） *
# 3.进入项目文件夹: cd spiderpro 
# 4.创建爬虫文件: scrapy genspider 爬虫名 域名（www.baidu.com---意思只能爬取在百度以内的东西）
# 5.启动scrapy的命令：scrapy crawl +'爬虫名'
# 6.解析方法 extract_first()--->目标数据，如果拼错了，不飘红也不报错，就是拿不到数据。
# 7.当在scrapy的框架中，获取列表数据的一条用---extract_first()
# 8.当在scrapy的框架中，获取列表的所有数据用---extract（）

3、项目目录介绍

spiderpro 
	spiderpro # 项目目录 
	__init__ 
	spiders:爬虫文件目录 
		__init__ 
		tests.py:爬虫文件 
	items.py:定义爬取数据持久化的数据结构 
	middlewares.py:定义中间件 
	pipelines.py:管道,持久化存储相关 
	settings.py:配置文件 
venv:虚拟环境目录 
scrapy.cfg: scrapy 项目部署有关
    
#说明: 
    1).spiders:其内包含一个个Spider的实现, 每个Spider是一个单独的文件 
    2).items.py:它
    定义了Item数据结构, 爬取到的数据存储为哪些字段 
    3).pipelines.py:它定义Item Pipeline的实现
    4).settings.py:项目的全局配置 
    5).middlewares.py:定义中间件, 包括爬虫中间件和下载中间
    件 
    6).scrapy.cfg:它是scrapy项目的配置文件, 其内定义了项目的配置路径, 
    部署相关的信息等

4、scrapy五大核心组件与数据流向

# 架构: 
1).Scrapy Engine: 这是引擎，负责Spiders、ItemPipeline、Downloader、Scheduler中间的通 讯，信号、数据传递等等! 
2).Scheduler(调度器): 它负责接受引擎发送过来的requests请求，
	并按照一定的方式进行整理排列， 入队、并等待Scrapy Engine(引擎)来请求时，交给引擎。 
3).Downloader（下载器)：负责下载Scrapy Engine(引擎)发送的所有Requests请求，并将其获取到 的Responses交还给Scrapy Engine(引擎)，由引擎交给Spiders来处理，
4).Spiders：它负责处理所有Responses,从中分析提取数据，获取Item字段需要的数据，并将需要跟进 的URL提交给引擎，再次进入Scheduler(调度器)， 
5).Item Pipeline：它负责处理Spiders中获取到的Item，并进行处理，比如去重，持久化存储（存数据 库，写入文件，总之就是保存数据用的） 
6).Downloader Middlewares(下载中间件)：你可以当作是一个可以自定义扩展下载功能的组件 
7).Spider Middlewares(Spider中间件)：你可以理解为是一个可以自定扩展和操作引擎和Spiders中 间‘通信‘的功能组件（比如进入Spiders的Responses;和从Spiders出去的Requests）


# 工作流: 
spider --> 引擎 --> 调度器 --> 引擎 --> 下载器 --> 引擎 --> spider --> 引擎 --> 管道 --> 数据库
    1).spider将请求发送给引擎, 引擎将request发送给调度器进行请求调度 
    2).调度器把接下来要请求的request发送给引擎, 引擎传递给下载器, 中间会途径下载中间件 
    3).下载携带request访问服务器, 并将爬取内容response返回给引擎, 引擎将response返回给 spider 
    4).spider将response传递给自己的parse进行数据解析处理及构建item一系列的工作, 最后将item 返回给引擎, 引擎传递个pipeline 	
    5).pipe获取到item后进行数据持久化 
    6).以上过程不断循环直至爬虫程序终止
    
    #__init__初始化方法   __new__()  构造方法 ：当spider接收到res响应后定义类，实例化对象存到属性中也就是存在内存上，下一步才准备存到数据库

5、scrapy–爬取科客网站

# 1. itmes.py 里配置想要抓取的字段（想要抓取多少内容）

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

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

import scrapy
# 所写的字段
class ProItem(scrapy.Item):
    # define the fields for your item here like:
    img = scrapy.Field()    ******
    title = scrapy.Field()  ******
    image_url = scrapy.Field()   *****所需代码

    
# 2. 在自己定义的爬虫py文件中
# 定义了爬取数据的行为, 定义了数据解析的规则
import scrapy
#  将解析好的数据需要需要实例化存在一个属性中
from ..items import ProItem
class MyproSpider(scrapy.Spider):
    name = 'mypro'    # 爬虫名, 启动项目时用
    # allowed_domains = ['www.baidu.com']   # # 定义了爬取的范围 ，可注释掉，如果不注释则影响爬虫效果
    start_urls = ['http://www.keke289.com/']     ## 起始url, 项目启动时, 会自动向起始url发起请求
	#解析方法
    def parse(self, response):
        #用response响应进行数据解析--》xpath解析的并不是一个真实的列表
        div_list = response.xpath('//article[contains(@class,"article")]')
        for i in div_list:
            title = i.xpath('./div/h2/a/text()').extract_first()
            href = i.xpath('./div/h2/a/@href').extract_first()
            src = i.xpath('./div/a/img/@lazy_src').extract_first()
            #实例化对象
            item = ProItem()
            #将解析的数据找其相对应的字段进行赋值----存储到item属性中（字典）
            item['title'] = title
            item['image_url'] = href
            item['img'] = src
            # yield 将数据发送给管道Pipelines
            yield item
           
        
# 3.在pipelines.py 里进行MongoDB存储
# 导入pymongo模块
import pymongo
class ProPipeline(object):
    def process_item(self, item, spider):
        # python 与 MongoDB 数据库交互
        conn = pymongo.MongoClient('localhost',27017)
        # 创建或连接库
        db = conn.keke
        # 创建或连接表
        table = db.kuke
        table.insert_one(dict(item))
        return item
    
    
# 4. 在settinds.py 里修改所需要的配置
# 此示例中配置文件中的配置的项, 注意是不是全部的配置, 是针对该项目增加或修改的配置项 
# 忽略robots协议 -----》把True改成False(代表不遵守协议)
ROBOTSTXT_OBEY =False 
# UA伪装 ----》换成自己的 UA
USER_AGENT = 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/76.0.3809.87 Safari/537.36' 
# 管道类打开以防数据发送不过来 --->把注释解掉即可
ITEM_PIPELINES ={ 'qsbk.pipelines.QsbkPipeline':300, }

6、scrapy实现多页爬取

1). #在起始url中，输入有顺序的每页地址，然后格式化输出。
例：
start_urls = ['http://www.009renti.com/evarenti/RenTiCaiHui/14_%s.html' % for i in range(1,3)]


2). # spider编码在原基础之上, 构建其他页面的url地址, 并利用scrapy.Request发起新的请求, 请求的 回调函数依然是parse: 
#声明page页码数为第一页
page = 1 
base_url = 'http://www.xiaohuar.com/list-1-%s.html' 
# 爬取一共四页的数据所以小于4，因为每次self.page+1,当到第三页时依次加一所以就四页了，要几页写几页
if self.page < 4: 
    #格式化拼接页码数
    page_url = base_url%self.page 
    #依次加一
    self.page += 1 
    #爬取多页收据，将yield函数里  用scrapy.Request再次请求，callback回调其自身函数就OK
    yield scrapy.Request(url=page_url, callback=self.parse) 
    # (其他文件不用改动)
   
####  准确使用
import scrapy
from ..items import BizhiItem
class MybizhiSpider(scrapy.Spider):
    name = 'mybizhi'
    # allowed_domains = ['www.baidu.com']
    1).# start_urls = ['http://sj.zol.com.cn/bizhi/mingxing/%s.html'% i for i in range(1,5)]
    2). #定义起始url为第一页数据
    start_urls = ['http://sj.zol.com.cn/bizhi/mingxing/1.html']
    #定义page=1从第一页开始
    page = 1
    def parse(self, response):
        div_list = response.xpath('//li[@class="photo-list-padding"]')
        for div in div_list:
            title = div.xpath('./a/span/em/text()').extract_first()
            image_url = div.xpath('./a/img/@src').extract_first()
            detail_url = div.xpath('./a/@href').extract_first()
            item = BizhiItem()
            item['title'] = title
            item['image_url'] = image_url
            item['detail_url'] = detail_url
            # 输入爬取多少页的数据
            if self.page < 4:
                #每次加一页，直到全部爬取结束
                self.page += 1
                #将每页拼接到页码上
                url = 'http://sj.zol.com.cn/bizhi/mingxing/%s.html'%self.page
                #再次请求，调用自身函数
                yield scrapy.Request(url=url,callback=self.parse)
            #最后将数据发送到管道，存入MongoDB
            yield item

7、scrapy解析笑话网站例

import scrapy
from ..items import SkillItem

class MyskillSpider(scrapy.Spider):
    name = 'myskill'
    # allowed_domains = ['www.baidu.com']
    start_urls = ['http://www.jokeji.cn/?bmjmxa=ziqzh']
	#自己定义的函数
    def detail_parse(self, response):
        # 将回调传来的值，取出
        item = response.meta['item']
        *****
        当在scrapy的框架中，获取列表数据的一条用---extract_first()
        当在scrapy的框架中，获取列表的所有数据用---extract（）
        *****
        detail_url = response.xpath('//span[@id="text110"]/p/text()').extract()
        # 解析的目标数据是一个大字典用  '' .join()拼接使其变成字符串
        item['detail_url'] = ''.join(detail_url)
        # 最后在发送到管道
        yield item

    def parse(self, response):
        div_list = response.xpath('//div[@class="newcontent l_left"]/ul/li')
        for div in div_list:
            title = div.xpath('./a/text()').extract_first()
            link = div.xpath('./a/@href').extract_first()
            item = SkillItem()
            item['title'] = title
            item['link'] = 'http://www.jokeji.cn'+link
            # 爬取网页xpath解析，实例化对象将其相对应的字段进行赋值，获取详情页连接再次发起去请求，
            # 用yield的SCRAPY.Request的内置参数callback回调一个函数，meta将值传送到回调函数
            yield scrapy.Request(url='http://www.jokeji.cn'+link,callback=self.detail_parse,meta={'item':item})

8、scrapy框架下载图片代码

1).item.py定义字段赋值

import scrapy
class BizhiItem(scrapy.Item):
    # 定义需要的字段与爬虫文件相关联
    title = scrapy.Field()
    image_url = scrapy.Field()
    detail_url = scrapy.Field()
    
2). 爬虫py文件

import scrapy
# 导入item的类名内容
from ..items import BizhiItem
class MybizhiSpider(scrapy.Spider):
    name = 'mybizhi'
    # allowed_domains = ['www.baidu.com']
    # start_urls = ['http://sj.zol.com.cn/bizhi/mingxing/%s.html'% i for i in range(1,5)]
    start_urls = ['http://sj.zol.com.cn/bizhi/mingxing/1.html']
    def pic_parse(self, response):
        #接收传送的参数取出来
        item = response.meta['item']
        #图片的名字按照 / 切割
        name = item['image_url'].split('/')[-1]
        # 响应内容，获取图片的二进制流
        content = response.body
        # open 打开的文件，***************imgs文件（图片存储的文件）一定要跟scrapy.cfg平级，不然拿不到***********
        with open('./imgs/%s'%name,'wb') as f:
            #把二进制流写入
            f.write(content)
            # 逻辑工作结束后，最后将item发送至管道
            yield item

    def parse(self, response):
        div_list = response.xpath('//li[@class="photo-list-padding"]')
        for div in div_list:
            title = div.xpath('./a/span/em/text()').extract_first()
            image_url = div.xpath('./a/img/@src').extract_first()
            detail_url = div.xpath('./a/@href').extract_first()
            item = BizhiItem()
            item['title'] = title
            item['image_url'] = image_url
            item['detail_url'] = detail_url
            # 再次请求一个图片地址链接，把赋值好的属性传送过去。
            yield scrapy.Request(url=image_url,callback=self.pic_parse,meta={'item':item}) 
            
3).piplines.py 管道py存数据
import pymongo

class BizhiPipeline(object):
    def process_item(self, item, spider):
        # 与MongoDB数据库交互   域名加端口
        conn = pymongo.MongoClient('localhost',27017)
        # 创建数据库或者连接数据库
        db = conn.xxxxx
        # 创建表或者连接表
        table = db.yyyyy
        # 插入数据
        table.insert_one(dict(item))
        return item

     
4).settings.py配置内容
# 此示例中配置文件中的配置的项, 注意是不是全部的配置, 是针对该项目增加或修改的配置项 
# 忽略robots协议 -----》把True改成False(代表不遵守协议)
ROBOTSTXT_OBEY =False 
# UA伪装 ----》换成自己的 UA
USER_AGENT = 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/76.0.3809.87 Safari/537.36' 
# 管道类打开以防数据发送不过来 --->把注释解掉即可
ITEM_PIPELINES ={ 'qsbk.pipelines.QsbkPipeline':300, }

9、scrapy 篡改请求与响应，item丢弃

1).-- UA池--->大量UA----->拦截请求  ---->换UA 
2).-- IP代理池---->请求---->换IP
3).-- cookie池---->换cookie
4).-- 拦截响应（动态加载）--selenium抓取（res.scrapy<---->res.selenium）--给引擎--->spider

10、scrapy中间件–分类，作用

# 中间件分类
	- 下载中间键：DownloadMiddleware
    - 爬虫中间件：SpiderMiddleware

# 中间件的作用
	- 下载中间件: 拦截请求与响应, 篡改请求与响应 
    - 爬虫中间件: 拦截请求与响应, 拦截管道item, 篡改请求与响应, 处理item

# 下载中间件的主要方法: 
process_request     #获取拦截非异常请求
process_response    #获取拦截所有响应
process_exception   #获取拦截异常请求

11、下载中间件拦截请求, 使用代理ip案例

1).# spider编码: 
import scrapy 
class DlproxySpider(scrapy.Spider): 
	name = 'dlproxy' 
	# allowed_domains = ['www.baidu.com'] 
	start_urls = ['https://www.baidu.com/s?wd=ip']
def parse(self, response): 
	with open('baiduproxy.html', 'w', encoding='utf-8') as f: 
		f.write(response.text)
        
2).# Downloadermiddleware编码: 
def process_request(self, request, spider): 
    # http://www.goubanjia.com
    request.meta['proxy'] = 'http://111.231.90.122:8888' 
    return None

3).# settings编码
USER_AGENT = 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/77.0.3865.90 Safari/537.36'
ROBOTSTXT_OBEY = False
# 把下载中间件注释打开
Downloader_MIDDLEWARES = {
   'proxy.middlewares.ProxySpiderMiddleware': 543,
}

12、下载中间件实现UA池

1). 在middlewares.py
from scrapy import signals
# ua导包需下载 pip install fake-useragent

from fake_useragent import UserAgent
#导入随机
import random
#实例化
ua_chrome = UserAgent()
#定义ua池
ua_pool = []
for i in range(10):
    ua = ua_chrome.Chrome
    ua_pool.append(ua)
    
    # 拦截请求：拦截非异常的请求
    def process_request(self, request, spider):
        # request.meta['proxy'] = 'http://60.217.64.237:38829'
        request.headers['User-Agent'] = random.choice(ua_pool)
        return None
    # 拦截响应：拦截的是所有响应
    def process_response(self, request, response, spider):
        print('*'*50)
        ***** request.headers['User-Agent'] *****取ua
        print(request.headers['User-Agent'])
        print('*'*50)
        return response
   
2).  需要注释的地方，跟修改的地方  在settings.py 里设置
1.USER_AGENT = 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/77.0.3865.90 Safari/537.36'
2.ROBOTSTXT_OBEY = False
#把下载中间件注释开
3.DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {
   'proxy.middlewares.ProxyDownloaderMiddleware': 543,
}

3). #在起始url里，用列表推导式里面加入for循环，依次循环就可以在ua池里任意获取
start_urls = ['https://www.baidu.com/s?ie=utf-8&f=8&rsv_bp=1&rsv_idx=1&tn=baidu&wd=ip&rsv_pq=cf95e45f000b8d2b&rsv_t=74b1V5e7UWXPDK6YWqzjFSXv%2B9wpMSDHZrF4HMP0TnouyBZ4o6hj%2FuiRWgI&rqlang=cn&rsv_enter=1&rsv_dl=tb&rsv_sug3=2&rsv_sug1=1&rsv_sug7=100&rsv_sug2=0&inputT=1452&rsv_sug4=1453' for i in range(3)]

*************************************************************
简单的UA池
from fake_useragent import UserAgent
for i in range(10):
    USER_AGENT = UserAgent().random
    print(USER_AGENT)
*************************************************************

13、selenium与scrapy框架对接

1).item.py里
# 定义爬取的字段
import scrapy
class NewsItem(scrapy.Item):
    title = scrapy.Field()
    image_url = scrapy.Field()
    
*****************************************************************************************
2).在爬虫的py里
import scrapy
from ..items import NewsItem
from selenium import webdriver
class MynewsSpider(scrapy.Spider):
    name = 'mynews'
    # allowed_domains = ['www.baidu.com']
    # 在起始的url里定义网址爬取的范围
    start_urls = ['https://news.163.com/domestic/']
    # 实例化selenium对象，executable_path=‘驱动程序的工具路径’
    browser = webdriver.Chrome(executable_path=r'D:\爬虫段位\day13\news\chromedriver.exe')

    def image_parse(self, response):
        item = response.meta['item']
        content = response.body
        name = item['image_url'].split('/')[-1].split('?')[0]
        with open('./imgs/%s'% name,'wb') as f:
            f.write(content)
            yield item

    def parse(self, response):
        # 正常的xpath解析
        div_list = response.xpath('//div[contains(@class,"news_article")]')
        for div in div_list:
            title = div.xpath('./div/div/h3/a/text()').extract_first()
            image_url = div.xpath('./a/img/@src').extract_first()
            item = NewsItem()
            item['title'] = title
            item['image_url'] = image_url
            yield scrapy.Request(url=image_url,callback=self.image_parse,meta={'item':item})

*****************************************************************************************            
3).pipelines.py里 存数据
import pymongo

class NewsPipeline(object):
    def process_item(self, item, spider):
        conn = pymongo.MongoClient('localhost',27017)
        db = conn.news
        table = db.wynews
        table.insert_one(dict(item))
        return item
    
***************************************************************************************** 
4).middlewares.py里
from scrapy import signals
from scrapy.http import HtmlResponse
# 因为获取js的动态数据所以属于响应拦截
    def process_response(self, request, response, spider):
        # 在爬虫py里已导入自动化工具，用spider导进来运用
        browser = spider.browser
        # 在第一次请求的js动态数据，判断拦截后的响应的url在不在起始url里
        #   注意爬取的连接， 必要时判断
        if response.url in spider.start_urls:
            # 用自动化工具进行请求页面
            browser.get(request.url)
            # js下拉框 下拉一次
            js = 'window.scrollTo(0,document.body.scrollHeight)'
            # 把js 代码放入 browser.execute_script(js)
            browser.execute_script(js)
            # 获取响应后的页面赋给变量
            html = browser.page_source
            # 将拦截后获取的数据在发送给爬虫文件解析----
            # 固定参数 url=browser.current_url（currnet_url代表当前请求的url）,body=html（body请求体）,
            # encoding='utf-8'（文本编码）,request=request（伪装成请求头，返回爬虫网页））

            return HtmlResponse(url=browser.current_url,body=html,encoding='utf-8',request=request)
        return response
    
*****************************************************************************************
5).settings.py设置
USER_AGENT = 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/77.0.3865.90 Safari/537.36'
ROBOTSTXT_OBEY = False
DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {
   'news.middlewares.NewsDownloaderMiddleware': 543,
}
ITEM_PIPELINES = {
   'news.pipelines.NewsPipeline': 300,
}

14、scrapy 持久化与MongoDB交互

# 核心方法讲解: 
open_spider(self, spider): spider开启是被调用 close_spider(self, spider): spider关闭是被调用 from_crawler(cls, crawler): 类方法, 用@classmethod标识, 可以获取配置信息 
Process_item(self, item, spider): 与数据库交互存储数据, 该方法必须实现 
***** # 重点: 所有的方法名都必须一致

1). #在管道pipelines.py
import pymongo
class XiaoxiaoPipeline(object):
    # 初始化方法, __new__: 构造方法, 在内存中开辟一块空间
    def __init__(self,mongo_uri,mongo_db):
        self.mongo_uri = mongo_uri
        self.mongo_db = mongo_db

    def open_spider(self,spider):
        self.client = pymongo.MongoClient(self.mongo_uri)
        self.db = self.client[self.mongo_db]

    @classmethod
    # 调用配置中定义的方法
    def from_crawler(cls,crawler):
        return cls(
            mongo_uri = crawler.settings.get('MONGO_URI'),
            mongo_db = crawler.settings.get('MONGO_DB')
        )


    def process_item(self, item, spider):
        self.db['myxiao'].insert(dict(item))
        return item

    def close_spider(self,spider):
        self.client.close()
        
2). # 爬虫文件正常爬取思路
import scrapy
from ..items import XiaoxiaoItem
class MyxiaoSpider(scrapy.Spider):
    name = 'myxiao'
    # allowed_domains = ['www.baidu.com']
    start_urls = ['http://duanziwang.com/']

    def parse(self, response):
        div_list = response.xpath('//article[@class="post"]')
        for div in div_list:
            title = div.xpath('./div/h1/a/text()').extract_first()
            cont = div.xpath('./div[2]/p/text()').extract()
            content = ''.join(cont)
            item = XiaoxiaoItem()
            item['title'] = title
            item['content'] = content
            yield item
            
3). # settings.py 配置

USER_AGENT = 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/77.0.3865.90 Safari/537.36'

ROBOTSTXT_OBEY = False

ITEM_PIPELINES = {
    # 跟中间件的类相对应，后面的值，谁小谁先运行
   'xiaoxiao.pipelines.XiaoxiaoPipeline': 300,
}

MONGO_URI = 'localhost'
MONGO_DB = 'xiaoxiao'

15、scrapy 持久化与Mysql交互

1). # 在中间管道.py里
import pymysql
class MyXiaoxiaoPipeline(object):
    def __init__(self,host,database,user,password,port):
        self.host = host
        self.database = database
        self.user = user
        self.password = password
        self.port = port

    def open_spider(self,spider):
        self.client = pymysql.connect(self.host,self.user,self.password,self.database,charset='utf8',port=self.port)
        self.corsor = self.client.cursor()
	

    @classmethod
    def from_crawler(cls,crawler):
        return cls(
            host=crawler.settings.get('MYSQL_HOST'),
            database = crawler.settings.get('MYSQL_DATABASE'),
            user = crawler.settings.get('MYSQL_USER'),
            password = crawler.settings.get('MYSQL_PASSWORD'),
            port = crawler.settings.get('MYSQL_PORT')
        )


    def process_item(self, item, spider):
        
        
        data = dict(item)
        # data.keys()---->获取所有的键，字段----（title，content）
        keys = ','.join(data.keys())
        # 获取所有的值
        values = ','.join(['%s']*len(data))
        sql = 'insert into %s (%s) values (%s)'% ('myxiao',keys,values)
        self.corsor.execute(sql,tuple(data.values()))
        # 提交
        self.client.commit()
        return item
    
2).在settings.py 里
ITEM_PIPELINES = {
   'xiaoxiao.pipelines.MyXiaoxiaoPipeline': 295,
}

MYSQL_HOST = 'localhost'
MYSQL_DATABASE = 'xiaoxiao'
MYSQL_USER = 'root'
MYSQL_PASSWORD = ''
MYSQL_PORT = 3306

ROBOTSTXT_OBEY = False

USER_AGENT = 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/77.0.3865.90 Safari/537.36'\

16、基于crawlSpider的全站数据爬取

1).# 项目的创建 
scrapy startproject projectname 
scrapy genspider -t crawl spidername www.baidu.com

2).# crawlspider全站数据爬取: 
- CrawlSpider是一个爬虫类, 是scrapy.spider的子类, 功能比spider更强大. 
- CrawlSpider的机制: 
    - 连接提取器: 可以根据指定的规则进行连接的提取 
    - 规则解析器: 根据指定的规则对响应数据进行解析
        
3))# 案例: 基于CrawlSpider对笑话网进行全站深度数据爬取, 抓取笑话标题与内容, 并存储于MongoDB中
# item编码: 
import scrapy 
class JokeItem(scrapy.Item): 
    title = scrapy.Field() 
    content = scrapy.Field()
    
# spider编码: 
import scrapy 
from scrapy.linkextractors import LinkExtractor 
from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule 
from..items import JokeItem 
class ZSpider(CrawlSpider): 
    name = 'z' 
    # allowed_domains = ['www.baidu.com'] 
    start_urls = ['http://xiaohua.zol.com.cn/lengxiaohua/'] 
    link = LinkExtractor(allow=r'/lengxiaohua/\d+.html') 
    link_detail = LinkExtractor(allow=r'.*?\d+\.html') 
    rules = ( Rule(link, callback='parse_item', follow=True), 		                   Rule(link_detail, callback='parse_detail'), )
    def parse_item(self, response): 
        pass 
    def parse_detail(self, response): 
        title = response.xpath('//h1[@class="article- title"]/text()').extract_first() 
        content = response.xpath('//div[@class="article- text"]//text()').extract() 
        content = ''.join(content) 
        if title and content: 
            item = JokeItem() 
            item["title"] = title 
            item["content"] = content 
            print(dict(item)) 
            yield item
            
# pipeline编码: 
class JokePipeline(object): 
    def __init__(self, mongo_uri, mongo_db): 
        self.mongo_uri = mongo_uri 
        self.mongo_db = mongo_db 
    @classmethod 
    def from_crawler(cls, crawler): 
        return cls( 
            mongo_uri=crawler.settings.get('MONGO_URI'), 			                 				mongo_db=crawler.settings.get('MONGO_DB') ) 
    def open_spider(self, spider):
        self.client = pymongo.MongoClient(self.mongo_uri) 
        self.db = self.client[self.mongo_db] 
    def process_item(self, item, spider):                          				 	             self.db["joke"].insert(dict(item)) 
        return item 
    def close(self, spider): 
        self.client.close()

17、增量式爬虫

# 概念: 
- 检测网站数据更新, 只爬取更新的内容 
- 核心: 
    去重 
    - url 
    - 数据指纹
# 增量式爬虫: 电影名称与电影类型的爬取 # url: https://www.4567tv.co/list/index1.html

#item.py
import scrapy
class MoveItem(scrapy.Item):
    title = scrapy.Field()
    lab = scrapy.Field()
#爬虫py文件
import scrapy
from ..items import MoveItem

from redis import Redis
class MymoveSpider(scrapy.Spider):
    name = 'mymove'
    # allowed_domains = ['www.baidu.com']
    start_urls = ['https://www.4567tv.co/list/index1.html']
    # 连接redis数据库
    conn = Redis('localhost',6379)
    def detail_parse(self, response):
        title = response.xpath('//div[@class="ct-c"]/dl/dt/text()').extract_first()
        lab = response.xpath('//div[@class="ee"]/text()').extract_first()
        item = MoveItem()
        item['title'] = title
        item['lab'] = lab
        yield item
    def parse(self, response):
        link = response.xpath('//div[contains(@class,"index-area")]/ul/li/a/@href').extract()
        for i in link:
            # 如果link已经存在, 则ret为0, 说明该数据爬过来
            # 如果link不存在, 则ret为1, 说明没爬虫
            ret = self.conn.sadd('link',i)   # 把需要的数据存入redis库
            #  反向思绪
            if ret:
                print('有新数据, 可以爬取---------------------------------')
                yield scrapy.Request(url='https://www.4567tv.co'+i,callback=self.detail_parse)
            else:
                print('没有数据更新, 不需要爬取###############################')
                
# pipelines.py
import pymongo

class MovePipeline(object):
    def process_item(self, item, spider):

        conn = pymongo.MongoClient('localhost',27017)
        db = conn.move
        table = db.mv
        table.insert_one(dict(item))
        return item
    
# settings.py
USER_AGENT = 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/77.0.3865.90 Safari/537.36'
ROBOTSTXT_OBEY = False
ITEM_PIPELINES = {
   'move.pipelines.MovePipeline': 300,
}

19、mongo的简易分组聚合统计用django显示

# 连接Mongo 数据库
import pymongo
conn = pymongo.MongoClient('localhost',27017)
db = conn.fqxh
table = db.xh

def login(request):
    # find（）查询所有的数据
    res = table.find()
    return render(request,'aaa.html',locals())

def index(request):
    # 对都需要的值进行排序ASC是正序，DESC倒叙
    res = table.find().sort([('times_date',pymongo.ASCENDING)])
    return render(request,'index.html',locals())


def indexs(request):
# ****以group进行分组，求出爬取浏览次数之和
    ret = table.aggregate([{'$group':{'_id':'$times_date','cc':{'$sum':'$count'}}}])
    li  = []
    for i in ret:
        i['date'] = i['_id']
        li.append(i)
    return render(request,'indexs.html',locals())

def total(request):
    # Mongo的分组聚合统计，按照日期分
    # 统计每天爬取了几次
    res = table.aggregate([{'$group':{'_id':'$times_date','cc':{'$sum':1}}}])
    li = []
    for i in res:
        i['date'] = i['_id']
        li.append(i)
    return render(request,'ccc.html',locals())