网络爬虫（又被称为网页蜘蛛，网络机器人，在FOAF社区中间，更经常的称为网页追逐者），是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。另外一些不常使用的名字还有蚂蚁、自动索引、模拟程序或者蠕虫。当然也可以理解为在网络上爬行的蜘蛛，把互联网比作一张大网，而爬虫便是在这网上爬来爬去的蜘蛛，如果遇到资源就会把它取下来，想抓取什么，由你来决定。
首先、要学习python爬虫要掌握一下几点：
- python基础知识
- python中urllib和urllib2库的用法
- python正则表达式
- python爬虫框架Scrapy
- Python爬虫更高级的功能
1、python基础知识可以在前几篇有介绍
2、urllib和urllib2库是学习python爬虫最基本的库，利用这个库可以得到网页的内容，并对内容用正则表达式提取分析，得到我们想要的结果，
3、python正则表达式
python正则表达式是一种用来匹配字符串的强有力的工具，它的设计是有一种描述性语言来给字符串定义一个规则，凡是符合规则的字符串，我们就可以认为它‘匹配’了，否则，该字符串就是不合法的。
4、爬虫框架scrap
scrap框架功能简述如下：
HTML, XML源数据 选择及提取 的内置支持
提供了一系列在spider之间共享的可复用的过滤器(即 Item Loaders)，对智能处理爬取数据提供了内置支持。
通过 feed导出 提供了多格式(JSON、CSV、XML)，多存储后端(FTP、S3、本地文件系统)的内置支持
提供了media pipeline，可以 自动下载 爬取到的数据中的图片(或者其他资源)。
高扩展性。您可以通过使用 signals ，设计好的API(中间件, extensions, pipelines)来定制实现您的功能。
内置的中间件及扩展为下列功能提供了支持:
cookies and session 处理
HTTP 压缩
HTTP 认证
HTTP 缓存
user-agent模拟
robots.txt
爬取深度限制
针对非英语语系中不标准或者错误的编码声明, 提供了自动检测以及健壮的编码支持。
支持根据模板生成爬虫。在加速爬虫创建的同时，保持在大型项目中的代码更为一致。详细内容请参阅 genspider 命令。
针对多爬虫下性能评估、失败检测，提供了可扩展的 状态收集工具 。
提供 交互式shell终端 , 为您测试XPath表达式，编写和调试爬虫提供了极大的方便
提供 System service, 简化在生产环境的部署及运行
内置 Web service, 使您可以监视及控制您的机器
内置 Telnet终端 ，通过在Scrapy进程中钩入Python终端，使您可以查看并且调试爬虫
Logging 为您在爬取过程中捕捉错误提供了方便
支持 Sitemaps 爬取
具有缓存的DNS解析器
官方文档：http://doc.scrapy.org/en/latest/
5、简单的扒下一个网页。
在网页中其实就是代码通过浏览器解释呈现出来，实质是由一段HTML代码，加JS、CSS，如果把网页比作一个人，那么HTML便是他的骨架，JS便是他的肌肉，CSS便是它的衣服。所以最重要的部分是存在与HTML中的。下面就说小例子：
import urllib2
response = urllib2.urlopen("http://www.baidu.com")
print response.read()
可以直接执行一下感受下爬虫的魅力。
这里解析一下上面的代码，首先是utllib2库里面的urlopen方法，传入一个url，这个网址是百度的首页，协议是http协议，当然也可以换成其他的例如：ftp、file、https等等，只是代表了一种访问控制协议，urlopen一般接受三个参数，参数如下：
urlopen(url, data, timeout)
参数url即为url，data是访问url时要传送的数据，timeout是设置超时时间。data和timeout可以不传送，data默认为空None，timeout默认为socket._GLOBAL_DEFAULT_TIMEOUT。第一个参数url是必须要传送的，在这个例子里我们传送了百度的url，执行urlopen方法之后，返回一个response对象，返回信息保存在这里。
print response.read()
response对象有一个read方法，可以返回获取到此的网页内容。
如果不加read直接打印就会有如下错误：
<addinfourl at 139728495260376 whose fp = <socket._fileobject object at 0x7f1513fb3ad0>>
直接打印出了该对象的描述，所以记得一定要加read方法，否则它不出来内容。
| Requset |
Requests 是使用 Apache2 Licensed 许可证的 基于Python开发的HTTP 库，其在Python内置模块的基础上进行了高度的封装，从而使得Pythoner进行网络请求时，变得美好了许多，使用Requests可以轻而易举的完成浏览器可有的任何操作。
import urllib2
import json
import cookielib
def urllib2_request(url, method="GET", cookie="", headers={}, data=None):
"""
:param url: 要请求的url
:param cookie: 请求方式，GET、POST、DELETE、PUT..
:param cookie: 要传入的cookie，cookie= 'k1=v1;k1=v2'
:param headers: 发送数据时携带的请求头，headers = {'ContentType':'application/json; charset=UTF-8'}
:param data: 要发送的数据GET方式需要传入参数，data={'d1': 'v1'}
:return: 返回元祖，响应的字符串内容 和 cookiejar对象
对于cookiejar对象，可以使用for循环访问：
for item in cookiejar:
print item.name,item.value
"""
if data:
data = json.dumps(data)
cookie_jar = cookielib.CookieJar()
handler = urllib2.HTTPCookieProcessor(cookie_jar)
opener = urllib2.build_opener(handler)
opener.addheaders.append(['Cookie', 'k1=v1;k1=v2'])
request = urllib2.Request(url=url, data=data, headers=headers)
request.get_method = lambda: method
response = opener.open(request)
origin = response.read()
return origin, cookie_jar
# GET
result = urllib2_request('http://127.0.0.1:8001/index/', method="GET")
# POST
result = urllib2_request('http://127.0.0.1:8001/index/', method="POST", data= {'k1': 'v1'})
# PUT
result = urllib2_request('http://127.0.0.1:8001/index/', method="PUT", data= {'k1': 'v1'})
其实上面的urlopen参数库传入一个request请求，它其实就是一个request类的实例，构造时需要传入url，data等等的内容。通过上面的代码可以改写成：
import urllib2
request = urllib2.Request("http://www.baidu.com")
response = urllib2.urlopen(request)
print response.read()
运行结果是完全一样的，只不过中间多了一个request对象，推荐大家这么写，因为在构建请求时还需要加入好多内容，通过构建一个request，服务器响应请求得到应答，这样显得逻辑上清晰明确。
POST和GET数据传送
POST和GET的区别：
最重要的是get方式是直接以链接形式访问，链接中包含了所有的参数，当然如果包含了密码的话是一种不安全的选择，不过你可以直观的看到自己提交的内容，POST则不会在网址上显示所有的参数，不过如果你想直接查看提交了什么就不太方便了。
1、POST方式：
上面已经说过data是传参的，这里就做一个传参的实例：
import urllib
import urllib2
values = {"username":"1016903103@qq.com","password":"XXXX"}
data = urllib.urlencode(values)
url = "https://passport.csdn.net/account/login?from=http://my.csdn.net/my/mycsdn"
request = urllib2.Request(url,data)
response = urllib2.urlopen(request)
print response.read()
引入了urllib库，模拟登录csdn，因为这里还没有设置头部header的工作，还有一些参数没有设置全，所以肯定登录不上去，只是说一下原理。上例解析：创建了一个字典，名字values，参数设置了username和password，下面利用urllib的urlencode方法将字典编码，命名为data，狗见request时，传入两个参数，url和data，运行程序，即可实现登录，返回的便是登录后呈现的页面内容，上面的字典的定义方式还有一种，和下面的写法是等价的。
import urllib
import urllib2
values = {}
values['username'] = "1016903103@qq.com"
values['password'] = "XXXX"
data = urllib.urlencode(values)
url = "http://passport.csdn.net/account/login?from=http://my.csdn.net/my/mycsdn"
request = urllib2.Request(url,data)
response = urllib2.urlopen(request)
print response.read()
举例：
# 1、基本POST实例
import requests
payload = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}
ret = requests.post("http://httpbin.org/post", data=payload)
print ret.text
# 2、发送请求头和数据实例
import requests
import json
url = 'https://api.github.com/some/endpoint'
payload = {'some': 'data'}
headers = {'content-type': 'application/json'}
ret = requests.post(url, data=json.dumps(payload), headers=headers)
print ret.text
print ret.cookies
向https://api.github.com/some/endpoint发送一个POST请求，将请求和相应相关的内容封装在 ret 对象中。
2、GET方式：
至于get方式我们可以直接把参数写到网址上面，直接构建一个带参数的url出来即可。
import urllib
import urllib2
values={}
values['username'] = "1016903103@qq.com"
values['password']="XXXX"
data = urllib.urlencode(values)
url = "http://passport.csdn.net/account/login"
geturl = url + "?"+data
request = urllib2.Request(geturl)
response = urllib2.urlopen(request)
print response.read()
你可以print geturl，打印输出一下url，发现其实就是原来的url加？然后加编码后的参数
http://passport.csdn.net/account/login?username=1016903103%40qq.com&password=XXXX
和我们平常GET访问方式一模一样，这样就实现了数据的get方式传送。
举例：
# 1、无参数实例
import requests
ret = requests.get('https://github.com/timeline.json')
print ret.url
print ret.text
# 2、有参数实例
import requests
payload = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}
ret = requests.get("http://httpbin.org/get", params=payload)
print ret.url
print ret.text
向 https://github.com/timeline.json 发送一个GET请求，将请求和响应相关均封装在 ret 对象中。
3、其他请求
requests.get(url, params=None, **kwargs)
requests.post(url, data=None, json=None, **kwargs)
requests.put(url, data=None, **kwargs)
requests.head(url, **kwargs)
requests.delete(url, **kwargs)
requests.patch(url, data=None, **kwargs)
requests.options(url, **kwargs)
# 以上方法均是在此方法的基础上构建
requests.request(method, url, **kwargs)
requests模块已经将常用的Http请求方法为用户封装完成，用户直接调用其提供的相应方法即可，其中方法的所有参数有：
def request(method, url, **kwargs):
"""Constructs and sends a :class:`Request <Request>`.
:param method: method for the new :class:`Request` object.
:param url: URL for the new :class:`Request` object.
:param params: (optional) Dictionary or bytes to be sent in the query string for the :class:`Request`.
:param data: (optional) Dictionary, bytes, or file-like object to send in the body of the :class:`Request`.
:param json: (optional) json data to send in the body of the :class:`Request`.
:param headers: (optional) Dictionary of HTTP Headers to send with the :class:`Request`.
:param cookies: (optional) Dict or CookieJar object to send with the :class:`Request`.
:param files: (optional) Dictionary of ``'name': file-like-objects`` (or ``{'name': ('filename', fileobj)}``) for multipart encoding upload.
:param auth: (optional) Auth tuple to enable Basic/Digest/Custom HTTP Auth.
:param timeout: (optional) How long to wait for the server to send data
before giving up, as a float, or a :ref:`(connect timeout, read
timeout) <timeouts>` tuple.
:type timeout: float or tuple
:param allow_redirects: (optional) Boolean. Set to True if POST/PUT/DELETE redirect following is allowed.
:type allow_redirects: bool
:param proxies: (optional) Dictionary mapping protocol to the URL of the proxy.
:param verify: (optional) whether the SSL cert will be verified. A CA_BUNDLE path can also be provided. Defaults to ``True``.
:param stream: (optional) if ``False``, the response content will be immediately downloaded.
:param cert: (optional) if String, path to ssl client cert file (.pem). If Tuple, ('cert', 'key') pair.
:return: :class:`Response <Response>` object
:rtype: requests.Response
Usage::
>>> import requests
>>> req = requests.request('GET', 'http://httpbin.org/get')
<Response [200]>
"""
# By using the 'with' statement we are sure the session is closed, thus we
# avoid leaving sockets open which can trigger a ResourceWarning in some
# cases, and look like a memory leak in others.
with sessions.Session() as session:
return session.request(method=method, url=url, **kwargs)
更多requests模块相关的文档见：http://cn.python-requests.org/zh_CN/latest/
| Sxrapy |
Scrapy是一个为了爬取网站数据，提取结构性数据而编写的应用框架。 其可以应用在数据挖掘，信息处理或存储历史数据等一系列的程序中。
其最初是为了页面抓取 (更确切来说, 网络抓取 )所设计的， 也可以应用在获取API所返回的数据(例如 Amazon Associates Web Services ) 或者通用的网络爬虫。Scrapy用途广泛，可以用于数据挖掘、监测和自动化测试。
Scrapy 使用了 Twisted异步网络库来处理网络通讯。整体架构大致如下：
Scrapy主要包括一下组件：
- 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。 - 下载器中间件(Downloader Middlewares)
位于Scrapy引擎和下载器之间的框架，主要是处理Scrapy引擎与下载器之间的请求及响应。 - 爬虫中间件(Spider Middlewares)
介于Scrapy引擎和爬虫之间的框架，主要工作是处理蜘蛛的响应输入和请求输出。 - 调度中间件(Scheduler Middewares)
介于Scrapy引擎和调度之间的中间件，从Scrapy引擎发送到调度的请求和响应。
Scrapy运行流程大概如下：
- 引擎从调度器中取出一个链接(URL)用于接下来的抓取
- 引擎把URL封装成一个请求(Request)传给下载器
- 下载器把资源下载下来，并封装成应答包(Response)
- 爬虫解析Response
- 解析出实体（Item）,则交给实体管道进行进一步的处理
- 解析出的是链接（URL）,则把URL交给调度器等待抓取
一、安装
pip install Scrapy
注：windows平台需要依赖pywin32，请根据自己系统32/64位选择下载安装，https://sourceforge.net/projects/pywin32/
二、基本使用
1、创建项目
运行命令：
scrapy startproject your_project_name
自动创建目录：
project_name/
scrapy.cfg
project_name/
__init__.py
items.py
pipelines.py
settings.py
spiders/
__init__.py
文件说明：
- scrapy.cfg 项目的配置信息，主要为Scrapy命令行工具提供一个基础的配置信息。（真正爬虫相关的配置信息在settings.py文件中）
- items.py 设置数据存储模板，用于结构化数据，如：Django的Model
- pipelines 数据处理行为，如：一般结构化的数据持久化
- settings.py 配置文件，如：递归的层数、并发数，延迟下载等
- spiders 爬虫目录，如：创建文件，编写爬虫规则
注意：一般创建爬虫文件时，以网站域名命名
2、编写爬虫
在spiders目录中新建 xiaohuar_spider.py 文件
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import scrapy
class XiaoHuarSpider(scrapy.spiders.Spider):
name = "xiaohuar"
allowed_domains = ["xiaohuar.com"]
start_urls = [
"http://www.xiaohuar.com/hua/",
]
def parse(self, response):
# print(response, type(response))
# from scrapy.http.response.html import HtmlResponse
# print(response.body_as_unicode())
current_url = response.url
body = response.body
unicode_body = response.body_as_unicode()
3、运行
进入project_name目录，运行命令
scrapy crawl spider_name --nolog
4、递归的访问
以上的爬虫仅仅是爬去初始页，而我们爬虫是需要源源不断的执行下去，直到所有的网页被执行完毕
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import scrapy
from scrapy.http import Request
from scrapy.selector import HtmlXPathSelector
import re
import urllib
import os
class XiaoHuarSpider(scrapy.spiders.Spider):
name = "xiaohuar"
allowed_domains = ["xiaohuar.com"]
start_urls = [
"http://www.xiaohuar.com/list-1-1.html",
]
def parse(self, response):
# 分析页面
# 找到页面中符合规则的内容（校花图片），保存
# 找到所有的a标签，再访问其他a标签，一层一层的搞下去
hxs = HtmlXPathSelector(response)
# 如果url是 http://www.xiaohuar.com/list-1-\d+.html
if re.match('http://www.xiaohuar.com/list-1-\d+.html', response.url):
items = hxs.select('//div[@class="item_list infinite_scroll"]/div')
for i in range(len(items)):
src = hxs.select('//div[@class="item_list infinite_scroll"]/div[%d]//div[@class="img"]/a/img/@src' % i).extract()
name = hxs.select('//div[@class="item_list infinite_scroll"]/div[%d]//div[@class="img"]/span/text()' % i).extract()
school = hxs.select('//div[@class="item_list infinite_scroll"]/div[%d]//div[@class="img"]/div[@class="btns"]/a/text()' % i).extract()
if src:
ab_src = "http://www.xiaohuar.com" + src[0]
file_name = "%s_%s.jpg" % (school[0].encode('utf-8'), name[0].encode('utf-8'))
file_path = os.path.join("/Users/wupeiqi/PycharmProjects/beauty/pic", file_name)
urllib.urlretrieve(ab_src, file_path)
# 获取所有的url，继续访问，并在其中寻找相同的url
all_urls = hxs.select('//a/@href').extract()
for url in all_urls:
if url.startswith('http://www.xiaohuar.com/list-1-'):
yield Request(url, callback=self.parse)
以上代码将符合规则的页面中的图片保存在指定目录，并且在HTML源码中找到所有的其他 a 标签的href属性，从而“递归”的执行下去，直到所有的页面都被访问过为止。以上代码之所以可以进行“递归”的访问相关URL，关键在于parse方法使用了 yield Request对象。
注：可以修改settings.py 中的配置文件，以此来指定“递归”的层数，如： DEPTH_LIMIT = 1
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import scrapy
import hashlib
from tutorial.items import JinLuoSiItem
from scrapy.http import Request
from scrapy.selector import HtmlXPathSelector
class JinLuoSiSpider(scrapy.spiders.Spider):
count = 0
url_set = set()
name = "jluosi"
domain = 'http://www.jluosi.com'
allowed_domains = ["jluosi.com"]
start_urls = [
"http://www.jluosi.com:80/ec/goodsDetail.action?jls=QjRDNEIzMzAzOEZFNEE3NQ==",
]
def parse(self, response):
md5_obj = hashlib.md5()
md5_obj.update(response.url)
md5_url = md5_obj.hexdigest()
if md5_url in JinLuoSiSpider.url_set:
pass
else:
JinLuoSiSpider.url_set.add(md5_url)
hxs = HtmlXPathSelector(response)
if response.url.startswith('http://www.jluosi.com:80/ec/goodsDetail.action'):
item = JinLuoSiItem()
item['company'] = hxs.select('//div[@class="ShopAddress"]/ul/li[1]/text()').extract()
item['link'] = hxs.select('//div[@class="ShopAddress"]/ul/li[2]/text()').extract()
item['qq'] = hxs.select('//div[@class="ShopAddress"]//a/@href').re('.*uin=(?P<qq>\d*)&')
item['address'] = hxs.select('//div[@class="ShopAddress"]/ul/li[4]/text()').extract()
item['title'] = hxs.select('//h1[@class="goodsDetail_goodsName"]/text()').extract()
item['unit'] = hxs.select('//table[@class="R_WebDetail_content_tab"]//tr[1]//td[3]/text()').extract()
product_list = []
product_tr = hxs.select('//table[@class="R_WebDetail_content_tab"]//tr')
for i in range(2,len(product_tr)):
temp = {
'standard':hxs.select('//table[@class="R_WebDetail_content_tab"]//tr[%d]//td[2]/text()' %i).extract()[0].strip(),
'price':hxs.select('//table[@class="R_WebDetail_content_tab"]//tr[%d]//td[3]/text()' %i).extract()[0].strip(),
}
product_list.append(temp)
item['product_list'] = product_list
yield item
current_page_urls = hxs.select('//a/@href').extract()
for i in range(len(current_page_urls)):
url = current_page_urls[i]
if url.startswith('http://www.jluosi.com'):
url_ab = url
yield Request(url_ab, callback=self.parse)
更多选择器规则：http://scrapy-chs.readthedocs.io/zh_CN/latest/topics/selectors.html
5、格式化处理
上述实例只是简单的图片处理，所以在parse方法中直接处理，如果对于想要获取更多的数据（获取页面的价格，商品名称、QQ等），则可以利用Scrapy的items将数据格式化，然后统一交由pipelines来处理。
在items.py创建类：
# -*- coding: utf-8 -*-
# Define here the models for your scraped items
#
# See documentation in:
# http://doc.scrapy.org/en/latest/topics/items.html
import scrapy
class JieYiCaiItem(scrapy.Item):
company = scrapy.Field()
title = scrapy.Field()
qq = scrapy.Field()
info = scrapy.Field()
more = scrapy.Field()
上述定义模板，以后对于从请求的源码中获取的数据同意按照此结构来获取，所以在spider中需要有一下操作：
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import scrapy
import hashlib
from beauty.items import JieYiCaiItem
from scrapy.http import Request
from scrapy.selector import HtmlXPathSelector
from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule
from scrapy.linkextractors import LinkExtractor
class JieYiCaiSpider(scrapy.spiders.Spider):
count = 0
url_set = set()
name = "jieyicai"
domain = 'http://www.jieyicai.com'
allowed_domains = ["jieyicai.com"]
start_urls = [
"http://www.jieyicai.com",
]
rules = [
#下面是符合规则的网址,但是不抓取内容,只是提取该页的链接(这里网址是虚构的,实际使用时请替换)
#Rule(SgmlLinkExtractor(allow=(r'http://test_url/test?page_index=\d+'))),
#下面是符合规则的网址,提取内容,(这里网址是虚构的,实际使用时请替换)
#Rule(LinkExtractor(allow=(r'http://www.jieyicai.com/Product/Detail.aspx?pid=\d+')), callback="parse"),
]
def parse(self, response):
md5_obj = hashlib.md5()
md5_obj.update(response.url)
md5_url = md5_obj.hexdigest()
if md5_url in JieYiCaiSpider.url_set:
pass
else:
JieYiCaiSpider.url_set.add(md5_url)
hxs = HtmlXPathSelector(response)
if response.url.startswith('http://www.jieyicai.com/Product/Detail.aspx'):
item = JieYiCaiItem()
item['company'] = hxs.select('//span[@class="username g-fs-14"]/text()').extract()
item['qq'] = hxs.select('//span[@class="g-left bor1qq"]/a/@href').re('.*uin=(?P<qq>\d*)&')
item['info'] = hxs.select('//div[@class="padd20 bor1 comard"]/text()').extract()
item['more'] = hxs.select('//li[@class="style4"]/a/@href').extract()
item['title'] = hxs.select('//div[@class="g-left prodetail-text"]/h2/text()').extract()
yield item
current_page_urls = hxs.select('//a/@href').extract()
for i in range(len(current_page_urls)):
url = current_page_urls[i]
if url.startswith('/'):
url_ab = JieYiCaiSpider.domain + url
yield Request(url_ab, callback=self.parse)
此处代码的关键在于：
- 将获取的数据封装在了Item对象中
- yield Item对象 （一旦parse中执行yield Item对象，则自动将该对象交个pipelines的类来处理）
# -*- coding: utf-8 -*-
# Define your item pipelines here
#
# Don't forget to add your pipeline to the ITEM_PIPELINES setting
# See: http://doc.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html
import json
from twisted.enterprise import adbapi
import MySQLdb.cursors
import re
mobile_re = re.compile(r'(13[0-9]|15[012356789]|17[678]|18[0-9]|14[57])[0-9]{8}')
phone_re = re.compile(r'(\d+-\d+|\d+)')
class JsonPipeline(object):
def __init__(self):
self.file = open('/Users/wupeiqi/PycharmProjects/beauty/beauty/jieyicai.json', 'wb')
def process_item(self, item, spider):
line = "%s %s\n" % (item['company'][0].encode('utf-8'), item['title'][0].encode('utf-8'))
self.file.write(line)
return item
class DBPipeline(object):
def __init__(self):
self.db_pool = adbapi.ConnectionPool('MySQLdb',
db='DbCenter',
user='root',
passwd='123',
cursorclass=MySQLdb.cursors.DictCursor,
use_unicode=True)
def process_item(self, item, spider):
query = self.db_pool.runInteraction(self._conditional_insert, item)
query.addErrback(self.handle_error)
return item
def _conditional_insert(self, tx, item):
tx.execute("select nid from company where company = %s", (item['company'][0], ))
result = tx.fetchone()
if result:
pass
else:
phone_obj = phone_re.search(item['info'][0].strip())
phone = phone_obj.group() if phone_obj else ' '
mobile_obj = mobile_re.search(item['info'][1].strip())
mobile = mobile_obj.group() if mobile_obj else ' '
values = (
item['company'][0],
item['qq'][0],
phone,
mobile,
item['info'][2].strip(),
item['more'][0])
tx.execute("insert into company(company,qq,phone,mobile,address,more) values(%s,%s,%s,%s,%s,%s)", values)
def handle_error(self, e):
print 'error',e
上述中的pipelines中有多个类，到底Scapy会自动执行那个？哈哈哈哈，当然需要先配置了，不然Scapy就蒙逼了。。。
在settings.py中做如下配置：
ITEM_PIPELINES = {
'beauty.pipelines.DBPipeline': 300,
'beauty.pipelines.JsonPipeline': 100,
}
# 每行后面的整型值，确定了他们运行的顺序，item按数字从低到高的顺序，通过pipeline，通常将这些数字定义在0-1000范围内。
更多请参见Scrapy文档：http://scrapy-chs.readthedocs.io/zh_CN/latest/index.html
文档参考： http://python.jobbole.com/81336/
http://www.cnblogs.com/wupeiqi/articles/5354900.html