爬虫--Scrapy-持久化存储操作

总体概况

持久化存储操作：
a.    磁盘文件
　　a)    基于终端指令
　　　　i.    保证parse方法返回一个可迭代类型的对象（存储解析到的页面内容）
　　　　ii.    使用终端指令完成数据存储到制定磁盘文件中的操作
1.    scrapy crawl 爬虫文件名称 –o 磁盘文件.后缀
　　b)    基于管道
　　i.    items：存储解析到的页面数据
　　ii.    pipelines：处理持久化存储的相关操作
　　iii.    代码实现流程：
1.    将解析到的页面数据存储到items对象
2.    使用yield关键字将items提交给管道文件进行处理
3.    在管道文件中编写代码完成数据存储的操作
4.    在配置文件中开启管道操作

b.    数据库
a)    mysql
b)    redis
c)    编码流程：
1.    将解析到的页面数据存储到items对象
2.    使用yield关键字将items提交给管道文件进行处理
3.    在管道文件中编写代码完成数据存储的操作
4.    在配置文件中开启管道操作


需求：将爬取到的数据值分别存储到本地磁盘、redis数据库、mysql数据。
1.    需要在管道文件中编写对应平台的管道类
2.    在配置文件中对自定义的管道类进行生效操作


***问题：针对多个url进行数据的爬取
    解决方案：请求的手动发送

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磁盘文件

基于终端指令

a.    磁盘文件
　　a)    基于终端指令
　　　　i.    保证parse方法返回一个可迭代类型的对象（存储解析到的页面内容）
　　　　ii.    使用终端指令完成数据存储到制定磁盘文件中的操作
1.    scrapy crawl 爬虫文件名称 –o 磁盘文件.后缀

class QiubaiSpider(scrapy.Spider):
    name = 'qiubai'
    #allowed_domains = ['www.qiushibaike.com/text']
    start_urls = ['https://www.qiushibaike.com/text/']
    def parse(self, response):
        # 建议大家使用xpath进行解析(框架集成了xpath解析的接口)
        div_list = response.xpath("//div[@id='content-left']/div")
        # 存储到的解析到的页面数据
        data_list = []
        for div in div_list:
            author = div.xpath('./div/a[2]/h2/text()').extract_first()
            content = div.xpath(".//div[@class='content']/span/text()").extract_first()
            #print(author+'\n'+content)
            dict = {'author':author,'content':content}
            data_list.append(dict)
        return data_list

scrapy crawl qiubai -o qiubai.csv --nolog

# qiubai.csv 如果不存在自动创建

出现qiubai.csv文件

 基于管道

 items.py：数据结构模板文件。定义数据属性。
 pipelines.py：管道文件。接收数据（items），进行持久化操作。

b)    基于管道
　　i.     items：存储解析到的页面数据
　　ii.    pipelines：处理持久化存储的相关操作
　　iii.   代码实现流程：
1.    将解析到的页面数据存储到items对象
2.    使用yield关键字将items提交给管道文件进行处理
3.    在管道文件中编写代码完成数据存储的操作
4.    在配置文件中开启管道操作

 爬虫文件代码：

qiubai.py

import scrapy
from qiubaiPro.items import QiubaiproItem

class QiubaiSpider(scrapy.Spider):
    name = 'qiubai'
    #allowed_domains = ['www.qiushibaike.com/text']
    start_urls = ['https://www.qiushibaike.com/text/']
    def parse(self, response):
        #建议大家使用xpath进行指定内容的解析（框架集成了xpath解析的接口）
        # 段子的内容和作者
        div_list = response.xpath('//div[@id="content-left"]/div')
        for div in div_list:
            #xpath解析到的指定内容被存储到了Selector对象
            #extract()该方法可以将Selector对象中存储的数据值拿到
            #author = div.xpath('./div/a[2]/h2/text()').extract()[0]
            #extract_first()  ==   extract()[0]
            author = div.xpath('./div/a[2]/h2/text()').extract_first()
            content = div.xpath('.//div[@class="content"]/span/text()').extract_first()

            #1.将解析到的数据值（author和content）存储到items对象
            item = QiubaiproItem()
            item['author'] = author
            item['content'] = content

            #2.将item对象提交给管道
            yield item

1、将解析到的页面数据存储到items对象

在items.py 中封装两个属性对象

class QiubaiproItem(scrapy.Item):
    # define the fields for your item here like:
    # name = scrapy.Field()
    # 属性声明
    author = scrapy.Field()
    content = scrapy.Field()

 

  # 1.将解析到数据值(author和content)储存到items对象
            item =  QiubaiproItem()
            item['author'] = author
            item['content'] = content
            # 2.将item对象提交给管道
            yield item

3、在管道文件中编写代码完成数据存储的操作

class QiubaiproPipeline(object):
    # 该方法可以接受爬虫文件中提交过来的item对象，并且对item对象的页面数据进行持久化处理
    # 参数：item表示的就是接受到的item对象
    def process_item(self, item, spider):
        author = item['author']
        content  = item['content']

        # 持久化存储io操作
        with open('./qiubai_pipe.txt','w',encoding='utf-8')as f:
            f.write(author+':'+content+'\n\n\n')

        return item

4、在配置文件settings.py中开启管道操作

# 300 数字表示优先级
ITEM_PIPELINES = {
   'qiubaipro.pipelines.QiubaiproPipeline': 300,
}

在命令行执行程序

scrapy crawl qiubai  --nolog

 第三步有个bug每次调用管道都会进行数据读取的操作，造成数据存储不完整

pipelines.py

class QiubaiproPipeline(object):

    def open_spider(self,spider):
        print('开始爬虫')
        self.fp = open('./qiubai_pipe.txt', 'w', encoding='utf-8')

    # 该方法可以接受爬虫文件中提交过来的item对象，并且对item对象的页面数据进行持久化处理
    # 参数：item表示的就是接受到的item对象
    def process_item(self, item, spider):
        author = item['author']
        content  = item['content']

        # 持久化存储io操作
        self.fp.write(author+':'+content+'\n\n\n')

        return item
    # 该方法只会在爬虫结束的时候被调用一次
    def close_spider(self,spider):
        print('爬虫结束')
        self.fp.close()

 测试成功：

将数据存到数据库中

1、mysql数据库

b.    数据库
　　a)    mysql
　　b)    redis

c)    编码流程：
1.    将解析到的页面数据存储到items对象
2.    使用yield关键字将items提交给管道文件进行处理
3.    在管道文件中编写代码完成数据存储的操作
4.    在配置文件中开启管道操作

1、将解析到的页面数据存储到items对象

在items.py 中封装两个属性对象

class QiubaiproItem(scrapy.Item):
    # define the fields for your item here like:
    # name = scrapy.Field()
    # 属性声明
    author = scrapy.Field()
    content = scrapy.Field()

qiubai.py

2.使用yield关键字将items提交给管道文件进行处理

 qiubai.py

import scrapy
from qiubaipro.items import QiubaiproItem

class QiubaiSpider(scrapy.Spider):
    name = 'qiubai'
    #allowed_domains = ['www.qiushibaike.com/text']
    start_urls = ['https://www.qiushibaike.com/text/']

    def parse(self, response):
        # 建议大家使用xpath进行解析(框架集成了xpath解析的接口)
        div_list = response.xpath("//div[@id='content-left']/div")

        # 存储到的解析到的页面数据
        data_list = []
        for div in div_list:
            author = div.xpath('./div/a[2]/h2/text()').extract_first()
            content = div.xpath(".//div[@class='content']/span/text()").extract_first()
            # 1.将解析到数据值(author和content)储存到items对象
            item = QiubaiproItem()
            item['author'] = author
            item['content'] = content
            # 2.将item对象提交给管道
            yield item

pipelines.py

import pymysql


class QiubaiproPipeline(object):
    conn = None  # mysql的连接对象声明
    cursor = None  # mysql游标对象声明

    def open_spider(self,spider):
        print('开始爬虫')

        # 链接数据库
        # host 本机的ip地址
        # 在命令行输入 ipconfig查看
        self.conn = pymysql.Connect(host='127.0.0.1',port=3306,user='root',password='123',db='qiubai',charset='utf8')


    # 该方法可以接受爬虫文件中提交过来的item对象，并且对item对象的页面数据进行持久化处理
    # 参数：item表示的就是接受到的item对象
    def process_item(self, item, spider):
        # 1.链接数据库
        # 执行sql语句


        # 插入数据
        sql = 'insert into qiubai(author,content) values("%s","%s")'%(item['author'], item['content'])
        # 获取游标
        self.cursor = self.conn.cursor()
        try:
            self.cursor.execute(sql)
            self.conn.commit()
        except Exception as e:
            print(e)
            self.conn.rollback()

        # 提交事务
        return item
    # 该方法只会在爬虫结束的时候被调用一次
    def close_spider(self,spider):
        print('爬虫结束')
        self.cursor.close()
        self.conn.close()

开启数据库并创建表格

创建qiubai数据库

在qiubai数据库下创建表

create table t1(
    id int primary key auto_increment,
    author varchar(20),
    content varchar(255));

insert into qiubai(author content) values()

 

auto_increment

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基于mysql的测试成功 

Python3使用pip工具安装模块、Anaconda的安装、Anaconda中的python.exe与Python3中的python.exe的冲突解决、Cannot uninstall X错误

Anaconda介绍：

我们还可以直接安装Anaconda，这是一个基于Python的数据处理和科学计算平台，里面内置了数十个非常有用的第三方库。Anaconda会把系统Path中的python指向自己自带的Python，并且，Anaconda安装的第三方模块会安装在Anaconda自己的路径下，不影响系统已安装的Python目录。

安装了Anaconda后，我们再在cmd中输入python后，会发现python的路径变成了Anaconda下的python.exe。

这种情况下有时会导致一些编译问题（即有些模块安装在Anaconda的文件夹里，有些则安装在Python3的文件夹里）

为了区分使用这几个python.exe，我们可以把Anaconda文件夹中的ptyhon.exe重命名为pythona.exe。

把python2.7文件夹中的python.exe重命名为python2.exe，把ptyhon3.6文件夹中的python.exe重命名为python3.exe。并将这三个文件所在的目录都添加到环境变量path中。

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 2、redis

redis的下载：

redis中文网

windows下安装教程

 cd 到文件目录

启动服务端

redis-server.exe redis.windows.conf

这时候另启一个 cmd 窗口，原来的不要关闭，不然就无法访问服务端了。

切换到 redis 目录下运行:

启动客户端

设置键值对:

set name 'aa'

取出健值对

get name

 

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 qiubai.py和mysql一样

import scrapy
from qiubaipro.items import QiubaiproItem

class QiubaiSpider(scrapy.Spider):
    name = 'qiubai'
    #allowed_domains = ['www.qiushibaike.com/text']
    start_urls = ['https://www.qiushibaike.com/text/']
    def parse(self, response):
        # 建议大家使用xpath进行解析(框架集成了xpath解析的接口)
        div_list = response.xpath("//div[@id='content-left']/div")

        # 存储到的解析到的页面数据
        data_list = []
        for div in div_list:
            author = div.xpath('./div/a[2]/h2/text()').extract_first()
            content = div.xpath(".//div[@class='content']/span/text()").extract_first()
            # 1.将解析到数据值(author和content)储存到items对象
            item = QiubaiproItem()
            item['author'] = author
            item['content'] = content
            # 2.将item对象提交给管道
            yield item

pipelines.py

import redis
class QiubaiproPipeline(object):
    conn = None
    def open_spider(self,spider):
        print('开始爬虫')
        # redis服务器port
        self.conn = redis.Redis(host='127.0.0.1',port=6379)
    # 该方法可以接受爬虫文件中提交过来的item对象，并且对item对象的页面数据进行持久化处理
    # 参数：item表示的就是接受到的item对象
    def process_item(self, item, spider):
        # 1.链接数据库
        dict = {'author':item['author'],
                'content':item['content']}
        self.conn.lpush('data',dict)
        return item
    # 该方法只会在爬虫结束的时候被调用一次
    def close_spider(self,spider):
        print('爬虫结束')

执行将数据存在redis数据库中

在命令行下打开redis服务端

在命令行下打开redis客户端

 取值出现错误-----是否是没有建立数据库和---表格导致？

 一一排查检查错误源

写入redis数据的格式不正确，必须是byte,string,number

更改后：

dict = json.dumps(dict)

 

写入redis数据库的步骤，先打开服务端

在执行scrapy命令写入数据到服务器

最后在客户端进行查看：

 

 测试成功