爬虫~scrapy
1 scarpy框架的安装和启动
# 1 框架 不是 模块
# 2 号称爬虫界的django（你会发现，跟django很多地方一样）
# 3 安装
-mac，linux平台：pip3 install scrapy
-windows平台：pip3 install scrapy（大部分人可以）
- 如果失败：
1、pip3 install wheel #安装后，便支持通过wheel文件安装软件，wheel文件官网：https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs
3、pip3 install lxml
4、pip3 install pyopenssl
5、下载并安装pywin32：https://sourceforge.net/projects/pywin32/files/pywin32/
6、下载twisted的wheel文件：http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#twisted
7、执行pip3 install 下载目录\Twisted-17.9.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
8、pip3 install scrapy
# 4 在script文件夹下会有scrapy.exe可执行文件
-创建scrapy项目：scrapy startproject 项目名 (django创建项目)
-创建爬虫：scrapy genspider 爬虫名 要爬取的网站地址 # 可以创建多个爬虫
#比如：scrapy genspider chouti https://dig.chouti.com/
# 5 启动爬虫
-scrapy crawl 爬虫名字
-scrapy crawl 爬虫名字 --nolog
# 6 不在命令行下执行爬虫
-在项目路径下创建一个main.py,右键执行即可
from scrapy.cmdline import execute
# execute(['scrapy','crawl','chouti','--nolog'])
execute(['scrapy','crawl','chouti'])
2 scrapy架构
# 引擎(EGINE)（大总管）
引擎负责控制系统所有组件之间的数据流，并在某些动作发生时触发事件。有关详细信息，请参见上面的数据流部分。
# 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的优先级队列, 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(DOWLOADER)
用于下载网页内容, 并将网页内容返回给EGINE，下载器是建立在twisted这个高效的异步模型上的
# 爬虫(SPIDERS)
SPIDERS是开发人员自定义的类，用来解析responses，并且提取items，或者发送新的请求
# 项目管道(ITEM PIPLINES)
在items被提取后负责处理它们，主要包括清理、验证、持久化（比如存到数据库）等操作
# 两个中间件
-爬虫中间件
-下载中间件（用的最多，加头，加代理，加cookie，集成selenium）
3 配置文件，目录介绍
-crawl_chouti # 项目名
-crawl_chouti # 跟项目一个名，文件夹
-spiders # spiders：放着爬虫 genspider生成的爬虫，都放在这下面
-__init__.py
-chouti.py # 抽屉爬虫
-cnblogs.py # cnblogs 爬虫
-items.py # 对比django中的models.py文件 ,写一个个的模型类
-middlewares.py # 中间件（爬虫中间件，下载中间件），中间件写在这
-pipelines.py # 写持久化的地方（持久化到文件，mysql，redis，mongodb）
-settings.py # 配置文件
-scrapy.cfg # 不用关注，上线相关的
# 配置文件
ROBOTSTXT_OBEY = False # 是否遵循爬虫协议，强行运行
USER_AGENT = 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_14_6) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/80.0.3987.149 Safari/537.36' # 请求头中的ua
LOG_LEVEL='ERROR' # 这样配置，程序错误信息才会打印，
#启动爬虫直接 scrapy crawl 爬虫名
# scrapy crawl 爬虫名 --nolog #就没有日志输出 去除日志的输出
网上有ua池的封装
# 爬虫文件
class ChoutiSpider(scrapy.Spider):
name = 'chouti' # 爬虫名字
allowed_domains = ['https://dig.chouti.com/'] # 允许爬取的域 如果这个连接里面还有其他的连接 想要爬取 ，需要把这个注释掉
start_urls = ['https://dig.chouti.com/'] # 起始爬取的位置，爬虫一启动，会先向它发请求
def parse(self, response): # 解析，请求回来，自动执行parser，在这个方法中做解析
print('---------------------------',response)
4 以抽屉为例，爬取数据并解析
# 1 解析，可以使用bs4解析 这个另外i一个解析器 两种都是可以解析的
from bs4 import BeautifulSoup
soup=BeautifulSoup(response.text,'lxml')
soup.find_all()
# 2 内置的解析器
# response.css
# response.xpath
# 解析
# 所有用css或者xpath选择出来的都放在列表中
# 取第一个:extract_first()
# 取出所有extract()
# css选择器取文本和属性：
# .link-title::text
# .link-title::attr(href)
# xpath选择器取文本和属性
# .//a[contains(@class,"link-title")/text()]
#.//a[contains(@class,"link-title")/@href]
def parse(self, response):
div_list = response.css('div.link-item')
# print(len(div_list))
for div in div_list:
title = div.css('.link-title::text').extract_first()
url = div.css('.link-title::attr(href)').extract_first()
url_img = div.css('.matching::attr(src)').extract_first()
print(title)
print(url)
print(url_img)
break
5 持久化
# 方式一（讲完就忘了）
-1 parser解析函数，return 列表，列表套字典
l1.append({'title':title,'url':url,'url_img':url_img})
#在这个里面新建一个列表 并且把这个数据append进去
-2 scrapy crawl chouti -o aa.json (支持：('json', 'jsonlines', 'jl', 'csv', 'xml', 'marshal', 'pickle')
# 方式二 pipline的方式（管道）
-1 在items.py中创建模型类
-2 在爬虫中chouti.py，引入，把解析的数据放到item对象中（要用中括号）
-3 yield item对象
-4 配置文件配置管道
ITEM_PIPELINES = {
# 数字表示优先级（数字越小，优先级越大）
'crawl_chouti.pipelines.CrawlChoutiPipeline': 300,
'crawl_chouti.pipelines.CrawlChoutiRedisPipeline': 301，
}
-5 pipline.py中写持久化的类
-spider_open
-spider_close
-process_item（在这写保存到哪）
6 动作链，自动登录12306
# 1 生成一个动作练对象
action=ActionChains(bro)
# 2 点击并夯住某个控件
action.click_and_hold(div)
# 3 移动（三种方式）
# action.move_by_offset() # 通过坐标
# action.move_to_element() # 到另一个标签
# action.move_to_element_with_offset() # 到另一个标签，再偏移一部分
# 4 真正的移动
action.perform()
# 5 释放控件（松开鼠标）
action.release()
详见代码
1 io模型
http://www.liuqingzheng.top/python/Python异步IO并发/3-IO操作与IO模型/，epoll和select，poll
2 python中操作excel的模块
-导入一个excle把数据同步到数据库中
3 什么是布隆过滤器
1 用scrapy爬取cnblogs的文章信息（爬10页）
2 爬10页抽屉新闻（不要求都写）
