6-爬虫-scrapy解析数据（使用css选择器解析数据、xpath 解析数据）、 配置文件

1 scrapy解析数据
1.1 使用css选择器解析数据
1.2 xpath 解析数据

2 配置文件
3 整站爬取博客–》爬取详情–》数据传递

scrapy 爬虫框架补充

# 1 打码平台---》破解验证码-数字字母：ddddocr-计算题，滑块，成语。。。-云打码，超级鹰：demo---》request携带图片发送请求# 2 通过打码平台登录打码平台-浏览器 缩放调100%-mac： 坐标都乘以2# 3 自动登录(京东，12306)---》扫码登录---》拿到二维码---》在本地把二维码弹出来，让用户扫码，可能有很多手机---》每个手机扫一遍---》登录很多账号---》存到cookie池中---》给其他程序用# 4 12306抢票-没有任何第三方 是官方授权的抢票---》第三方全是爬虫-高铁管家（只有一个好用---跨站搜索）-登录---》输入你的用户名和密码--（1 加载了12306网页  2 用户名密码输入）---》拿到你的cookie-cookie池（2000条cookie）-有些登录才能访问的接口：随机从cookie拿一条cookie-候补补票# 4 selenium 爬取京东商品信息-需要登录
# 5 scrapy 爬虫框架
# 6 架构引擎爬虫调度器下载器存储pipline# 命令scrapy startproject 项目名scrapy genspider 爬虫名 爬取地址scrapy crawl 爬虫# 目录结构

1 scrapy解析数据

##### 运行爬虫
scrapy crawl cnblogs##### 可以项目目录下写个main.py
from scrapy.cmdline import execute
execute(['scrapy','crawl','cnblogs','--nolog'])#### 重点
1 response对象有css方法和xpath方法-css中写css选择器     response.css('')-xpath中写xpath选择   response.xpath('')
2 重点1：-xpath取文本内容'.//a[contains(@class,"link-title")]/text()'-xpath取属性'.//a[contains(@class,"link-title")]/@href'-css取文本'a.link-title::text'-css取属性'img.image-scale::attr(src)'
3 重点2：.extract_first()  取一个.extract()        取所有

1.1 使用css选择器解析数据

       def parse(self, response):article_list = response.css('article.post-item')# print(type(article_list))  # <class 'scrapy.selector.unified.SelectorList'>for article in article_list:title = article.css('a.post-item-title::text').extract_first()# print(name)author = article.css('a.post-item-author>span::text').extract_first()# print(author)url = article.css('a.post-item-title::attr(href)').extract_first()img = article.css('img.avatar::attr(src)').extract_first()desc = article.css('p.post-item-summary::text').extract()  # 文本内容可能放在第二个位置desc_content = desc[0].replace('\n', '').replace(' ', '')if not desc_content:desc_content = desc[1].replace('\n', '').replace(' ', '')print(f"""文章标题：{title}文章作者：{author}链接地址：{url}图片：{img}文章摘要：{desc_content}""")

1.2 xpath 解析数据

    def parse(self, response):article_list = response.xpath('//article[@class="post-item"]')for article in article_list:name = article.xpath('.//a[@class="post-item-title"]/text()').extract_first()# name = article.xpath('./section/div/a/text()').extract_first()author = article.xpath('.//a[@class="post-item-author"]/span/text()').extract_first()url = article.xpath('.//a[@class="post-item-title"]/@href').extract_first()img = article.xpath('./section/div/p/a/img/@src').extract_first()desc = article.xpath('./section/div/p/text()').extract()  # 文本内容可能放在第二个位置desc_content = desc[0].replace('\n', '').replace(' ', '')if not desc_content:desc_content = desc[1].replace('\n', '').replace(' ', '')print('''文章标题：%s文章作者：%s文章地址：%s头像：%s摘要：%s''' % (name, author, url, img, desc_content))

2 配置文件

#### 基础配置
# 项目名
BOT_NAME = "scrapy_demo"
# 爬虫所在路径
SPIDER_MODULES = ["scrapy_demo.spiders"]
NEWSPIDER_MODULE = "scrapy_demo.spiders"# 记住  日志级别
LOG_LEVEL='ERROR'# 请求头中的  USER_AGENT
USER_AGENT = "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/119.0.0.0 Safari/537.36"# 是否遵循爬虫协议
ROBOTSTXT_OBEY = False# 默认请求头
#DEFAULT_REQUEST_HEADERS = {
#    "Accept": "text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8",
#    "Accept-Language": "en",
#}#爬虫中间件
#SPIDER_MIDDLEWARES = {
#    "scrapy_demo.middlewares.ScrapyDemoSpiderMiddleware": 543,
#}# 下载中间件
#DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {
#    "scrapy_demo.middlewares.ScrapyDemoDownloaderMiddleware": 543,
#}# 持久化相关
#ITEM_PIPELINES = {
#    "scrapy_demo.pipelines.ScrapyDemoPipeline": 300,
#}### 高级配置（提高爬取效率）
#1 增加并发：默认16
默认scrapy开启的并发线程为32个，可以适当进行增加。在settings配置文件中修改
CONCURRENT_REQUESTS = 100
值为100,并发设置成了为100#2 提高日志级别：
在运行scrapy时，会有大量日志信息的输出，为了减少CPU的使用率。可以设置log输出信息为INFO或者ERROR即可。在配置文件中编写：
LOG_LEVEL = 'INFO'# 3 禁止cookie：
如果不是真的需要cookie，则在scrapy爬取数据时可以禁止cookie从而减少CPU的使用率，提升爬取效率。在配置文件中编写：
COOKIES_ENABLED = False# 4 禁止重试：
对失败的HTTP进行重新请求（重试）会减慢爬取速度，因此可以禁止重试。在配置文件中编写：
RETRY_ENABLED = False# 5 减少下载超时：
如果对一个非常慢的链接进行爬取，减少下载超时可以能让卡住的链接快速被放弃，从而提升效率。在配置文件中进行编写：
DOWNLOAD_TIMEOUT = 10 超时时间为10s

3 整站爬取cnblogs–》爬取详情–》数据传递

# 整站爬取：爬取所有页-解析出下一页 yield Request(url=next, callback=self.parse)爬取文章详情-解析出详情地址：yield Request(url=url, callback=self.detail_parser)多个Request之间数据传递yield Request(url=url,meta={'item':item})在解析的 response中 response.meta.get('item')

    def parse(self, response):article_list = response.xpath('//article[@class="post-item"]')for article in article_list:name = article.xpath('.//a[@class="post-item-title"]/text()').extract_first()# name = article.xpath('./section/div/a/text()').extract_first()author = article.xpath('.//a[@class="post-item-author"]/span/text()').extract_first()url = article.xpath('.//a[@class="post-item-title"]/@href').extract_first()img = article.xpath('./section/div/p/a/img/@src').extract_first()desc = article.xpath('./section/div/p/text()').extract()  # 文本内容可能放在第二个位置desc_content = desc[0].replace('\n', '').replace(' ', '')if not desc_content:desc_content = desc[1].replace('\n', '').replace(' ', '')# print('''# 文章标题：%s# 文章作者：%s# 文章地址：%s# 头像：%s# 摘要：%s# ''' % (name, author, url, img, desc_content))# 详情地址：url ----》想继续爬取详情item={'name':name,'url':url,'img':img,'text':None}yield Request(url=url, callback=self.detail_parser,meta={'item':item})#### 继续爬取下一页# next='https://www.cnblogs.com'+response.css('div.pager>a:last-child::attr(href)').extract_first()next = 'https://www.cnblogs.com' + response.xpath('//div[@class="pager"]/a[last()]/@href').extract_first()print(next)yield Request(url=next, callback=self.parse)# 逻辑---》起始地址：https://www.cnblogs.com---》回到了parse---》自己解析了（打印数据，继续爬取的地址）---》yield Request对象---》第二页---》爬完后又回到parser解析def detail_parser(self, response):print(len(response.text))item=response.meta.get('item')text=response.css('#cnblogs_post_body').extract_first()item['text']=text# 我们想把：上一个请求解析出来的  标题，摘要，图片 和这个请求解析出来的 文本合并到一起# 这个text 无法和 上面 parse解析出的文章标题对应上print(item)