使用scrapy实现增量式爬取方式

目录

1.要爬取的信息

1.BookItem

2.ChapterItem

2.解析信息

1.指定需要跟进的url和回调函数

2.解析方法

3.scrapy中实现增量式爬取的几种方式

1.缓存

2.对item实现去重

3.对url实现去重

4.结果

实现爬虫的增量式爬取有两种方法,一是在获得页面解析的内容后判断该内容是否已经被爬取过,二是在发送请求之前判断要被请求的url是否已经被爬取过,前一种方法可以感知每个页面的内容是否发生变化,能获取页面新增或者变化的内容,但是由于要对每个url发送请求,所以速度比较慢,而对网站服务器的压力也比较大,后一种无法获得页面变化的内容,但是因为不用对已经爬取过的url发送请求,所以对服务器压力比较小,速度比较快,适用于爬取新增网页

下面用一个小说网站爬虫的例子来介绍在scrapy中这两种方式的实现

1.要爬取的信息

在scrapy中,信息通过item来封装,这里我定义两个item,一个用于封装每本小说的信息,一个用于封装每个章节的信息

1.BookItem class BookItem(scrapy.Item): _id = scrapy.Field() #小说id,用于定位章节信息,章节唯一 novel_Name = scrapy.Field() #小说名称 novel_Writer = scrapy.Field()#小说作者 novel_Type = scrapy.Field()#小说类型 novel_Status = scrapy.Field()#小说状态,连载或者完结 novel_UpdateTime = scrapy.Field()#最后更新时间 novel_Words = scrapy.Field() #总字数 novel_ImageUrl = scrapy.Field()#封面图片 novel_AllClick = scrapy.Field()#总点击 novel_MonthClick = scrapy.Field()#月点击 novel_WeekClick = scrapy.Field()#周点击 novel_AllComm = scrapy.Field()#总推荐 novel_MonthComm = scrapy.Field()#月推荐 novel_WeekComm = scrapy.Field()#周推荐 novel_Url = scrapy.Field()#小说url novel_Introduction = scrapy.Field()#小说简介 2.ChapterItem class ChapterItem(scrapy.Item): chapter_Url = scrapy.Field()#章节url _id = scrapy.Field()#章节id novel_Name = scrapy.Field()#小说名称 chapter_Name = scrapy.Field()#章节名称 chapter_Content = scrapy.Field()#内容 novel_ID = scrapy.Field()#小说id is_Error = scrapy.Field()#是否异常 2.解析信息

这里我是用的是scrapy自带的通用爬虫模块,只需要指定信息解析方式,需要跟进的url就够了

1.指定需要跟进的url和回调函数 allowed_domains = ["23us.so"] #允许爬取的域名 start_urls = ["http://www.23us.so/xiaoshuo/414.html"]#种子url #跟进的url rules=( Rule(LinkExtractor(allow=("xiaoshuo/\d*\.html")),callback="parse_book_message",follow=True), Rule(LinkExtractor(allow=("files/article/html/\d*?/\d*?.index.html")),callback="parse_book_chapter",follow=True), Rule(LinkExtractor(allow=("files/article/html/\d*?/\d*?/\d*?.html")),callback="parse_chapter_content",follow=True), Rule(LinkExtractor(allow=(".*")),follow=True), ) 2.解析方法

1.解析书籍信息方法

#解析小说信息页面 def parse_book_message(self,response): if not response.body: print(response.url+"已经被爬取过了,跳过") return; ht = response.body.decode("utf-8") text = html.fromstring(ht) novel_Url = response.url novel_Name = text.xpath(".//dl[@id='content']/dd[1]/h1/text()")[0].split(" ")[0] if response.xpath(".//dl[@id='content']/dd[1]/h1/text()") else "None" novel_ImageUrl = text.xpath(".//a[@class='hst']/img/@src")[0] if response.xpath(".//a[@class='hst']/img/@src") else "None" novel_ID = int(response.url.split("/")[-1].split(".")[0]) if response.url.split("/")[-1].split(".") else "None" novel_Type = text.xpath(".//table[@id='at']/tr[1]/td[1]/a/text()") if response.xpath(".//table[@id='at']/tr[1]/td[1]/a/text()") else "None" novel_Writer = "".join(text.xpath(".//table[@id='at']/tr[1]/td[2]/text()")) if response.xpath(".//table[@id='at']/tr[1]/td[2]/text()") else "None" novel_Status = "".join(text.xpath(".//table[@id='at']/tr[1]/td[3]/text()")) if response.xpath(".//table[@id='at']/tr[1]/td[3]/text()") else "None" novel_Words = self.getNumber("".join(text.xpath(".//table[@id='at']/tr[2]/td[2]/text()"))) if response.xpath(".//table[@id='at']/tr[2]/td[2]/text()") else "None" novel_UpdateTime = "".join(text.xpath(".//table[@id='at']/tr[2]/td[3]/text()")) if response.xpath(".//table[@id='at']/tr[2]/td[3]/text()") else "None" novel_AllClick = int("".join(text.xpath(".//table[@id='at']/tr[3]/td[1]/text()"))) if response.xpath(".//table[@id='at']/tr[3]/td[1]/text()") else "None" novel_MonthClick = int("".join(text.xpath(".//table[@id='at']/tr[3]/td[2]/text()"))) if response.xpath(".//table[@id='at']/tr[3]/td[2]/text()") else "None" novel_WeekClick = int("".join(text.xpath(".//table[@id='at']/tr[3]/td[3]/text()"))) if response.xpath(".//table[@id='at']/tr[3]/td[3]/text()") else "None" novel_AllComm = int("".join(text.xpath(".//table[@id='at']/tr[4]/td[1]/text()"))) if response.xpath(".//table[@id='at']/tr[4]/td[1]/text()") else "None" novel_MonthComm = int("".join(text.xpath(".//table[@id='at']/tr[4]/td[3]/text()"))) if response.xpath(".//table[@id='at']/tr[4]/td[2]/text()") else "None" novel_WeekComm = int("".join(text.xpath(".//table[@id='at']/tr[4]/td[3]/text()"))) if response.xpath(".//table[@id='at']/tr[4]/td[3]/text()") else "None" pattern = re.compile('<p>(.*)<br') match = pattern.search(ht) novel_Introduction = "".join(match.group(1).replace("&nbsp;","")) if match else "None" #封装小说信息类 bookitem = BookItem( novel_Type = novel_Type[0], novel_Name = novel_Name, novel_ImageUrl = novel_ImageUrl, _id = novel_ID, #小说id作为唯一标识符 novel_Writer = novel_Writer, novel_Status = novel_Status, novel_Words = novel_Words, novel_UpdateTime = novel_UpdateTime, novel_AllClick = novel_AllClick, novel_MonthClick = novel_MonthClick, novel_WeekClick = novel_WeekClick, novel_AllComm = novel_AllComm, novel_MonthComm = novel_MonthComm, novel_WeekComm = novel_WeekComm, novel_Url = novel_Url, novel_Introduction = novel_Introduction, ) return bookitem

2.解析章节信息

def parse_chapter_content(self,response): if not response.body: print(response.url+"已经被爬取过了,跳过") return; ht = response.body.decode('utf-8') text = html.fromstring(ht) soup = BeautifulSoup(ht) novel_ID = response.url.split("/")[-2] novel_Name = text.xpath(".//p[@class='fr']/following-sibling::a[3]/text()")[0] chapter_Name = text.xpath(".//h1[1]/text()")[0] ''' chapter_Content = "".join("".join(text.xpath(".//dd[@id='contents']/text()")).split()) if len(chapter_Content) < 25: chapter_Content = "".join("".join(text.xpath(".//dd[@id='contents']//*/text()"))) pattern = re.compile('dd id="contents".*?>(.*?)</dd>') match = pattern.search(ht) chapter_Content = "".join(match.group(1).replace("&nbsp;","").split()) if match else "爬取错误" ''' result,number = re.subn("<.*?>","",str(soup.find("dd",id='contents'))) chapter_Content = "".join(result.split()) print(len(chapter_Content)) novel_ID = response.url.split("/")[-2] return ChapterItem( chapter_Url = response.url, _id=int(response.url.split("/")[-1].split(".")[0]), novel_Name=novel_Name, chapter_Name=chapter_Name, chapter_Content= chapter_Content, novel_ID = novel_ID, is_Error = len(chapter_Content) < 3000 ) 3.scrapy中实现增量式爬取的几种方式 1.缓存

通过开启缓存,将每个请求缓存至本地,下次爬取时,scrapy会优先从本地缓存中获得response,这种模式下,再次请求已爬取的网页不用从网络中获得响应,所以不受带宽影响,对服务器也不会造成额外的压力,但是无法获取网页变化的内容,速度也没有第二种方式快,而且缓存的文件会占用比较大的内存,在setting.py的以下注释用于设置缓存

#HTTPCACHE_ENABLED = True #HTTPCACHE_EXPIRATION_SECS = 0 #HTTPCACHE_DIR = 'httpcache' #HTTPCACHE_IGNORE_HTTP_CODES = [] #HTTPCACHE_STORAGE = 'scrapy.extensions.httpcache.FilesystemCacheStorage'

这种方式比较适合内存比较大的主机使用,我的阿里云是最低配的,在爬取半个晚上接近27W个章节信息后,内存就用完了

2.对item实现去重

本文开头的第一种方式,实现方法是在pipelines.py中进行设置,即在持久化数据之前判断数据是否已经存在,这里我用的是mongodb持久化数据,逻辑如下

#处理书信息 def process_BookItem(self,item): bookItemDick = dict(item) try: self.bookColl.insert(bookItemDick) print("插入小说《%s》的所有信息"%item["novel_Name"]) except Exception: print("小说《%s》已经存在"%item["novel_Name"]) #处理每个章节 def process_ChapterItem(self,item): try: self.contentColl.insert(dict(item)) print('插入小说《%s》的章节"%s"'%(item['novel_Name'],item['chapter_Name'])) except Exception: print("%s存在了,跳过"%item["chapter_Name"]) def process_item(self, item, spider): ''' if isinstance(item,ChaptersItem): self.process_ChaptersItem(item) ''' if isinstance(item,BookItem): self.process_BookItem(item) if isinstance(item,ChapterItem): self.process_ChapterItem(item) return item

两种方法判断mongodb中是否存在已有的数据,一是先查询后插入,二是先设置唯一索引或者主键再直接插入,由于mongodb的特点是插入块,查询慢,所以这里直接插入,需要将唯一信息设置为”_id”列,或者设置为唯一索引,在mongodb中设置方法如下

db.集合名.ensureIndex({"要设置索引的列名":1},{"unique":1})

需要用什么信息实现去重,就将什么信息设置为唯一索引即可(小说章节信息由于数据量比较大,用于查询的列最好设置索引,要不然会非常慢),这种方法对于服务器的压力太大,而且速度比较慢,我用的是第二种方法,即对已爬取的url进行去重

3.对url实现去重

对我而言,这种方法是最好的方法,因为速度快,对网站服务器的压力也比较小,不过网上的资料比较少,后来在文档中发现scrapy可以自定义下载中间件,才解决了这个问题

文档原文如下

class scrapy.downloadermiddlewares.DownloaderMiddleware

process_request(request, spider) 当每个request通过下载中间件时,该方法被调用。

process_request() 必须返回其中之一: 返回 None 、返回一个 Response 对象、返回一个 Request对象或raise IgnoreRequest 。

如果其返回 None ,Scrapy将继续处理该request,执行其他的中间件的相应方法,直到合适的下载器处理函数(downloadhandler)被调用, 该request被执行(其response被下载)。

如果其返回 Response 对象,Scrapy将不会调用 任何 其他的 process_request() 或process_exception() 方法,或相应地下载函数; 其将返回该response。 已安装的中间件的process_response() 方法则会在每个response返回时被调用。

如果其返回 Request 对象,Scrapy则停止调用process_request方法并重新调度返回的request。当新返回的request被执行后,相应地中间件链将会根据下载的response被调用。

如果其raise一个 IgnoreRequest 异常,则安装的下载中间件的 process_exception()方法会被调用。如果没有任何一个方法处理该异常,则request的errback(Request.errback)方法会被调用。如果没有代码处理抛出的异常,则该异常被忽略且不记录(不同于其他异常那样)。

所以只需要在process_request中实现去重的逻辑就可以了,代码如下

class UrlFilter(object): #初始化过滤器(使用mongodb过滤) def __init__(self): self.settings = get_project_settings() self.client = pymongo.MongoClient( host = self.settings['MONGO_HOST'], port = self.settings['MONGO_PORT']) self.db = self.client[self.settings['MONGO_DB']] self.bookColl = self.db[self.settings['MONGO_BOOK_COLL']] #self.chapterColl = self.db[self.settings['MONGO_CHAPTER_COLL']] self.contentColl = self.db[self.settings['MONGO_CONTENT_COLL']] def process_request(self,request,spider): if (self.bookColl.count({"novel_Url":request.url}) > 0) or (self.contentColl.count({"chapter_Url":request.url}) > 0): return http.Response(url=request.url,body=None)

但是又会有一个问题,就是有可能下次开启时,种子url已经被爬取过了,爬虫会直接关闭,后来想到一个笨方法解决了这个问题,即在pipeline.py里的open_spider方法中再爬虫开启时删除对种子url的缓存

def open_spider(self,spider): self.bookColl.remove({"novel_Url":"http://www.23us.so/xiaoshuo/414.html"}) 4.结果

目前一个晚上爬取了大约1000部小说35W个章节的信息,还在继续爬取中

以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持易知道(ezd.cc)。

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