pythonscrapy資料庫

㈠ 如何在scrapy框架下，用python實現爬蟲自動跳轉頁面來抓去網頁內容

Scrapy是一個用Python寫的Crawler Framework，簡單輕巧，並且非常方便。Scrapy使用Twisted這個非同步網路庫來處理網路通信，架構清晰，並且包含了各種中間件介面，可以靈活地完成各種需求。Scrapy整體架構如下圖所示：

根據架構圖介紹一下Scrapy中的各大組件及其功能：

Scrapy引擎（Engine）：負責控制數據流在系統的所有組建中流動，並在相應動作發生觸發事件。
調度器（Scheler）：從引擎接收Request並將它們入隊，以便之後引擎請求request時提供給引擎。
下載器（Downloader）：負責獲取頁面數據並提供給引擎，而後提供給Spider。
Spider：Scrapy用戶編寫用於分析Response並提取Item（即獲取到的Item）或額外跟進的URL的類。每個Spider負責處理一個特定（或一些網站）。
Item Pipeline：負責處理被Spider提取出來的Item。典型的處理有清理驗證及持久化（例如存儲到資料庫中，這部分後面會介紹存儲到MySQL中，其他的資料庫類似）。
下載器中間件（Downloader middlewares）：是在引擎即下載器之間的特定鉤子（special hook），處理Downloader傳遞給引擎的Response。其提供了一個簡便的機制，通過插入自定義代碼來擴展Scrapy功能（後面會介紹配置一些中間並激活，用以應對反爬蟲）。
Spider中間件（Spider middlewares）：是在引擎及Spider之間的特定鉤子（special hook），處理Spider的輸入（response）和輸出（Items即Requests）。其提供了一個簡便的機制，通過插入自定義的代碼來擴展Scrapy功能。

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書名：《精通Python爬蟲框架Scrapy》

作者：[美]迪米特里奧斯 考奇斯-勞卡斯

譯者：李斌

豆瓣評分：5.9

出版社：人民郵電出版社

出版年份：2018-2-1

頁數：239

內容簡介：Scrapy是使用Python開發的一個快速、高層次的屏幕抓取和Web抓取框架，用於抓Web站點並從頁面中提取結構化的數據。《精通Python爬蟲框架Scrapy》以Scrapy 1.0版本為基礎，講解了Scrapy的基礎知識，以及如何使用Python和三方API提取、整理數據，以滿足自己的需求。

本書共11章，其內容涵蓋了Scrapy基礎知識，理解HTML和XPath，安裝Scrapy並爬取一個網站，使用爬蟲填充資料庫並輸出到移動應用中，爬蟲的強大功能，將爬蟲部署到Scrapinghub雲伺服器，Scrapy的配置與管理，Scrapy編程，管道秘訣，理解Scrapy性能，使用Scrapyd與實時分析進行分布式爬取。本書附錄還提供了各種軟體的安裝與故障排除等內容。

本書適合軟體開發人員、數據科學家，以及對自然語言處理和機器學習感興趣的人閱讀。

作者簡介：作者:[美]迪米特里奧斯 考奇斯-勞卡斯（Dimitrios Kouzis-Loukas） 譯者:李斌

Dimitrios Kouzis-Loukas作為一位軟體開發人員，已經擁有超過15年的經驗。同時，他還使用自己掌握的知識和技能，向廣大讀者講授如何編寫軟體。

他學習並掌握了多門學科，包括數學、物理學以及微電子學。他對這些學科的透徹理解，提高了自身的標准，而不只是「實用的解決方案」。他知道真正的解決方案應當是像物理學規律一樣確定，像ECC內存一樣健壯，像數學一樣通用。

Dimitrios目前正在使用新的數據中心技術開發低延遲、高可用的分布式系統。他是語言無關論者，不過對Python、C++和java略有偏好。他對開源軟硬體有著堅定的信念，他希望他的貢獻能夠造福於各個社區和全人類。

關於譯者

李斌，畢業於北京科技大學計算機科學與技術專業，獲得碩士學位。曾任職於阿里巴巴，當前供職於凡普金科，負責應用安全工作。熱愛Python編程和Web安全，希望以更加智能和自動化的方式提升網路安全。

㈢ python的爬蟲框架有哪些

實現爬蟲技術的編程環境有很多種，Java、Python、C++等都可以用來爬蟲。但很多人選擇Python來寫爬蟲，為什麼呢？因為Python確實很適合做爬蟲，豐富的第三方庫十分強大，簡單幾行代碼便可實現你想要的功能。更重要的，Python也是數據挖掘和分析的好能手。
高效的Python爬蟲框架。分享給大家。
1.Scrapy
Scrapy是一個為了爬取網站數據，提取結構性數據而編寫的應用框架。 可以應用在包括數據挖掘，信息處理或存儲歷史數據等一系列的程序中。。用這個框架可以輕松爬下來如亞馬遜商品信息之類的數據。
2.PySpider
pyspider 是一個用python實現的功能強大的網路爬蟲系統，能在瀏覽器界面上進行腳本的編寫，功能的調度和爬取結果的實時查看，後端使用常用的資料庫進行爬取結果的存儲，還能定時設置任務與任務優先順序等。
3.Crawley
Crawley可以高速爬取對應網站的內容，支持關系和非關系資料庫，數據可以導出為JSON、XML等。
4、Portia：是一個開源可視化爬蟲工具，可讓使用者在不需要任何編程知識的情況下爬取網站！簡單地注釋自己感興趣的頁面，Portia將創建一個蜘蛛來從類似的頁面提取數據。簡單來講，它是基於scrapy內核；可視化爬取內容，不需要任何開發專業知識；動態匹配相同模板的內容。
5.Newspaper
Newspaper可以用來提取新聞、文章和內容分析。使用多線程，支持10多種語言等。
6、Python-goose：Java寫的文章提取工具。Python-goose框架可提取的信息包括：文章主體內容、文章主要圖片、文章中嵌入的任何Youtube/Vimeo視頻、元描述、元標簽。
7.Grab

Grab是一個用於構建Web刮板的Python框架。藉助Grab，您可以構建各種復雜的網頁抓取工具，從簡單的5行腳本到處理數百萬個網頁的復雜非同步網站抓取工具
8、selenium：這是一個調用瀏覽器的driver，通過這個庫你可以直接調用瀏覽器完成某些操作，比如輸入驗證碼。

㈣ python常用的資料庫有哪些

主流的關系型資料庫：

1. MySQL：目前使用最廣泛的開源、多平台的關系型資料庫，支持事務、符合ACID、支持多數SQL規范。

2. SQL Server：支持事務、符合ACID、支持多數SQL規范，屬於商業軟體，需要注意版權和licence授權費用。

3. Oracle：支持事務，符合關系型資料庫原理，符合ACID，支持多數SQL規范，功能最強大、最復雜、市場佔比最高的商業資料庫。

4. Postgresql：開源、多平台、關系型資料庫，功能最強大的開源資料庫，需要Python環境，基於postgresql的time
scaleDB，是目前比較火的時序資料庫之一。

非關系型資料庫

Redis：開源、Linux平台、key-value鍵值型nosql資料庫，簡單穩定，非常主流的、全數據in-momory，定位於快的鍵值型nosql資料庫。

Memcaced：一個開源的、高性能的、具有分布式內存對象的緩存系統，通過它可以減輕資料庫負載，加速動態的web應用。

面向文檔資料庫以文檔的形式存儲，每個文檔是一系列數據項的集合，每個數據項有名稱與對應的值，主要產品有：

MongoDB：開源、多平台、文檔型nosql資料庫，最像關系型資料庫，定位於靈活的nosql資料庫。適用於網站後台資料庫、小文件系統、日誌分析系統。

㈤ 基於python的scrapy爬蟲，關於增量爬取是怎麼處理的

一、增量爬取的思路：即保存上一次狀態，本次抓取時與上次比對，如果不在上次的狀態中，便視為增量，保存下來。對於scrapy來說，上一次的狀態是抓取的特徵數據和上次爬取的 request隊列（url列表），request隊列可以通過request隊列可以通過scrapy.core.scheler的pending_requests成員得到，在爬蟲啟動時導入上次爬取的特徵數據，並且用上次request隊列的數據作為start url進行爬取，不在上一次狀態中的數據便保存。
二、選用BloomFilter原因：對爬蟲爬取數據的保存有多種形式，可以是資料庫，可以是磁碟文件等，不管是資料庫，還是磁碟文件，進行掃描和存儲都有很大的時間和空間上的開銷，為了從時間和空間上提升性能，故選用BloomFilter作為上一次爬取數據的保存。保存的特徵數據可以是數據的某幾項，即監控這幾項數據，一旦這幾項數據有變化，便視為增量持久化下來，根據增量的規則可以對保存的狀態數據進行約束。比如：可以選網頁更新的時間，索引次數或是網頁的實際內容，cookie的更新等

㈥ 用python scrapy給資料庫中插入數據出現異常SQl值為空

要看你的資料庫里存的是什麼格式的，如果是unicode的話： sql="select * from t.branch where name='河南'".decode('utf8') 如果是gb系列編碼的話: sql="select * from t.branch where name='河南'".decode('utf8').encode('gb18030')

㈦ 用python寫爬蟲有哪些框架

以下是搜索來源於網路：
1)Scrapy:很強大的爬蟲框架，可以滿足簡單的頁面爬取（比如可以明確獲知url pattern的情況）。用這個框架可以輕松爬下來如亞馬遜商品信息之類的數據。但是對於稍微復雜一點的頁面，如weibo的頁面信息，這個框架就滿足不了需求了。

2)Crawley: 高速爬取對應網站的內容，支持關系和非關系資料庫，數據可以導出為JSON、XML等

3)Portia:可視化爬取網頁內容

4)newspaper:提取新聞、文章以及內容分析

5)python-goose:java寫的文章提取工具

6)Beautiful Soup:名氣大，整合了一些常用爬蟲需求。缺點：不能載入JS。

7)mechanize:優點：可以載入JS。缺點：文檔嚴重缺失。不過通過官方的example以及人肉嘗試的方法，還是勉強能用的。

8)selenium:這是一個調用瀏覽器的driver，通過這個庫你可以直接調用瀏覽器完成某些操作，比如輸入驗證碼。

9)cola:一個分布式爬蟲框架。項目整體設計有點糟，模塊間耦合度較高。

㈧ scrapy框架python語言爬蟲得到的數據怎麼存入資料庫

Scrapy依賴於twisted，所以如果Scrapy能用，twisted肯定是已經安裝好了。
抓取到的數據，可以直接丟到MySQL，也可以用Django的ORM模型丟到MySQL，方便Django調用。方法也很簡單，按資料庫的語句來寫就行了，在spiders目錄里定義自己的爬蟲時也可以寫進去。
當然使用pipelines.py是更通用的方法，以後修改也更加方便。你的情況，應該是沒有在Settings.py里定義pipelines，所以Scrapy不會去執行，就不會生成pyc文件了。

㈨ python中的scrapy是什麼意思a

Scrapy英文意思是刮擦
被用來命名爬蟲界知名的框架。
使用這個框架可以輕易實現常規網頁採集。也支持大型架構。升級後redis更是支持分布式。利用scrapyd更是可以發布服務。
從事爬蟲方向必學！

㈩ scrapy和python有什麼關系

Scrapy是Python開發的一個快速、高層次的web數據抓取框架，用於抓取web站點並從頁面中提取結構化的數據。Scrapy用途廣泛，可以用於數據挖掘和監測。

Scrapy吸引人的地方在於它是一個框架，任何人都可以根據需求方便的修改。它也提供了多種類型爬蟲的基類，如BaseSpider、sitemap爬蟲等。

Scrapy算得上是Python世界中最常用的爬蟲框架了，同時它也是我掌握的幾種流行語言中最好的爬蟲框架，沒有之一！我認為它也是最難學習的框架，同樣沒有之一。很多初學Scarpy的經常向我抱怨完全不清楚Scrapy該怎樣入手，即使看的是中文的文檔，也感到很難理解。我當初接觸Scrapy時也有這樣的感覺。之所以感到Scrapy難學，究其原因，是其官方文檔實在太過凌亂，又缺少實用的代碼例子，讓人看得雲里霧里，不知其所已然。雖然其文檔不良，但卻沒有遮擋住它的光輝，它依然是Python世界中目前最好用的爬蟲框架。其架構的思路、蜘蛛執行的效能，還有可擴展的能力都非常出眾，再配以Python語言的簡潔輕巧，使得爬蟲的開發事半功倍。

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Scrapy的優點：

（1）提供了內置的HTTP緩存，以加速本地開發。

（2）提供了自動節演調節機制，而且具有遵守robots.txt的設置的能力。

（3）可以定義爬行深度的限制，以避免爬蟲進入死循環鏈接。

（4）會自動保留會話。

（5）執行自動HTTP基本認證。不需要明確保存狀態。

（6）可以自動填寫登錄表單。

（7）Scrapy有一個內置的中間件，可以自動設置請求中的引用(referrer)頭。

（8）支持通過3xx響應重定向，也可以通過HTML元刷新。

（9）避免被網站使用的meta重定向困住，以檢測沒有JS支持的頁面。

（10）默認使用CSS選擇器或XPath編寫解析器。

（11）可以通過Splash或任何其他技術(如Selenium)呈現JavaScript頁面。

（12）擁有強大的社區支持和豐富的插件和擴展來擴展其功能。

（13）提供了通用的蜘蛛來抓取常見的格式：站點地圖、CSV和XML。

（14）內置支持以多種格式(JSON、CSV、XML、JSON-lines)導出收集的數據並將其存在多個後端(FTP、S3、本地文件系統)中。

Scrapy框架原理

Scrapy Engine(引擎)：負責Spider、ItemPipeline、Downloader、Scheler中間的通訊，信號、數據傳遞等。

Scheler(調度器)：負責接收引擎發送過來的Request請求，並按照一定的方式進行整理排列，入隊，當引擎需要時，交還給引擎。

Downloader(下載器)：負責下載Scrapy Engine(引擎)發送的所有Requests請求，並將其獲取到的Responses交還給Scrapy Engine(引擎)，由引擎交給Spider來處理，

Spider（爬蟲）：負責處理所有Responses,從中分析提取數據，獲取Item欄位需要的數據，並將需要跟進的URL提交給引擎，再次進入Scheler(調度器)，

Item Pipeline(管道)：負責處理Spider中獲取到的Item，並進行進行後期處理（詳細分析、過濾、存儲等）的地方.

Downloader Middlewares(下載中間件)：你可以當作是一個可以自定義擴展下載功能的組件。

Spider Middlewares(Spider中間件)：你可以理解為是一個可以自定擴展和操作引擎和Spider中間通信的功能組件（比如進入Spider的Responses;和從Spider出去的Requests）

Scrapy各個組件介紹

·Scrapy Engine：

引擎負責控制數據流在系統中所有組件中流動,並在相應動作發生時觸發事件。它也是程序的入口,可以通過scrapy指令方式在命令行啟動,或普通編程方式實例化後調用start方法啟動。

·調度器(Scheler)

調度器從引擎接收爬取請求(Request)並將它們入隊,以便之後引擎請求它們時提供給引擎。一般來說,我們並不需要直接對調度器進行編程,它是由Scrapy主進程進行自動控制的。

·下載器(Down-loader)

下載器負責獲取頁面數據並提供給引擎,而後將網站的響應結果對象提供給蜘蛛(Spider)。具體點說,下載器負責處理產生最終發出的請求對象 Request 並將返回的響應生成 Response對象傳遞給蜘蛛。

·蜘蛛——Spiders

Spider是用戶編寫用於分析響應(Response)結果並從中提取Item(即獲取的Item)或額外跟進的URL的類。每個Spider負責處理一個特定(或一些)網站。

·數據管道——Item Pipeline

Item Pipeline 負責處理被 Spider 提取出來的 Item。 典型的處理有清理、驗證及持久化(例如,存取到資料庫中)。

·下載器中間件(Downloader middle-wares)

下載器中間件是在引擎及下載器之間的特定鉤子(specific hook),處理Downloader傳遞給引擎的Response。其提供了一個簡便的機制,通過插入自定義代碼來擴展Scrapy的功能。

·Spider中間件(Spider middle-wares)

Spider 中間件是在引擎及 Spider 之間的特定鉤子(specific hook),處理 Spider 的輸入(Response)和輸出(Items及Requests)。其提供了一個簡便的機制,通過插入自定義代碼來擴展Scrapy的功能。

從Scrapy的系統架構可見,它將整個爬網過程進行了非常具體的細分,並接管了絕大多數復雜的工作,例如,產生請求和響應對象、控制爬蟲的並發等。