Python爬蟲中的Pyspider如何使用

這期內容當中小編將會給大家帶來有關Python爬蟲中的Pyspider如何使用，文章內容豐富且以專業的角度為大家分析和敘述，閱讀完這篇文章希望大家可以有所收獲。

1 簡介

pyspider 是一個支持任務監控、項目管理、多種數據庫，具有 WebUI 的爬蟲框架，它采用 Python 語言編寫，分布式架構。詳細特性如下：

·擁有 Web 腳本編輯界面，任務監控器，項目管理器和結構查看器；

·數據庫支持 MySQL、MongoDB、Redis、SQLite、Elasticsearch、PostgreSQL、SQLAlchemy；

·隊列服務支持 RabbitMQ、Beanstalk、Redis、Kombu；

·支持抓取 JavaScript 的頁面；

·組件可替換，支持單機、分布式部署，支持 Docker 部署；

·強大的調度控制，支持超時重爬及優先級設置；

·支持 Python2&3。

pyspider 主要分為 Scheduler（調度器）、 Fetcher（抓取器）、 Processer（處理器）三個部分，整個爬取過程受到 Monitor（監控器）的監控，抓取的結果被 Result Worker（結果處理器）處理。基本流程為：Scheduler 發起任務調度，Fetcher 抓取網頁內容，Processer 解析網頁內容，再將新生成的 Request 發給 Scheduler 進行調度，將生成的提取結果輸出保存。

2 pyspider vs scrapy

·pyspider 擁有 WebUI，爬蟲的編寫、調試可在 WebUI 中進行；Scrapy 采用采用代碼、命令行操作，實現可視化需對接 Portia。

·pyspider 支持使用 PhantomJS 對 JavaScript 渲染頁面的采集 ；Scrapy 需對接 Scrapy-Splash 組件。

·pyspider 內置了 PyQuery（Python 爬蟲（五）：PyQuery 框架） 作為選擇器；Scrapy 對接了 XPath、CSS 選擇器、正則匹配。

·pyspider 擴展性弱；Scrapy 模塊之間耦合度低，擴展性強，如：對接 Middleware、 Pipeline 等組件實現更強功能。

總的來說，pyspider 更加便捷，Scrapy 擴展性更強，如果要快速實現爬取優選 pyspider，如果爬取規模較大、反爬機制較強，優選 scrapy。

3 安裝

3.1 方式一

pip install pyspider

這種方式比較簡單，不過在 Windows 系統上可能會出現錯誤：Command "python setup.py egg_info" failed with error ...，我在自己的 Windows 系統上安裝時就遇到了該問題，因此，選擇了下面第二種方式進行了安裝。

3.2 方式二

使用 wheel 方式安裝。步驟如下：

·pip install wheel 安裝 wheel；

·打開網址 https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/，使用 Ctrl + F 搜索 pycurl，根據自己安裝的 Python 版本，選擇合適的版本下載，比如：我用的 Python3.6，就選擇帶有 cp36 標識的版本。如下圖紅框所示：

·使用 pip 安裝下載文件

·最后還是使用 pip install pyspider 安裝。

執行以上安裝步驟后，我們在控制臺輸入 pyspider，如圖所示：

出現上述結果說明啟動成功，如果啟動時一直卡在 result_worker starting...，我們可以再打開一個控制臺窗口，同樣輸入 pyspider 進行啟動，啟動成功后關掉之前的窗口即可。

啟動成功后，我們再驗證一下，打開瀏覽器，輸入 http://localhost:5000 訪問，如圖所示：

我們發現確實啟動成功了。

4 快速上手

4.1 創建項目

首先，我們點擊圖形界面中的 Create 按鈕開始創建項目，如圖中紅框所示：

然后會跳出信息填寫窗口，如圖所示：

·Project Name：項目名

·Start URL(s)：爬取鏈接地址

我們需要填寫 Project Name 和 Start URL(s)，這里以鏈家網二手房信息為例：https://hz.lianjia.com/ershoufang/，填寫完成后點擊 Create 按鈕。結果如圖所示：

4.2 爬蟲實現

pyspider 訪問 https 協議的網站時會提示證書問題（通常為 HTTP 599），因此我們需要在 crawl 方法中添加參數 validate_cert=False 來屏蔽證書驗證。如圖所示：

我們計劃獲取房子的單價（unit_price）、描述標題（title）、賣點信息（sell_point），編寫具體實現如下所示：

from pyspider.libs.base_handler import *
class Handler(BaseHandler):
    crawl_config = {
    }
    @every(minutes=24 * 60)
    def on_start(self):
        self.crawl('https://hz.lianjia.com/ershoufang/', callback=self.index_page,validate_cert=False)
    @config(age=10 * 24 * 60 * 60)
    def index_page(self, response):
        for each in response.doc('.title').items():
            self.crawl(each.attr.href, callback=self.detail_page,validate_cert=False)
            
    @config(priority=2)
    def detail_page(self, response):
        yield {
            'unit_price':response.doc('.unitPrice').text(),
            'title': response.doc('.main').text(),
            'sell_point': response.doc('.baseattribute > .content').text()
        }

·@every(minutes=24 * 60)：通知 Scheduler 每天運行一次。

·@config(age=10 * 24 * 60 * 60)：設置任務的有效期限。

·@config(priority=2)：設定任務優先級

·on_start(self)：程序的入口。

·self.crawl(url, callback)：主方法，用于創建一個爬取任務。

·index_page(self, response)：用來抓取返回的 html 文檔中對應標簽的數據。

·detail_page(self, response)：返回一個 dict 對象作為結果。

我們點擊運行按鈕，點擊之后，我們發現 follows 按鈕處出現了提示信息，如圖所示：

點擊 follows 按鈕，結果如圖所示：

點擊上圖中紅框圈起來的三角號按鈕，結果如圖所示：

我們隨意選一條 detail_page，點擊其右側三角號按鈕，結果如圖所示：

從結果來看，已經可以爬取到我們需要的信息了。

4.3 數據存儲

獲取到信息之后，需要將信息存儲起來，我們計劃將數據存儲到 MySQL 數據庫。

首先，安裝 pymysql，命令如下：

pip install pymysql

接著添加保存代碼，完整代碼如下：

from pyspider.libs.base_handler import *
import pymysql
class Handler(BaseHandler):
    crawl_config = {
    }
    def __init__(self):
        # 下面參數修改成自己對應的 MySQL 信息 
        self.db = MySQLdb.connect(ip, username, password, db, charset='utf8')
             
    def add_Mysql(self, title, unit_price, sell_point):
        try:
            cursor = self.db.cursor()
            sql = 'insert into house(title, unit_price, sell_point) values ("%s","%s","%s")' % (title[0],
            unit_price[0],sell_point);  
            print(sql)
            cursor.execute(sql)
            self.db.commit()
        except Exception as e:
            print(e)
            self.db.rollback()
    
    @every(minutes=24 * 60)
    def on_start(self):
        self.crawl('https://hz.lianjia.com/ershoufang/', callback=self.index_page,validate_cert=False)
    @config(age=10 * 24 * 60 * 60)
    def index_page(self, response):
        for each in response.doc('.title').items():
            self.crawl(each.attr.href, callback=self.detail_page,validate_cert=False)
    @config(priority=2)
    def detail_page(self, response):
        title = response.doc('.main').text(),
        unit_price = response.doc('.unitPrice').text(),
        sell_point = response.doc('.baseattribute > .content').text()
        self.add_Mysql(title, unit_price, sell_point)
        yield {
            'title': response.doc('.main').text(),
            'unit_price':response.doc('.unitPrice').text(),
            'sell_point': response.doc('.baseattribute > .content').text()
        }

先測試一下是否能將數據保存到 MySQL 中，還是選一條 detail_page，如圖所示：

點擊其右側三角號按鈕，結果如圖所示：

從輸出結果來看是執行了保存操作，我們再到 MySQL 中看一下，如圖所示：

數據已經存到了 MySQL 中了。

上面我們是手動操作保存的數據，接下來看一下如何通過設置任務保存。

點擊當前頁左上角的 pyspider 按鈕，如圖所示：

返回 dashboard 界面，如圖所示：

我們點擊 status 下方紅框圈住的位置，將狀態修改為 RUNNING 或 DEBUG，然后點擊 actions 下方的 run 按鈕即可。

上述就是小編為大家分享的Python爬蟲中的Pyspider如何使用了，如果剛好有類似的疑惑，不妨參照上述分析進行理解。如果想知道更多相關知識，歡迎關注億速云行業資訊頻道。