0.windows安装scrapy
1、安装wheel: 在控制台输入pip install wheel即可自动完成安装 2、安装lxml: 到 https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/,往下拉找到 lxml,下载适合自己电脑 操作系统及python版本的.whl文件。cp27、cp35等代表python版本2.7、3.5,win32代表 32位windows操作系统,win_amd64代表64位操作系统。 下载完成后,右键点击文件-属性-安全-对象名称,可以复制到文件地址。复制完成后回到控制 台,输入“pip install 右键粘贴地址",然后按回车即可完成安装。 3、安装PyOpenssl 到 https://pypi.python.org/pypi/pyOpenSSL#downloads ,往下拉找到下面文件后下 载。下载完成后同安装lxml的方法,对该PyOpenssl的whl文件进行安装. windows系统下的scrapy框架安装及测试 4、安装Twisted 到 https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#Twisted,往下拉找到Twisted,下载 适合自己电脑操作系统及python版本的.whl文件。同安装lxml的方法将Twisted安装完成。 5、安装Pywin32 到 https://sourceforge.net/projects/pywin32/files/pywin32/Build 220/,下载适合自 己电脑操作系统及python版本的文件,下载完成后双击即可开始安装。程序会自动定位 python的目录,所以不用自己调整安装设置,一直下一步就行了。 6、安装scrapy 进行完1-5步后,安装scrapy就很简单了,在控制台输入 pip install scrapy即可完成安装。
1.No module named win32api
pip install pypiwin32
2.文件夹下的文件找不到,或者No module named 'scrapy.pipelines' 或者no module named ×××.items?
scrapy项目处于pycharm项目的子项目,所以pycharm找不到items 。我的解决办法是在scrapy项目上右键-》make_directory as -->sources roo如果项目文件夹变这个颜色就可以了。
3.No module named PIL
pip install pillow
4.下载图片到本地、并提取本地保存地址
1)在settings.py中打开 ITEM_PIPELINES 的注释,在 ITEM_PIPELINES 中加入 ITEM_PIPELINES = { 'spider_first.pipelines.SpiderFirstPipeline': 300, 'scrapy.pipelines.images.ImagesPipeline':5, #后面的数字代表执行优先级 ,当执行pipeine的时候会按照数字由小到大执行 } 2)settings.py中加入 IMAGES_URLS_FIELD ="image_url" #image_url是在items.py中配置的网络爬取得图片地址 #配置保存本地的地址 project_dir=os.path.abspath(os.path.dirname(__file__)) #获取当前爬虫项目的绝对路径 IMAGES_STORE=os.path.join(project_dir,'images') #组装新的图片路径
5.python 安装mysql模块
windows
pip install mysqlclient
ubuntu
sudo apt-get install libmysqlclent-dev
centos
sudo yum install python-devel mysql-devel
6. IndentationError: unindent does not match any outer indentation level
方法名开头的时候别用空格,用tab符号
7. 连接池的代码
from twisted.enterprise import adbapi import MySQLdb.cursors class MysqlTwistedPipline(object): #通过连接池的方式 def __init__(self,dbpool): self.dbpool = dbpool @classmethod def from_settings(cls, settings): dbparms = dict( host=settings["MYSQL_HOST"], db=settings["MYSQL_DBNAME"], user=settings["MYSQL_USER"], passwd=settings["MYSQL_PASSWORD"], charset=settings["MYSQL_CHARSET"], cursorclass=MySQLdb.cursors.DictCursor, use_unicode=settings["MYSQL_USE_UNICODE"], ) dbpool = adbapi.ConnectionPool("MySQLdb", **dbparms) return cls(dbpool) def process_item(self, item, spider): # 使用twisted将mysql插入变成异步执行 query = self.dbpool.runInteraction(self.do_insert, item) query.addErrback(self.handle_error, item, spider) # 处理异常 def handle_error(self, failure, item, spider): # 处理异步插入的异常 print(failure) def do_insert(self, cursor, item): insert_sql = """ insert into jobbole(post_url_id,post_url,re_selector,img_url,img_path,zan,shoucang,pinglun,zhengwen,riqi,fenlei) VALUES(%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s) """ cursor.execute(insert_sql, ( item["post_url_id"], item["post_url"], item["re_selector"], item["img_url"][0], item["img_path"], item["zan"], item["shoucang"], item["pinglun"], item["zhengwen"], item["riqi"], item["fenlei"]))
8. 验证码爬虫的解决方案
1.如果一个网站有下载验证码的功能,对于我这种还没深入了解机器学习,只能通过人工的方式来进行解决验证码的问题,咱们就进行手动的验证码解析,通过下载图片,然后根据图片手动的输入坐标或者验证码来完成,本质的目的是为了能够完成登录打入敌人的内部,吸收他们里面的养分 2.如果是针对https://www.zhihu.com/captcha.gif?r=1514042860066&type=login&lang=cn 记住要跟登录的用户的获取的通过session来进行 header这边直接github很多 我就不粘贴了 session = requests.session() response = session.get("https://www.zhihu.com/",headers=header) 图片类别的下载我遇到的坑是 with open(file_name, 'wb') as f: f.write(response.content) f.close() 记住如果网页打开直接是图片直接使用response.content 而不是response.text.ecode() 对于一些网站返回的是 unicode json格式看的时候很不爽 解决方案是: print(response.text.encode('latin-1').decode('unicode_escape'))
9. 出现主键冲突的时候解决ON DUPLICATE KEY UPDATE(只限mysql)
insert into zhihu_question (zhihu_id,topics,url,title,content,creat_time,update_time,answer_num,comments_num,watch_user_num,click_num,crawl_time,crawl_update_time) VALUES(%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s) ON DUPLICATE KEY UPDATE comments_num=VALUES(comments_num),watch_user_num=VALUES(watch_user_num),click_num=VALUES(click_num)
10. srcapy items方法很强大通过反向调用的方式就可以动态控制
items
class ZhihuQuestionItem(scrapy.Item): zhihu_id = scrapy.Field() topics = scrapy.Field() url = scrapy.Field() title = scrapy.Field() content = scrapy.Field() creat_time = scrapy.Field() update_time = scrapy.Field() answer_num = scrapy.Field() comments_num = scrapy.Field() watch_user_num = scrapy.Field() click_num = scrapy.Field() def get_insert_sql(self): insert_sql = """ insert into zhihu_question (zhihu_id,topics,url,title,content,creat_time,update_time,answer_num,comments_num,watch_user_num,click_num,crawl_time,crawl_update_time) VALUES(%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s) ON DUPLICATE KEY UPDATE comments_num=VALUES(comments_num),watch_user_num=VALUES(watch_user_num),click_num=VALUES(click_num) """ zhihu_id = self["zhihu_id"][0] topics = ",".join(self["topics"]) url = "".join(self["url"]) title = "".join(self["title"]) content = "".join(self["content"]) creat_time = datetime.datetime.now().strftime(SQL_DATETIME_FORMAT) update_time = datetime.datetime.now().strftime(SQL_DATETIME_FORMAT) answer_num = self["answer_num"][0] comments_num = get_nums(self["comments_num"][0]) watch_user_num = self["watch_user_num"][0] click_num = self["watch_user_num"][1] crawl_time = datetime.datetime.now().strftime(SQL_DATETIME_FORMAT) crawl_update_time =datetime.datetime.now().strftime(SQL_DATETIME_FORMAT) params = (zhihu_id,topics,url,title,content,creat_time,update_time,answer_num,comments_num,watch_user_num,click_num,crawl_time,crawl_update_time) return insert_sql,params
pipelines.py
class MysqlTwistedZhihuPipline(object): #通过连接池的方式 def __init__(self,dbpool): self.dbpool = dbpool @classmethod def from_settings(cls, settings): dbparms = dict( host=settings["MYSQL_HOST"], db=settings["MYSQL_DBNAME"], user=settings["MYSQL_USER"], passwd=settings["MYSQL_PASSWORD"], charset=settings["MYSQL_CHARSET"], cursorclass=MySQLdb.cursors.DictCursor, use_unicode=settings["MYSQL_USE_UNICODE"], ) dbpool = adbapi.ConnectionPool("MySQLdb", **dbparms) return cls(dbpool) def process_item(self, item, spider): # 使用twisted将mysql插入变成异步执行 query = self.dbpool.runInteraction(self.do_insert, item) query.addErrback(self.handle_error, item, spider) # 处理异常 def handle_error(self, failure, item, spider): # 处理异步插入的异常 print(failure) def do_insert(self, cursor, item): insert_sql,params = item.get_insert_sql() cursor.execute(insert_sql, params)
9. 'dict' object has no attribute 'has_key' Python3以后删除了has_key()方法
if adict.has_key(key1): 修改为: if key1 in adict:
10. 爬虫Max retries exceeded with url
页面中的requests不要直接都requests.post 尽量统一requests.session()然后运行完关闭。s.keep_alive = False
s = requests.session() s.keep_alive = False
11. 阿里云centos安装python3最牛逼的教程(make编译的是深坑啊,建议用yum)
sudo yum install epel-release sudo yum install python34 wget --no-check-certificate https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py python3 get-pip.py pip3 -V
相关推荐
引言因为最近在做的project nichijou需要写爬虫,遂准备学习一下Scrapy,但是安装中遇到了一些问题。解决下面是官方的安装文档:你可能同时需要安装
本篇文章将详细探讨如何将两个强大的Python库——Django和Scrapy结合,以实现通过Django的Web界面控制Scrapy爬虫的运行,并将爬取的数据存入数据库。 首先,让我们了解这两个框架的基本概念。Django是一个高级的Web...
Scrapy是一个强大的Python爬虫框架,它为开发者提供了一个高效且结构化的数据抓取环境。在Windows 7 64位系统上安装Scrapy时,需要确保安装一系列依赖项,这些依赖项对于Scrapy的正常运行至关重要。在这个压缩包文件...
### Scrapy 0.22.3:一个强大的网络爬虫框架 #### 一、Scrapy简介 **Scrapy** 是一个用于爬取网站并提取结构化数据的应用框架,广泛应用于数据挖掘、信息处理或历史档案等领域。尽管最初设计是为了进行网页抓取...
Scrapy是一个强大的Python爬虫框架,它为开发者提供了构建网络爬虫所需的各种工具和模块,使得数据抓取和处理变得更加高效。在处理大文件时,Scrapy提供了多种策略和技巧来确保过程的顺利进行。本篇文章将深入探讨...
未维护如果您需要Scrapy的浏览器集成,请考虑使用Scrapy的Pyppeteer集成 该项目提供了一个Scrapy下载处理程序,该处理程序使用执行请求。 它可用于处理需要JavaScript的页面。 该软件包不会干扰常规的Scrapy工作流程...
Scrapy是Python编程语言中的一款强大且高效的网页抓取框架,专为数据抓取和爬虫项目设计。它提供了一整套工具集,使得开发者能够快速构建起复杂的网络爬虫,处理网页数据并进行分析。在本文中,我们将深入探讨Scrapy...
然而,Scrapy项目通常是基于命令行启动的,这意味着在不安装Python和Scrapy的情况下无法直接运行。为了在不依赖Python环境的计算机上运行Scrapy项目,我们可以利用Pyinstaller将其打包成exe文件。 首先,确保你已经...
**Scrapy框架详解** Scrapy是一个强大的Python爬虫框架,专为爬取网站并提取结构化数据而设计。它的设计理念是使爬虫项目易于编写、维护,并提供了多种功能,如中间件、爬取调度器、下载器、Item Pipeline等,以...
scrapy的所有依赖文件打包(不包含scrapy文件),scrapy文件可以自行安装pip后,用pip安装 命令为:pip install scrapy==1.0.5 scrapy1.0.5中文文档地址 ...
Scrapy-Redis是一个基于Scrapy的分布式爬虫框架,它扩展了Scrapy的功能,使其能够处理大规模的网络抓取任务。Scrapy是一个流行的Python爬虫框架,而Scrapy-Redis则是将其与Redis数据库结合,利用Redis作为数据队列,...
Scrapy和Request是Python中两种常用的网络爬虫框架,它们都支持异步数据爬取,但各有特点。本文将深入探讨这两个工具在异步爬取中的应用及其优势。 首先,让我们了解一下什么是异步数据爬取。传统的同步爬虫在请求...
### Python Scrapy 电子书开发文档关键知识点解析 #### 标题:Python Scrapy 电子书开发文档 此文档主要围绕Python Scrapy框架展开,详细介绍了如何使用Scrapy进行网络爬虫开发,包括安装配置、基本概念、内置服务...
Scrapy是一个强大的Python爬虫框架,专为网络数据抓取和网页解析设计。它提供了高效的数据提取、自动处理、调度和导出功能,是开发者进行Web数据挖掘和自动化任务的强大工具。 Scrapy的核心组件包括: 1. **Engine...
Scrapy是一个强大的Python爬虫框架,专为网页数据抓取和结构化数据提取设计。它提供了高效的爬取机制,使得开发者能够快速构建自己的网络爬虫项目。Scrapy 0.24是其早期的一个版本,虽然现在已经有更新的版本发布,...
Scrapy是一个强大的Python爬虫框架,专为高效的数据抓取和复杂的网页解析设计。它提供了丰富的功能,使得开发者能够快速构建自己的网络爬虫项目。在深入理解Scrapy之前,我们首先需要了解Python的基础知识,因为它是...
### Scrapy 1.1 帮助文档关键知识点概览 #### 一、Scrapy简介及快速入门 - **Scrapy概述**:Scrapy是一款用于网页抓取的应用框架,可以高效地从网站中提取结构化数据。这些数据可用于各种用途,如数据挖掘、市场...
Scrapy 0.24.1 是一个强大的Python框架,专为网络爬虫设计,用于高效、结构化地抓取互联网数据。这个中文文档详细介绍了Scrapy的各种组件和功能,帮助开发者快速上手并构建自己的爬虫项目。下面将深入探讨Scrapy的...
Scrapy是一个强大的Python爬虫框架,它为网络数据抓取提供了高效、易用的解决方案。在本示例中,我们将探讨如何使用Scrapy创建一个简单的爬虫,将抓取的数据保存到JSON文件中。 首先,我们需要安装Scrapy。在命令行...