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  • scrapy 写入json文件

    千次阅读 2016-07-12 09:28:33
    pipelines.py class GuomeiPipeline(object): def __init__(self): self.file = codecs.open('aa.json', 'w', encoding='utf-8') def process_item(self, item, spider): line = json.
    pipelines.py 
    

    class GuomeiPipeline(object):
    def __init__(self):
    self.file = codecs.open('aa.json', 'w', encoding='utf-8')
    def process_item(self, item, spider):
    line = json.dumps(dict(item), ensure_ascii=False) + "\n"
    self.file.write(line)
    return item
    def spider_closed(self, spider):
    self.file.close()

    settings.py
    ITEM_PIPELINES={'guomei.pipelines.GuomeiPipeline':300}
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  • 第三百六十七节,Python分布式爬虫打造搜索引擎Scrapy精讲—elasticsearch(搜索引擎)scrapy写入数据到elasticsearch中 前面我们讲到的elasticsearch(搜索引擎)操作,如:增、删、改、查等操作都是用的elastic...

    第三百六十七节,Python分布式爬虫打造搜索引擎Scrapy精讲—elasticsearch(搜索引擎)scrapy写入数据到elasticsearch中

     

    前面我们讲到的elasticsearch(搜索引擎)操作,如:增、删、改、查等操作都是用的elasticsearch的语言命令,就像sql命令一样,当然elasticsearch官方也提供了一个python操作elasticsearch(搜索引擎)的接口包,就像sqlalchemy操作数据库一样的ORM框,这样我们操作elasticsearch就不用写命令了,用elasticsearch-dsl-py这个模块来操作,也就是用python的方式操作一个类即可

     

    elasticsearch-dsl-py下载

    下载地址:https://github.com/elastic/elasticsearch-dsl-py

    文档说明:http://elasticsearch-dsl.readthedocs.io/en/latest/

    首先安装好elasticsearch-dsl-py模块

     

    1、elasticsearch-dsl模块使用说明

    create_connection(hosts=['127.0.0.1']):连接elasticsearch(搜索引擎)服务器方法,可以连接多台服务器
    class Meta:设置索引名称和表名称
    索引类名称.init(): 生成索引和表以及字段
    实例化索引类.save():将数据写入elasticsearch(搜索引擎)

     

    elasticsearch_orm.py 操作elasticsearch(搜索引擎)文件

    #!/usr/bin/env python
    # -*- coding:utf8 -*-
    from datetime import datetime
    from elasticsearch_dsl import DocType, Date, Nested, Boolean, \
        analyzer, InnerObjectWrapper, Completion, Keyword, Text, Integer
    
    # 更多字段类型见第三百六十四节elasticsearch(搜索引擎)的mapping映射管理
    
    from elasticsearch_dsl.connections import connections       # 导入连接elasticsearch(搜索引擎)服务器方法
    connections.create_connection(hosts=['127.0.0.1'])
    
    
    class lagouType(DocType):                                                   # 自定义一个类来继承DocType类
        # Text类型需要分词,所以需要知道中文分词器,ik_max_wordwei为中文分词器
        title = Text(analyzer="ik_max_word")                                    # 设置,字段名称=字段类型,Text为字符串类型并且可以分词建立倒排索引
        description = Text(analyzer="ik_max_word")
        keywords = Text(analyzer="ik_max_word")
        url = Keyword()                                                         # 设置,字段名称=字段类型,Keyword为普通字符串类型,不分词
        riqi = Date()                                                           # 设置,字段名称=字段类型,Date日期类型
    
        class Meta:                                                             # Meta是固定写法
            index = "lagou"                                                     # 设置索引名称(相当于数据库名称)
            doc_type = 'biao'                                                   # 设置表名称
    
    if __name__ == "__main__":          # 判断在本代码文件执行才执行里面的方法,其他页面调用的则不执行里面的方法
        lagouType.init()                # 生成elasticsearch(搜索引擎)的索引,表,字段等信息
    
    
    # 使用方法说明:
    # 在要要操作elasticsearch(搜索引擎)的页面,导入此模块
    # lagou = lagouType()           #实例化类
    # lagou.title = '值'            #要写入字段=值
    # lagou.description = '值'
    # lagou.keywords = '值'
    # lagou.url = '值'
    # lagou.riqi = '值'
    # lagou.save()                  #将数据写入elasticsearch(搜索引擎)

     

     

    2、scrapy写入数据到elasticsearch中

    爬虫文件

    # -*- coding: utf-8 -*-
    import scrapy
    from scrapy.linkextractors import LinkExtractor
    from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule
    from adc.items import LagouItem,LagouItemLoader  #导入items容器类,和ItemLoader类
    import time
    
    
    class LagouSpider(CrawlSpider):                     #创建爬虫类
        name = 'lagou'                                  #爬虫名称
        allowed_domains = ['www.luyin.org']             #起始域名
        start_urls = ['http://www.luyin.org/']          #起始url
    
        custom_settings = {
            "AUTOTHROTTLE_ENABLED": True,                             #覆盖掉settings.py里的相同设置,开启COOKIES
            "DOWNLOAD_DELAY":5
        }
    
        rules = (
            #配置抓取列表页规则
            Rule(LinkExtractor(allow=('ggwa/.*')), follow=True),
    
            #配置抓取内容页规则
            Rule(LinkExtractor(allow=('post/\d+.html.*')), callback='parse_job', follow=True),
        )
    
        def parse_job(self, response):                  #回调函数,注意:因为CrawlS模板的源码创建了parse回调函数,所以切记我们不能创建parse名称的函数
            atime = time.localtime(time.time())         #获取系统当前时间
            dqatime = "{0}-{1}-{2} {3}:{4}:{5}".format(
                atime.tm_year,
                atime.tm_mon,
                atime.tm_mday,
                atime.tm_hour,
                atime.tm_min,
                atime.tm_sec
            )  # 将格式化时间日期,单独取出来拼接成一个完整日期
    
            url = response.url
    
            item_loader = LagouItemLoader(LagouItem(), response=response)   # 将数据填充进items.py文件的LagouItem
            item_loader.add_xpath('title', '/html/head/title/text()')
            item_loader.add_xpath('description', '/html/head/meta[@name="Description"]/@content')
            item_loader.add_xpath('keywords', '/html/head/meta[@name="keywords"]/@content')
            item_loader.add_value('url', url)
            item_loader.add_value('riqi', dqatime)
            article_item = item_loader.load_item()
    yield article_item

     

    items.py文件

    # -*- coding: utf-8 -*-
    
    # Define here the models for your scraped items
    #
    # See documentation in:
    # http://doc.scrapy.org/en/latest/topics/items.html
    #items.py,文件是专门用于,接收爬虫获取到的数据信息的,就相当于是容器文件
    
    import scrapy
    from scrapy.loader.processors import MapCompose,TakeFirst
    from scrapy.loader import ItemLoader                #导入ItemLoader类也就加载items容器类填充数据
    from adc.models.elasticsearch_orm import lagouType  #导入elasticsearch操作模块
    
    class LagouItemLoader(ItemLoader):                  #自定义Loader继承ItemLoader类,在爬虫页面调用这个类填充数据到Item类
        default_output_processor = TakeFirst()          #默认利用ItemLoader类,加载items容器类填充数据,是列表类型,可以通过TakeFirst()方法,获取到列表里的内容
    
    
    def tianjia(value):                                 #自定义数据预处理函数
        return value                                    #将处理后的数据返给Item
    
    
    class LagouItem(scrapy.Item):                       #设置爬虫获取到的信息容器类
        title = scrapy.Field(                           #接收爬虫获取到的title信息
            input_processor=MapCompose(tianjia),        #将数据预处理函数名称传入MapCompose方法里处理,数据预处理函数的形式参数value会自动接收字段title
        )
        description = scrapy.Field()
        keywords = scrapy.Field()
        url = scrapy.Field()
        riqi = scrapy.Field()
    
        def save_to_es(self):
            lagou = lagouType()                         # 实例化elasticsearch(搜索引擎对象)
            lagou.title = self['title']                 # 字段名称=值
            lagou.description = self['description']
            lagou.keywords = self['keywords']
            lagou.url = self['url']
            lagou.riqi = self['riqi']
            lagou.save()                                # 将数据写入elasticsearch(搜索引擎对象)
            return

     

    pipelines.py文件

    # -*- coding: utf-8 -*-
    
    # Define your item pipelines here
    #
    # Don't forget to add your pipeline to the ITEM_PIPELINES setting
    # See: http://doc.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html
    from adc.models.elasticsearch_orm import lagouType  #导入elasticsearch操作模块
    
    class AdcPipeline(object):
        def process_item(self, item, spider):
    
            #也可以在这里将数据写入elasticsearch搜索引擎,这里的缺点是统一处理
            # lagou = lagouType()
            # lagou.title = item['title']
            # lagou.description = item['description']
            # lagou.keywords = item['keywords']
            # lagou.url = item['url']
            # lagou.riqi = item['riqi']
            # lagou.save()
            item.save_to_es()       #执行items.py文件的save_to_es方法将数据写入elasticsearch搜索引擎
            return item

     

    settings.py文件,注册pipelines

    # Configure item pipelines
    # See http://scrapy.readthedocs.org/en/latest/topics/item-pipeline.html
    ITEM_PIPELINES = {
       'adc.pipelines.AdcPipeline': 300,
    }

     

    main.py爬虫启动文件

    #!/usr/bin/env python
    # -*- coding:utf8 -*-
    
    from scrapy.cmdline import execute  #导入执行scrapy命令方法
    import sys
    import os
    
    sys.path.append(os.path.join(os.getcwd())) #给Python解释器,添加模块新路径 ,将main.py文件所在目录添加到Python解释器
    
    execute(['scrapy', 'crawl', 'lagou', '--nolog'])  #执行scrapy命令
    
    # execute(['scrapy', 'crawl', 'lagou'])  #执行scrapy命令

     

    运行爬虫

     

    写入elasticsearch(搜索引擎)情况

     

     

    补充:elasticsearch-dsl  的 增删改查

    #!/usr/bin/env python
    # -*- coding:utf8 -*-
    from datetime import datetime
    from elasticsearch_dsl import DocType, Date, Nested, Boolean, \
        analyzer, InnerObjectWrapper, Completion, Keyword, Text, Integer
    
    # 更多字段类型见第三百六十四节elasticsearch(搜索引擎)的mapping映射管理
    
    from elasticsearch_dsl.connections import connections       # 导入连接elasticsearch(搜索引擎)服务器方法
    connections.create_connection(hosts=['127.0.0.1'])
    
    
    class lagouType(DocType):                                                   # 自定义一个类来继承DocType类
        # Text类型需要分词,所以需要知道中文分词器,ik_max_wordwei为中文分词器
        title = Text(analyzer="ik_max_word")                                    # 设置,字段名称=字段类型,Text为字符串类型并且可以分词建立倒排索引
        description = Text(analyzer="ik_max_word")
        keywords = Text(analyzer="ik_max_word")
        url = Keyword()                                                         # 设置,字段名称=字段类型,Keyword为普通字符串类型,不分词
        riqi = Date()                                                           # 设置,字段名称=字段类型,Date日期类型
    
        class Meta:                                                             # Meta是固定写法
            index = "lagou"                                                     # 设置索引名称(相当于数据库名称)
            doc_type = 'biao'                                                   # 设置表名称
    
    if __name__ == "__main__":          # 判断在本代码文件执行才执行里面的方法,其他页面调用的则不执行里面的方法
        lagouType.init()                # 生成elasticsearch(搜索引擎)的索引,表,字段等信息
    
    
    # 使用方法说明:
    # 在要要操作elasticsearch(搜索引擎)的页面,导入此模块
    # lagou = lagouType()           #实例化类
    # lagou.title = '值'            #要写入字段=值
    # lagou.description = '值'
    # lagou.keywords = '值'
    # lagou.url = '值'
    # lagou.riqi = '值'
    # lagou.save()                  #将数据写入elasticsearch(搜索引擎)

     

    1新增数据

    from adc.models.elasticsearch_orm import lagouType  #导入刚才配置的elasticsearch操作模块
    
         lagou = lagouType()                         # 实例化elasticsearch(搜索引擎对象)
         lagou._id = 1             #自定义ID,很重要,以后都是根据ID来操作
    lagou.title = self['title'] # 字段名称=值 lagou.description = self['description'] lagou.keywords = self['keywords'] lagou.url = self['url'] lagou.riqi = self['riqi'] lagou.save() # 将数据写入elasticsearch(搜索引擎对象)

     

    2删除指定数据

      
    from adc.models.elasticsearch_orm import lagouType  #导入刚才配置的elasticsearch操作模块
    sousuo_orm = lagouType()                    # 实例化
    sousuo_orm.get(id=1).delete()               # 删除id等于1的数据

     

    3修改指定的数据

    from adc.models.elasticsearch_orm import lagouType  #导入刚才配置的elasticsearch操作模块
    
    sousuo_orm = lagouType()                           # 实例化
    sousuo_orm.get(id=1).update(title='123456789')     # 修改id等于1的数据

    以上全部使用elasticsearch-dsl模块

     

     

    注意下面使用的原生elasticsearch模块

    删除指定使用,就是相当于删除指定数据库

    使用原生elasticsearch模块删除指定索引

    from elasticsearch import Elasticsearch                                     # 导入原生的elasticsearch(搜索引擎)接口
    client = Elasticsearch(hosts=settings.Elasticsearch_hosts)                  # 连接原生的elasticsearch
    
    # 使用原生elasticsearch模块删除指定索引
    #要做容错处理,如果索引不存在会报错
                try:
                    client.indices.delete(index='jxiou_zuopin')
                except Exception as e:
                    pass

    原生查询

    from elasticsearch import Elasticsearch                 # 导入原生的elasticsearch(搜索引擎)接口
                client = Elasticsearch(hosts=Elasticsearch_hosts)       # 连接原生的elasticsearch
    
    
    response = client.search(                               # 原生的elasticsearch接口的search()方法,就是搜索,可以支持原生elasticsearch语句查询
                    index="jxiou_zuopin",                               # 设置索引名称
                    doc_type="zuopin",                                  # 设置表名称
                    body={                                              # 书写elasticsearch语句
                        "query": {
                            "multi_match": {                            # multi_match查询
                                "query": sousuoci,                      # 查询关键词
                                "fields": ["title"]                     # 查询字段
                            }
                        },
                        "from": (page - 1) * tiaoshu,                   # 从第几条开始获取
                        "size": tiaoshu,                                # 获取多少条数据
                        "highlight": {                                  # 查询关键词高亮处理
                            "pre_tags": ['<span class="gaoliang">'],    # 高亮开始标签
                            "post_tags": ['</span>'],                   # 高亮结束标签
                            "fields": {                                 # 高亮设置
                                "title": {}                             # 高亮字段
                            }
                        }
                    }
                )
                # 开始获取数据
                total_nums = response["hits"]["total"]                  # 获取查询结果的总条数
    
                hit_list = []                                           # 设置一个列表来储存搜索到的信息,返回给html页面
    
    
                for hit in response["hits"]["hits"]:                                # 循环查询到的结果
                    hit_dict = {}                                                   # 设置一个字典来储存循环结果
                    if "title" in hit["highlight"]:                                 # 判断title字段,如果高亮字段有类容
                        hit_dict["title"] = "".join(hit["highlight"]["title"])      # 获取高亮里的title
                    else:
                        hit_dict["title"] = hit["_source"]["title"]                 # 否则获取不是高亮里的title
    
                    hit_dict["id"] = hit["_source"]["nid"]                          # 获取返回nid
    
                    # 加密样音地址
                    hit_dict["yangsrc"] = jia_mi(str(hit["_source"]["yangsrc"]))    # 获取返回yangsrc
    
                    hit_list.append(hit_dict)     

     

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  • 目录 scrapy框架-文件写入 1. lowb写法 2. 高端一点的写法 3. 优化版本 scrapy框架-文件写入 1. lowb写法 ~pipelines.py 前提回顾,spider.py中 data={'xx':xx, 'xxx':xx...

    scrapy框架-文件写入

    1. lowb写法

    ~pipelines.py
    前提回顾,spider.py中   data={'xx':xx, 'xxx':xxx}  yield data
    import json
    class QsbkPipeline(object):
        def __init__(self):
            self.fp = open('qsbk.json', 'w', encoding='utf-8')  # 初始化文件指针
    
        def open_spider(self, spider):
            print("spider start")  # 方便观察
    
        def process_item(self, item, spider):
            data = json.dumps(item, ensure_ascii=False)#将字典转换一下,同时关闭默认的ascii码很坑
            self.fp.write(data+'\n')   # 每次写入后加入换行
    
        def close_spider(self, spider):
            self.fp.close()
            print("spider end")

    当整个项目开始时,会执行__init__ 和open_spider函数,所以先将文件打开,方便写入。项目结束时运行close_spider函数,在这个地方关闭文件。

    每次spider将数据抛出,由process_spider函数进行处理

    2. 高端一点的写法

    在items.py的类中创建两个实例,作为数据的传输对象
    ~items.py
    import scrapy
    class QsbkItem(scrapy.Item):
        author = scrapy.Filed()
        joke = scrapy.Filed()  # 没有为什么,就是用这个类
    
    ~qsbk_spider.py
    from qsbk.items import QsbkItem
    def parse(self, response):
        。。。。
        item = QsbkItem(author=author,joke=joke)  # 这里author和content是提前处理好的数据,前面的部分省略了。
        yield item
    
    
    ~pipelines.py
    import json
    class QsbkPipeline(object):
        ....
        def process_item(self, itme, spider):
            item_json = json.dumps(dict(item), ensure_ascii=False)    # 将接收到的item对象转换成字典,再用dumps函数转为json,再调用文件指针写入。
            self.fp.write(item_json+'\n')

    3. 优化版本

    另外对于pipelines.py的文件写入  scrapy由已经定义好的函数
    from scrapy.exporters import JsonLinesItemExporter 
    # JsonItemExporter类在结束时使用self.fp.close,然后将所有json加载到一个列表中,在结束时才统一写入,容易浪费内存,并且需要在open_spider中使用exporting.start函数
    # 所以选择这个JsonLinesItemExporter 每次写入一个json,不方便之后的读取。所以数据量小的时候可以选择使用JsonItemExporter。数据也比较安全,当然也有定义好的csv文件写入方法。
         
    ~pipelines.py
    from scrapy.exporters import JsonLinesItemExporter
    class WxappPipeline(object):
        def __init__(self):
            self.fp = open('WXAPP.json', 'wb')
            self.export = JsonLinesItemExporter(self.fp, ensure_ascii=False, encoding='utf-8')
            self.fp.write(b'[')
    
        def process_item(self, item, spider):
            self.export.export_item(item)  # item是在items.py中定义好的类
            self.fp.write(b',')   
            # 这里每次写入一点json数据后直接放个逗号进入 
            # 并在开头和结尾加入了  [  ]   这样的话当爬虫结束时,一个完整的json文件就写好了。
            return item   # 返回item 不然之后的pipeline都没办法用了
    
        def close_spider(self, spider):
            self.fp.write(b']')
            self.fp.close()

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  • scrapy异步写入

    2018-09-18 09:18:06
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    class MYSQLTwistedPipeline(object):
    
        def __init__(self, pool):
            self.dbpool = pool
    
        @classmethod
        # def from_crawler(cls, crawler):
        def from_settings(cls, settings):
            """
            这个函数名称是固定的,当爬虫启动的时候,scrapy会自动执行这些函数,加载配置.
            :param settings:
            :return:
            """
            params = dict(
                host=settings["MYSQL_HOST"],
                port=settings["MYSQL_POR"],
                db=settings["MYSQL_DB"],
                user=settings["MYSQL_USER"],
                passwd=settings["MYSQL_PASSWD"],
                charset=settings["MYSQL_CHARSET"],
                cursorclass=pymysql.cursors.DictCursor
            )
            # 创建一个数据库连接池对象,这个连接池中可以包含多个Connect连接对象
            # 参数一:操作数据库的包名
            # 参数二:连接数据库的参数
            db_connect_pool = adbapi.ConnectionPool("pymysql", **params)
            # 初始化这个类的对象
            obj = cls(db_connect_pool)
            return obj
    
        def process_item(self, item, spider):
            """
            在连接池中,开始执行数据的多线程写入操作
            :param item:
            :param spider:
            :return:
            """
            # 参数一:在线程中被执行的sql语句
            # 参数二:要保存的数据
            result = self.dbpool.runInteraction(self.insert, item)
            # 给result绑定一个回调函数,用于监听错误信息
            result.addErrback(self.error)
            return item
    
        def error(self, reason):
            print(f"错误原因是{reason}\n")
    
        def insert(self, cursor, item):
            insert_data = "insert into bole(title, content_string, content_type, vote_num, collection_num, comment_num, content_time, img_path)values ('%s', '%s', '%s', '%s', '%s', '%s', '%s', '%s')" % (item["title"], item["content_string"], item["content_type"], item["vote_num"], item["collection_num"], item["comment_num"], item["content_time"], item["img_path"])
            cursor.execute(insert_data)
            # 不需要commit()
    
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    scrapy入门教程之写入数据库

空空如也

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scrapy写入文件