Scrapy框架的应用

一, Scrapy

Scrapy是一个为了爬取网站数据，提取结构性数据而编写的应用框架，非常出名，非常强悍。所谓的框架就是一个已经被集成了各种功能（高性能异步下载，队列，分布式，解析，持久化等）的具有很强通用性的项目模板。

• 高性能的网络请求
• 高性能的数据解析
• 高性能的持久化存储
• 深度爬取
• 全栈爬取
• 分布式
• 中间件
• 请求传参
• ...等等

环境的安装:

mac/linux：pip install scrapy
window:
- pip install wheel
- 下载twisted http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#twisted
- 进入下载目录，执行 pip install Twisted?17.1.0?cp37?cp37m?win_amd64.whl
- pip install pywin32
- pip install scrapy

二, 基础的使用

新建一个工程:

• scrapy startproject ProName
  • 目录结构：
    • spiders（包）：空包
    • settings：配置文件
      • 不遵从robots: ROBOTSTXT_OBEY = False
      • UA伪装: USER_AGENT = ‘xxx‘
      • 日志等级的指定: LOG_LEVEL = ‘ERROR‘
• cd ProName：进入到工程目录中
• 在spiders（爬虫文件夹）中创建一个爬虫文件
• scrapy genspider spiderName www.xxx.com
• 编写代码：主要的代码会编写在爬虫文件中
• 执行工程：scrapy crawl spiderName

# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy

# 爬虫类: 父类 => Spider
class FirstSpider(scrapy.Spider):
    # 爬虫文件的名称: 当前爬虫源文件的唯一标识
    name = 'first'
    # 允许的域名, 限定爬取的域名
    # allowed_domains = ['www.baidu.com']
    # 起始的url列表, 列表中存放的url都可以被scrapy进行异步的网络请求
    start_urls = ['https://www.baidu.com/', 'https://www.taobao.com/']

    # 用作与数据解析
    # 参数: response就是响应对象
    def parse(self, response):
        print(response)

scrapy的数据解析与持久化存储:

需求: 爬取 https://dig.chouti.com/ 的文章标题与作者

extract()与extract_first(): 从xpath查询结果对象(Selector)中取得数据

scrapy的持久化存储

• 基于终端指令进行持久化存储

  • 只可以将parse方法的返回值存储到本地的磁盘文件（指定形式后缀）中

  • 支持: json, jsonlines, jl, csv, xml, marshall, pickle

  • scrapy crawl spiderName -o filePath

    # 用作与数据解析
    # 参数: response就是响应对象
    def parse(self, response):
        div_list = response.xpath('/html/body/main/div/div/div[1]/div/div[2]/div[1]/div')
        all_data = []
        for div in div_list:
            # 解析标题和作者信息
            # xpath在取标签中存储的文本数据时必须要使用extract(),extract_first()进行字符串的单独提取
            title = div.xpath('.//div[@class="link-detail"]/a/text()')[0].extract()
            author = div.xpath('.//span[@class="left author-name"]/text()').extract_first()
            all_data.append({'title': title, 'author': author})
            # 基于终端指令的持久化存储
            # scrapy crawl spiderName -o filePath
        return all_data

• 基于管道进行持久化存储(常用)

  编码流程:

  1. 在爬虫文件中进行数据解析
  2. 在item类中定义相关的属性
  3. 将解析到的数据存储到一个item类型的对象中
  4. 将item类型的对象提交给管道
  5. 管道类的process_item方法负责接收item，接收到后可以对item实现任意形式的持久化存储操作
  6. 在配置文件中开启管道
  7. 一个管道类对应一种平台的持久化存储

# settings.py
# 开启管道,注册管道
ITEM_PIPELINES = {
    # 300表示优先级,数值越小优先级越高
   'firstblood.pipelines.FirstbloodPipeline': 300,
}

# items.py
import scrapy

class FirstbloodItem(scrapy.Item):
    # define the fields for your item here like:
    # name = scrapy.Field()
    # Field类型视为一个万能的数据类型
    title = scrapy.Field()
    author = scrapy.Field()

# pipelines.py
import pymysql

class FirstbloodPipeline(object):
    conn = None
    cursor = None

    # 重写父类方法,该方法只会在爬虫开始时被执行一次
    def open_spider(self, spider):
        self.conn = pymysql.Connection(host='127.0.0.1', port=3306, user='root', password='123', db='scrapy',
                                       charset='utf8')
    # process_item方法调用后就可以接收爬虫类提交来的item对象
    def process_item(self, item, spider):
        title = item['title']
        author = item['author']
        sql = 'insert into chouti values (%s, %s)'
        self.cursor = self.conn.cursor()
        # 事务处理
        try:
            self.cursor.execute(sql, [author, title])
            self.conn.commit()
        except Exception as e:
            print(e)
            # 回滚事务
            self.conn.rollback()
        return item # 将item传递给下个管道类

    def close_spider(self, spider):
        self.cursor.close()
        self.conn.close()

# first.py
# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
from firstblood.items import FirstbloodItem

class FirstSpider(scrapy.Spider):
    name = 'first'
    start_urls = ['https://dig.chouti.com/']

    # 用作与数据解析
    # 参数: response就是响应对象
    def parse(self, response):
        div_list = response.xpath('/html/body/main/div/div/div[1]/div/div[2]/div[1]/div')
        for div in div_list:
            title = div.xpath('.//div[@class="link-detail"]/a/text()')[0].extract()
            author = div.xpath('.//span[@class="left author-name"]/text()').extract_first()
            # 实例化一个item类型的对象
            item = FirstbloodItem()
            # 给item对象的属性赋值
            item['title'] = title
            item['author'] = author
            yield item  # 将item提交给管道

三, 图片数据爬取(流数据的爬取)

案例:

爬取http://www.521609.com/daxuexiaohua/的图片

scrapy中封装了一个管道类(ImagesPipeline),基于该管道类,可以实现图片资源的请求和永久化存储

编码流程:

1.在爬虫文件中解析出图片的地址

2.将图片地址封装到item中且提交给管道

import scrapy
from getImg.items import GetimgItem

class ImgSpider(scrapy.Spider):
    name = 'Img'
    # allowed_domains = ['www.xxx.com']
    start_urls = ['http://www.521609.com/daxuemeinv/']
    # 定义一个通用的url模板
    url = 'http://www.521609.com/daxuemeinv/list8%d.html'
    pageNum = 1

    def parse(self, response):
        li_list = response.xpath('//*[@id="content"]/div[2]/div[2]/ul/li')
        for li in li_list:
            img_src = 'http://www.521609.com' + li.xpath('./a[1]/img/@src').extract_first()
            item = GetimgItem()
            item['img_src'] = img_src
            yield item
            
        if self.pageNum < 5:
            self.pageNum += 1
            new_url = self.url % self.pageNum
            # 手动发请求,实现深度爬取
            yield scrapy.Request(new_url, callback=self.parse)

3.管道文件中自定义一个管道类(继承ImagesPipeline)
4.重写三个方法:
def get_media_requests(self, item, info):
def file_path(self, request, response=None, info=None):
def item_completed(self, results, item, info):

import scrapy
from scrapy.pipelines.images import ImagesPipeline
class GetimgPipeline(ImagesPipeline):

    # 该方法是用作与请求发送的
    def get_media_requests(self, item, info):
        # 对item中的img_src进行请求发送
        # 手动进行请求发送
        yield scrapy.Request(url=item['img_src'])

    # 用于指定文件路径(文件夹 + 文件名称)
    def file_path(self, request, response=None, info=None):
        # 存到settings中指定的文件夹中
        return request.url.split('/')[-1]

    # 将当前的item提交给下个管道类
    def item_completed(self, results, item, info):
        return item

5.在配置文件中开启管道且加上IMAGES_STORE配置

# 自定义文件夹路径
IMAGES_STORE = './imgLibs'

四, POST请求

在scrapy中如何进行手动请求发送?

yield scrapy.Request(url, callback)

在scrapy中如何进行post请求的发送?

# formdata是post提交的数据
yield scrapy.FormRequest(url, callback, formdata={})

如何对起始的url进行post请求的发送?

# 重写父类的start_requests(self)方法
def start_requests(self):
    for url in self.start_urls:
        yield scrapy.FormRequest(url, callback=self.parse, formdata={})

五, 提升爬取数据的效率

增加并发：
    默认scrapy开启的并发线程为32个，可以适当进行增加。在settings配置文件中修改CONCURRENT_REQUESTS = 100值为100,并发设置成了为100。

降低日志级别：
    在运行scrapy时，会有大量日志信息的输出，为了减少CPU的使用率。可以设置log输出信息为INFO或者ERROR即可。在配置文件中编写：LOG_LEVEL = ‘ERROR’

禁止cookie：
    如果不是真的需要cookie，则在scrapy爬取数据时可以禁止cookie从而减少CPU的使用率，提升爬取效率。在配置文件中编写：COOKIES_ENABLED = False

禁止重试：
    对失败的HTTP进行重新请求（重试）会减慢爬取速度，因此可以禁止重试。在配置文件中编写：RETRY_ENABLED = False

减少下载超时：
    如果对一个非常慢的链接进行爬取，减少下载超时可以能让卡住的链接快速被放弃，从而提升效率。在配置文件中进行编写：DOWNLOAD_TIMEOUT = 1 超时时间为10s

六, 深度爬取

什么叫深度爬取?

• 爬取的数据没有存在同一张页面中

如何实现请求传参?

• Request(url，callback，meta={}):可以将meta字典传递给callback

• callback接收item：response.meta

需求:

爬取https://www.4567tv.tv/index.php/vod/show/class/%E5%8A%A8%E4%BD%9C/id/1.html的每一页的电影名称和简介.

import scrapy
from moviePro.items import MovieproItem


class MovieSpider(scrapy.Spider):
    name = 'movie'
    # allowed_domains = ['www.xxx.com']
    start_urls = ['https://www.4567tv.tv/index.php/vod/show/class/%E5%8A%A8%E4%BD%9C/id/1.html']
    # 通用url模板
    url = 'https://www.4567tv.tv/index.php/vod/show/class/动作/id/1/page/%d.html'
    pageNum = 2

    # 解析电影名称和详情页的url
    def parse(self, response):
        li_list = response.xpath('/html/body/div[1]/div/div/div/div[2]/ul/li')
        for li in li_list:
            title = li.xpath('./div/div/h4/a/text()').extract_first()
            detail_url = 'https://www.4567tv.tv' + li.xpath('./div/div/h4/a/@href').extract_first()

            item = MovieproItem()
            item['title'] = title
            # 手动请求发送, 将meta字典传递给指定的callback(请求传参)
            yield scrapy.Request(detail_url, callback=self.parse_detailxxx, meta={'item': item})

        if self.pageNum < 5:
            new_url = format(self.url % self.pageNum)
            self.pageNum += 1
            yield scrapy.Request(new_url, callback=self.parse)

    # 解析详情页中的电影简介
    def parse_detailxxx(self, response):
        item = response.meta['item']
        desc = response.xpath('/html/body/div[1]/div/div/div/div[2]/p[5]/span[2]/text()').extract_first()
        item['desc'] = desc
        yield item

七, 五大核心组件

Scrapy Engine(引擎): 负责Spider、ItemPipeline、Downloader、Scheduler中间的通讯，信号、数据传递等。

Scheduler(调度器): 它负责接受引擎发送过来的Request请求，并按照一定的方式进行整理排列，入队，当引擎需要时，交还给引擎。

Downloader（下载器）：负责下载Scrapy Engine(引擎)发送的所有Requests请求，并将其获取到的Responses交还给Scrapy Engine(引擎)，由引擎交给Spider来处理，

Spider（爬虫）：它负责处理所有Responses,从中分析提取数据，获取Item字段需要的数据，并将需要跟进的URL提交给引擎，再次进入Scheduler(调度器).

Item Pipeline(管道)：它负责处理Spider中获取到的Item，并进行进行后期处理（详细分析、过滤、存储等）的地方。

Downloader Middlewares（下载中间件）：你可以当作是一个可以自定义扩展下载功能的组件。 (常用,可以取到request和response)

Spider Middlewares（Spider中间件）：你可以理解为是一个可以自定扩展和操作引擎和Spider中间通信的功能组件（比如进入Spider的Responses;和从Spider出去的Requests）

执行流程:

引擎：Hi！Spider, 你要处理哪一个网站？
Spider：老大要我处理xxxx.com。
引擎：你把第一个需要处理的URL给我吧。
Spider：给你，第一个URL是xxxxxxx.com。
引擎：Hi！调度器，我这有request请求你帮我排序入队一下。
调度器：好的，正在处理你等一下。
引擎：Hi！调度器，把你处理好的request请求给我。
调度器：给你，这是我处理好的request
引擎：Hi！下载器，你按照老大的下载中间件的设置帮我下载一下这个request请求
下载器：好的！给你，这是下载好的东西。（如果失败：sorry，这个request下载失败了。然后引擎告诉调度器，这个request下载失败了，你记录一下，我们待会儿再下载）
引擎：Hi！Spider，这是下载好的东西，并且已经按照老大的下载中间件处理过了，你自己处理一下（注意！这儿responses默认是交给def parse()这个函数处理的）
Spider：（处理完毕数据之后对于需要跟进的URL），Hi！引擎，我这里有两个结果，这个是我需要跟进的URL，还有这个是我获取到的Item数据。
引擎：Hi ！管道 我这儿有个item你帮我处理一下！调度器！这是需要跟进URL你帮我处理下。然后从第四步开始循环，直到获取完老大需要全部信息。
管道调度器：好的，现在就做！

注意！只有当调度器中不存在任何request了，整个程序才会停止，（也就是说，对于下载失败的URL，Scrapy也会重新下载。）

八, 中间件

scrapy有哪些中间件?

• 下载中间件（推荐）
• 爬虫中间件

下载中间件的作用:

• 批量拦截所有的请求(request)和响应(response)

为什么拦截请求?

• 篡改请求的头信息（UA）: request.headers[‘User-Agent‘] = ‘xxxxx‘
• 设置代理: request.meta[‘proxy‘] = ‘http://ip:port‘

为什么拦截响应?

• 篡改响应数据
• 篡改响应对象(推荐)

案例分析:

爬取网易新闻（国内，国际，军事，航空，无人机）新闻数据的标题和内容,并且调用百度AI对文章内容进行标签提取和文章分类

分析:

1.每一个板块下对应的新闻数据都是动态加载出来的

2.会对五个板块的响应数据进行数据解析，但是板块对应的响应对象是不包含动态加载的新闻数据，目前获取的每一个板块对应的响应对象是不满足需求的响应对象

3.将不满足需求的5个响应对象（工程中一共会有1+5+n），修改成满足需求的响应对象。

# 爬虫文件中
import scrapy
from NewsPro.items import NewsproItem
from selenium import webdriver
import time
from aip import AipNlp

class NewsSpider(scrapy.Spider):
    name = 'news'
    # allowed_domains = ['https://news.163.com']
    start_urls = ['https://news.163.com/']
    # 5个板块的url
    model_urls = []
    # 打开selenium
    browser = webdriver.Chrome(executable_path='./chromedriver.exe')
    time.sleep(1)

    # 解析出每个板块对应的url
    def parse(self, response):
        li_index = [3, 4, 6, 7, 8]
        li_list = response.xpath('//div[@class="ns_area list"]/ul/li')
        for index in li_index:
            # 解析到每个板块的url
            model_url = li_list[index].xpath('./a/@href').extract_first()
            self.model_urls.append(model_url)
            # 对板块的url进行请求发送获取每一个板块对应的页面源码数据
            yield scrapy.Request(model_url, self.parse_model)

    # 请求每个板块的页面源码数据,解析出新闻的标题和详情页url
    def parse_model(self, response):
        div_list = response.xpath('//div[@class="ndi_main"]/div')
        for div in div_list:
            item = NewsproItem()
            new_url = div.xpath('./div/div[1]/h3/a/@href').extract_first()
            title = div.xpath('./div/div[1]/h3/a/text()').extract_first()
            if new_url and title:
                item['title'] = title
                # 对新闻的详情页进行请求发送,获取详情页的页面源码数据
                yield scrapy.Request(new_url, self.parse_new, meta={'item': item})

    # 解析新闻详情页数据,并提交给管道
    def parse_new(self, response):
        content = response.xpath('//*[@id="endText"]//text()').extract()
        content = ''.join(content)
        item = response.meta['item']
        item['content'] = content
        yield item

    # 关闭selenium浏览器
    def closed(self, spider):
        self.browser.quit()

from scrapy import signals
import random
from time import sleep
from scrapy.http import HtmlResponse

user_agent_list = ['xxx', 'xxx']
class NewsproDownloaderMiddleware(object):

    def process_request(self, request, spider):
        # 通过中间件进行UA伪装,尽量每次使用不同的UA
        request.headers['User-Agent'] = random.choice(user_agent_list)
        return None

    def process_response(self, request, response, spider):
        # selenium对象
        browser = spider.browser
        url = request.url
        # 判断是否5个模块的url
        if url in spider.model_urls:
            browser.get(url)
            sleep(1)
            # 下来滚轴,获取全部的动态加载数据
            browser.execute_script('window.scrollTo(0,document.body.scrollHeight)')
            sleep(1)
            browser.execute_script('window.scrollTo(0,document.body.scrollHeight)')
            sleep(1)
            browser.execute_script('window.scrollTo(0,document.body.scrollHeight)')
            sleep(1)
            page_text = browser.page_source
            # 封装一个response对象,替代不符合要求的response对象
            response = HtmlResponse(url=request.url, body=page_text, encoding='utf-8', request=request)
        return response

九, Crawl Spider

用途: 便捷的实现全站数据爬取

1. 新建工程scrapy startproject proName
2. cd proName
3. 创建爬虫文件scrapy genspider -t crawl spiderName www.xxx.com

核心:

链接提取器(LinkExtractor)

• 可以根据指定的规则对指定的链接进行提取
• 提取的规则就是构造方法中的allow参数决定的,是一个正则表达式

规则解析器(Rule)

• 可以将链接提取器提取到的链接进行请求发送
• 可以根据指定的规则(callback)对请求到的数据进行解析
• follow=True: 将链接提取器继续作用到链接提取到的链接所对应的页面源码中,实现深度爬取

案例:

爬取http://wz.sun0769.com/html/top/report.shtml中所有页文章的标题和内容

class LxSpider(CrawlSpider):
    name = 'lx'
    # allowed_domains = ['www.xxx.com']
    start_urls = ['http://wz.sun0769.com/html/top/report.shtml']
    # 链接提取器
    link = LinkExtractor(allow=r'page=\d+')
    link_1 = LinkExtractor(allow=r'page=$')
    link_detail = LinkExtractor(allow=r'question/\d+/\d+\.shtml')
    rules = (
        # 实例化一个Rule(规则解析器)对象
        # follow=True: 将链接提取器 继续 作用到链接提取到的链接所对应的页面源码中
        Rule(link_1, callback='parse_item', follow=False),
        Rule(link, callback='parse_item', follow=True),
        Rule(link_detail, callback='parse_item_detail', follow=False),
    )

    # 数据解析,是用来解析链接提取器提取到的链接所对应的页面
    def parse_item(self, response):
        tr_list = response.xpath('/html/body/div[8]/table[2]//tr')
        for tr in tr_list:
            title = tr.xpath('./td[3]/a/text()').extract_first()
            num = tr.xpath('./td[1]/text()').extract_first()
            item = Item2()
            item['title'] = title
            item['num'] = num
            yield item

    # 解析详情页中的新闻内容
    def parse_item_detail(self, response):
        content = ''.join(response.xpath('/html/body/div[9]/table[2]//tr[1]/td//text()').extract())
        num = response.xpath('/html/body/div[9]/table[1]//tr/td[2]/span[2]/text()').extract_first().split(':')[-1]
        item = Item1()
        item['content'] = content
        item['num'] = num
        yield item

注意, 如果想将不同页面的数据统一保存,使用Crawl Spider不是很方便,因为它无法进行请求传参.

十, 分布式

什么是分布式?

需要搭建一个由n台电脑组成的机群,然后在每一台电脑中执行同一组程序,让其对同一个网络资源进行联合且分布的数据爬取,大幅度提升爬取效率

实现方式:

• scrapy + scrapy_redis组件实现的分布式.

注意, 原生的scrapy是不可以实现分布式的,为什么?

• 调度器不可以被分布式机群共享
• 管道不可以被分布式机群共享

scrapy-redis组件的作用是什么?

• 提供可以被共享的管道和调度器

实现流程:

1. 环境的安装: pip install scrapy-redis
2. 创建工程: scrapy startproject ProName
3. cd ProName
4. 创建爬虫文件
   • 基于Spider
   • 基于Craw Spider

5. 修改爬虫文件

   1. 导入:
   from scrapy_redis.spiders import RedisCrawlSpider
   from scrapy_redis.spiders import RedisSpider
   将当前爬虫类的父类修改为导入的类
   删除allowed_domains和start_urls
   添加一个redis_key = 'xxx'属性,表示调度器队列的名称
   根据常规形式编写爬虫文件后续的代码

6. 修改settings.py配置文件

   # 指定管道
   ITEM_PIPELINES = {
    'scrapy_redis.pipelines.RedisPipeline': 400
   }
   
   # 指定调度器
   
   # 增加了一个去重容器类的配置, 作用使用Redis的set集合来存储请求的指纹数据, 从而实现请求去重的持久化
   DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter"
   # 使用scrapy-redis组件自己的调度器
   SCHEDULER = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler"
   # 配置调度器是否要持久化, 也就是当爬虫结束了, 要不要清空Redis中请求队列和去重指纹的set。如果是True, 就表示要持久化存储, 就不清空数据, 否则清空数据
   SCHEDULER_PERSIST = True
   # 指定redis数据库
   REDIS_HOST = '127.0.0.1'
   REDIS_PORT = 6379

7. 修改redis的配置文件redis.windows.conf

   关闭默认绑定
    56行: # bind 127.0.0.1
   关闭保护模式
    75行: protected-mode no

8. 启动redis的服务端(携带配置文件)和客户端

9. 启动分布式的程序

   cd 到spiders文件夹内
   scrapy runspider xxx.py

10. 向调度器的队列中添加一个起始的url

    队列是存在于redis中的
    redis的客户端中: lpush sun www.xxx.com

案例:

# spiders文件中
from scrapy.linkextractors import LinkExtractor
from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule
from scrapy_redis.spiders import RedisCrawlSpider
from fenbushi.items import FenbushiItem

class FbsSpider(RedisCrawlSpider):
    name = 'fbs'
    # allowed_domains = ['www.xxx.com']
    # start_urls = ['http://www.xxx.com/']
    redis_key = 'sun'  # 可被共享的调度器队列的名称,即需要添加起始url的redis中的set
    link = LinkExtractor(allow=r'page=\d+')
    rules = (
        Rule(link, callback='parse_item', follow=True),
    )

    def parse_item(self, response):
        tr_list = response.xpath('/html/body/div[8]/table[2]//tr')
        for tr in tr_list:
            title = tr.xpath('./td[3]/a/text()').extract_first()
            item = FenbushiItem()
            item['title'] = title
            yield item

十一, 增量式

概念: 监测网站数据更新

核心技术: 去重

适合使用增量式的网站:

• 基于深度爬取: 对爬取过的页面的url进行记录(记录表)
• 基于非深度爬取: 爬取过的数据对应的数据指纹(记录表)
  • 数据指纹: 原始数据的一组唯一标识(例如MD5值)

记录表是以怎样的形式存在于哪?

推荐使用redis的set充当记录表

案例:

监测https://www.4567tv.tv/index.php/vod/show/id/1/page/1.html的电影标题与简介

import scrapy
from scrapy.linkextractors import LinkExtractor
from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule
from redis import Redis
from zlsPro.items import ZlsproItem


class ZlsSpider(CrawlSpider):
    name = 'zls'
    start_urls = ['https://www.4567tv.tv/index.php/vod/show/id/1/page/1.html']
    # 解析每一页的页码链接
    link = LinkExtractor(allow=r'1/page/\d+\.html')
    rules = (
        Rule(link, callback='parse_item', follow=False),
    )
    conn = Redis(host='127.0.0.1', port=6379)

    def parse_item(self, response):
        li_list = response.xpath('/html/body/div[1]/div/div/div/div[2]/ul/li')
        for li in li_list:
            detail_url = 'https://www.4567tv.tv' + li.xpath('./div/a/@href').extract_first()
            ex = self.conn.sadd('urls', detail_url)
            if ex == 1:
                # detail_url不存在于redis的set中
                yield scrapy.Request(detail_url, self.parse_detail)
            else:
                # detail_url存在于redis的set中
                print('无数据更新')

    def parse_detail(self, response):
        title = response.xpath('/html/body/div[1]/div/div/div/div[2]/h1/text()').extract_first()
        desc = response.xpath('/html/body/div[1]/div/div/div/div[2]/p[5]/span[3]/text()').extract_first()
        print(title, '是新数据')
        item = ZlsproItem()
        item['title'] = title
        item['desc'] = desc
        yield item

十二, 反爬机制

robots: 不管它..

UA检测: UA伪装

图片懒加载: 获取相应的伪属性对应的值

验证码: 打码平台,selenium

cookie: session对象自动记录cookie

动态加载的数据: 使用抓包工具,获取动态加载数据对应的url

动态变化的请求参数: 一般隐藏在页面源码中

IP检测: IP代理池

js混淆: js反混淆

js加密: 找到对应的js代码,使用PyExecJS运行js代码