Scrapy的日志等级和请求传参

日志等级

日志信息：   使用命令：scrapy crawl 爬虫文件 运行程序时，在终端输出的就是日志信息；

日志信息的种类：

• 　　error：一般错误；
• 　　warning：警告；
• 　　info：一般的信息；
• 　　debug： 调试信息；

设置日志信息指定输出：

　　在settings配置文件中添加：

　　　　log_level = ‘指定日志信息种类’即可。

　　　　log_file = 'log.txt'则表示将日志信息写入到指定文件中进行存储。

请求传参

　　在某些情况下，我们爬取的数据不在同一个页面中，例如，我们爬取一个电影网站，电影的名称，评分在一级页面，而要爬取的其他电影详情在其二级子页面中。这时我们就需要用到请求传参。

通过 在scrapy.request()中添加 meta参数 进行传参;

scrapy.request()

案例展示：爬取www.55xia.com电影网，将一级页面中的电影名称，类型，评分一级二级页面中的上映时间，导演，片长进行爬取。

爬虫程序

# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
from moviepro.items import movieproitem

class moviespider(scrapy.spider):
    name = 'movie'
    allowed_domains = ['www.55xia.com']
    start_urls = ['http://www.55xia.com/']

    def parse(self, response):
        div_list = response.xpath('//div[@class="col-xs-1-5 movie-item"]')

        for div in div_list:
            item = movieproitem()
            item['name'] = div.xpath('.//h1/a/text()').extract_first()
            item['score'] = div.xpath('.//h1/em/text()').extract_first()

            #xpath(string(.))表示提取当前节点下所有子节点中的数据值（.）表示当前节点
            item['kind'] = div.xpath('.//div[@class="otherinfo"]').xpath('string(.)').extract_first()
            item['detail_url'] = div.xpath('./div/a/@href').extract_first()

            #请求二级详情页面，解析二级页面中的相应内容,通过meta参数进行request的数据传递
            yield scrapy.request(url=item['detail_url'],callback=self.parse_detail,meta={'item':item})

    def parse_detail(self,response):
        #通过response获取item
        item = response.meta['item']

        item['actor'] = response.xpath('//div[@class="row"]//table/tr[1]/a/text()').extract_first()
        item['time'] = response.xpath('//div[@class="row"]//table/tr[7]/td[2]/text()').extract_first()
        item['long'] = response.xpath('//div[@class="row"]//table/tr[8]/td[2]/text()').extract_first()

        #提交item到管道
        yield item

items

# -*- coding: utf-8 -*-

# define here the models for your scraped items
#
# see documentation in:
# https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/items.html

import scrapy


class movieproitem(scrapy.item):
    # define the fields for your item here like:
    name = scrapy.field()
    score = scrapy.field()
    time = scrapy.field()
    long = scrapy.field()
    actor = scrapy.field()
    kind = scrapy.field()
    detail_url = scrapy.field()

pipelines

# -*- coding: utf-8 -*-

# define your item pipelines here
#
# don't forget to add your pipeline to the item_pipelines setting
# see: https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html

import json
class moviepropipeline(object):
    def __init__(self):
        self.fp = open('data.txt','w')
    def process_item(self, item, spider):
        dic = dict(item)
        print(dic)
        json.dump(dic,self.fp,ensure_ascii=false)
        return item
    def close_spider(self,spider):
        self.fp.close()

提高爬取效率

　　爬取数据的过程中可能会遇到很多条数据,导致爬取效率变低,修改settings文件中的配置就能提高爬取效率.

1.增加并发量：

　　默认最大的并发量为32，可以通过设置settings文件修改

concurrent_requests = 100

　　将并发改为100

2.降低日志等级:

　　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。修改settings.py

log_level = 'info'

3.禁止cookie：

　　如果不是真的需要cookie，则在scrapy爬取数据时可以进制cookie从而减少cpu的使用率，提升爬取效率。修改settings.py

cookies_enabled = false

4.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。修改settings.py

retry_enabled = false

5.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。修改settings.py

download_timeout = 10 

小试牛刀

 

爬取4k高清壁纸网站的图片并且提高爬取效率

爬虫程序

# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
from ..items import picproitem


class picspider(scrapy.spider):
    name = 'pic'
    # allowed_domains = ['www.pic.com']
    start_urls = ['http://pic.netbian.com/']

    def parse(self, response):
        li_list = response.xpath('//div[@class="slist"]/ul/li')
        print(li_list)
        for li in li_list:
            img_url ="http://pic.netbian.com/"+li.xpath('./a/span/img/@src').extract_first()
            # print(66,img_url)
            title = li.xpath('./a/span/img/@alt').extract_first()
            print("title:", title)
            item = picproitem()
            item["name"] = title

            yield scrapy.request(url=img_url, callback =self.getimgdata,meta={"item":item})


    def getimgdata(self, response):
        item = response.meta['item']
        # 取二进制数据在body中
        item['img_data'] = response.body

        yield item

pipelines

import os
class picpropipeline(object):
    def open_spider(self,spider):
        if not os.path.exists('piclib'):
            os.mkdir('./piclib')
    def process_item(self, item, spider):
        imgpath = './piclib/'+item['name']+".jpg"
        with open(imgpath,'wb') as fp:
            fp.write(item['img_data'])
            print(imgpath+'下载成功!')
        return item

settings

user_agent = 'mozilla/5.0 (windows nt 6.1; wow64) applewebkit/537.36 (khtml, like gecko) chrome/70.0.3538.102 safari/537.36'


# obey robots.txt rules
robotstxt_obey = false

item_pipelines = {
   'picpro.pipelines.picpropipeline': 300,
}


# 打印具体错误信息
log_level ="error"

#提升爬取效率

concurrent_requests = 10
cookies_enabled = false
retry_enabled = false
download_timeout = 5