scrapy实现增量式爬取(1)，2024年最新2024Python面试真题精选干货整理

先自我介绍一下，小编浙江大学毕业，去过华为、字节跳动等大厂，目前阿里P7

深知大多数程序员，想要提升技能，往往是自己摸索成长，但自己不成体系的自学效果低效又漫长，而且极易碰到天花板技术停滞不前！

因此收集整理了一份《2024年最新Python全套学习资料》，初衷也很简单，就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友。

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由于文件比较多，这里只是将部分目录截图出来，全套包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、大纲路线、讲解视频，并且后续会持续更新

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正文

novel_Type = text.xpath(“.//table[@id=‘at’]/tr[1]/td[1]/a/text()”) if response.xpath(“.//table[@id=‘at’]/tr[1]/td[1]/a/text()”) else “None”

novel_Writer = “”.join(text.xpath(“.//table[@id=‘at’]/tr[1]/td[2]/text()”)) if response.xpath(“.//table[@id=‘at’]/tr[1]/td[2]/text()”) else “None”

novel_Status = “”.join(text.xpath(“.//table[@id=‘at’]/tr[1]/td[3]/text()”)) if response.xpath(“.//table[@id=‘at’]/tr[1]/td[3]/text()”) else “None”

novel_Words = self.getNumber(“”.join(text.xpath(“.//table[@id=‘at’]/tr[2]/td[2]/text()”))) if response.xpath(“.//table[@id=‘at’]/tr[2]/td[2]/text()”) else “None”

novel_UpdateTime = “”.join(text.xpath(“.//table[@id=‘at’]/tr[2]/td[3]/text()”)) if response.xpath(“.//table[@id=‘at’]/tr[2]/td[3]/text()”) else “None”

novel_AllClick = int(“”.join(text.xpath(“.//table[@id=‘at’]/tr[3]/td[1]/text()”))) if response.xpath(“.//table[@id=‘at’]/tr[3]/td[1]/text()”) else “None”

novel_MonthClick = int(“”.join(text.xpath(“.//table[@id=‘at’]/tr[3]/td[2]/text()”))) if response.xpath(“.//table[@id=‘at’]/tr[3]/td[2]/text()”) else “None”

novel_WeekClick = int(“”.join(text.xpath(“.//table[@id=‘at’]/tr[3]/td[3]/text()”))) if response.xpath(“.//table[@id=‘at’]/tr[3]/td[3]/text()”) else “None”

novel_AllComm = int(“”.join(text.xpath(“.//table[@id=‘at’]/tr[4]/td[1]/text()”))) if response.xpath(“.//table[@id=‘at’]/tr[4]/td[1]/text()”) else “None”

novel_MonthComm = int(“”.join(text.xpath(“.//table[@id=‘at’]/tr[4]/td[3]/text()”))) if response.xpath(“.//table[@id=‘at’]/tr[4]/td[2]/text()”) else “None”

novel_WeekComm = int(“”.join(text.xpath(“.//table[@id=‘at’]/tr[4]/td[3]/text()”))) if response.xpath(“.//table[@id=‘at’]/tr[4]/td[3]/text()”) else “None”

pattern = re.compile(‘

(.*)<br’)

match = pattern.search(ht)

novel_Introduction = “”.join(match.group(1).replace(" “,”")) if match else “None”

#封装小说信息类

bookitem = BookItem(

novel_Type = novel_Type[0],

novel_Name = novel_Name,

novel_ImageUrl = novel_ImageUrl,

_id = novel_ID, #小说id作为唯一标识符

novel_Writer = novel_Writer,

novel_Status = novel_Status,

novel_Words = novel_Words,

novel_UpdateTime = novel_UpdateTime,

novel_AllClick = novel_AllClick,

novel_MonthClick = novel_MonthClick,

novel_WeekClick = novel_WeekClick,

novel_AllComm = novel_AllComm,

novel_MonthComm = novel_MonthComm,

novel_WeekComm = novel_WeekComm,

novel_Url = novel_Url,

novel_Introduction = novel_Introduction,

)

return bookitem

2.解析章节信息

def parse_chapter_content(self,response):

if not response.body:

print(response.url+“已经被爬取过了，跳过”)

return;

ht = response.body.decode(‘utf-8’)

text = html.fromstring(ht)

soup = BeautifulSoup(ht)

novel_ID = response.url.split(“/”)[-2]

novel_Name = text.xpath(“.//p[@class=‘fr’]/following-sibling::a[3]/text()”)[0]

chapter_Name = text.xpath(“.//h1[1]/text()”)[0]

‘’’

chapter_Content = “”.join(“”.join(text.xpath(“.//dd[@id=‘contents’]/text()”)).split())

if len(chapter_Content) < 25:

chapter_Content = “”.join(“”.join(text.xpath(“.//dd[@id=‘contents’]//*/text()”)))

pattern = re.compile(‘dd id=“contents”.?>(.?)’)

match = pattern.search(ht)

chapter_Content = “”.join(match.group(1).replace(" “,”").split()) if match else “爬取错误”

‘’’

result,number = re.subn(“<.*?>”,“”,str(soup.find(“dd”,id=‘contents’)))

chapter_Content = “”.join(result.split())

print(len(chapter_Content))

novel_ID = response.url.split(“/”)[-2]

return ChapterItem(

chapter_Url = response.url,

_id=int(response.url.split(“/”)[-1].split(“.”)[0]),

novel_Name=novel_Name,

chapter_Name=chapter_Name,

chapter_Content= chapter_Content,

novel_ID = novel_ID,

is_Error = len(chapter_Content) < 3000

)

3.scrapy中实现增量式爬取的几种方式

1.缓存

通过开启缓存，将每个请求缓存至本地，下次爬取时，scrapy会优先从本地缓存中获得response，这种模式下，再次请求已爬取的网页不用从网络中获得响应，所以不受带宽影响，对服务器也不会造成额外的压力，但是无法获取网页变化的内容，速度也没有第二种方式快，而且缓存的文件会占用比较大的内存，在setting.py的以下注释用于设置缓存

#HTTPCACHE_ENABLED = True

#HTTPCACHE_EXPIRATION_SECS = 0

#HTTPCACHE_DIR = ‘httpcache’

#HTTPCACHE_IGNORE_HTTP_CODES = []

#HTTPCACHE_STORAGE = ‘scrapy.extensions.httpcache.FilesystemCacheStorage’

这种方式比较适合内存比较大的主机使用，我的阿里云是最低配的，在爬取半个晚上接近27W个章节信息后，内存就用完了

2.对item实现去重

本文开头的第一种方式，实现方法是在pipelines.py中进行设置，即在持久化数据之前判断数据是否已经存在，这里我用的是mongodb持久化数据，逻辑如下

#处理书信息

def process_BookItem(self,item):

bookItemDick = dict(item)

try:

self.bookColl.insert(bookItemDick)

print(“插入小说《%s》的所有信息”%item[“novel_Name”])

except Exception:

print(“小说《%s》已经存在”%item[“novel_Name”])

#处理每个章节

def process_ChapterItem(self,item):

try:

self.contentColl.insert(dict(item))

print(‘插入小说《%s》的章节"%s"’%(item[‘novel_Name’],item[‘chapter_Name’]))

except Exception:

print(“%s存在了,跳过”%item[“chapter_Name”])

def process_item(self, item, spider):

‘’’

if isinstance(item,ChaptersItem):

self.process_ChaptersItem(item)

‘’’

if isinstance(item,BookItem):

self.process_BookItem(item)

if isinstance(item,ChapterItem):

self.process_ChapterItem(item)

return item

两种方法判断mongodb中是否存在已有的数据，一是先查询后插入，二是先设置唯一索引或者主键再直接插入，由于mongodb的特点是插入块，查询慢，所以这里直接插入，需要将唯一信息设置为”_id”列，或者设置为唯一索引，在mongodb中设置方法如下

db.集合名.ensureIndex({“要设置索引的列名”:1},{“unique”:1})

需要用什么信息实现去重，就将什么信息设置为唯一索引即可（小说章节信息由于数据量比较大，用于查询的列最好设置索引，要不然会非常慢），这种方法对于服务器的压力太大，而且速度比较慢，我用的是第二种方法，即对已爬取的url进行去重

3.对url实现去重

对我而言，这种方法是最好的方法，因为速度快，对网站服务器的压力也比较小，不过网上的资料比较少，后来在文档中发现scrapy可以自定义下载中间件，才解决了这个问题

文档原文如下

class scrapy.downloadermiddlewares.DownloaderMiddleware

process_request(request, spider) 当每个request通过下载中间件时，该方法被调用。

process_request() 必须返回其中之一: 返回 None 、返回一个 Response 对象、返回一个 Request

对象或raise IgnoreRequest 。

如果其返回 None ，Scrapy将继续处理该request，执行其他的中间件的相应方法，直到合适的下载器处理函数(download

handler)被调用， 该request被执行(其response被下载)。

如果其返回 Response 对象，Scrapy将不会调用 任何 其他的 process_request() 或

process_exception() 方法，或相应地下载函数； 其将返回该response。 已安装的中间件的

process_response() 方法则会在每个response返回时被调用。

如果其返回 Request 对象，Scrapy则停止调用

process_request方法并重新调度返回的request。当新返回的request被执行后，

相应地中间件链将会根据下载的response被调用。

如果其raise一个 IgnoreRequest 异常，则安装的下载中间件的 process_exception()

方法会被调用。如果没有任何一个方法处理该异常，

则request的errback(Request.errback)方法会被调用。如果没有代码处理抛出的异常，

则该异常被忽略且不记录(不同于其他异常那样)。

所以只需要在process_request中实现去重的逻辑就可以了，代码如下

class UrlFilter(object):

#初始化过滤器（使用mongodb过滤）

def init(self):

self.settings = get_project_settings()

self.client = pymongo.MongoClient(

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一个人可以走的很快，但一群人才能走的更远！不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人，都欢迎加入我们的的圈子（技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导），让我们一起学习成长！
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