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

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)