scrapy

第3章学习笔记：

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。 其可以应用在数据挖掘，信息处理或存储历史数据等一系列的程序中。
其最初是为了页面抓取 (更确切来说, 网络抓取 )所设计的， 也可以应用在获取API所返回的数据(例如 Amazon Associates Web Services ) 或者通用的网络爬虫。Scrapy用途广泛，可以用于数据挖掘、监测和自动化测试。

Scrapy 使用了 Twisted异步网络库来处理网络通讯。

Scrapy主要包括了以下组件：

• 引擎(Scrapy)
  用来处理整个系统的数据流处理, 触发事务(框架核心)
• 调度器(Scheduler)
  用来接受引擎发过来的请求, 压入队列中, 并在引擎再次请求的时候返回. 可以想像成一个URL（抓取网页的网址或者说是链接）的优先队列, 由它来决定下一个要抓取的网址是什么, 同时去除重复的网址
• 下载器(Downloader)
  用于下载网页内容, 并将网页内容返回给蜘蛛(Scrapy下载器是建立在twisted这个高效的异步模型上的)
• 爬虫(Spiders)
  爬虫是主要干活的, 用于从特定的网页中提取自己需要的信息, 即所谓的实体(Item)。用户也可以从中提取出链接,让Scrapy继续抓取下一个页面
• 项目管道(Pipeline)
  负责处理爬虫从网页中抽取的实体，主要的功能是持久化实体、验证实体的有效性、清除不需要的信息。当页面被爬虫解析后，将被发送到项目管道，并经过几个特定的次序处理数据。
• 下载器中间件(Downloader Middlewares)
  位于Scrapy引擎和下载器之间的框架，主要是处理Scrapy引擎与下载器之间的请求及响应。
• 爬虫中间件(Spider Middlewares)
  介于Scrapy引擎和爬虫之间的框架，主要工作是处理蜘蛛的响应输入和请求输出。
• 调度中间件(Scheduler Middewares)
  介于Scrapy引擎和调度之间的中间件，从Scrapy引擎发送到调度的请求和响应。

Scrapy运行流程大概如下：

引擎从调度器中取出一个链接(URL)用于接下来的抓取

引擎把URL封装成一个请求(Request)传给下载器

下载器把资源下载下来，并封装成应答包(Response)

爬虫解析Response

解析出实体（Item）,则交给实体管道进行进一步的处理

解析出的是链接（URL）,则把URL交给调度器等待抓取

windows安装scrapy
(1)安装twisted
   a. pip3 install wheel
   b. 下载twisted https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#twisted
   c. 进入下载目录，执行pip3 install Twisted-xxx.whl
(2)安装scrapy
   d. pip3 install scrapy  -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com
(3)安装pywin32
   e. pip3 install pywin32  -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com

本质
sk = socket()
# 阻塞
sk.connect(('www.cnblogs.com',80))

sk.sendall(b"GET /wupeiqi http1.1
.....

")
sk.sendall(b"POST /wupeiqi http1.1
.....

user=alex&pwd=123")

# 阻塞
data = sk.recv(8096)

sk.close()

IO多路复用：

　　监听多个socket是否发生变化

IO多路复用的作用：

　　1.select，内部循环检测socket是否发生变化；最多只能检测1024个socket

　　2.poll，内部循环检测socket是否发生变化；检测socket数不限

　　3.epoll，通过回调的方式检测socket是否发生变化；检测socket数不限

什么是异步非阻塞？

非阻塞：

　　 不等待(可能会报错，捕捉异常)
 　　代码：
　　　　sk = socket.socket()
　　　　sk.setblocking(False)
异步：
　　回调，当达到某个指定的状态之后，自动调用特定函数。

如何自定义异步非阻塞模块？　　　

本质：socket+IO多路复用

　　基于socket设置setblocking和IO多路复用来实现。
　　爬虫发送Http请求本质创建socket对象；
　　IO多路复用"循环"监听socket是否发生变化，一旦发生变化， 我们可以自定义操作（触发某个函数的执行）

协程

　　1. 是“微线程”，不存在；是由程序员人为创造出来并控制程序：先执行某段代码、再跳到某处执行某段代码
　　2.如果遇到非IO请求来回切换：性能更低

　　3. 如果遇到IO（耗时）请求来回切换：性能高、实现并发（本质上利用IO等待的过程，再去干一些其他的事

 通过yield实现一个协程：

def func1():
                        
                        print('adsfasdf')
                        print('adsfasdf')
                        print('adsfasdf')
                        yield 1
                        print('adsfasdf')
                        print('adsfasdf')
                        print('adsfasdf')
                        
                        yield 2
                        yield 3
                        yield 4
                        
                    def func2():
                        print('adsfasdf')
                        print('adsfasdf')
                        print('adsfasdf')
                        yield 11
                        yield 12
                        yield 19
                        
                        
                    g1=func1()
                    g2=func2()
                    
                    g1.send(None)
                    g1.send(None)
                    g2.send(None)

通过greenlet模块实现一个协程：
from greenlet import greenlet
     

                    def test1():
                        print 12
                        gr2.switch()
                        print 34
                        gr2.switch()
                     
                     
                    def test2():
                        print 56
                        gr1.switch()
                        print 78
                     
                    gr1 = greenlet(test1)
                    gr2 = greenlet(test2)
                    gr1.switch()

Python内置以及第三方模块提供异步IO请求模块，使用简便大大提高效率，而对于异步IO请求的本质则是【非阻塞Socket】+【IO多路复用】：
import asyncio
import requests

@asyncio.coroutine
def fetch_async(func, *args):
    loop = asyncio.get_event_loop()
    future = loop.run_in_executor(None, func, *args)
    response = yield from future
    print(response.url, response.content)

tasks = [
    fetch_async(requests.get, 'http://www.cnblogs.com/wupeiqi/'),
    fetch_async(requests.get, 'http://dig.chouti.com/pic/show?nid=4073644713430508&lid=10273091')
]

loop = asyncio.get_event_loop()
results = loop.run_until_complete(asyncio.gather(*tasks))
loop.close()

2222
import gevent
import requests
from gevent import monkey

monkey.patch_all()

def fetch_async(method, url, req_kwargs):
    print(method, url, req_kwargs)
    response = requests.request(method=method, url=url, **req_kwargs)
    print(response.url, response.content)

发送请求 
gevent.joinall([
    gevent.spawn(fetch_async, method='get', url='https://www.python.org/', req_kwargs={}),
    gevent.spawn(fetch_async, method='get', url='https://www.yahoo.com/', req_kwargs={}),
    gevent.spawn(fetch_async, method='get', url='https://github.com/', req_kwargs={}),
])

#发送请求 协程池控制最大协程数量
# from gevent.pool import Pool
# pool = Pool(None)
# gevent.joinall([
#     pool.spawn(fetch_async, method='get', url='https://www.python.org/', req_kwargs={}),
#     pool.spawn(fetch_async, method='get', url='https://www.yahoo.com/', req_kwargs={}),
#     pool.spawn(fetch_async, method='get', url='https://www.github.com/', req_kwargs={}),
# ])

333

from twisted.web.client import getPage, defer
                from twisted.internet import reactor


                def all_done(arg):
                    reactor.stop()


                def callback(contents):
                    print(contents)


                d_list = []

                url_list = ['http://www.bing.com', 'http://www.baidu.com', ]
                for url in url_list:
                    d = getPage(bytes(url, encoding='utf8'))
                    d.addCallback(callback)

                    d_list.append(d)

                # 用于检查是否页面已经全部下载完成，如果已下载完成那么，就停止循环。
                dlist = defer.DeferredList(d_list)
                dlist.addBoth(all_done) #

                reactor.run()