python爬虫---scrapy框架爬取图片,scrapy手动发送请求,发送post请求,提升爬取效率,请求传参(meta),五大核心组件,中间件

概述# settings 配置 UAUSER_AGENT = 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/73.0.3683.86 Safari/537.36' 一丶scrapy的图片数据爬取（流数据的爬取） ? scrapy中封装好了一个管道类（ImagesPipe

#  settings 配置 UAUSER_AGENT = 'Mozilla/5.0 (windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML,like Gecko) Chrome/73.0.3683.86 Safari/537.36'

一丶scrapy的图片数据爬取（流数据的爬取）

? scrapy中封装好了一个管道类（ImagesPipeline），基于该管道类可以实现图片资源的请求和持久化存储

编码流程： 爬虫文件中解析出图片的地址 将图片地址封装到item中且提交给管道 管道文件中自定义一个管道类（父类：ImagesPipeline） 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,result,info): 在配置文件中开启管道且加上IMAGES_STORE = ‘./imglibs‘ 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？

? 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):
def start_requests(self):
for url in self.start_urls:
yIEld scrapy.FormRequest(url,callback=self.parse,formdata={}) 在scrapy中如何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

请求传参（深度爬取） 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 scrapy的五大核心组件

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。

scrapy的中间件 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和响应 为什么拦截请求 篡改请求的头信息（UA） request.headers[‘User-Agent‘] = ‘xxxxx‘ 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) 项目: 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 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。 找到指定的5个不满足需求的响应对象（中间件） 你的redis如果不可以写入字典 pip install -U redis==2.10.6 总结

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