Python 爬虫（七）：pyspider 使用
作者：互联网
1 简介
pyspider 是一个支持任务监控、项目管理、多种数据库，具有 WebUI 的爬虫框架，它采用 Python 语言编写，分布式架构。详细特性如下：
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拥有 Web 脚本编辑界面，任务监控器，项目管理器和结构查看器；
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数据库支持 MySQL、MongoDB、Redis、SQLite、Elasticsearch、PostgreSQL、SQLAlchemy；
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队列服务支持 RabbitMQ、Beanstalk、Redis、Kombu；
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支持抓取 JavaScript 的页面；
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组件可替换，支持单机、分布式部署，支持 Docker 部署；
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强大的调度控制，支持超时重爬及优先级设置；
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支持 Python2&3。
pyspider 主要分为 Scheduler（调度器）、 Fetcher（抓取器）、 Processer（处理器）三个部分，整个爬取过程受到 Monitor（监控器）的监控，抓取的结果被 Result Worker（结果处理器）处理。基本流程为：Scheduler 发起任务调度，Fetcher 抓取网页内容，Processer 解析网页内容，再将新生成的 Request 发给 Scheduler 进行调度，将生成的提取结果输出保存。
2 pyspider vs scrapy
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pyspider 拥有 WebUI，爬虫的编写、调试可在 WebUI 中进行；Scrapy 采用采用代码、命令行操作，实现可视化需对接 Portia。
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pyspider 支持使用 PhantomJS 对 JavaScript 渲染页面的采集 ；Scrapy 需对接 Scrapy-Splash 组件。
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pyspider 内置了 PyQuery（Python 爬虫（五）：PyQuery 框架） 作为选择器；Scrapy 对接了 XPath、CSS 选择器、正则匹配。
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pyspider 扩展性弱；Scrapy 模块之间耦合度低，扩展性强，如：对接 Middleware、 Pipeline 等组件实现更强功能。
总的来说，pyspider 更加便捷，Scrapy 扩展性更强，如果要快速实现爬取优选 pyspider，如果爬取规模较大、反爬机制较强，优选 scrapy。
3 安装
方式一
pip install pyspider
这种方式比较简单，不过在 Windows 系统上可能会出现错误：Command "python setup.py egg_info" failed with error ...，我在自己的 Windows 系统上安装时就遇到了该问题，因此，选择了下面第二种方式进行了安装。
方式二
使用 wheel 方式安装。步骤如下：
- pip install wheel 安装 wheel；
- 打开网址 https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/，使用 Ctrl + F 搜索 pycurl，根据自己安装的 Python 版本，选择合适的版本下载，比如：我用的 Python3.6，就选择带有 cp36 标识的版本。如下图红框所示：
- 使用 pip 安装下载文件，如：pip install E:\pycurl-7.43.0.3-cp36-cp36m-win_amd64.whl；
- 最后还是使用 pip install pyspider 安装。
执行以上安装步骤后，我们在控制台输入 pyspider，如图所示：
出现上述结果说明启动成功，如果启动时一直卡在 result_worker starting...，我们可以再打开一个控制台窗口，同样输入 pyspider 进行启动，启动成功后关掉之前的窗口即可。
启动成功后，我们再验证一下，打开浏览器，输入 http://localhost:5000 访问，如图所示：
我们发现确实启动成功了。
4 快速上手
4.1 创建项目
首先，我们点击图形界面中的 Create 按钮开始创建项目，如图中红框所示：
然后会跳出信息填写窗口，如图所示：
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Project Name：项目名
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Start URL(s)：爬取链接地址
我们需要填写 Project Name 和 Start URL(s)，这里以链家网二手房信息为例：https://hz.lianjia.com/ershoufang，填写完成后点击 Create 按钮。结果如图所示：
pyspider 访问 https 协议的网站时会提示证书问题（通常为 HTTP 599），因此我们需要在 crawl 方法中添加参数 validate_cert=False 来屏蔽证书验证。如图所示：
我们计划获取房子的单价（unit_price）、描述标题（title）、卖点信息（sell_point），编写具体实现如下所示：
from pyspider.libs.base_handler import *
class Handler(BaseHandler): crawl_config = { }
@every(minutes=24 * 60) def on_start(self): self.crawl('https://hz.lianjia.com/ershoufang/', callback=self.index_page,validate_cert=False)
@config(age=10 * 24 * 60 * 60) def index_page(self, response): for each in response.doc('.title').items(): self.crawl(each.attr.href, callback=self.detail_page,validate_cert=False) @config(priority=2) def detail_page(self, response): yield { 'unit_price':response.doc('.unitPrice').text(), 'title': response.doc('.main').text(), 'sell_point': response.doc('.baseattribute > .content').text() }
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@every(minutes=24 * 60)：通知 Scheduler 每天运行一次。
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@config(age=10 * 24 * 60 * 60)：设置任务的有效期限。
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@config(priority=2)：设定任务优先级
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on_start(self)：程序的入口。
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self.crawl(url, callback)：主方法，用于创建一个爬取任务。
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index_page(self, response)：用来抓取返回的 html 文档中对应标签的数据。
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detail_page(self, response)：返回一个 dict 对象作为结果。
我们点击运行按钮，如图所示：
点击之后，我们发现 follows 按钮处出现了提示信息，如图所示：
点击 follows 按钮，结果如图所示：
点击上图中红框圈起来的三角号按钮，结果如图所示：
我们随意选一条 detail_page，点击其右侧三角号按钮，结果如图所示：
从结果来看，已经可以爬取到我们需要的信息了。
4.3 数据存储
获取到信息之后，需要将信息存储起来，我们计划将数据存储到 MySQL 数据库。
首先，安装 pymysql，命令如下：
pip install pymysql
接着添加保存代码，完整代码如下：
from pyspider.libs.base_handler import *import pymysql
class Handler(BaseHandler): crawl_config = { }
def __init__(self): # 下面参数修改成自己对应的 MySQL 信息 self.db = MySQLdb.connect(ip, username, password, db, charset='utf8') def add_Mysql(self, title, unit_price, sell_point): try: cursor = self.db.cursor() sql = 'insert into house(title, unit_price, sell_point) values ("%s","%s","%s")' % (title[0],unit_price[0],sell_point); print(sql) cursor.execute(sql) self.db.commit() except Exception as e: print(e) self.db.rollback() @every(minutes=24 * 60) def on_start(self): self.crawl('https://hz.lianjia.com/ershoufang/', callback=self.index_page,validate_cert=False)
@config(age=10 * 24 * 60 * 60) def index_page(self, response): for each in response.doc('.title').items(): self.crawl(each.attr.href, callback=self.detail_page,validate_cert=False)
@config(priority=2) def detail_page(self, response): title = response.doc('.main').text(), unit_price = response.doc('.unitPrice').text(), sell_point = response.doc('.baseattribute > .content').text() self.add_Mysql(title, unit_price, sell_point) yield { 'title': response.doc('.main').text(), 'unit_price':response.doc('.unitPrice').text(), 'sell_point': response.doc('.baseattribute > .content').text() }
先测试一下是否能将数据保存到 MySQL 中，还是选一条 detail_page，如图所示：
点击其右侧三角号按钮，结果如图所示：
从输出结果来看是执行了保存操作，我们再到 MySQL 中看一下，如图所示：
数据已经存到了 MySQL 中了。
上面我们是手动操作保存的数据，接下来看一下如何通过设置任务保存。
点击当前页左上角的 pyspider 按钮，如图所示：
返回 dashboard 界面，如图所示：
我们点击 status 下方红框圈住的位置，将状态修改为 RUNNING 或 DEBUG，然后点击 actions 下方的 run 按钮即可。
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