AyugeSpiderTools 3.5.2

scrapy 扩展库：用于扩展 Scrapy 功能来解放双手。

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AyugeSpiderTools 介绍

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概述

一句话介绍：用于扩展 Scrapy 功能来解放双手。

在使用 Scrapy 开发爬虫时，免不了会重复地编写 settings，items，middlewares，pipelines 和一些通用方法，但各项目中的这些内容都大致相同，那为何不把它们统一整理在一起呢？我也想扩展一些功能，比如当 spider 中添加字段后，不用再修改对应的 item 和 pipeline 甚至不用手动修改 Mysql 表结构，此时使用 scrapy 的模板功能就不够了。

项目的主旨是让开发者只需专注于 spider 脚本的编写，减少开发和维护流程。理想状态下，只需关注 spider 中字段的解析规则和 VIT 下的 .conf 配置即可，脱离无意义的重复操作。

以 Mysql 存储场景举例：可以自动创建相关数据库，数据表，字段注释，自动添加 spider 中新添加的字段，和自动修复常见（字段编码，Data too long，存储字段不存在等）的存储问题。

安装

python 3.8.1+ 可以直接输入以下命令：

pip install ayugespidertools -i https://pypi.org/simple

用法

开发人员只需根据命令生成示例模板，再配置相关设置即可。

使用方法示例 GIF 如下：

对以上 GIF 中的步骤进行解释：

# 查看库版本
ayuge version

# 创建项目
ayuge startproject <project_name>

# 进入项目根目录
cd <project_name>

# 替换(覆盖)为真实的配置 .conf 文件：
# 这里是为了演示方便，正常情况是直接在 VIT 路径下的 .conf 配置文件填上你需要的配置即可
# 不需要的配置强烈建议删除，保证配置的可维护性
cp /root/mytemp/.conf DemoSpider/VIT/.conf

# 生成爬虫脚本
ayuge genspider <spider_name> <example.com>

# 运行脚本
scrapy crawl <spider_name>
# 注：也可以使用 ayuge crawl <spider_name>

具体的场景案例请在 DemoSpider 项目中查看，也可以在 readthedocs 文档中查看教程。 目前已适配以下场景：

# 数据存入 Mysql 的场景：
+ 1).demo_one: 根据本地 VIT 中的 .conf 取 mysql 配置
+ 3).demo_three: 根据 consul 中取 mysql 配置
+ 21).demo_mysql_nacos: 根据 nacos 中取 mysql 配置(其它从 nacos 中获取配置的场景不再举例)
+ 5).demo_five: 异步存入 Mysql 的场景

# 数据存入 MongoDB 的场景：
+ 2).demo_two: 根据本地 VIT 中的 .conf 取 mongodb 配置
+ 4).demo_four: 根据 consul 中取 mongodb 配置
+ 6).demo_six: 异步存入 MongoDB 的场景

- 7).demo_seven: 使用 requests 来请求的场景(已删除此功能，更推荐使用 aiohttp 方式)
+ 8).demo_eight: 同时存入 Mysql 和 MongoDB 的场景
+ 9).demo_aiohttp_example: 使用 aiohttp 来请求的场景
+ 10).demo_aiohttp_test: scrapy aiohttp 在具体项目中的使用方法示例

+ 11).demo_proxy_one: 快代理动态隧道代理示例
+ 12).demo_proxy_two: 测试快代理独享代理
+13).demo_AyuTurboMysqlPipeline: mysql 同步连接池的示例
+14).demo_crawl: 支持 scrapy CrawlSpider 的示例

# 本库中给出支持 Item Loaders 特性的示例(文档地址：https://ayugespidertools.readthedocs.io/en/latest/topics/loaders.html)
+15).demo_item_loader: 本库中使用 Item Loaders 的示例
-16).demo_item_loader_two: 此示例已删除，可查看上个 demo_item_loader 中的示例，目前已经可以很方便的使用 Item Loaders 功能了

+17).demo_mongo_async: asyncio 版本存储 mongoDB 的 pipelines 示例
+18).demo_mq: 数据存入 rabbitmq 的模板示例
+19).demo_kafka: 数据存入 kafka 的模板示例
+20).demo_file: 下载图片等文件到本地的模板示例

跑通测试

前提：需要在 tests 的 VIT 目录下创建 .conf 文件，已给出示例文件，请填写测试所需内容，然后：

• 可以直接使用 tox 来运行测试。

• 本库以 poetry 开发，那么直接新环境下运行 poetry install 后，手动运行目标测试或 pytest 命令来测试等皆可。

• 也可以使用 make 工具，make start 然后 make test 即可。

你可能在意的事

1. 若你觉得某些场景下的功能实现不太符合你的预期，想要修改或添加自定义功能，比如移除对你无用模块、修改库名等，你可以自行修改后 build。
2. 本库主推 scrapy 扩展（即增强版的自定义模板）的功能，在使用本库时，理论上并不会影响你 scrapy 项目及其它组件。
3. 如果你想对此项目做出贡献，请参考pull request 示例。

构建你的专属库

具体内容请以 poetry 官方文档 为准。

据你可能在意的事可知，你可以 clone 源码后，修改任意方法（比如你的项目场景下可能需要其它的日志配置默认值，或添加其它的项目结构模板等），修改完成后 poetry build 或 make build 即可打包使用。

比如你可能需要更新依赖库中 pymongo 为新版本 x.x.x，那只需 poetry install 安装现有依赖后，再 poetry add pymongo@x.x.x 安装目标版本（尽量不要使用 poetry update pymongo ），确定测试正常了即可 poetry build 打包使用。

希望此项目能在你遇到扩展 scrapy 功能的场景时能对你有所指引。

功能

• scrapy 的扩展功能场景
  • scrapy 脚本运行信息统计和项目依赖表采集量统计，可用于日志记录和预警
  • 自定义模板，在 ayuge startproject <projname> 和 ayuge genspider <spidername> 时生成适合本库的模板文件
  • 从远程应用管理服务中获取项目配置
    • 从 consul 获取项目配置
    • 从 nacos 获取项目配置（注意：优先级小于 consul）
  • 代理中间件（独享代理、动态隧道代理）
  • 随机请求头 UA 中间件，根据 fake_useragent 中的权重来随机
  • 使用以下工具来替换 scrapy 的 Request 来发送请求
    • requests: 这个不推荐使用，requests 同步库会降低 scrapy 运行效率（已移除此功能，更推荐 aiohttp 的方式）
    • aiohttp: 集成将 scrapy Request 替换为 aiohttp 的协程方式
  • Mysql 存储的场景下适配
    • 自动创建 Mysql 用户场景下需要的数据库和数据表及字段格式，还有字段注释
  • MongoDB 存储的场景下适配，编写风格与 Mysql 存储等场景下一致
  • asyncio 语法支持与 async 第三方库支持示例
    • spider 中使用 asyncio 的 aiohttp 示例
    • pipeline 中使用 asyncio 的 aioMysql 示例
  • 集成 Kafka，RabbitMQ 等数据推送功能
• 常用开发场景
  • sql 语句拼接，只是简单场景，后续优化。已给出优化方向，参考库等信息。
  • mongoDB 语句拼接
  • 数据格式化处理，比如：去除网页标签，去除无效空格等
  • 字体反爬还原方法
    • 基于 ttf，woff 之类的字体文件映射，或结合 css 等实现
      • 可以直接在字体文件 xml 中找到映射关系的：使用 fontforge 工具导出映射即可。
      • 无法找到映射关系的，则一般使用 ocr 识别（准确率非百分百），通过 fontforge 导出每个映射的 png ，后再通过各种方式识别。
  • html 数据处理，去除标签，不可见字符，特殊字符改成正常显示等
  • 添加常用的图片验证码中的处理方法
    • 滑块缺口距离的识别方法（多种实现方式）
    • 根据滑块距离生成轨迹数组的方法
    • 识别点选验证码位置及点击顺序，识别结果不太好，待优化
    • 图片乱序混淆的还原方法示例

注意：功能演示我将放入 readthedocs 文档中，以防此部分内容过多。