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Make Scrapy easier and more versatile.

Project description

jk_sgp_lib

Make Scrapy easier and more versatile.

Version 版本记录

v1.6.1

  • 升级 AbsJKSGPSpider 类,让其支持 start_urls 的字典输入方式,从而实现meta 等参数的定义形式传入。

v1.5.2

  • 升级setup.py 文件新增 encoding='UTF-8' 防止Windows上安装出错。
import io
import setuptools

with io.open("README.md", mode='r', encoding='utf-8') as fh:
    long_description = fh.read()

v1.5.1

  • 升级了 AbsJKSGPPipelineOfMysqlSaver process_item 方法调用时会调用到检查方法 isToDo(item, spider)
  • 如果 isToDo( ) 返回true 那么程序继续执行,返回false,这时候不会做任何执行 beforeProcessItem afterProcessItem 均不会调用,process_item 将立即返回item 对象。
  • 使用上可以覆盖这个方法,让管道有选择的处理item
# 默认上这个方法直接返回True
def isToDo(self, item, spider):
        return True

v1.4.1

  • 为了提高数据库录入管道类的可扩展性,升级了 AbsJKSGPPipelineOfMysqlSaver
# 获取执行SQL 语句主体的方法
getExecSqlstr(item, spider) 

# 获取填充对应SQL 值的方法,这个方法返回的是一个list
getExecSqlvalues(item, spider) 

# 获取当前系统时间的方法,这个也单独做了提取
getCurrentTime()

# SQL 语句执行的过程大致为:
self.dbcursor.execute(getExecSqlstr(item, spider), getExecSqlvalues(item, spider))

v1.3.4

  • 修正1.3.3 信息发送格式错误的BUG。

v1.3.3

  • 修正1.3.1 管理员短信通知无法发送的BUG。

v1.3.1

  • 新增API CJKGSPTcMsgSender 用来发送腾讯的短信消息,需要 pip install qcloudsms_py --user 类库的支持。
  • 新增短信发送配置段落
# 短信发送配置段落
MSG_CONFIG = {
    'tencent' : {
        # 短信应用 SDK AppID
        'appid' : '1400XXXXX' ,
        # 短信应用 SDK AppKey
        'appkey' : "554d1de0bXXXXXXXXXXXXXXXXX" ,
        # 需要发送短信的手机号码
        'phone_numbers' : ['182XXXXXXXX'] ,
        # 短信模板ID,需要在短信控制台中申请
        'template_id' : '142678' ,
        # 签名
        'sms_sign' : 'KAMI1983',
        # 区域
        'sms_zone' : '86'
    }
}

v1.2.1

  • 当页面验证出错的时候,新增对比值方便调试。
  • 修正ITEM写入的时区设置,可以通过 settings.py 的 TIMEZONE 配置段落进行改变,默认是 'Asia/Shanghai' 。

v1.1.8

  • 修正早期版本部分BUG
  • 这组API提供,Items、Pipelines、Spiders 三组类库,用来辅助Scrapy 的上层功能实现,帮助爬虫完成页面的区域校对、帮助Pipeline 对Mysql 的直接输出

Install 安装

通过pip 命令直接安装

  • 安装最新版本:pip install jk-sgp-lib --upgrade --user
  • 例如仅安装1.2.1版本:pip install jk-sgp-lib==1.2.1 --upgrade --user

使用方法

创建一个普通的Scrapy 项目

  • 可以通过 scrapy startproject 创建,这是Scrapy 的相关知识,不了解请自行补充。
  • 创建之后大致可以得出如下目录结构:
# 仅仅介绍与这个项目使用相关的文件。
scrapy_dir
    /spiders # 爬虫文件存放的目录
    items.py # 数据条目定义文件
    pipelines.py # 输出管道定义文件
    settings.py # 设置文件

辅助格式化 item 对象类

  • 需要 from jk_sgp_lib.items.CJKSGPItem import CJKSGPItem
  • 之后创建一个你需要的item 对象,CJKSGPItem 本身是 scrapy.Item 的子类,所以可以完成可替代
  • 继承这个类会增加3个预定义的保留字段:t_signkey,t_group ,t_status 所有jk_sgp_lib 类都会用这些保留字段做识别做标识,所以尽量不要动。
  • def setDbSignKey(self, signkey = '') 设置数据库用的唯一索引标识字段,设置后会被自动MD5
  • def setDbStatus(self, tstatus ) 设置数据库库表状态索引列,默认值为1
  • def setDbGroup(self, tgroup ) 设置数据库库表分组索引列
  • def getJsonStr(self) 获取JSON 字符串,这会序列化本对象
  • def getMD5Sign(self, makestr) 获取MD5 标识符号,传入makestr ,对其进行MD5序列化
# 举例:创建一个 YourItem
class YourItem(CJKSGPItem):

    # 如下是数据列
    s_month = scrapy.Field()  # 月份
    s_name = scrapy.Field()  # 姓名

直接将爬取的数据输出到MYSQL

  • 如下操作会自动将输出的Item 录入到数据库,如果数据重复进行数据表行update,否则执行insert 语句。
  • 修改 pipelines.py 添加输出管道对象
  • 添加:from jk_sgp_lib.pipelines.AbsJKSGPPipelineOfMysqlSaver import AbsJKSGPPipelineOfMysqlSaver
class YourPipeline(AbsJKSGPPipelineOfMysqlSaver):

    def beforeProcessItem(self, item, spider):
        print('必须实现 beforeProcessItem ,否则报错,可以什么都不做。')

    def afterProcessItem(self, item, spider, count):
        print('必须实现 afterProcessItem ,否则报错,可以什么都不做。')

  • 修改settings.py 配置数据库信息和piplines对象

MYSQL_DB_NAME = '数据库名称'
MYSQL_HOST = '数据库主机地址'
MYSQL_PORT = 3306
MYSQL_USER = '数据库用户'
MYSQL_PASSWORD = '数据库密码'

# TIMEZONE = 'Asia/Shanghai' # 时区设置,这里决定了createtime、updatetime 的时间输入。

# 定义 YourPipeline 为输出管道,数据库配置好后,会自动建表填充数据,要注意有建表权限。
ITEM_PIPELINES = {
    'cpi_extract.pipelines.YourPipeline': 1000,
}

spider 支持页面变化检测功能

  • 需求源自被抓取页面的变化,举例来说,如果我们要抓取一个页面的表格,当前表头列如下:

时间、温度、湿度、区域
2012、28、70、北京
2011、30、75、北京

  • 但是某一天数据发生了一点点小变化,哪怕是仅仅是数据列发生了变化:

时间、湿度、温度、区域
2012、70、28、北京
2011、75、30、北京

  • 这种简单的变化可能让scrapy 抓取到脏数据,而且脏数据可能录入到更深层的数据存储系统中,清理起来是十分麻烦的。
  • AbsJKSGPSpider 可以检测这种变化并及时停止Scrapy 的工作。
  • 其实实现原理非常简单,我们可以对不变化的部分进行检测,对于上面的数据来说不应该变化的应该就是表头了,也就是说表头发送变化那么就认为表格发生了本质的变化,AbsJKSGPSpider 做了基础的对比实现,可以在检测到变化的时候终止爬虫运行。
  • 头部需要引入如下内容:
# 注意如果需要数据库直接写入支持 YourItem 应该是 CJKSGPItem 类的子类

import sys
import scrapy

from ..items import YourItem 
# 引入 AbsJKSGPSpider 抽象类
from jk_sgp_lib.spiders.AbsJKSGPSpider import AbsJKSGPSpider

# 如果涉及到中午所以需要处理中文编码,否则可能造成错误
reload(sys)                      # 
sys.setdefaultencoding('utf-8')  # 设置 'utf-8'  

  • 在spiders 目录下创建爬虫文件,比如 yourspider.py
class YourSpider(AbsJKSGPSpider):

    name = "your_spider"
    allowed_domains = ["aim.spider.com"]
    start_urls = [
        "http://aim.spider.com/data.html"
    ]

    def parseItems(self, response):
        '''
        解析数据项,通过yield 关键字返回对应数据,这个方法是抽象类的抽象方法
        '''
        print("解析操作,这个必须实现,这是个一个抽象方法。")

        # 举例:
        # # 提取所有数据列的TR数据
        # data_tr_list = response.xpath('//*[@id="pane1"]/div[5]/table/tbody/tr')
        # # print(type(data_tr_list))
        # for data_tr in data_tr_list :
        #     # print(data_tr.xpath('td/text()').extract()[0]) 
        #     # print(data_tr.xpath('td/text()').extract()[1])
        #     item = YourItem(tgroup = self.name )
        #     item['s_month'] = data_tr.xpath('td/text()').extract()[0] # 月份
        #     # 如果写入数据写入一个唯一的数据库标识很重要,这个会和t_group 组成唯一索引
        #     item.setDbSignKey(item['s_month'])
        #     yield item

    def initPageIdenInfo(self) :

        '''
        初始化页面标识信息,通过类内容方法:self.appendCheckInfo(checkxpath, checkcontent) 实现
        参数1:checkxpath 是页面匹配的xpath。
        参数2:checkcontent 是页面匹配的内容值,也就是xpath 解析的内容。
        return void()
        '''

        # 表头核验,如果表头发生任何变化,那么程序就会在写入数据库之前卡主,避免脏数据的写入。
        self.appendCheckInfo('//*[@id="pane1"]/div[5]/table/tr[1]', '''<tr class="bg_lan bold">
					    <td rowspan="2">时间</td>
					    <td colspan="3">温度</td>
					    <td colspan="3">湿度</td>
					    <td colspan="3">区域</td>
					</tr>''')


一个爬取的实例

  • 我稍后准备,并且更新到github 上面,以供参考。

Project details


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jk-sgp-lib-1.6.1.tar.gz (14.6 kB view details)

Uploaded Source

Built Distribution

jk_sgp_lib-1.6.1-py2-none-any.whl (20.4 kB view details)

Uploaded Python 2

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SHA256 24b97bc03cdcbaf6b9bf6e83f9e8a8d063486c293a905d45b15000fea4345393
MD5 40d3d5bcecf86292e3c91fd6da0a4812
BLAKE2b-256 0c759e0ab46cf6c90e392e21d4bad646c56bf7324604b2a437e19984e4c7fb28

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