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兄弟姐妹，大家好哇！我是喔的嘛呀。今天我们来学习 scrapy的第二部分。

一、Item Pipelines

在Scrapy框架中，Item Pipeline是一个用于处理爬虫抓取到的数据的关键组件。它负责接收由Spiders（爬虫）提取出的Item（实体），并对这些Item进行进一步的处理，如清洗、验证和持久化等。Item Pipeline提供了灵活的方式，以便将抓取的数据按照我们的需求进行存储或进一步处理。

以下是Item Pipeline的主要作用：

1. 数据清洗：Pipeline可以对从网页中抓取的数据进行清洗，去除不需要的字符、空格、HTML标签等，确保数据的整洁和一致性。
2. 数据验证：在将数据持久化之前，Pipeline可以执行验证操作，检查数据是否满足特定的格式或条件。这有助于确保数据的准确性和可靠性。
3. 持久化存储：Pipeline可以将清洗和验证后的数据保存到数据库（如MySQL、MongoDB等）、文件（如CSV、JSON等）或其他存储系统中。这样，我们可以长期保存并随时访问这些抓取的数据。
4. 发送数据到外部API：除了存储数据外，Pipeline还可以将数据发送到外部API进行进一步处理或分析。

要编写自定义的Pipeline，你需要遵循以下步骤：

1. 创建Pipeline类：首先，你需要创建一个继承自scrapy.pipelines.Pipeline的Python类。在这个类中，你可以定义一些方法，如process_item，来处理传入的Item。
2. 实现process_item方法：process_item方法是Pipeline类中的核心方法，它接收一个Item和一个Spider作为参数。在这个方法中，你可以实现数据清洗、验证和持久化等逻辑。
3. 配置Pipeline：在你的Scrapy项目的settings.py文件中，你需要添加你的Pipeline类的路径到ITEM_PIPELINES设置中，并为其分配一个优先级数字。这个数字决定了Pipeline的执行顺序，数字越小，优先级越高。

下面是一个简单的自定义Pipeline示例：

# myproject/pipelines.py  
  
class MyCustomPipeline(object):  
  
    def __init__(self):  
        # 初始化方法，可以在这里建立数据库连接等  
        self.connection = ...  
  
    def open_spider(self, spider):  
        # 在Spider打开时调用，可以用于执行一些启动时的任务  
        pass  
  
    def close_spider(self, spider):  
        # 在Spider关闭时调用，可以用于执行一些清理任务，如关闭数据库连接等  
        self.connection.close()  
  
    def process_item(self, item, spider):  
        # 处理Item的方法，你可以在这里实现数据清洗、验证和持久化等操作  
        # 假设item['data']是需要存储的数据  
        cleaned_data = self.clean_data(item['data'])  
        if self.validate_data(cleaned_data):  
            self.store_data(cleaned_data)  
            return item  # 如果处理成功，返回Item以便进行后续的Pipeline处理  
        else:  
            raise DropItem("Invalid data: %s" % item)  # 如果验证失败，则丢弃该Item  
  
    def clean_data(self, data):  
        # 数据清洗逻辑  
        ...  
  
    def validate_data(self, data):  
        # 数据验证逻辑  
        ...  
  
    def store_data(self, data):  
        # 数据持久化逻辑，例如存储到数据库  
        ...

然后，在你的settings.py文件中配置Pipeline：

# myproject/settings.py  
  
ITEM_PIPELINES = {  
    'myproject.pipelines.MyCustomPipeline': 300,  # 数字是优先级，可以根据需要调整  
}

通过编写自定义的Pipeline，你可以根据自己的需求灵活地处理爬虫抓取到的数据，实现数据清洗、验证和持久化等功能。

二、Middleware（中间件）

在Scrapy框架中，中间件（Middleware）是一个非常重要的组件，它允许开发者在Scrapy引擎处理请求和响应的过程中插入自定义的代码。中间件位于Scrapy引擎和下载器之间，用于拦截、修改、或添加额外的逻辑到请求和响应中。通过中间件，你可以轻松实现如设置代理、添加请求头、处理异常等功能。

中间件的概念

中间件是一种插件式的组件，用于在Scrapy处理请求和响应的过程中添加额外的功能。Scrapy提供了请求中间件（Request Middleware）和响应中间件（Response Middleware）两种类型。请求中间件在请求被下载器发送之前处理请求，而响应中间件在响应被引擎处理之前处理响应。

如何编写自定义的中间件

要编写自定义的中间件，你需要创建一个Python类，并实现特定的方法。这些方法会在请求或响应被处理时自动调用。

以下是一个简单的自定义请求中间件的示例：

class CustomRequestMiddleware:  
  
    def process_request(self, request, spider):  
        # 在请求被发送之前修改请求，比如添加请求头  
        request.headers['Custom-Header'] = 'Custom Value'  
        return None  # 返回None表示继续处理请求  
  
    def process_exception(self, request, exception, spider):  
        # 处理请求过程中发生的异常  
        # 可以选择记录日志、重试请求或返回None  
        return None  # 返回None表示继续抛出异常

同样地，你也可以创建自定义的响应中间件：

class CustomResponseMiddleware:  
  
    def process_response(self, request, response, spider):  
        # 在响应被处理之前修改响应，比如检查响应状态码  
        if response.status != 200:  
            return self._handle_error(request, response, spider)  
        # 处理或返回响应  
        return response  
  
    def _handle_error(self, request, response, spider):  
        # 处理响应错误的逻辑，比如记录日志或重试请求  
        pass  
  
    def process_exception(self, request, exception, spider):  
        # 处理在下载过程中发生的异常  
        # 可以选择记录日志、重试请求或返回None  
        return None  # 返回None表示继续抛出异常

中间件的应用场景

中间件在Scrapy爬虫中有许多应用场景，以下是一些常见的例子：

1. 设置代理：通过中间件，你可以为所有请求设置代理，以隐藏你的爬虫的真实IP地址。
2. 添加请求头：你可以使用中间件来添加自定义的请求头，比如User-Agent，以模拟不同的浏览器行为。
3. 处理异常：中间件可以用来处理在请求或响应过程中发生的异常，比如网络错误、超时等。你可以定义重试逻辑、记录日志或采取其他适当的措施。
4. 自定义请求或响应数据：在请求被发送或响应被处理之前，你可以通过中间件来修改请求或响应的数据，比如添加额外的参数、过滤不需要的数据等。
5. 实现身份验证：对于需要身份验证的网站，你可以使用中间件来在请求中添加认证信息，如cookies或API令牌。
6. 启用或禁用爬虫组件：通过中间件，你可以基于某些条件启用或禁用特定的爬虫组件，如某些特定的spider或downloader中间件。

要启用自定义的中间件，你需要在Scrapy项目的settings.py文件中配置它们。对于请求中间件，你需要将它们添加到DOWNLOADER_MIDDLEWARES设置中；对于响应中间件，你需要将它们添加到SPIDER_MIDDLEWARES设置中。每个中间件都需要一个唯一的键（通常是中间件类的路径）和一个整数值来表示它的优先级。数值越小，优先级越高。

# settings.py  
  
DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {  
    'myproject.middlewares.CustomRequestMiddleware': 543,  
}  
  
SPIDER_MIDDLEWARES = {  
    'myproject.middlewares.CustomResponseMiddleware': 543,  
}

通过编写和使用中间件，你可以灵活地扩展Scrapy的功能，满足各种复杂的爬虫需求。

三、设置与配置（Settings & Configurations）

Scrapy 设置与配置是控制爬虫行为的重要方面，通过调整不同的设置，你可以定制爬虫的行为以满足特定的需求。以下是关于 Scrapy 设置和配置的基本介绍，以及如何调整并发和延迟来优化爬虫性能。

Scrapy 设置

Scrapy 框架提供了一套默认的设置，这些设置可以在 Scrapy 项目的 settings.py 文件中进行自定义。通过修改这些设置，你可以控制爬虫的行为、性能以及数据处理等方面。

一些常见的 Scrapy 设置包括：

• ROBOTSTXT_OBEY: 控制爬虫是否遵守 robots.txt 文件中的规则。
• CONCURRENT_REQUESTS: 并发请求的最大数量，用于控制爬虫同时发送的请求数。
• DOWNLOAD_DELAY: 下载器在连续发送请求之间的延迟时间（秒），用于控制爬虫发送请求的速率。
• RETRY_TIMES: 请求失败时的重试次数。
• RETRY_HTTP_CODES: 需要重试的 HTTP 状态码列表。
• DUPEFILTER_CLASS: 重复请求过滤器的类名，用于去除重复的请求。
• ITEM_PIPELINES: Item Pipeline 的配置和顺序。
• LOG_LEVEL: 控制日志输出的级别。

你可以在 settings.py 文件中添加或修改这些设置来定制你的爬虫。例如：

python复制代码
# settings.py# 并发请求数CONCURRENT_REQUESTS = 16# 请求之间的延迟时间（秒）DOWNLOAD_DELAY = 3# 重试次数RETRY_TIMES = 3# 其他自定义设置...

并发与延迟

调整并发请求数和请求超时时间等设置是优化爬虫性能的关键。以下是一些建议：

并发请求数 (CONCURRENT_REQUESTS):

• 增加并发请求数可以加快爬取速度，但也可能导致目标网站过载或被封禁。
• 根据目标网站的负载能力和爬虫所在服务器的性能，适当调整并发请求数。

请求之间的延迟 (DOWNLOAD_DELAY):

• 设置适当的延迟可以模拟人类用户的浏览行为，降低被封禁的风险。
• 如果目标网站对请求频率有严格的限制，需要增加延迟时间。

超时时间:

• 你可以通过 DOWNLOAD_TIMEOUT 设置请求的超时时间。如果请求在这个时间内没有响应，Scrapy 会认为请求失败。
• 根据网络条件和目标网站的响应速度，调整超时时间以避免不必要的等待或过多的失败请求。

自动调整设置:

• Scrapy 还提供了 AUTOTHROTTLE_ENABLED 和相关设置，可以自动调整请求延迟，以根据网站的响应速度动态控制爬虫的速度。

调整这些设置时，建议逐步进行，并观察爬虫的性能和目标网站的响应。通过不断地尝试和调整，你可以找到最适合你爬虫的设置组合。

最后，记得在修改完设置后，重新启动你的 Scrapy 项目以使新的设置生效。

好了，今天的学习就到这里了，我们明天再见啦！拜拜！