这篇文章主要介绍了Python pyspider怎么使用的相关知识，内容详细易懂，操作简单快捷，具有一定借鉴价值，相信大家阅读完这篇Python pyspider怎么使用文章都会有所收获，下面我们一起来看看吧。
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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：
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；
数据库支持 MySQL、MongoDB、redis、SQLite、Elasticsearch、PostgreSQL、SQLAlchemy；
队列服务支持 RabbitMQ、Beanstalk、Redis、Kombu；
支持抓取 JavaScript 的页面；
组件可替换，支持单机、分布式部署，支持 Docker 部署；
强大的调度控制，支持超时重爬及优先级设置；
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。
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。
pyspider 支持使用 PhantomJS 对 JavaScript 渲染页面的采集 ；Scrapy 需对接 Scrapy-Splash 组件。
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。
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。
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。
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。
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：
Project Name：项目名
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：
4.2 爬虫实现
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() }@every(minutes=24 * 60)：通知 Scheduler 每天运行一次。
@config(age=10 * 24 * 60 * 60)：设置任务的有效期限。
@config(priority=2)：设定任务优先级
on_start(self)：程序的入口。
self.crawl(url, callback)：主方法，用于创建一个爬取任务。
index_page(self, response)：用来抓取返回的 html 文档中对应标签的数据。
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。
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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