Scrapy框架的日志信息与配置信息

本文主要是介绍Scrapy框架的日志信息与配置信息，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

1. scrapy的日志信息

2. scrapy的常用配置

• ROBOTSTXT_OBEY 是否遵守robots协议，默认是遵守
  • 关于robots协议
    1. 在百度搜索中，不能搜索到淘宝网中某一个具体的商品的详情页面，这就是robots协议在起作用
    2. Robots协议：网站通过Robots协议告诉搜索引擎哪些页面可以抓取，哪些页面不能抓取，但它仅仅是互联网中的一般约定
    3. 例如：淘宝的robots协议

• USER_AGENT 设置ua
• DEFAULT_REQUEST_HEADERS 设置默认请求头，这里加入了USER_AGENT将不起作用

• ITEM_PIPELINES 管道，左位置右权重：权重值越小，越优先执行
• SPIDER_MIDDLEWARES 爬虫中间件，设置过程和管道相同
• DOWNLOADER_MIDDLEWARES 下载中间件

• COOKIES_ENABLED 默认为True表示开启cookie传递功能，即每次请求带上前一次的cookie，做状态保持
• COOKIES_DEBUG 默认为False表示日志中不显示cookie的传递过程

• LOG_LEVEL 默认为DEBUG，控制日志的等级
  • LOG_LEVEL = "WARNING"
• LOG_FILE 设置log日志文件的保存路径，如果设置该参数，日志信息将写入文件，终端将不再显示，且受到LOG_LEVEL日志等级的限制
  • LOG_FILE = "./test.log"

• CONCURRENT_REQUESTS 设置并发请求的数量，默认是16个
• DOWNLOAD_DELAY 下载延迟，默认无延迟，单位为秒

3. scrapy_redis配置

1. DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter" # 指纹生成以及去重类
2. SCHEDULER = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler" # 调度器类
3. SCHEDULER_PERSIST = True # 持久化请求队列和指纹集合
4. ITEM_PIPELINES = {'scrapy_redis.pipelines.RedisPipeline': 400} # 数据存入redis的管道
5. REDIS_URL = "redis://host:port" # redis的url

4. scrapy_splash配置

SPLASH_URL = 'http://127.0.0.1:8050'
DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {
'scrapy_splash.SplashCookiesMiddleware': 723,
'scrapy_splash.SplashMiddleware': 725,
'scrapy.downloadermiddlewares.httpcompression.HttpCompressionMiddleware': 810,
}
DUPEFILTER_CLASS = 'scrapy_splash.SplashAwareDupeFilter' 
HTTPCACHE_STORAGE = 'scrapy_splash.SplashAwareFSCacheStorage'

5. scrapy_redis和scrapy_splash配合使用的配置

5.1 原理

• scrapy-redis中配置了”DUPEFILTER_CLASS” : “scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter”，与scrapy-splash配置的DUPEFILTER_CLASS = ‘scrapy_splash.SplashAwareDupeFilter’ 相冲突！
• 查看了scrapy_splash.SplashAwareDupeFilter源码后，发现他继承了scrapy.dupefilter.RFPDupeFilter，并重写了request_fingerprint()方法。
• 比较scrapy.dupefilter.RFPDupeFilter和scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter中的request_fingerprint()方法后，发现是一样的，因此重写了一个SplashAwareDupeFilter，继承scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter，其他代码不变。

5.2 重写dupefilter去重类，并在settings.py中使用

5.2.1 重写去重类

from __future__ import absolute_import

from copy import deepcopy

from scrapy.utils.request import request_fingerprint
from scrapy.utils.url import canonicalize_url

from scrapy_splash.utils import dict_hash

from scrapy_redis.dupefilter import RFPDupeFilter


def splash_request_fingerprint(request, include_headers=None):
    """ Request fingerprint which takes 'splash' meta key into account """

    fp = request_fingerprint(request, include_headers=include_headers)
    if 'splash' not in request.meta:
        return fp

    splash_options = deepcopy(request.meta['splash'])
    args = splash_options.setdefault('args', {})

    if 'url' in args:
        args['url'] = canonicalize_url(args['url'], keep_fragments=True)

    return dict_hash(splash_options, fp)


class SplashAwareDupeFilter(RFPDupeFilter):
    """
    DupeFilter that takes 'splash' meta key in account.
    It should be used with SplashMiddleware.
    """
    def request_fingerprint(self, request):
        return splash_request_fingerprint(request)


"""以上为重写的去重类，下边为爬虫代码"""

from scrapy_redis.spiders import RedisSpider
from scrapy_splash import SplashRequest


class SplashAndRedisSpider(RedisSpider):
    name = 'splash_and_redis'
    allowed_domains = ['baidu.com']

    # start_urls = ['https://www.baidu.com/s?wd=13161933309']
    redis_key = 'splash_and_redis'
    # lpush splash_and_redis 'https://www.baidu.com'

    # 分布式的起始的url不能使用splash服务!
    # 需要重写dupefilter去重类!

    def parse(self, response):
        yield SplashRequest('https://www.baidu.com/s?wd=13161933309',
                            callback=self.parse_splash,
                            args={'wait': 10}, # 最大超时时间，单位：秒
                            endpoint='render.html') # 使用splash服务的固定参数

    def parse_splash(self, response):
        with open('splash_and_redis.html', 'w') as f:
            f.write(response.body.decode())

5.2.2 scrapy_redis和scrapy_splash配合使用的配置

# 渲染服务的url
SPLASH_URL = 'http://127.0.0.1:8050'
# 下载器中间件
DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {
    'scrapy_splash.SplashCookiesMiddleware': 723,
    'scrapy_splash.SplashMiddleware': 725,
    'scrapy.downloadermiddlewares.httpcompression.HttpCompressionMiddleware': 810,
}
# 使用Splash的Http缓存
HTTPCACHE_STORAGE = 'scrapy_splash.SplashAwareFSCacheStorage'

# 去重过滤器
# DUPEFILTER_CLASS = 'scrapy_splash.SplashAwareDupeFilter'
# DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter" # 指纹生成以及去重类
DUPEFILTER_CLASS = 'test_splash.spiders.splash_and_redis.SplashAwareDupeFilter' # 混合去重类的位置

SCHEDULER = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler" # 调度器类
SCHEDULER_PERSIST = True # 持久化请求队列和指纹集合, scrapy_redis和scrapy_splash混用使用splash的DupeFilter!
ITEM_PIPELINES = {'scrapy_redis.pipelines.RedisPipeline': 400} # 数据存入redis的管道
REDIS_URL = "redis://127.0.0.1:6379" # redis的url

注意：

• scrapy_redis分布式爬虫在业务逻辑结束后并不能够自动退出
• 重写的dupefilter去重类可以自定义位置，也须在配置文件中写入相应的路径

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