scrapy每个url提取的数据保存不同的表中,几百个url?

scrapy每个url提取的数据保存mongobd不同的集合zhong,几百个url?
各位大佬怎么处理帮帮忙! 不知道怎么处理

# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
from dongQiuDi.items import  DongqiudiItem
import  time

class ZuqiuSpider(scrapy.Spider):
    name = 'zuqiu'
    allowed_domains = ['dongqiudi.com']
    start_urls = [
        "https://www.dongqiudi.com/data/1",
        'https://www.dongqiudi.com/data/2',
        "https://www.dongqiudi.com/data/3",
        "https://www.dongqiudi.com/data/4",
        "https://www.dongqiudi.com/data/5",
        "https://www.dongqiudi.com/data/10",
        "https://www.dongqiudi.com/data/16",
        "https://www.dongqiudi.com/data/12",
        "https://www.dongqiudi.com/data/16",
        "https://www.dongqiudi.com/data/19",        #土超
        "https://www.dongqiudi.com/data/55",
        "https://www.dongqiudi.com/data/17",
        "https://www.dongqiudi.com/data/18",
        "https://www.dongqiudi.com/data/20",        #巴西
        "https://www.dongqiudi.com/data/21",        #阿根廷
        "https://www.dongqiudi.com/data/68",        #卡特尔
        "https://www.dongqiudi.com/data/69",        #伊朗
        "https://www.dongqiudi.com/data/71",        #乌兹别克
    ]

    def parse(self, response):
        p_list = response.xpath(".//div[@class='team_point_ranking']/div/div/div/p")
        for p in p_list:

            item = DongqiudiItem()

            item['No'] = p.xpath(
                "./span[1]/text()").extract_first()
            item['image'] = p.xpath(
                "./span[2]/img/@src").extract_first()
            item['name'] = p.xpath(
                "./span[2]/b/text()").extract_first()

            item['sestion'] = p.xpath(
                "./span[3]/text()").extract_first()
            item['win'] = p.xpath(
                "./span[4]/text()").extract_first()
            item['mean'] = p.xpath(
                "./span[5]/text()").extract_first()
            item['lose'] = p.xpath(
                "./span[6]/text()").extract_first()
            item['coal'] = p.xpath(
                "./span[7]/text()").extract_first()
            item['fumbole'] = p.xpath(
                "./span[8]/text()").extract_first()
            item['goaldifference'] = p.xpath(
                "./span[9]/text()").extract_first()
            item['score'] = p.xpath(
                "./span[10]/text()").extract_first()
            yield  item

        time.sleep(1)          #每一个URL,暂停一秒

1个回答

item设置一个key,value是response.url
在peplines里面将这个key取出来,创建一个表,就行了

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['scrapy.downloadermiddlewares.httpauth.HttpAuthMiddleware', 'scrapy.downloadermiddlewares.downloadtimeout.DownloadTimeoutMiddleware', 'scrapy.downloadermiddlewares.defaultheaders.DefaultHeadersMiddleware', 'scrapy.downloadermiddlewares.useragent.UserAgentMiddleware', 'scrapy.downloadermiddlewares.retry.RetryMiddleware', 'scrapy.downloadermiddlewares.redirect.MetaRefreshMiddleware', 'scrapy.downloadermiddlewares.httpcompression.HttpCompressionMiddleware', 'scrapy.downloadermiddlewares.redirect.RedirectMiddleware', 'scrapy.downloadermiddlewares.cookies.CookiesMiddleware', 'scrapy.downloadermiddlewares.httpproxy.HttpProxyMiddleware', 'scrapy.downloadermiddlewares.stats.DownloaderStats'] 2017-10-21 21:13:31 [scrapy.middleware] INFO: Enabled spider middlewares: ['scrapy.spidermiddlewares.httperror.HttpErrorMiddleware', 'scrapy.spidermiddlewares.offsite.OffsiteMiddleware', 'scrapy.spidermiddlewares.referer.RefererMiddleware', 'scrapy.spidermiddlewares.urllength.UrlLengthMiddleware', 'scrapy.spidermiddlewares.depth.DepthMiddleware'] 2017-10-21 21:13:31 [scrapy.middleware] INFO: Enabled item pipelines: ['xiami2.pipelines.Xiami2Pipeline'] 2017-10-21 21:13:31 [scrapy.core.engine] INFO: Spider opened 2017-10-21 21:13:31 [scrapy.extensions.logstats] INFO: Crawled 0 pages (at 0 pages/min), scraped 0 items (at 0 items/min) 2017-10-21 21:13:31 [scrapy.extensions.telnet] DEBUG: Telnet console listening on 127.0.0.1:6023 2017-10-21 21:13:31 [scrapy.core.engine] ERROR: Error while obtaining start requests Traceback (most recent call last): File "d:\python3.5\lib\site-packages\scrapy\core\engine.py", line 127, in _next_request request = next(slot.start_requests) File "d:\python3.5\lib\site-packages\scrapy\spiders\__init__.py", line 83, in start_requests yield Request(url, dont_filter=True) File "d:\python3.5\lib\site-packages\scrapy\http\request\__init__.py", line 25, in __init__ self._set_url(url) File "d:\python3.5\lib\site-packages\scrapy\http\request\__init__.py", line 58, in _set_url raise ValueError('Missing scheme in request url: %s' % self._url) ValueError: Missing scheme in request url: 2017-10-21 21:13:31 [scrapy.core.engine] INFO: Closing spider (finished) 2017-10-21 21:13:31 [scrapy.statscollectors] INFO: Dumping Scrapy stats: {'finish_reason': 'finished', 'finish_time': datetime.datetime(2017, 10, 21, 13, 13, 31, 567323), 'log_count/DEBUG': 1, 'log_count/ERROR': 1, 'log_count/INFO': 7, 'start_time': datetime.datetime(2017, 10, 21, 13, 13, 31, 536236)} 2017-10-21 21:13:31 [scrapy.core.engine] INFO: Spider closed (finished) _------------------------------分割线--------------------------------------_ 我去查看了一下_init_.py,发现如下语句。 if ':' not in self._url: raise ValueError('Missing scheme in request url: %s' % self._url) 网上的解决方法看了一些,都没有能解决我的问题的,因此在此讨教,望大家指点一二(真没C币了)。提问次数不多,若有格式方面缺陷还请包含。 另附上代码。 #songurls.py import scrapy import re from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule from ..items import SongUrlItem class SongurlsSpider(scrapy.Spider): name = 'songurls' allowed_domains = ['xiami.com'] #将page/1到page/401,这些链接放进start_urls start_url_list=[] url_fixed='http://www.xiami.com/song/tag/Hip-Hop/page/' #将range范围扩大为1-401,获得所有页面 for i in range(1,402): start_url_list.extend([url_fixed+str(i)]) start_urls=start_url_list def parse(self,response): urls=response.xpath('//*[@id="wrapper"]/div[2]/div/div/div[2]/table/tbody/tr/td[2]/a[1]/@href').extract() for url in urls: song_url=response.urljoin(url) url_item=SongUrlItem() url_item['song_url']=song_url yield url_item ------------------------------分割线-------------------------------------- #lyrics.py import scrapy import re class LyricsSpider(scrapy.Spider): name = 'lyrics' allowed_domains = ['xiami.com'] song_url_file='SongUrls.csv' def __init__(self, *args, **kwargs): #从song_url.csv 文件中读取得到所有歌曲url f = open(self.song_url_file,"r") lines = f.readlines() #这里line[:-1]的含义是每行末尾都是一个换行符,要去掉 #这里in lines[1:]的含义是csv第一行是字段名称,要去掉 song_url_list=[line[:-1] for line in lines[1:]] f.close() while '\n' in song_url_list: song_url_list.remove('\n') self.start_urls = song_url_list#[:100]#删除[:100]之后爬取全部数据 def parse(self,response): lyric_lines=response.xpath('//*[@id="lrc"]/div[1]/text()').extract() lyric='' for lyric_line in lyric_lines: lyric+=lyric_line #print lyric lyricItem=LyricItem() lyricItem['lyric']=lyric lyricItem['song_url']=response.url yield lyricItem songinfo因为还没有用到所以不重要。 ------------------------------分割线-------------------------------------- #items.py import scrapy class SongUrlItem(scrapy.Item): # define the fields for your item here like: # name = scrapy.Field() song_url=scrapy.Field() #歌曲链接 class LyricItem(scrapy.Item): # define the fields for your item here like: # name = scrapy.Field() lyric=scrapy.Field() #歌词 song_url=scrapy.Field() #歌曲链接 class SongInfoItem(scrapy.Item): # define the fields for your item here like: # name = scrapy.Field() song_url=scrapy.Field() #歌曲链接 song_title=scrapy.Field() #歌名 album=scrapy.Field() #专辑 #singer=scrapy.Field() #歌手 language=scrapy.Field() #语种 ------------------------------分割线-------------------------------------- 在middleware下加了几行: sleep_seconds = 0.2 # 模拟点击后休眠3秒,给出浏览器取得响应内容的时间 default_sleep_seconds = 1 # 无动作请求休眠的时间 def process_request(self, request, spider): spider.logger.info('--------Spider request processed: %s' % spider.name) page = None driver = webdriver.PhantomJS() spider.logger.info('--------request.url: %s' % request.url) driver.get(request.url) driver.implicitly_wait(0.2) # 仅休眠数秒加载页面后返回内容 time.sleep(self.sleep_seconds) page = driver.page_source driver.close() return HtmlResponse(request.url, body=page, encoding='utf-8', request=request) ------------------------------分割线-------------------------------------- setting中加了几行也改了几行: from faker import Factory f = Factory.create() USER_AGENT = f.user_agent() DOWNLOAD_DELAY = 0.2 DEFAULT_REQUEST_HEADERS = { 'Host': 'www.xiami.com', 'Accept': '*/*', 'Accept-Encoding': 'gzip, deflate, br', 'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.8', 'Cache-Control': 'no-cache', 'Connection': 'Keep-Alive', } ITEM_PIPELINES = { 'xiami2.pipelines.Xiami2Pipeline': 300, }

scrapy存到mysql查询无数据

## 1. 问题描述 尝试使用scrapy框架爬取网站,将爬取的数据存储到mysql数据库,执行完毕之后没有报错,但是我查询数据时,显示没有数据 (代码框架参考使用该博主代码尝试运行: https://www.cnblogs.com/fromlantianwei/p/10607956.html) ## 2. 部分截图 1. scrapy项目: ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/202003/04/1583310103_446281.png) 数据库创建: ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/202003/04/1583310345_774265.png) ##3. 相关代码 scrapy框架代码: (1)tencent爬虫文件 ``` # -*- coding: utf-8 -*- import scrapy from urllib import parse import re from copy import deepcopy from ScrapyPro3.items import ScrapyPro3Item class tencentSpider(scrapy.Spider): name = 'tencent' allowed_domains = [] start_urls = [ 'http://tieba.baidu.com/mo/q----,sz@320_240-1-3---2/m?kw=%E6%A1%82%E6%9E%97%E7%94%B5%E5%AD%90%E7%A7%91%E6%8A%80%E5%A4%A7%E5%AD%A6%E5%8C%97%E6%B5%B7%E6%A0%A1%E5%8C%BA&pn=26140', ] def parse(self, response): # 总页面 item = ScrapyPro3Item() all_elements = response.xpath(".//div[@class='i']") # print(all_elements) for all_element in all_elements: content = all_element.xpath("./a/text()").extract_first() content = "".join(content.split()) change = re.compile(r'[\d]+.') content = change.sub('', content) item['comment'] = content person = all_element.xpath("./p/text()").extract_first() person = "".join(person.split()) # 去掉点赞数 评论数 change2 = re.compile(r'点[\d]+回[\d]+') person = change2.sub('', person) # 选择日期 change3 = re.compile(r'[\d]?[\d]?-[\d][\d](?=)') date = change3.findall(person) # 如果为今天则选择时间 change4 = re.compile(r'[\d]?[\d]?:[\d][\d](?=)') time = change4.findall(person) person = change3.sub('', person) person = change4.sub('', person) if time == []: item['time'] = date else: item['time'] = time item['name'] = person # 增加密码 活跃 item['is_active'] = '1' item['password'] = '123456' print(item) yield item # 下一页 """next_url = 'http://tieba.baidu.com/mo/q----,sz@320_240-1-3---2/' + parse.unquote( response.xpath(".//div[@class='bc p']/a/@href").extract_first()) print(next_url) yield scrapy.Request( next_url, callback=self.parse, )""" ``` (2)item文件 ``` # -*- coding: utf-8 -*- # Define here the models for your scraped items # # See documentation in: # https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/items.html import scrapy class ScrapyPro3Item(scrapy.Item): # define the fields for your item here like: # name = scrapy.Field() comment = scrapy.Field() time = scrapy.Field() name = scrapy.Field() password = scrapy.Field() is_active = scrapy.Field() ``` (3)pipelines文件 # -*- coding: utf-8 -*- # Define your item pipelines here # # Don't forget to add your pipeline to the ITEM_PIPELINES setting # See: https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html """class Scrapypro3Pipeline(object): def process_item(self, item, spider): return item""" import pymysql from twisted.enterprise import adbapi class Scrapypro3Pipeline(object): def __init__(self, dbpool): self.dbpool = dbpool @classmethod def from_settings(cls, settings): # 函数名固定,会被scrapy调用,直接可用settings的值 """ 数据库建立连接 :param settings: 配置参数 :return: 实例化参数 """ adbparams = dict( host='localhost', db='mu_ke', user='root', password='root', cursorclass=pymysql.cursors.DictCursor # 指定cursor类型 ) # 连接数据池ConnectionPool,使用pymysql或者Mysqldb连接 dbpool = adbapi.ConnectionPool('pymysql', **adbparams) # 返回实例化参数 return cls(dbpool) def process_item(self, item, spider): """ 使用twisted将MySQL插入变成异步执行。通过连接池执行具体的sql操作,返回一个对象 """ query = self.dbpool.runInteraction(self.do_insert, item) # 指定操作方法和操作数据 # 添加异常处理 query.addCallback(self.handle_error) # 处理异常 def do_insert(self, cursor, item): # 对数据库进行插入操作,并不需要commit,twisted会自动commit insert_sql = """ insert into login_person(name,password,is_active,comment,time) VALUES(%s,%s,%s,%s,%s) """ cursor.execute(insert_sql, (item['name'], item['password'], item['is_active'], item['comment'], item['time'])) def handle_error(self, failure): if failure: # 打印错误信息 print(failure)``` ``` (4) settings文件 ``` # -*- coding: utf-8 -*- # Scrapy settings for ScrapyPro3 project # # For simplicity, this file contains only settings considered important or # commonly used. You can find more settings consulting the documentation: # # https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/settings.html # https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/downloader-middleware.html # https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/spider-middleware.html BOT_NAME = 'ScrapyPro3' SPIDER_MODULES = ['ScrapyPro3.spiders'] NEWSPIDER_MODULE = 'ScrapyPro3.spiders' # Crawl responsibly by identifying yourself (and your website) on the user-agent USER_AGENT = 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/70.0.3538.110 Safari/537.36' MYSQL_HOST = 'localhost' MYSQL_DBNAME = 'mu_ke' MYSQL_USER = 'root' MYSQL_PASSWD = 'root' # Obey robots.txt rules ROBOTSTXT_OBEY = False # Configure maximum concurrent requests performed by Scrapy (default: 16) #CONCURRENT_REQUESTS = 32 # Configure a delay for requests for the same website (default: 0) # See https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/settings.html#download-delay # See also autothrottle settings and docs #DOWNLOAD_DELAY = 3 # The download delay setting will honor only one of: #CONCURRENT_REQUESTS_PER_DOMAIN = 16 #CONCURRENT_REQUESTS_PER_IP = 16 # Disable cookies (enabled by default) #COOKIES_ENABLED = False # Disable Telnet Console (enabled by default) #TELNETCONSOLE_ENABLED = False # Override the default request headers: #DEFAULT_REQUEST_HEADERS = { # 'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8', # 'Accept-Language': 'en', #} # Enable or disable spider middlewares # See https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/spider-middleware.html #SPIDER_MIDDLEWARES = { # 'ScrapyPro3.middlewares.ScrapyPro3SpiderMiddleware': 543, #} # Enable or disable downloader middlewares # See https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/downloader-middleware.html #DOWNLOADER_MIDDLEWARES = { # 'ScrapyPro3.middlewares.ScrapyPro3DownloaderMiddleware': 543, #} # Enable or disable extensions # See https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/extensions.html #EXTENSIONS = { # 'scrapy.extensions.telnet.TelnetConsole': None, #} # Configure item pipelines # See https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html ITEM_PIPELINES = { 'ScrapyPro3.pipelines.Scrapypro3Pipeline':200, } # Enable and configure the AutoThrottle extension (disabled by default) # See https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/autothrottle.html #AUTOTHROTTLE_ENABLED = True # The initial download delay #AUTOTHROTTLE_START_DELAY = 5 # The maximum download delay to be set in case of high latencies #AUTOTHROTTLE_MAX_DELAY = 60 # The average number of requests Scrapy should be sending in parallel to # each remote server #AUTOTHROTTLE_TARGET_CONCURRENCY = 1.0 # Enable showing throttling stats for every response received: #AUTOTHROTTLE_DEBUG = False # Enable and configure HTTP caching (disabled by default) # See https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/downloader-middleware.html#httpcache-middleware-settings #HTTPCACHE_ENABLED = True #HTTPCACHE_EXPIRATION_SECS = 0 #HTTPCACHE_DIR = 'httpcache' #HTTPCACHE_IGNORE_HTTP_CODES = [] #HTTPCACHE_STORAGE = 'scrapy.extensions.httpcache.FilesystemCacheStorage' ``` (5)start文件——执行爬虫文件 ``` from scrapy import cmdline cmdline.execute(["scrapy","crawl","tencent"]) ``` 数据库创建代码: ``` create database mu_ke; CREATE TABLE `login_person` ( `id` int(10) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` varchar(100) DEFAULT NULL, `passsword` varchar(100) DEFAULT NULL, `is_active` varchar(100) DEFAULT NULL, `comment` varchar(100) DEFAULT NULL, `time` varchar(100) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1181 DEFAULT CHARSET=utf8; select count(name) from login_person;#查询结果条数为0 ``` # 运行完代码后查询数据,显示条数为0,这里面有什么问题吗? (1) 执行过程正常 (2)运行 pycharm2019.3 python3.8 mysql8.0(workbench8.0) (3) 数据连接没有

如何利用scrapy爬取带标签的网页内容并保存到自己的服务器上?

如何利用scrapy爬取整个网页的内容并将内容保存到自己的服务器上? 现在我想到了两种方式: 1、直接把scrapy爬取到的字符串通过SQLAlchemy保存到mysql数据库。 这种方式我试过但是不知道是不是容量受限制的原因没有保存成功。(爬取到的其他字段都能保存成功,只有这个保存带标签的网页内容的字段没有保存成功。) 2、在自己的服务器上搭建一个ftp服务器。 将爬取到的网页保存到自己的服务器,在mysql中只保存网页在ftp中的路径。 这种方式还没试过,有点不知道怎么操作。 此外还有一个问题需要解决,爬取到的网页中会有一些图文混排的内容,对于这些图片应该怎么处理呢?我想把网页中引用的图片的url改成自己服务器上的地址, 这个操作应该怎么进行呢。 (现在脑子里很乱,请各位大神指教,上代码、提供思路或者推荐参考资料都行。拜托大家了,感谢感谢,撒花撒花~)

Scrapy爬取下来的数据不全,为什么总会有遗漏?

本人小白一枚,刚接触Scrapy框架没多久,写了一个简单的Spider,但是发现每一次爬取后的结果都比网页上的真实数据量要少,比如网站上一共有100条,但我爬下来的结果一般会少几条至几十条不等,很少有100条齐的时候。 整个爬虫有两部分,一部分是页面的横向爬取(进入下一页),另一个是纵向的爬取(进入页面中每一产品的详细页面)。之前我一直以为是pipelines存储到excel的时候数据丢失了,后来经过Debug调试,发现是在Spider中,数据就遗漏了,def parse函数中的item数量是齐的,包括yield Request加入到队列中,但是调用def parse_item函数时,就有些产品的详细页面无法进入。这是什么原因呢,是因为Scrapy异步加载受网速之类的影响么,本身就有缺陷,还是说是我设计上面的问题?有什么解决的方法么,不然数据量一大那丢失的不是就很严重么。 求帮助,谢谢各位了。 ``` class MyFirstSpider(Spider): name = "MyFirstSpider" allowed_doamins = ["e-shenhua.com"] start_urls = ["https://www.e-shenhua.com/ec/auction/oilAuctionList.jsp?_DARGS=/ec/auction/oilAuctionList.jsp"] url = 'https://www.e-shenhua.com/ec/auction/oilAuctionList.jsp' def parse(self, response): items = [] selector = Selector(response) contents = selector.xpath('//table[@class="table expandable table-striped"]/tbody/tr') urldomain = 'https://www.e-shenhua.com' for content in contents: item = CyfirstItem() productId = content.xpath('td/a/text()').extract()[0].strip() productUrl = content.xpath('td/a/@href').extract()[0] totalUrl = urldomain + productUrl productName = content.xpath('td/a/text()').extract()[1].strip() deliveryArea = content.xpath('td/text()').extract()[-5].strip() saleUnit = content.xpath('td/text()').extract()[-4] item['productId'] = productId item['totalUrl'] = totalUrl item['productName'] = productName item['deliveryArea'] = deliveryArea item['saleUnit'] = saleUnit items.append(item) print(len(items)) # **************进入每个产品的子网页 for item in items: yield Request(item['totalUrl'],meta={'item':item},callback=self.parse_item) # print(item['productId']) # 下一页的跳转 nowpage = selector.xpath('//div[@class="pagination pagination-small"]/ul/li[@class="active"]/a/text()').extract()[0] nextpage = int(nowpage) + 1 str_nextpage = str(nextpage) nextLink = selector.xpath('//div[@class="pagination pagination-small"]/ul/li[last()]/a/@onclick').extract() if (len(nextLink)): yield scrapy.FormRequest.from_response(response, formdata={ *************** }, callback = self.parse ) # 产品子网页内容的抓取 def parse_item(self,response): sel = Selector(response) item = response.meta['item'] # print(item['productId']) productInfo = sel.xpath('//div[@id="content-products-info"]/table/tbody/tr') titalBidQty = ''.join(productInfo.xpath('td[3]/text()').extract()).strip() titalBidUnit = ''.join(productInfo.xpath('td[3]/span/text()').extract()) titalBid = titalBidQty + " " +titalBidUnit minBuyQty = ''.join(productInfo.xpath('td[4]/text()').extract()).strip() minBuyUnit = ''.join(productInfo.xpath('td[4]/span/text()').extract()) minBuy = minBuyQty + " " + minBuyUnit isminVarUnit = ''.join(sel.xpath('//div[@id="content-products-info"]/table/thead/tr/th[5]/text()').extract()) if(isminVarUnit == '最小变量单位'): minVarUnitsl = ''.join(productInfo.xpath('td[5]/text()').extract()).strip() minVarUnitdw = ''.join(productInfo.xpath('td[5]/span/text()').extract()) minVarUnit = minVarUnitsl + " " + minVarUnitdw startPrice = ''.join(productInfo.xpath('td[6]/text()').extract()).strip().rstrip('/') minAddUnit = ''.join(productInfo.xpath('td[7]/text()').extract()).strip() else: minVarUnit = '' startPrice = ''.join(productInfo.xpath('td[5]/text()').extract()).strip().rstrip('/') minAddUnit = ''.join(productInfo.xpath('td[6]/text()').extract()).strip() item['titalBid'] = titalBid item['minBuyQty'] = minBuy item['minVarUnit'] = minVarUnit item['startPrice'] = startPrice item['minAddUnit'] = minAddUnit # print(item) return item ```

scrapy中把数据存储到MongoDB,运行也没出错怎么查找不到数据库呢???

scrapy中把数据存储到MongoDB,运行爬虫也没出错,在命令提示符中怎么查找不到数据库呢??? (1)在settings.py中定义了MongoDB_URL = 'mongodb://127.0.0.1:27017' (2)在pipeline中写入代码 #def open_spider(self, spider): """ 当爬虫启动时执行,只执行一次,所以在分类爬虫启动时执行,要判断是否是分类爬虫 :param spider: :return: """ if isinstance(spider, CategorySpiderSpider): self.client = MongoClient(MongoDB_URL) self.collection = self.client['jd']['category'] #创建数据库及数据表 def process_item(self, item, spider): """ 向MongoDB插入数据 :param item: :param spider: :return: """ if isinstance(spider, CategorySpiderSpider): #插入数据 insert_one() 方法,该方法的第一参数是字典 name => value 对,item中是category对象,需要转换为字典 self.collection.insert_one(dict(item)) return item def close_spider(self, spider): """ 关闭数据库连接 :param spider: :return: """ if isinstance(spider, CategorySpiderSpider): self.client.close() (3)最后打开这个管道

scrapy怎么让队列中多个请求共用一个代理ip?

环境背景: 2个服务器, celery+rabbitmq + python+ scrapy爬虫框架 共有6000个url, 12点的时候启动celery产生任务和队列派给两个服务器去爬, 每次处理100个url, 我用中间件拿到10个代理ip携带上去请求, 100个处理完后, 继续处理队列中的下一组100个url, 但是为什么不读取新的ip呢? 这样6000个url跑完, 永远用的还是第一次那10个ip, 目前我是在process_request函数中每个请求都去读取一个有ip的文本, 而文本定时更换保证只有10个ip, 所以100个请求也只会随机从10个里拿, 但是后边处理队列中其他一堆请求就再也不读取新ip了, 怎么解决呢? 读取文本是为了节省ip, 如果在不读取文本,而是直接调取ip接口, 那就需要特别多的ip, 一轮6000个url就需要最少6000个ip, 现在一轮只想用300个ip, 每进行下一组100个url的时候就让它拿新的10个ip , 但貌似现在就不拿...文本里的ip还在定时更换, 结果scrapy就拿一次, 再也不拿了..

python scrapy: xpath循环取子节点数据时一直取的第一个节点数据。

使用xpath循环取post_nodes 的子节点post_node 数据时,一直取的是第一个节点数据,为什么?要怎么修改才正常? ```python class XpathSpider(scrapy.Spider): name = 'xpath' allowed_domains = ['news.cnblogs.com'] start_urls = ['http://news.cnblogs.com/'] def parse(self, response): post_nodes = response.xpath('//div[@id="news_list"]/div[@class="news_block"]') for post_node in post_nodes: image_url = post_node.xpath('//div[@class="entry_summary"]/a/img/@src').extract_first("") post_url = post_node.xpath('//h2/a/@href').extract_first("") print(image_url) print(post_url) ``` 打印结果: ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/202005/05/1588688488_421657.png)

MySQL 8.0.19安装教程(windows 64位)

话不多说直接开干 目录 1-先去官网下载点击的MySQL的下载​ 2-配置初始化的my.ini文件的文件 3-初始化MySQL 4-安装MySQL服务 + 启动MySQL 服务 5-连接MySQL + 修改密码 先去官网下载点击的MySQL的下载 下载完成后解压 解压完是这个样子 配置初始化的my.ini文件的文件 ...

Python+OpenCV计算机视觉

Python+OpenCV计算机视觉系统全面的介绍。

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navicat支持mysql的可视化操作,内涵激活码,不用再忍受弹框的痛苦。

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这是我自己做的HTML期末大作业,花了很多时间,稍加修改就可以作为自己的作业了,而且也可以作为学习参考

150讲轻松搞定Python网络爬虫

【为什么学爬虫?】 &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;1、爬虫入手容易,但是深入较难,如何写出高效率的爬虫,如何写出灵活性高可扩展的爬虫都是一项技术活。另外在爬虫过程中,经常容易遇到被反爬虫,比如字体反爬、IP识别、验证码等,如何层层攻克难点拿到想要的数据,这门课程,你都能学到! &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;2、如果是作为一个其他行业的开发者,比如app开发,web开发,学习爬虫能让你加强对技术的认知,能够开发出更加安全的软件和网站 【课程设计】 一个完整的爬虫程序,无论大小,总体来说可以分成三个步骤,分别是: 网络请求:模拟浏览器的行为从网上抓取数据。 数据解析:将请求下来的数据进行过滤,提取我们想要的数据。 数据存储:将提取到的数据存储到硬盘或者内存中。比如用mysql数据库或者redis等。 那么本课程也是按照这几个步骤循序渐进的进行讲解,带领学生完整的掌握每个步骤的技术。另外,因为爬虫的多样性,在爬取的过程中可能会发生被反爬、效率低下等。因此我们又增加了两个章节用来提高爬虫程序的灵活性,分别是: 爬虫进阶:包括IP代理,多线程爬虫,图形验证码识别、JS加密解密、动态网页爬虫、字体反爬识别等。 Scrapy和分布式爬虫:Scrapy框架、Scrapy-redis组件、分布式爬虫等。 通过爬虫进阶的知识点我们能应付大量的反爬网站,而Scrapy框架作为一个专业的爬虫框架,使用他可以快速提高我们编写爬虫程序的效率和速度。另外如果一台机器不能满足你的需求,我们可以用分布式爬虫让多台机器帮助你快速爬取数据。 &nbsp; 从基础爬虫到商业化应用爬虫,本套课程满足您的所有需求! 【课程服务】 专属付费社群+每周三讨论会+1v1答疑

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基于STM32的电子时钟设计

时钟功能 还有闹钟功能,温湿度功能,整点报时功能 你值得拥有

学生成绩管理系统(PHP + MYSQL)

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最近面试了一个31岁8年经验的程序猿,让我有点感慨,大龄程序猿该何去何从。

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发现网上很多Java面试题都没有答案,所以花了很长时间搜集整理出来了这套Java面试题大全,希望对大家有帮助哈~ 本套Java面试题大全,全的不能再全,哈哈~ 一、Java 基础 1. JDK 和 JRE 有什么区别? JDK:Java Development Kit 的简称,java 开发工具包,提供了 java 的开发环境和运行环境。 JRE:Java Runtime Environ...

程序员垃圾简历长什么样?

已经连续五年参加大厂校招、社招的技术面试工作,简历看的不下于万份 这篇文章会用实例告诉你,什么是差的程序员简历! 疫情快要结束了,各个公司也都开始春招了,作为即将红遍大江南北的新晋UP主,那当然要为小伙伴们做点事(手动狗头)。 就在公众号里公开征简历,义务帮大家看,并一一点评。《启舰:春招在即,义务帮大家看看简历吧》 一石激起千层浪,三天收到两百多封简历。 花光了两个星期的所有空闲时...

深度学习原理+项目实战+算法详解+主流框架(套餐)

深度学习系列课程从深度学习基础知识点开始讲解一步步进入神经网络的世界再到卷积和递归神经网络,详解各大经典网络架构。实战部分选择当下最火爆深度学习框架PyTorch与Tensorflow/Keras,全程实战演示框架核心使用与建模方法。项目实战部分选择计算机视觉与自然语言处理领域经典项目,从零开始详解算法原理,debug模式逐行代码解读。适合准备就业和转行的同学们加入学习! 建议按照下列课程顺序来进行学习 (1)掌握深度学习必备经典网络架构 (2)深度框架实战方法 (3)计算机视觉与自然语言处理项目实战。(按照课程排列顺序即可)

HoloLens2开发入门教程

本课程为HoloLens2开发入门教程,讲解部署开发环境,安装VS2019,Unity版本,Windows SDK,创建Unity项目,讲解如何使用MRTK,编辑器模拟手势交互,打包VS工程并编译部署应用到HoloLens上等。

几率大的Redis面试题(含答案)

本文的面试题如下: Redis 持久化机制 缓存雪崩、缓存穿透、缓存预热、缓存更新、缓存降级等问题 热点数据和冷数据是什么 Memcache与Redis的区别都有哪些? 单线程的redis为什么这么快 redis的数据类型,以及每种数据类型的使用场景,Redis 内部结构 redis的过期策略以及内存淘汰机制【~】 Redis 为什么是单线程的,优点 如何解决redis的并发竞争key问题 Red...

MFC一站式终极全套课程包

该套餐共包含从C小白到C++到MFC的全部课程,整套学下来绝对成为一名C++大牛!!!

【数据结构与算法综合实验】欢乐连连看(C++ & MFC)案例

这是武汉理工大学计算机学院数据结构与算法综合实验课程的第三次项目:欢乐连连看(C++ & MFC)迭代开发代码。运行环境:VS2017。已经实现功能:开始游戏、消子、判断胜负、提示、重排、计时、帮助。

YOLOv3目标检测实战:训练自己的数据集

YOLOv3是一种基于深度学习的端到端实时目标检测方法,以速度快见长。本课程将手把手地教大家使用labelImg标注和使用YOLOv3训练自己的数据集。课程分为三个小项目:足球目标检测(单目标检测)、梅西目标检测(单目标检测)、足球和梅西同时目标检测(两目标检测)。 本课程的YOLOv3使用Darknet,在Ubuntu系统上做项目演示。包括:安装Darknet、给自己的数据集打标签、整理自己的数据集、修改配置文件、训练自己的数据集、测试训练出的网络模型、性能统计(mAP计算和画出PR曲线)和先验框聚类。 Darknet是使用C语言实现的轻型开源深度学习框架,依赖少,可移植性好,值得深入探究。 除本课程《YOLOv3目标检测实战:训练自己的数据集》外,本人推出了有关YOLOv3目标检测的系列课程,请持续关注该系列的其它课程视频,包括: 《YOLOv3目标检测实战:交通标志识别》 《YOLOv3目标检测:原理与源码解析》 《YOLOv3目标检测:网络模型改进方法》 敬请关注并选择学习!

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uboot-2015-07最新代码,喜欢的朋友请拿去

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