下面的图总结了Scrapy的架构： 你或许已经注意到这个架构主要操作的三种数据类型——Request、Response和Item，而爬虫处于架构的核心位置，它们产生Request，处理Response并且产生Item和更多的Request。每个由爬虫产生的Item都会被一个序列的Item Pipeline用它们的process_item()进行后处理。通常情况下，process_item()方法修
书接上回 实例教程（一）本文将详细描述使用scrapy爬去左岸读书所有文章并存入本地MySql数据库中，文中所有操作都是建立在scrapy已经配置完毕，并且系统中已经安装了Mysql数据库（有权限操作数据库）。为了避免读者混淆，这里也使用tutorial作为scrapy project名称（工程的名字可以有读者自己定制）。1. 建立tutorial工程 1 scrapy startproject
转载
2023-12-20 17:01:03
98阅读
目录1.安装scrapy2.创建项目3.工程目录结构 4.工程目录结构详情5.创建爬虫文件6.编写对应的代码在爬虫文件中 7.执行工程8.scrapy数据解析9.持久化存储10.管道完整代码1.安装scrapypip install scrapy2.创建项目scrapy startproject proname #proname就是你的项目名称3.工程目录结构 4.工
转载
2023-08-23 15:36:03
105阅读
1. 环境搭建：1.python3.6版本 2.pycharm编辑器（别的编辑器也可以）。 3.mySQL数据库 4.navicat for mysql 5.scrapy爬虫框架 下载这块就不多说了，网上很多下载安装教程及解决方案。遇到问题不要着急，根据报错信息查找解决。2. 操作步骤：2.1 爬虫的实现2.1.1 首先我们使用命令行新建一个scrapy项目。windows使用win+R，输入cm
转载
2023-10-16 16:28:44
107阅读
一、scrapy和scrapy_redis的区别：scrapy 是一个通用的爬虫框架，其功能比较完善，可以迅速的写一个简单爬虫，并且跑起来。scrapy-redis是为了更方便地实现scrapy分布式爬取，而提供了一些以redis为基础的组件（注意：scrapy-redis只是一些组件，而不是一个完整的框架）。假如scrapy是一工厂，能够出产你要的spider。而scrapy-redis是其他厂
转载
2024-02-19 15:01:57
16阅读
今天来总结一下Scrapy框架的用法。scrapy的架构如下： Engine ItemsScheduler DownloaderSpidersItemPipeline ：项目管道，负责处理由 Spiders 从网页中提取的项目，它的主要任务是清洗、验证和存储数据。Downloader MiddlewaresSpide Middlewares接下
转载
2023-11-28 10:56:19
33阅读
# 使用 Scrapy 和 MongoDB 进行网络爬虫数据存储
## 前言
Scrapy 是一个流行的 Python 爬虫框架，它简单易用且高效，适合处理大量网页数据的抓取任务。而 MongoDB 是一种 NoSQL 数据库，特别适合存储结构不固定的数据，非常适合用于存储抓取来的网页数据。本文将通过示例展示如何将 Scrapy 与 MongoDB 集成，以便高效存储爬取的数据。
## 环境
原创
2024-09-25 06:59:16
96阅读
1. mysql库环境准备 a.服务器，准备一台linux服务器，可以自己机器上装个虚拟化软件，也可以连公司的闲置服务器或者租赁云服务器，不贵的。 b.mysql，安装的5.7，官网应该有8了，但5.7还是最普遍的版本。 c.Navicat for Mysql，非常好用的mysql客户端工具。安装过程省略，安装完成后新建一个库，起名spider，然后在新建一个表
转载
2023-06-28 19:03:08
79阅读
Scrapy1.4最新官方文档总结 1 介绍·安装Scrapy1.4最新官方文档总结 2 TutorialScrapy1.4最新官方文档总结 3 命令行工具这是官方文档的命令行工具https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/commands.html配置设置Scrapy 默认在 scrapy.cfg 文件中查找配置参数：系统范围：/etc/scrapy.cfg
Scrapy data flow（流程图）Scrapy数据流是由执行的核心引擎(engine)控制，流程是这样的：1、爬虫引擎ENGINE获得初始请求开始抓取。 2、爬虫引擎ENGINE开始请求调度程序SCHEDULER，并准备对下一次的请求进行抓取。 3、爬虫调度器返回下一个请求给爬虫引擎。 4、引擎请求发送到下载器DOWNLOADER，通过下载中间件下载网络数据。
转载
2024-01-06 07:16:27
63阅读
最常接触到的有三个概念Schema、Model、Entity。按自己理解，Schema是定义数据库的结构。类似创建表时的数据定义，但比创建数据库可以做更多的定义，只是没办法通过Schema对数据库进行更改。Model是将Schema定义的结构赋予表名。但可用此名对数据库进行增删查改。Entity是将Model与具体的数据绑定，可以对具体数据自身进行操作，例如保存数据SchemaSchema用来定义
转载
2024-04-09 23:08:59
30阅读
YL运维开发工程师，负责游戏系统配置管理平台的设计和开发，目前专注于新 CMDB 系统的开发，平时也关注运维自动化，DevOps，Python 开发等技术。背景CMDB 为了使用事务来存储机器的数据，启用了 mongodb4.0 版本，在平均 1.5k qps 并发写的情况下(这只是机器层面的数据，机器的里面有很多子资源的更新，每个子资源的更新会对应一个 mongodb 操作)，mongodb 一
转载
2023-08-01 12:00:13
190阅读
1、批量插入与逐条插入的性能差异实测本地MongoDB插入10万条数据，逐条插入需要40秒，批量插入仅需2.3秒。单本地批量插入数据的性能就远远超过逐条插入数据的性能。如果使用远程数据库，那么这个I/O导致的时间消耗会比这个差异许多倍。那么，我们怎么正确的批量插入数据呢？ 下面推荐两个案例：使用Redis批量插入一次性数据import redis
import json
import pymong
转载
2023-08-17 02:00:22
280阅读
对于write操作而言，首先写入journal日志，然后将数据在内存中修改（mmap），此后后台线程间歇性的将内存中变更的数据flush到底层的data files中，时间间隔为60秒（参见配置项“syncPeriodSecs”）；write操作在journal文件中是有序的，为了提升性能，write将会首先写入journal日志的内存buffer中，当buffer数据达到100M或者每隔100毫
转载
2023-08-01 20:18:57
189阅读
四个方面进行 cpu/io 方面的优化处理： 1.集群架构上进行读写分离。所有查询优先考虑在从库上读取，写操作在主库上执行。避免主库混合读写压力过大，也减少主库上读写记录的锁冲突。connection string中readPreference 设置成secondarypreferred，C++ 驱动版本升级为3.1.3 mongo-cxx-driver（驱动升级，读写分离才生效） 。2.热表m
转载
2023-08-20 13:58:16
299阅读
## 如何使用Scrapy导入MongoDB
### 介绍
在这篇文章中，我将向你展示如何使用Scrapy将爬取的数据导入到MongoDB中。 Scrapy是一个强大的web爬虫框架，而MongoDB是一个流行的文档数据库。将这两者结合起来，可以帮助你高效地爬取和存储数据。
### 流程图
```mermaid
erDiagram
Scrapy ||--|| MongoDB : 导入
原创
2024-04-28 03:44:43
91阅读
Spring.xml配置文件中
<mongo:options
connections-per-host="8"
threads-allowed-to-block-for-connection-multiplier="4"
connect-timeout="1000"
max-wait-time="1500"
auto
转载
2023-06-18 11:47:49
210阅读
第一个Scrapy框架爬虫我要爬取的网站是一个网课网站http://www.itcast.cn/channel/teacher.shtml，爬取内容是所有老师的基本信息。1.创建一个基于Scrapy框架的爬虫项目进入自定义的项目目录中，运行下列命令：**ITCast为项目名字**
scrapy startproject ITCast2. 结构化所获取数据字段打开项目目录找到items.py，这个模
转载
2023-06-19 13:57:05
120阅读
# MongoDB 写入教程
在这篇文章中，我们将介绍如何在 MongoDB 中进行数据写入操作。对于刚入行的小白开发者来说，整个流程可能会显得有些复杂，但只要理解每一步的作用和相应的代码，就能够轻松上手。
## 整体流程
下面是MongoDB写入数据的基本步骤：
| 步骤 | 描述
需要批量操作时候，节省网络连接交互次数，可以使用 bulk_write。方法一：批量插入insert_manyarr = [] # 初始化一个空列表
for line in mmap_lines(file_path):
arr.append(DbPushPortraitObject(uid=uid, hash_key=hash_key, tag_ids=tag_ids, dt=dt))
转载
2023-06-09 11:05:25
360阅读
