windows python网络下载文件存在哪里
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- python scrapy 怎么删除 spider
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这个下载会默认放置在与你当前脚本相同的目录下面的。
比如你的脚本位置 ： d:/spider/a.py
那么你下载的文件 ： d:/spider/**.*
要是没有的话，说明没有下载成功。
python scrapy 删除 spider
地址库和提取规则隔离出来以后，Scrapy的Spider可以专注于以下流程：
通过API从GooSeeker会员中心获取内容提取器：这个API的url可以硬编码到Spider中，放在start_urls列表的位置， 这里本来是放目标网页地址的，现在换成一个固定的API地址，在这一点上，Spider变通用了
在第一个parse（）过程，不是解析目标网页内容，而是把API中获得内容提取器注入到gsExtractor中。
在第一个parse（）过程，为第二个API构造一个Request，目的是从GooSeeker会员中心获取要爬取的网址
在第二个parse（）过程，用目标网址构造一个Request，这才是真正的交给Loader去下载目标网页
在第三个parse（）过程，利用gsExtractor提取网页内容
在第三个parse（）过程，再次为第二个API构造一个Request，获得下一个目标网址
跳到4，一直循环，直到GooSeeker会员中心的地址库都用完了。
python路径下 找到easy_install.exe或者bat什么的所在路径,把这个路径设置到系统的Path里,或者在cmd下转到这个路径下 再执行easy_install
可以的。具体安装步骤如下：
安装步骤:
1.下载python2.7
# wget http://launchpadlibrarian.net/58498441/pyOpenSSL-0.11.tar.gz -P /opt
# tar zxvf pyOpenSSL-0.11.tar.gz
# python2.7 setup.py install
pyOpenSSL:http://launchpadlibrarian.net/58498441/pyOpenSSL-0.11.tar.gz
8.安装scrapy
# easy_install -U Scrapy
验证安装
# scrapy
Scrapy 0.16.4 - no active project
Usage:
scrapy 《command》
Available commands:
fetch Fetch a URL using the Scrapy downloader
runspider Run a self-contained spider (without creating a project)
settings Get settings values
shell Interactive scraping console
startproject Create new project
version Print Scrapy version
view Open URL in browser, as seen by Scrapy
More commands available when run from project directory
Use “scrapy 《command》 -h“ to see more info about a command
scrapy:http://pypi.python.org/packages/source/S/Scrapy/Scrapy-0.14.4.tar.gz
总结：
pyOpenSSL单独安装的时候不成功，也可以先下载pyOpenSSL0.11进行安装，再使用easy_install -U Scrapy进行全程安装
python爬虫之spider用法
Spider类定义了如何爬取某个网站, 包括爬取的动作以及如何从网页内容中提取结构化的数据, 总的来说spider就是定义爬取的动作以及分析某个网页.
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工作流程分析 :
1. 以初始的URLRequest, 并设置回调函数, 当该requeset下载完毕并返回时, 将生成response, 并作为参数传递给回调函数. spider中初始的request是通过start_requests()来获取的. start_requests()获取start_urls中的URL, 并以parse以回调函数生成Request
2. 在回调函数内分析返回的网页内容, 可以返回item对象, 或者Dict,或者Request, 以及是一个包含三者的可迭代的容器, 返回的Request对象之后会经过Scrapy处理, 下载相应的内容, 并调用设置的callback函数.
3. 在回调函数, 可以通过lxml, bs4, xpath, css等方法获取我们想要的内容生成item
4. 最后将item传送给pipeline处理
源码分析 :
在spiders下写爬虫的时候, 并没有写start_request来处理start_urls处理start_urls中的url, 这是因为在继承的scrapy.Spider中已经写过了
在上述源码中可以看出在父类里实现了start_requests方法, 通过make_requests_from_url做了Request请求
上图中, parse回调函数中的response就是父类中start_requests方法调用make_requests_from_url返回的结果, 并且在parse回调函数中可以继续返回Request, 就像代码中yield request()并设置回调函数.
spider内的一些常用属性 :
所有自己写的爬虫都是继承于spider.Spider这个类
name:
定义爬虫名字, 通过命令启动的额时候用的就是这个名字, 这个名字必须唯一
allowed_domains:
包含了spider允许爬取的域名列表. 当offsiteMiddleware启用时, 域名不在列表中URL不会被访问, 所以在爬虫文件中, 每次生成Request请求时都会进行和这里的域名进行判断.
start_urls:
其实的URL列表
这里会通过spider.Spider方法调用start_request循环请求这个列表中的每个地址
custom_settings:
自定义配置, 可以覆盖settings的配置, 主要用于当我们队怕重有特定需求设置的时候
设置的以字典的方式设置: custom_settings = {}
from_crawler:
一个类方法, 可以通过crawler.settings.get()这种方式获取settings配置文件中的信息. 同时这个也可以在pipeline中使用
start_requests():
此方法必须返回一个可迭代对象, 该对象包含了spider用于爬取的第一个Request请求
此方法是在被继承的父类中spider.Spider中写的, 默认是通过get请求, 如果需要修改最开始的这个请求, 可以重写这个方法, 如想通过post请求
make_requests_from_url(url):
此房也是在父类中start_requests调用的, 可以重写
parse(response):
默认的回调函数
负责处理response并返回处理的数据以及跟进的url
该方法以及其他的Request回调函数必须返回一个而包含Request或者item的可迭代对象.
1、Pandas：是一个Python包，旨在通过“标记”和“关系”数据进行工作，简单直观。它设计用于快速简单的数据操作、聚合和可视化，是数据整理的完美工具。
2、Numpy：是专门为Python中科学计算而设计的软件集合，它为Python中的n维数组和矩阵的操作提供了大量有用的功能。该库提供了NumPy数组类型的数学运算向量化，可以改善性能，从而加快执行速度。
3、SciPy：是一个工程和科学软件库，包含线性代数，优化，集成和统计的模块。SciPy库的主要功能是建立在NumPy上，通过其特定子模块提供有效的数值例程，并作为数字积分、优化和其他例程。
4、Matplotlib：为轻松生成简单而强大的可视化而量身定制，它使Python成为像MatLab或Mathematica这样的科学工具的竞争对手。
5、Seaborn：主要关注统计模型的可视化(包括热图)，Seaborn高度依赖于Matplotlib。
6、Bokeh：独立于Matplotlib，主要焦点是交互性，它通过现代浏览器以数据驱动文档的风格呈现。
7、Plotly：是一个基于Web用于构建可视化的工具箱，提供API给一些编程语言(Python在内)。
8、Scikits：是Scikits
Stack额外的软件包，专为像图像处理和机器学习辅助等特定功能而设计。它建立在SciPy之上，中集成了有质量的代码和良好的文档、简单易用并且十分高效，是使用Python进行机器学习的实际行业标准。
9、Theano：是一个Python软件包，它定义了与NumPy类似的多维数组，以及数学运算和表达式。此库是被编译的，可实现在所有架构上的高效运行。
10、TensorFlow：是数据流图计算的开源库，旨在满足谷歌对训练神经网络的高需求，并且是基于神经网络的机器学习系统DistBelief的继任者，可以在大型数据集上快速训练神经网络。
11、Keras：是一个用Python编写的开源的库，用于在高层的接口上构建神经网络。它简单易懂，具有高级可扩展性。
12、NLTK：主要用于符号学和统计学自然语言处理(NLP) 的常见任务，旨在促进NLP及相关领域(语言学，认知科学人工智能等)的教学和研究。
13、Gensim：是一个用于Python的开源库，为有向量空间模型和主题模型的工作提供了使用工具。这个库是为了高效处理大量文本而设计，不仅可以进行内存处理，还可以通过广泛使用NumPy数据结构和SciPy操作来获得更高的效率。
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