大数据上云那些事儿:(一)上云工具之爬虫(Scrapy)数据-阿里云开发者社区

开发者社区> 弘锐66> 正文

大数据上云那些事儿:(一)上云工具之爬虫(Scrapy)数据

简介: 在如今互联网环境下,网络上的各种业务数据,如新闻,社交网站,交易类数据等各种各样的数据越来越多被应用到企业的数据运营中,这些数据一般都数据量巨大,是最适合用MaxCompute来进行分析和加工的一类数据,尤其可以利用MaxCompute的机器学习能力来完成一些数据挖掘的业务场景,本文就介绍如何利用开源的Scrapy爬虫框架来爬取新闻网站的数据到MaxCompute中。
+关注继续查看

在如今互联网环境下,网络上的各种业务数据,如新闻,社交网站,交易,政府公开数据,气象数据等各种各样的数据越来越多被应用到企业的数据运营中, 以打通外部数据与内部数据的通道,使得两者激情碰撞出热烈的火花。这些数据一般都数据量巨大,是最适合用MaxCompute来进行分析和加工的一类数据,尤其可以利用MaxCompute的机器学习能力来完成一些数据挖掘的业务场景,本文就介绍如何利用开源的Scrapy爬虫框架来爬取新闻网站的数据到MaxCompute中。
f8dcff02ba0a86acec2a9aaea48ab9cbdbbf22cc

一、 Scrapy简单介绍

Scrapy是一个用 Python 写的 Crawler Framework ,简单轻巧,并且非常方便。
Scrapy 使用 Twisted 这个异步网络库来处理网络通讯,架构清晰,并且包含了各种中间件接口,可以灵活的完成各种需求。整体架构如下图所示:
scrapy

绿线是数据流向,首先从初始 URL 开始,Scheduler 会将其交给 Downloader 进行下载,下载之后会交给 Spider 进行分析,Spider 分析出来的结果有两种:一种是需要进一步抓取的链接,例如之前分析的“下一页”的链接,这些东西会被传回 Scheduler ;另一种是需要保存的数据,它们则被送到 Item Pipeline 那里,那是对数据进行后期处理(详细分析、过滤、存储等)的地方。另外,在数据流动的通道里还可以安装各种中间件,进行必要的处理。

二、Scrapy环境安装

系统环境要求:

Linux

软件环境要求:

  1. 已安装:Python 2.7 ( 下载地址:https://www.python.org/ftp/python/2.7.13/Python-2.7.13.tgz)
  2. 已安装:pip (可参考:https://pip.pypa.io/en/stable/installing/ 进行安装

Scrapy安装

执行安装命令:

pip install Scrapy

Scrapy校验

执行命令:

scrapy

执行结果:
scrapy2

ODPS Python安装

执行安装命令:

pip install pyodps

ODPS Python校验

执行命令:

python -c "from odps import ODPS"

执行结果:无报错,即为安装成功

三、 创建Scrapy项目

在你想要创建Scrapy项目的目录下,执行:

scrapy startproject hr_scrapy_demo

看一下Scrapy创建项目后的目录结构:

hr_scrapy_demo /
    scrapy.cfg                # 全局配置文件
    hr_scrapy_demo /                # 项目下的Python模块,你可以从这里引用该Python模块
        __init__.py
        items.py              # 自定义的Items
        pipelines.py          # 自定义的Pipelines
        settings.py           # 自定义的项目级配置信息
        spiders/              # 自定义的spiders
            __init__.py

四、 创建OdpsPipelines

在hr_scrapy_demo/pipelines.py中,我们可以自定义我们的数据处理pipelines,以下是我之前编写好的一个OdpsPipeline,该Pipeline可以用于将我们采集到的item保存到ODPS中,但也有几点需要说明:

  1. ODPS中的表必须已经提前创建好。
  2. Spider中采集到的item必须包含该表的所有字段,且名字必须一致,否则会抛出异常。
  3. 支持分区表和无分区表。

将下面代码替换掉你项目中的pipelines.py


# -*- coding: utf-8 -*-

# Define your item pipelines here
#
# Don't forget to add your pipeline to the ITEM_PIPELINES setting
# See: http://doc.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html

from odps import ODPS
import logging

logger = logging.getLogger('OdpsPipeline')
class OdpsPipeline(object):
    collection_name = 'odps'
    records = []

    def __init__(self, odps_endpoint, odps_project,accessid,accesskey,odps_table,odps_partition=None,buffer=1000):
        self.odps_endpoint = odps_endpoint
        self.odps_project = odps_project
        self.accessid = accessid
        self.accesskey = accesskey
        self.odps_table = odps_table
        self.odps_partition = odps_partition
        self.buffer = buffer

    @classmethod
    def from_crawler(cls, crawler):
        return cls(
            odps_endpoint=crawler.settings.get('ODPS_ENDPOINT'),
            odps_project=crawler.settings.get('ODPS_PROJECT'),
            accessid=crawler.settings.get('ODPS_ACCESSID'),
            accesskey=crawler.settings.get('ODPS_ACCESSKEY'),
            odps_table=crawler.settings.get('ODPS_TABLE'),
            odps_partition=crawler.settings.get('ODPS_PARTITION'),
            buffer=crawler.settings.get('WRITE_BUFFER')
        )

    def open_spider(self, spider):
        self.odps = ODPS(self.accessid,self.accesskey,project=self.odps_project,endpoint=self.odps_endpoint)
        self.table = self.odps.get_table(self.odps_table)
        if(self.odps_partition is not None and self.odps_partition != ""):
            self.table.create_partition(self.odps_partition,if_not_exists=True)
    
    def close_spider(self, spider):
        self.write_to_odps()
    
    '''
        将数据写入odps
    '''
    def write_to_odps(self):
        if(len(self.records) is None or len(self.records) == 0):
            return
        if(self.odps_partition is None or self.odps_partition == ""):
            with self.table.open_writer() as writer:
                writer.write(self.records)
                logger.info("write to odps {0} records. ".format(len(self.records)))
                self.records = []
        else:
            with self.table.open_writer(partition=self.odps_partition) as writer:
                writer.write(self.records)
                logger.info("write to odps {0} records. ".format(len(self.records)))
                self.records = []
    
    def isPartition(self,name):
        for pt in self.table.schema.partitions:
            if(pt.name == name):
                return True
        return False
        
    def process_item(self, item, spider):
        cols = []
        for col in self.table.schema.columns:
            if(self.isPartition(col.name)):
                continue
            c = None
            for key in item.keys():
                if(col.name == key):
                    c = item[key]
                    break
            if(c is None):
                raise Exception("{0} column not found in item.".format(col.name))
            cols.append(c)
        self.records.append(self.table.new_record(cols))
        #logger.info("records={0} : buffer={1}".format(len(self.records),self.buffer))
        if( len(self.records) >= int(self.buffer)):
            self.write_to_odps()
        return item

注册Pipeline 到hr_scrapy_demo/setting.py,修改ITEM_PIPELINES的值为:

# Configure item pipelines
# See http://scrapy.readthedocs.org/en/latest/topics/item-pipeline.html
ITEM_PIPELINES = {
    'hr_scrapy_demo.pipelines.OdpsPipeline': 300,
}
#300代表Pipeline的优先级,可以同时存在多个pipeline,依据该数值从小到大依次执行pipeline

五、 配置ODPS 基本信息

hr_scrapy_demo/setting.py中,添加参数如下:

ODPS_PROJECT = 'your odps project name'
ODPS_ACCESSID = 'accessid'
ODPS_ACCESSKEY = 'accesskey'
ODPS_ENDPOINT = 'http://service.odps.aliyun.com/api'
#注:如果爬虫运行在ECS上,可将ODPS_ENDPOINT修改为内网地址:
#ODPS_ENDPOINT = 'http:// odps-ext.aliyun-inc.com/api'

六、创建自己的Spiders

Spider主要用于采集网站数据,并解析网站数据转换为相应的items,再交由Pipelines进行处理。针对每个需要采集的网站,我们都需要单独创建对应的Spider。
以下是一个Spider示例,以采集南方新闻网的要闻信息为依据。


# -*- coding:utf-8 -*-  
import scrapy
import logging

logger = logging.getLogger('NanfangSpider')

class NanfangSpider(scrapy.Spider):
    name = "nanfang"
    
    '''
        设置你要采集的其实网址,可以是多个.
        此处以南方新闻网-要闻-首页为例.
    '''
    start_urls = [
            'http://www.southcn.com/pc2016/yw/node_346416.htm'
            ]
    
    '''
        [ODPS配置信息]
        ODPS_TABLE:ODPS表名
        ODPS_PARTITION:ODPS表的分区值(可选)
        WRITE_BUFFER:写入缓存(默认1000条)
    '''
    custom_settings = {
        'ODPS_TABLE':'hr_scrapy_nanfang_news',
        #'ODPS_PARTITION':'pt=20170209',
        'WRITE_BUFFER':'1000'
    }
    
    '''
        ODPS Demo DDL:
        drop table if exists hr_scrapy_nanfang_news;
        create table hr_scrapy_nanfang_news
        (
            title string,
            source string,
            times string,
            url string,
            editor string,
            content string
        );
    '''
    
    '''
        对start_urls的url的解析方法,返回结果为item.
        关于具体解析API可参考:https://doc.scrapy.org/en/latest/intro/tutorial.html
    '''
    def parse(self, response):
    
        #查找网页中DIV元素,且其class=j-link,并对其进行遍历
        for quote in response.css("div.j-link"):
            #查找该DIV中的所有<a>超链接,并获取其href
            href = quote.css("a::attr('href')").extract_first()
            
            #进入该href链接,此处跳转到方法:parse_details,对其返回HTML进行再次处理。
            yield scrapy.Request(response.urljoin(href),callback=self.parse_details)
        
        #查找下一页的连接,此处用xpath方式获取,因css语法简单,无法获取
        nexthref = response.xpath(u'//div[@id="displaypagenum"]//center/a[last()][text()="\u4e0b\u4e00\u9875"]/@href').extract_first()
        
        #如找到下一页,则跳转到下一页,并继续由parse对返回HTML进行处理。
        if(nexthref is not None):
            yield scrapy.Request(response.urljoin(nexthref),callback=self.parse)
        
    '''
        新闻详情页处理方法
    '''
    def parse_details(self, response):
        #找到正文
        main_div = response.css("div.main")
        
        #因新闻详情也可能有分页,获取下一页的链接
        next_href = main_div.xpath(u'//div[@id="displaypagenum"]/center/a[last()][text()="\u4e0b\u4e00\u9875"]/@href').extract_first()
        
        #获取正文内容,仅取DIV内所有<p>元素下的文本。
        content = main_div.xpath('//div[@class="content"]//p//text()').extract()
        content = "\n".join(content)
        
        if(next_href is None):
            #最后一页,则获取所有内容,返回item
            title = main_div.css('div.m-article h2::text').extract_first()
            source = main_div.css('div.meta span[id="pubtime_baidu"]::text').extract_first()
            times = main_div.css('div.meta span[id="source_baidu"]::text').extract_first()
            url = response.url
            editor = main_div.css('div.m-editor::text').extract_first()
            item = {}
            if('item' in response.meta):
                item = response.meta['item']
            item['title'] = title
            item['source'] = source
            item['times'] = times
            item['url'] = url
            item['editor'] = editor
            if('content' in item):
                item['content'] += '\n'+content
            else:
                item['content'] = content
            yield item
            
        else:
            #非最后一页 ,则取出当前页content,并拼接,然后跳转到下一页
            request = scrapy.Request(response.urljoin(next_href),
                                 callback=self.parse_details)
            item = {}
            if('item' in response.meta and 'content' in response.meta['item']):
                item = response.meta['item']
                item['content'] += '\n'+content
            else:
                item['content'] = content
            request.meta['item'] = item
            yield request

七、 运行Scrapy

切换到你的工程目录下,执行以下命令:

Scrapy crawl nanfang –loglevel INFO
执行结果如下图所示:

image

八、 验证爬取结果

待数据采集完成之后,登陆DATA IDE查看采集内容:
image

本文演示仅为一个简单的案例,实际生产还需考虑多线程处理,网站校验,分布式爬取等。

版权声明:本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献,版权归原作者所有,阿里云开发者社区不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,填写侵权投诉表单进行举报,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。

相关文章
Python爬虫入门教程 15-100 石家庄政民互动数据爬取
1. 石家庄政民互动数据爬取-写在前面 今天,咱抓取一个网站,这个网站呢,涉及的内容就是 网友留言和回复,特别简单,但是网站是gov的。网址为http://www.sjz.gov.cn/col/1490066682000/index.html 首先声明,为了学习,绝无恶意抓取信息,不管你信不信,数据我没有长期存储,预计存储到重装操作系统就删除。
2092 0
Python爬虫入门教程 31-100 36氪(36kr)数据抓取 scrapy
1. 36氪(36kr)数据----写在前面 今天抓取一个新闻媒体,36kr的文章内容,也是为后面的数据分析做相应的准备的,预计在12月底,爬虫大概写到50篇案例的时刻,将会迎来一个新的内容,系统的数据分析博文,记得关注哦~ 36kr 让一部分人先看到未来,而你今天要做的事情确实要抓取它的过去。
9254 0
案例详解|大数据上云助力新零售企业数智化转型,挖掘数据的价值
曾经风光无限的零售大型超市业态--大卖场,当初代表先进零售模式进入中国市场,激起零售行业蓬勃发展的大浪潮,但是近年来,随着人们消费方式的巨大转变以及来自电子商务的冲击,传统大卖场的发展发生逆转。传统的零售技术和模式已经无法满足顾客的需求,同时传统门店面临租金高,成本高,人流量减少等困境,亟需寻求新的发展。本篇文章将以D客户为案例,详解上云带来的核心价值以及上云方案和步骤,希望能给您的业务带来一定帮助。
171 0
存储大量爬虫数据的数据库,了解一下?
"当然, 并不是所有数据都适合" 在学习爬虫的过程中, 遇到过不少坑. 今天这个坑可能以后你也会遇到, 随着爬取数据量的增加, 以及爬取的网站数据字段的变化, 以往在爬虫入门时使用的方法局限性可能会骤增.
3909 0
正则表达式的资源和工具汇集(上)
正则表达式的资源和工具汇集(上) 正则表达式是一种模板,用于批评字符串中字符的组合。在JavaScript语言中,正则表达式还可以是对象。在RegExp工具中,这些模板可以用于方法的执行和测试,可以匹配、替换、搜索和分割字符串。
606 0
数据挖掘敲门砖--Python爬虫入门
Python爬虫.jpg WHAT 数据挖掘是一门综合的技术,随着Ai的兴起,在国内的需求日渐增大。 数据挖掘的职业方向通常有三个,顺便概要地提一下所需的技能(不仅于此) 数据分析方向:需要数理知识支撑,比如概率论,统计学等 数据挖掘方向:需要懂得主流算法的原理及应用,数据库的原理和操作 科学研究方向:通常是科学家们在深入研究数据挖掘的相关基础理论和算法 但是看完简介,好像和爬虫没什么关系? 接着往下看。
2161 0
大数据与海量数据的区别
       如果仅仅是海量的结构性数据,那么解决的办法就比较的单一,用户通过购买更多的存储设备,提高存储设备的效率等解决此类问题。然而,当人们发现数据库中的数据可以分为三种类型:结构性数据、非结构性数据以及半结构性数据等复杂情况时,问题似乎就没有那么简单了。
1527 0
基于python的Scrapy爬虫框架实战
基于python的Scrapy爬虫框架实战 2018年7月19日笔记 1.伯乐在线 网站页面如下图所示: 网站页面.png 1.1 新建爬虫工程 命令:scrapy startproject BoleArticle 新建爬虫工程命令 命令:scrapy genspider article "blog.jobbole.com" 注意:运行此命令时必须在爬虫工程文件夹内,如下图路径所示。
1246 0
+关注
弘锐66
夯实
4
文章
6
问答
来源圈子
更多
MaxCompute(原ODPS)是一项面向分析的大数据计算服务,它以Serverless架构提供快速、全托管的在线数据仓库服务,消除传统数据平台在资源扩展性和弹性方面的限制,最小化用户运维投入,使您经济并高效的分析处理海量数据。
+ 订阅
文章排行榜
最热
最新
相关电子书
更多
文娱运维技术
立即下载
《SaaS模式云原生数据仓库应用场景实践》
立即下载
《看见新力量:二》电子书
立即下载