Python爬虫从入门到放弃(十七)之 Scrapy框架中Download Middleware用法

简介: 这篇文章中写了常用的下载中间件的用法和例子。Downloader Middleware处理的过程主要在调度器发送requests请求的时候以及网页将response结果返回给spiders的时候,所以从这里我们可以知道下载中间件是介于Scrapy的request/response处理的钩子,用于修改Scrapy request和response。

这篇文章中写了常用的下载中间件的用法和例子。
Downloader Middleware处理的过程主要在调度器发送requests请求的时候以及网页将response结果返回给spiders的时候,所以从这里我们可以知道下载中间件是介于Scrapy的request/response处理的钩子,用于修改Scrapy request和response。

编写自己的下载器中间件

编写下载器中间件,需要定义以下一个或者多个方法的python类

为了演示这里的中间件的使用方法,这里创建一个项目作为学习,这里的项目是关于爬去httpbin.org这个网站
scrapy startproject httpbintest 
cd httpbintest
scrapy genspider example example.com

创建好后的目录结构如下:

这里我们先写一个简单的代理中间件来实现ip的伪装
创建好爬虫之后我们讲httpbin.py中的parse方法改成:

    def parse(self, response):
        print(response.text)

然后通过命令行启动爬虫:scrapy crawl httpbin

在最下面我们可以看到"origin": "114.250.88.66"
我们在查看自己的ip:

 

 而我们要做就是通过代理中间件来实现ip的伪装,在middleares.py中写如下的中间件类:

class ProxyMiddleare(object):
    logger = logging.getLogger(__name__)
    def process_request(self,request, spider):
        self.logger.debug("Using Proxy")
        request.meta['proxy'] = 'http://127.0.0.1:9743'
        return None

这里因为我本地有一个代理FQ地址为:http://127.0.0.1:9743

所以直接设置为代理用,代理的地址为日本的ip
然后在settings.py配置文件中开启下载中间件的功能,默认是关闭的

然后我们再次启动爬虫:scrapy crawl httpbin
从下图的输入日志中我们可以看书我们定义的中间件已经启动,并且输入了我们打印的日志信息,并且我们查看origin的ip地址也已经成了日本的ip地址,这样我们的代理中间件成功了

 

 

详细说明

class Scrapy.downloadermiddleares.DownloaderMiddleware

process_request(request,spider)

当每个request通过下载中间件时,该方法被调用,这里有一个要求,该方法必须返回以下三种中的任意一种:None,返回一个Response对象,返回一个Request对象或raise IgnoreRequest。三种返回值的作用是不同的。

None:Scrapy将继续处理该request,执行其他的中间件的相应方法,直到合适的下载器处理函数(download handler)被调用,该request被执行(其response被下载)。

Response对象:Scrapy将不会调用任何其他的process_request()或process_exception() 方法,或相应地下载函数;其将返回该response。 已安装的中间件的 process_response() 方法则会在每个response返回时被调用。

Request对象:Scrapy则停止调用 process_request方法并重新调度返回的request。当新返回的request被执行后, 相应地中间件链将会根据下载的response被调用。

raise一个IgnoreRequest异常:则安装的下载中间件的 process_exception() 方法会被调用。如果没有任何一个方法处理该异常, 则request的errback(Request.errback)方法会被调用。如果没有代码处理抛出的异常, 则该异常被忽略且不记录。

process_response(request, response, spider)

process_response的返回值也是有三种:response对象,request对象,或者raise一个IgnoreRequest异常

如果其返回一个Response(可以与传入的response相同,也可以是全新的对象), 该response会被在链中的其他中间件的 process_response() 方法处理。

如果其返回一个 Request 对象,则中间件链停止, 返回的request会被重新调度下载。处理类似于 process_request() 返回request所做的那样。

如果其抛出一个 IgnoreRequest 异常,则调用request的errback(Request.errback)。 如果没有代码处理抛出的异常,则该异常被忽略且不记录(不同于其他异常那样)。

这里我们写一个简单的例子还是上面的项目,我们在中间件中继续添加如下代码:

 

然后在spider中打印状态码:

这样当我们重新运行爬虫的时候就可以看到如下内容

process_exception(request, exception, spider)

当下载处理器(download handler)或 process_request() (下载中间件)抛出异常(包括 IgnoreRequest 异常)时,Scrapy调用 process_exception()。

process_exception() 也是返回三者中的一个: 返回 None 、 一个 Response 对象、或者一个 Request 对象。

如果其返回 None ,Scrapy将会继续处理该异常,接着调用已安装的其他中间件的 process_exception() 方法,直到所有中间件都被调用完毕,则调用默认的异常处理。

如果其返回一个 Response 对象,则已安装的中间件链的 process_response() 方法被调用。Scrapy将不会调用任何其他中间件的 process_exception() 方法。

如果其返回一个 Request 对象, 则返回的request将会被重新调用下载。这将停止中间件的 process_exception() 方法执行,就如返回一个response的那样。 这个是非常有用的,就相当于如果我们失败了可以在这里进行一次失败的重试,例如当我们访问一个网站出现因为频繁爬取被封ip就可以在这里设置增加代理继续访问,我们通过下面一个例子演示

scrapy genspider google www.google.com 这里我们创建一个谷歌的爬虫,

然后启动scrapy crawl google,可以看到如下情况:

这里我们就写一个中间件,当访问失败的时候增加代理
首先我们把google.py代码进行更改,这样是白超时时间设置为10秒要不然等待太久,这个就是我们将spider里的时候的讲过的make_requests_from_url,这里我们把这个方法重写,并将等待超时时间设置为10s

这样我重新启动爬虫:scrapy crawl google,可以看到如下:

这里如果我们不想让重试,可以把重试中间件关掉:

这样设置之后我们就把失败重试的中间件给关闭了,设置为None就表示关闭这个中间件,重新启动爬虫我们也可以看出没有进行重试直接报错了

我们将代理中间件的代理改成如下,表示遇到异常的时候给请求加上代理,并返回request,这个样就会重新请求谷歌

重新启动谷歌爬虫,我们可以看到,我们第一次返回我们打印的日志信息GET Exception,然后加上代理后成功访问了谷歌,这里我的代理是日本的代理节点,所以访问到的是日本的谷歌站

 

所有的努力都值得期许,每一份梦想都应该灌溉!
目录
相关文章
|
6月前
|
数据采集 Web App开发 数据安全/隐私保护
实战:Python爬虫如何模拟登录与维持会话状态
实战:Python爬虫如何模拟登录与维持会话状态
|
6月前
|
Java 数据处理 索引
(Pandas)Python做数据处理必选框架之一!(二):附带案例分析;刨析DataFrame结构和其属性;学会访问具体元素;判断元素是否存在;元素求和、求标准值、方差、去重、删除、排序...
DataFrame结构 每一列都属于Series类型,不同列之间数据类型可以不一样,但同一列的值类型必须一致。 DataFrame拥有一个总的 idx记录列,该列记录了每一行的索引 在DataFrame中,若列之间的元素个数不匹配,且使用Series填充时,在DataFrame里空值会显示为NaN;当列之间元素个数不匹配,并且不使用Series填充,会报错。在指定了index 属性显示情况下,会按照index的位置进行排序,默认是 [0,1,2,3,...] 从0索引开始正序排序行。
463 0
|
6月前
|
存储 Java 数据处理
(numpy)Python做数据处理必备框架!(一):认识numpy;从概念层面开始学习ndarray数组:形状、数组转置、数值范围、矩阵...
Numpy是什么? numpy是Python中科学计算的基础包。 它是一个Python库,提供多维数组对象、各种派生对象(例如掩码数组和矩阵)以及用于对数组进行快速操作的各种方法,包括数学、逻辑、形状操作、排序、选择、I/0 、离散傅里叶变换、基本线性代数、基本统计运算、随机模拟等等。 Numpy能做什么? numpy的部分功能如下: ndarray,一个具有矢量算术运算和复杂广播能力的快速且节省空间的多维数组 用于对整组数据进行快速运算的标准数学函数(无需编写循环)。 用于读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具。 线性代数、随机数生成以及傅里叶变换功能。 用于集成由C、C++
543 1
|
7月前
|
数据采集 Web App开发 自然语言处理
新闻热点一目了然:Python爬虫数据可视化
新闻热点一目了然:Python爬虫数据可视化
|
6月前
|
Java 数据挖掘 数据处理
(Pandas)Python做数据处理必选框架之一!(一):介绍Pandas中的两个数据结构;刨析Series:如何访问数据;数据去重、取众数、总和、标准差、方差、平均值等;判断缺失值、获取索引...
Pandas 是一个开源的数据分析和数据处理库,它是基于 Python 编程语言的。 Pandas 提供了易于使用的数据结构和数据分析工具,特别适用于处理结构化数据,如表格型数据(类似于Excel表格)。 Pandas 是数据科学和分析领域中常用的工具之一,它使得用户能够轻松地从各种数据源中导入数据,并对数据进行高效的操作和分析。 Pandas 主要引入了两种新的数据结构:Series 和 DataFrame。
644 0
|
6月前
|
Java 数据处理 索引
(numpy)Python做数据处理必备框架!(二):ndarray切片的使用与运算;常见的ndarray函数:平方根、正余弦、自然对数、指数、幂等运算;统计函数:方差、均值、极差;比较函数...
ndarray切片 索引从0开始 索引/切片类型 描述/用法 基本索引 通过整数索引直接访问元素。 行/列切片 使用冒号:切片语法选择行或列的子集 连续切片 从起始索引到结束索引按步长切片 使用slice函数 通过slice(start,stop,strp)定义切片规则 布尔索引 通过布尔条件筛选满足条件的元素。支持逻辑运算符 &、|。
336 0
|
6月前
|
数据采集 监控 数据库
Python异步编程实战:爬虫案例
🌟 蒋星熠Jaxonic,代码为舟的星际旅人。从回调地狱到async/await协程天堂,亲历Python异步编程演进。分享高性能爬虫、数据库异步操作、限流监控等实战经验,助你驾驭并发,在二进制星河中谱写极客诗篇。
Python异步编程实战:爬虫案例
|
7月前
|
数据采集 存储 XML
Python爬虫技术:从基础到实战的完整教程
最后强调: 父母法律法规限制下进行网络抓取活动; 不得侵犯他人版权隐私利益; 同时也要注意个人安全防止泄露敏感信息.
972 19
|
6月前
|
数据采集 存储 JSON
Python爬虫常见陷阱:Ajax动态生成内容的URL去重与数据拼接
Python爬虫常见陷阱:Ajax动态生成内容的URL去重与数据拼接
|
6月前
|
数据采集 存储 JavaScript
解析Python爬虫中的Cookies和Session管理
Cookies与Session是Python爬虫中实现状态保持的核心。Cookies由服务器发送、客户端存储,用于标识用户;Session则通过唯一ID在服务端记录会话信息。二者协同实现登录模拟与数据持久化。

推荐镜像

更多
下一篇
开通oss服务