(九)Scrapy框架(三) ?python+scrapy爬虫5小时入门

Scrapy框架(四)

Request

Scrapy.http.Request

Scrapy.http.Request类是scrapy框架中request的基类。它的参数如下:
url(字符串) - 此请求的URL
callback(callable)- 回调函数
method(string) - 此请求的HTTP方法。默认为'GET'。
meta(dict) - Request.meta属性的初始值。
body(str 或unicode) - 请求体。如果没有传参,默认为空字符串。
headers(dict) - 此请求的请求头。
cookies - 请求cookie。
encoding(字符串) - 此请求的编码(默认为'utf-8')此编码将用于对URL进行百分比编码并将body转换为str(如果给定unicode)。
priority(int) - 此请求的优先级(默认为0)。
dont_filter(boolean) - 表示调度程序不应过滤此请求。
errback(callable) - 在处理请求时引发任何异常时将调用的函数。
flags(list) - 发送给请求的标志,可用于日志记录或类似目的。
在这里插入图片描述

属性和方法

在这里插入图片描述

url 包含此请求的URL的字符串。该属性是只读的。更改请求使用的URL replace()。
method 表示请求中的HTTP方法的字符串。
headers 类似字典的对象,包含请求头。
body 包含请求正文的str。该属性是只读的。更改请求使用的URL replace()。
meta 包含此请求的任意元数据的字典。
copy() 返回一个新的请求,该请求是此请求的副本。
replace([ URL,method,headers,body,cookies,meta,encoding,dont_filter,callback,errback] ) 返回一个更新对的request

利用request.meta传递参数

在这里插入图片描述

FormRequest

get请求和post请求是最常见的请求。scrapy框架内置了一个FormRequest类
它扩展了基类Request,具有处理HTML表单的功能。

它使用lxml.html表单,来预先填充表单字段,其中包含来自Response对象的表单数据。

具体API,我们来学习源码
在这里插入图片描述

from_response()

参数:
response(Responseobject) - 包含HTML表单的响应
formname(string) - 如果给定,将使用name属性设置为此值的表单。
formid(string) - 如果给定,将使用id属性设置为此值的表单。
formxpath(string) - 如果给定,将使用与xpath匹配的第一个表单。
formcss(string) - 如果给定,将使用与css选择器匹配的第一个表单。
formnumber(整数) - 当响应包含多个表单时要使用的表单数。
formdata(dict) - 要在表单数据中覆盖的字段。。
clickdata(dict) - 用于查找单击控件的属性。
dont_click(boolean) - 如果为True,将提交表单数据而不单击任何元素。
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豆瓣登录

看以前的·

Response

response

参数:
url(字符串) - 此响应的URL
status(整数) - 响应的HTTP状态。默认为200。
headers(dict) - 此响应的响应头。dict值可以是字符串(对于单值标头)或列表(对于多值标头)。
body(字节) - 响应主体。要将解码后的文本作为str(Python 2中的unicode)访问,您可以使用response.text来自编码感知的 Response子类,例如TextResponse。
flags(列表) - 是包含Response.flags属性初始值的列表 。如果给定,列表将被浅层复制。
request(Requestobject) - Response.request属性的初始值。这表示Request生成此响应的内容。



属性和方法:
url
status
headers
body
request
meta
flags
copy()
replace([ url,status,headers,body,request,flags,cls ] )
urljoin(url )
follow(url)

日志使用

在spider中记录

Scrapy logger 在每个Spider实例中提供了一个可以访问和使用的实例,
使用方法
在这里插入图片描述

在其他组件中记录

当然可以通过python的logging来记录。
比如:logging.warning('This is a warning!')

但是为了后期维护方面,我们可以创建不同的记录器来封装消息。

并且使用组件或函数的名称进行命名,见左图案例:
在这里插入图片描述

配置

这些设置可用于配置日志记录:

LOG_FILE        日志输出文件,如果为None,就打印在控制台
LOG_ENABLED 是否启用日志,默认True
LOG_ENCODING    日期编码,默认utf-8
LOG_LEVEL   日志等级,默认debug
LOG_FORMAT  日志格式
LOG_DATEFORMAT  日志日期格式
LOG_STDOUT  日志标准输出,默认False,如果True所有标准输出都将写入日志中, 比如代码中的print输出也会被写入到文件.
LOG_SHORT_NAMES   短日志名,默认为False,如果True将不输出组件名

项目中一般设置:
LOG_FILE = 'logfile_name.log'
LOG_LEVEL = 'INFO'
在这里插入图片描述

作业

1.练习post请求登陆豆瓣.
2.设置自己的日志格式应用到案例中.

要求: 该作业不用提交.
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