lightSpider

Release 0.3.0

lightsmile's personal spider for crawling data

Homepage PyPI Python

License
Apache-2.0
Install
pip install lightSpider==0.3.0

Documentation

lightSpider

lightsmile个人的用于爬取网络公开语料数据的mini通用爬虫框架。

声明

  1. 本项目仅是本人简单尝试，系统功能并不完善。
  2. 已有的特性：
    • 启用代理池，降低ip被封带来的损失风险
    • 启用多进程，加快进程爬取速度
    • 实现断点重爬，即使程序因内外在原因挂掉了，可以继续执行任务脚本继续爬取
    • 启用进度条，可实时显示当前爬取总进度与爬取速度，用户体验较好
    • 提供了爬取百度百科的实现，提供批量爬取和单项查询两种模式，简单易用
    • 邮件提醒功能，程序可以在任务执行完成后发送邮件到指定邮箱
  3. 本项目并没有：
    • 验证码登录功能
    • 其他复杂功能
    • 等等。

安装

pip install lightSpider

建议使用国内源来安装，如使用以下命令：

pip install -i https://pypi.douban.com/simple/ lightSpider

使用

step1: 引入必要依赖库

from lightspider import Spider, light, DEFAULT_PROXY

step2：编写页面解析函数

如：

# 编写页面解析函数
@light
def parser(response):
    """
    必要的页面解析函数
    :param response: 执行Request请求后得到的Response对象，可以自由选择xpath或BeautifulSoup等方式解析处理
    :return: type：tuple:(解析得到的数据对象, 解析页面得到的新的tasks（要么为List，要么为None)
    """
    html = etree.HTML(response.text)
    info = html.xpath('//div[@class="col-md-8"]')[0]
    words = [re.sub(r'\(\d+\)', '', item.xpath('string(.)')) for item in info.xpath('./b')[:-1]]
    mean = info.xpath('./a/text()')[0]
    return {
        'mean': mean,
        'words': words
    }, None

step3：编写得到tasks脚本

如：

tasks = []
for i in range(1, 30):
    tasks.append(i)

step4: 创建Spider对象

如：

base_url = 'https://www.cilin.org/jyc/b_{}.html'
save_format = 'json'

spider = Spider(base_url=base_url, save_format=save_format, save_path=r'D:\Data\NLP\corpus\baike_search')

step5: 执行Spider对象的run方法

如：

if __name__ == '__main__':
    spider.run(tasks, parser)

注意：if-main句式不能省略！

完整示例 

from lightspider import Spider, light, DEFAULT_PROXY

from lxml import etree
import re


# 编写页面解析函数
@light
def parser(response):
    """
    必要的页面解析函数
    :param response: 执行Request请求后得到的Response对象，可以自由选择xpath或BeautifulSoup等方式解析处理
    :return: type：tuple:(解析得到的数据对象, 解析页面得到的新的tasks（要么为List，要么为None)
    """
    html = etree.HTML(response.text)
    info = html.xpath('//div[@class="col-md-8"]')[0]
    words = [re.sub(r'\(\d+\)', '', item.xpath('string(.)')) for item in info.xpath('./b')[:-1]]
    mean = info.xpath('./a/text()')[0]
    return {
        'mean': mean,
        'words': words
    }, None

tasks = []
for i in range(1, 30):
    tasks.append(i)

base_url = 'https://www.cilin.org/jyc/b_{}.html'
save_format = 'json'

spider = Spider(base_url=base_url, save_format=save_format, save_path=r'D:\Data\NLP\corpus\baike_search')


if __name__ == '__main__':
    spider.run(tasks, parser)

执行结果

说明：批量爬取模式中，会在指定存储目录生成3个文件：handled.txt,result.xxx,task.txt。 其中handled.txt代表已处理的task，task.txt表示初始总的task，result.xxx表示爬取结果数据文件，格式可以选择csv和json，需要自行配合自己写的parser函数使用。

如图： Demo

断点重爬效果如图： 断点重爬1 断点重爬2

高级功能

1.使用代理及启用代理池服务（可选）

设置Spider的proxy参数为自己传入的代理（如{ 'http': '127.0.0.1:1080' }，默认为None），即代码修改为：

proxy = {'http': '127.0.0.1:1080'}
spider = Spider(base_url=base_url, format=save_format, save_path=r'D:\Data\NLP\corpus\test', proxy=proxy)

即可启用代理

若想启用代理池服务，则需要参见Python3WebSpider/ProxyPool: Proxy Pool以进行环境配置并启动服务，代码则修改为：

spider = Spider(base_url=base_url, save_format=save_format, save_path=r'D:\Data\NLP\corpus\test', proxy=DEFAULT_PROXY)

2.百度百科

批量爬取百科条目基本信息

使用示例：

from lightspider.baike import info
from lightspider import Spider


tasks = ['曹操', '曹操字孟德', '司马懿',
         '自然语言处理', '知识图谱', '人工智能', '深度学习', '爬虫']

spider = Spider(base_url=info.base_url, save_format=info.save_format, save_path=r'D:\Data\NLP\corpus\baike_info')

if __name__ == '__main__':
    spider.run(tasks, info.parser)

执行结果：

[2020-01-11 20:29:32] [WARNING] [MainThread] [spider.py:22] 指定目录不存在！将创建存储目录D:\Data\NLP\corpus\baike_info
[2020-01-11 20:29:32] [INFO] [MainThread] [spider.py:42] 已处理0条数据，还需处理8条数据
[2020-01-11 20:29:33] [INFO] [MainThread] [spider.py:55] 开始爬取，当前时间为：2020-01-11 20:29:33
[2020-01-11 20:29:34] [INFO] [MainThread] [writer.py:10] 写入地址为：D:\Data\NLP\corpus\baike_info/result.json， 临时文件地址为：D:\Data\NLP\corpus\baike_info/handled.txt
100%|██████████| 8/8 [00:01<00:00,  5.69it/s]
[2020-01-11 20:29:35] [INFO] [MainThread] [spider.py:72] 执行结束, 当前时间为：2020-01-11 20:29:35
[2020-01-11 20:29:35] [INFO] [MainThread] [spider.py:75] 本次共计耗时2.57s，共爬取数据条数为8，平均速度为：3.11(task/s)

爬取内容示例：

{"info": {"word": "自然语言处理", "basic": {"title": "自然语言处理", "description": "自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。因此，这一领域的研究将涉及自然语言，即人们日常使用的语言，所以它与语言学的研究有着密切的联系，但又有重要的区别。自然语言处理并不是一般地研究自然语言，而在于研制能有效地实现自然语言通信的计算机系统，特别是其中的软件系统。因而它是计算机科学的一部分。自然语言处理（NLP）是计算机科学，人工智能，语言学关注计算机和人类（自然）语言之间的相互作用的领域。"}, "attrs": {"中文名": "自然语言处理", "外文名": "naturallanguageprocessing", "适用领域": "计算机、人工智能", "缩写": "NLP"}, "tags": ["科学百科信息科学分类", "中国电子学会", "科学", "学科"]}, "type": "signal"}
{"info": {"word": "司马懿", "means": [["司马懿：三国时期曹魏权臣", "司马懿/9367"], ["司马懿：手游《我有上将》人物角色", "司马懿/21579401"], ["司马懿：手游《少年三国志》中人物", "司马懿/16819541"], ["司马懿：司马懿《唱吧三国》中武将形象", "司马懿/17186885"], ["司马懿：手游《百将行》游戏角色", "司马懿/20178043"], ["司马懿：南门太守所著书籍", "司马懿/22163927"], ["司马懿：日本游戏《真·三国无双》系列中人物", "司马懿/4021665"], ["司马懿：游戏《英雄三国》角色", "司马懿/16184657"], ["司马懿：桌游《三国杀》中的武将", "司马懿/4021684"], ["司马懿：游戏《赛尔号》中的精灵", "司马懿/16962770"], ["司马懿：方北辰所著书籍", "司马懿/13873914"], ["司马懿：《阵面对决》中的卡牌", "司马懿/19923464"], ["司马懿：MOBA手游《英魂之刃口袋版》里的法师类英雄", "司马懿/19877986"], ["司马懿：TCG桌游《乱战》卡片名", "司马懿/16307467"], ["司马懿：《梦三国》游戏人物角色", "司马懿/13875221"], ["司马懿：《虽远必诛》手游武将", "司马懿/19519097"], ["司马懿：《大皇帝》中人物角色", "司马懿/15963229"], ["司马懿：小说及漫画《哑舍》角色", "司马懿/22664368"], ["司马懿：手游《王者荣耀》中的英雄角色", "司马懿/22762691"], ["司马懿：《Fate/Grand Order》中登场的Rider之一", "司马懿/23448742"], ["司马懿：漫画《火凤燎原》角色", "司马懿/24118117"], ["司马懿：MOBA端游《英魂之刃》里的一名法师类的英雄", "司马懿/24143256"]]}, "type": "ambiguous"}
{"info": {"word": "深度学习", "basic": {"title": "深度学习", "sub_title": "（人工神经网络的研究的概念）", "description": "深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。 深度学习是一个复杂的机器学习算法，在语音和图像识别方面取得的效果，远远超过先前相关技术。深度学习在搜索技术，数据挖掘，机器学习，机器翻译，自然语言处理，多媒体学习，语音，推荐和个性化技术，以及其他相关领域都取得了很多成果。深度学习使机器模仿视听和思考等人类的活动，解决了很多复杂的模式识别难题，使得人工智能相关技术取得了很大进步。"}, "means": [["人工神经网络的研究的概念", "深度学习/3729729"], ["Ian Goodfellow 等所著书籍", "深度学习/22059753"], ["Monica R.Martinez等所著书籍", "深度学习/23731499"], ["科学出版社2019年出版书籍", "深度学习/24204682"]], "attrs": {"中文名": "深度学习", "外文名": "DeepLearning", "提出者": "GeoffreyHinton，YoshuaBengio，YannLeCun等", "提出时间": "2006年", "学科": "人工智能", "应用": "计算机视觉，自然语言处理，生物信息学等"}, "tags": ["科学百科信息科学分类", "科技术语", "科学"]}, "type": "multiple"}
{"info": {"word": "知识图谱", "basic": {"title": "知识图谱", "description": "知识图谱（Knowledge Graph），在图书情报界称为知识域可视化或知识领域映射地图，是显示知识发展进程与结构关系的一系列各种不同的图形，用可视化技术描述知识资源及其载体，挖掘、分析、构建、绘制和显示知识及它们之间的相互联系。知识图谱是通过将应用数学、图形学、信息可视化技术、信息科学等学科的理论与方法与计量学引文分析、共现分析等方法结合，并利用可视化的图谱形象地展示学科的核心结构、发展历史、前沿领域以及整体知识架构达到多学科融合目的的现代理论。它能为学科研究提供切实的、有价值的参考。"}, "attrs": {"中文名": "知识图谱", "外文名": "KnowledgeGraph/Vault", "也称": "科学知识图谱", "应用": "理论与方法与计量学引文分析"}, "tags": ["书籍"]}, "type": "signal"}
{"type": "none"}
{"info": {"word": "网络爬虫", "basic": {"title": "网络爬虫", "sub_title": "", "description": "网络爬虫（又称为网页蜘蛛，网络机器人，在FOAF社区中间，更经常的称为网页追逐者），是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。另外一些不常使用的名字还有蚂蚁、自动索引、模拟程序或者蠕虫。"}, "means": [["自动获取网页内容的程序", "网络爬虫/5162711?fromtitle=爬虫&fromid=22046949"], ["汉语词语", "爬虫/5021046"]], "attrs": {"中文名": "网络爬虫", "外文名": "webcrawler", "别称": "网络蜘蛛", "目的": "按要求获取万维网信息"}, "tags": ["科学百科信息科学分类", "软件", "科技产品", "科学"]}, "type": "multiple"}
{"info": {"word": "人工智能", "basic": {"title": "人工智能", "sub_title": "（计算机科学的一个分支）", "description": "人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。2017年12月，人工智能入选“2017年度中国媒体十大流行语”。"}, "means": [["计算机科学的一个分支", "人工智能/9180"], ["2003年武汉理工大学版社出版图书", "人工智能/20487382"], ["美国2001年史蒂文·斯皮尔伯格执导电影", "人工智能/3751704"], ["（美）卢格尔所著书籍", "人工智能/20411662"], ["李开复和王咏刚写作书籍", "人工智能/20780710"], ["2007年耐格纳威斯基编写图书", "人工智能/20415442"], ["2003年尼尔森所著书籍", "人工智能/20413756"], ["2016年电视剧", "人工智能/19650695"], ["2016年郑小岳执导电影", "人工智能/19849982"], ["刘雪婧演唱的歌曲", "人工智能/22144453"], ["陈奕迅演唱歌曲", "人工智能/5754279"], ["2008年哈里·亨德森所著书籍", "人工智能/20417773"], ["韦康博所著书籍", "人工智能/20784731"], ["中国人民大学出版社出版书籍", "人工智能/22303816"], ["尚文倩编著书籍", "人工智能/22350315"], ["2018年央视春晚小品", "人工智能/22389498"], ["周晓垣所著书籍", "人工智能/22600836"], ["2018年学生用书", "人工智能/23266808"], ["人民邮电出版社2018年10月出版图书（第2版）", "人工智能/23289389"]], "attrs": {"中文名": "人工智能", "外文名": "ARTIFICIALINTELLIGENCE", "简称": "AI", "提出时间": "1956年", "提出地点": "DARTMOUTH学会", "名称来源": "雨果·德·加里斯的著作"}, "tags": ["中国通信学会", "学科"]}, "type": "multiple"}
{"info": {"word": "曹操", "basic": {"title": "曹操", "sub_title": "（东汉末年历史人物）", "description": "曹操（155年－220年3月15日），本名吉利，字孟德，小名阿瞒，谥号武皇帝（魏武帝），沛国谯县（今安徽亳州）人。东汉末年杰出的政治家、军事家、文学家、书法家，曹魏政权的奠基人。东汉末年，天下大乱，曹操以汉朝天子刘协的名义征讨四方，对内消灭二袁、吕布、刘表、马超、韩遂等割据势力，对外降服南匈奴、乌桓、鲜卑等，统一了中国北方，并实行一系列政策恢复经济生产和社会秩序，扩大屯田、兴修水利、奖励农桑、重视手工业、安置流亡人口、实行“租调制”，从而使中原社会渐趋稳定、经济出现转机。建安十八年（213年），曹操获封魏公，建立魏公国，定都河北邺城，而后进爵魏王。去世后，其子曹丕称帝，追尊曹操为武皇帝，庙号太祖。曹操喜欢用诗歌、散文来抒发自己政治抱负，反映民生疾苦，是魏晋文学的代表人物，鲁迅赞之为“改造文章的祖师”。同时曹操擅长书法，唐朝张怀瓘《书断》将曹操的章草评为“妙品”。"}, "means": [["东汉末年历史人物", "曹操/6772"], ["[日] 堀敏一所著历史书籍", "《曹操》/23245607"], ["林俊杰音乐专辑", "曹操/10749527"], ["手游《百将行》游戏角色", "曹操/20178005"], ["手机游戏《Q卡三国》中的人物", "曹操/15917009"], ["1999年电视剧", "曹操/1117711"], ["2018年张黎执导电视剧", "曹操/20481440"], ["《梦三国》游戏人物角色", "曹操/13868137"], ["陈舜臣所著的历史小说", "曹操/18785489"], ["美国演员", "曹操/1205242"], ["游戏《炎黄战纪》卡牌", "曹操/20459910"], ["2013年胡玫指导历史剧", "曹操/13832016"], ["伊沙所著的历史小说", "曹操/19409096"], ["桌游《英雄杀》角色", "曹操/2364108"], ["林俊杰演唱歌曲", "曹操/10748725"], ["《阵面对决》中的卡牌", "曹操/20121613"], ["TCG桌游《乱战》卡片名", "曹操/16326570"], ["《虽远必诛》手游武将", "曹操/19527092"], ["桌游《三国杀》武将牌", "曹操/10748739"], ["《真三国无双》人物", "曹操/16522702"], ["明末义军首领罗汝才的绰号", "曹操/18762008"], ["漫画《苍天航路》角色", "曹操/15279108"], ["手游《王者荣耀》中的英雄角色", "曹操/19479693"], ["MOBA手游《英魂之刃口袋版》的一名法师英雄", "曹操/20451845"], ["我的美女老师中人物", "曹操/18803583"], ["动漫《恶魔高校D×D》角色", "曹操/15928756"], ["游戏《英雄三国》角色", "曹操/16191846"], ["手游《率土之滨》角色", "曹操/22312067"], ["腾讯代理网游《英魂之刃》远程智力型英雄", "曹操/24131566"], ["漫画《火凤燎原》及其衍生作品角色", "曹操/24177677"], ["《小米超神》的法师类英雄", "曹操/24186154"]], "attrs": {"本名": "曹操", "别称": "一名吉利", "字号": "字孟德小字阿瞒", "所处时代": "东汉末年", "民族族群": "汉族", "出生地": "沛国谯县（今安徽亳州）", "出生时间": "155年", "去世时间": "220年3月15日", "主要作品": "《观沧海》《龟虽寿》《让县自明本志令》《蒿里行》《孟德新书》", "主要成就": "开创建安文学，提倡薄葬", "官职": "丞相", "爵位": "魏王（去世前）", "谥号": "武皇帝", "庙号": "太祖", "陵墓": "高陵"}, "tags": ["诗人"]}, "type": "multiple"}

其中type表示页面情况，有none,signal,ambiguous,multiple四种情况，分别表示无此条目，为单义条目，歧义条目，多义条目，具体信息可自行试验查看。

批量爬取百科条目站内链接

使用示例：

from lightspider.baike import href
from lightspider import Spider


tasks = ['曹操', '曹操字孟德']

spider = Spider(base_url=href.base_url, save_format=href.save_format, save_path=r'D:\Data\NLP\corpus\baike_href')

if __name__ == '__main__':
    spider.run(tasks, href.parser)

执行结果：

[2020-01-10 16:36:56] [WARNING] [MainThread] [spider.py:22] 指定目录不存在！将创建存储目录D:\Data\NLP\corpus\baike_href
[2020-01-10 16:36:56] [INFO] [MainThread] [spider.py:42] 已处理0条数据，还需处理2条数据
[2020-01-10 16:36:56] [INFO] [MainThread] [spider.py:55] 开始爬取，当前时间为：2020-01-10 16:36:56
[2020-01-10 16:36:57] [INFO] [MainThread] [writer.py:10] 写入地址为：D:\Data\NLP\corpus\baike_href/result.json， 临时文件地址为：D:\Data\NLP\corpus\baike_href/handled.txt
100%|██████████| 2/2 [00:01<00:00,  1.25it/s]
[2020-01-10 16:36:59] [INFO] [MainThread] [spider.py:72] 执行结束, 当前时间为：2020-01-10 16:36:59
[2020-01-10 16:36:59] [INFO] [MainThread] [spider.py:75] 本次共计耗时2.69s，共爬取数据条数为2，平均速度为：0.74(task/s)

爬取内容示例：

{"title": null, "links": []}
{"title": "曹操/6772", "links": ["《曹操》/23245607", "曹操/10749527", "曹操/20178005", "曹操/15917009", "曹操/1117711", "曹操/20481440", "曹操/13868137", "曹操/18785489", "曹操/1205242", "曹操/20459910", "曹操/13832016", "曹操/19409096", "曹操/2364108", "曹操/10748725", "曹操/20121613", "曹操/16326570", "曹操/19527092", "曹操/10748739", "曹操/16522702", "曹操/18762008", "曹操/15279108", "曹操/19479693", "曹操/20451845", "曹操/18803583", "曹操/15928756", "曹操/16191846", "曹操/22312067", "曹操/24131566", "曹操/24177677", "曹操/24186154", "沛国/15817292", "谯县/1767866", "安徽/37014", "亳州/146796", "东汉", "政治家/1209571", "军事家/824850", "文学家/1211248", "书法家/1242244", "曹魏/4475", "东汉末年", "刘协/18268", "二袁", "吕布/9592", "刘表/35154", "马超/1201", "韩遂/1176067", "南匈奴", "乌桓", "鲜卑", "租调制/4164328", "曹丕/5980", "鲁迅/36231", "张怀瓘/6184559", "书断/6740024", "观沧海/1907220", "龟虽寿/2356846", "让县自明本志令/890268", "蒿里行/2356432", "孟德新书/1056935", "屯田制", "建安", "薄葬", "高陵/11042894", "三国志/1057", "曹参", "曹嵩/879853", "曹腾", "养子", "汉桓帝", "汉灵帝/627355", "放荡不羁/2719992", "梁国", "何颙", "许劭", "博览群书/1190", 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批量爬取百科搜索结果

使用示例：

from lightspider.baike import search
from lightspider import Spider


tasks = ['曹操', '曹操字孟德']

spider = Spider(base_url=search.base_url, save_format=search.save_format, save_path=r'D:\Data\NLP\corpus\baike_search')

if __name__ == '__main__':
    spider.run(tasks, search.parser)

执行结果：

[2020-01-10 16:42:09] [WARNING] [MainThread] [spider.py:22] 指定目录不存在！将创建存储目录D:\Data\NLP\corpus\baike_search
[2020-01-10 16:42:09] [INFO] [MainThread] [spider.py:42] 已处理0条数据，还需处理2条数据
[2020-01-10 16:42:09] [INFO] [MainThread] [spider.py:55] 开始爬取，当前时间为：2020-01-10 16:42:09
[2020-01-10 16:42:10] [INFO] [MainThread] [writer.py:10] 写入地址为：D:\Data\NLP\corpus\baike_search/result.json， 临时文件地址为：D:\Data\NLP\corpus\baike_search/handled.txt
100%|██████████| 2/2 [00:01<00:00,  1.14it/s]
[2020-01-10 16:42:12] [INFO] [MainThread] [spider.py:72] 执行结束, 当前时间为：2020-01-10 16:42:12
[2020-01-10 16:42:12] [INFO] [MainThread] [spider.py:75] 本次共计耗时2.74s，共爬取数据条数为2，平均速度为：0.73(task/s)

爬取内容示例：

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使用示例：

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    word = '曹操'
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'subview/99029/99029.htm'), ('陆瑁', 'subview/99019/99019.htm'), ('吾粲', 'subview/99012/99012.htm'), ('朱据', 'subview/99013/99013.htm'), ('陆逊', 'subview/5622/6380039.htm'), ('孙登', 'subview/100636/6476013.htm'), ('孙虑', 'subview/100637/5733416.htm'), ('孙和', 'subview/100639/100639.htm'), ('孙霸', 'subview/100642/100642.htm'), ('孙奋', 'subview/100645/100645.htm'), ('贺齐', 'subview/100648/100648.htm'), ('全琮', 'subview/44991/44991.htm'), ('周鲂', 'subview/100658/6397007.htm'), ('锺离牧', 'view/6813157.htm'), ('潘濬', 'subview/99094/99094.htm'), ('陆凯', 'subview/100670/5593935.htm'), ('是仪', 'subview/100672/100672.htm'), ('胡综', 'subview/100677/100677.htm'), ('吴范', 'subview/100706/100706.htm'), ('刘惇', 'subview/100700/100700.htm'), ('赵达', 'subview/351690/351690.htm'), ('诸葛恪', 'subview/100682/100682.htm'), ('滕胤', 'subview/100684/100684.htm'), ('孙峻', 'subview/100695/5595271.htm'), ('孙綝', 'subview/100697/100697.htm'), ('濮阳兴', 'subview/100688/100688.htm'), ('王蕃', 'subview/100707/100707.htm'), ('楼玄', 'subview/100711/100711.htm'), ('贺邵', 'subview/100712/100712.htm'), ('韦曜', 'subview/100720/100720.htm'), ('华核', 'subview/875681/875681.htm')]}
{'title': '魏国历代皇帝', 'items': [('魏高帝(曹腾)', 'searchword/?word=%E9%AD%8F%E9%AB%98%E5%B8%9D&pic=1&sug=1&enc=utf8'), ('魏太帝(曹嵩)', 'searchword/?word=%E9%AD%8F%E5%A4%AA%E5%B8%9D&pic=1&sug=1&enc=utf8'), ('魏武帝(曹操)', 'view/757996.htm'), ('魏文帝(曹丕220—226年)', 'view/329746.htm'), ('魏明帝(曹叡226—239年)', 'view/277339.htm'), ('魏少帝(曹芳239—254年)', 'searchword/?word=%E9%AD%8F%E5%B0%91%E5%B8%9D&pic=1&sug=1&enc=utf8'), ('高贵乡公(曹髦255—260年)', 'view/148451.htm'), ('魏元帝(曹奂260—265年)', 'view/277343.htm')]}

3.邮件提醒

若欲启用邮件提醒功能，可在spider.run方法中传入notification参数，其格式为字典dict，需要有to和task_name参数，分别指定发送的邮箱和任务名称，其中to可以指定为字符串列表从而将邮件发送到多个邮箱。

代码示例：

from lightspider.baike import info
from lightspider import Spider


tasks = ['曹操', '曹操字孟德', '司马懿',
         '自然语言处理', '知识图谱', '人工智能', '深度学习', '爬虫']

notification = {
    "to": "iamlightsmile@qq.com",
    "task_name": "baike_info"
}

spider = Spider(base_url=info.base_url, save_format=info.save_format, save_path=r'D:\Data\NLP\corpus\baike_info')

if __name__ == '__main__':
    spider.run(tasks, info.parser, notification=notification)

执行结果如下：

[2020-02-05 09:45:58] [INFO] [MainThread] [spider.py:43] 已处理0条数据，还需处理8条数据
[2020-02-05 09:45:59] [INFO] [MainThread] [spider.py:57] 开始爬取，当前时间为：2020-02-05 09:45:59
[2020-02-05 09:46:00] [INFO] [MainThread] [writer.py:12] 写入地址为：D:\Data\NLP\corpus\baike_info\result.json， 临时文件地址为：D:\Data\NLP\corpus\baike_info\handled.txt
100%|██████████| 8/8 [00:00<00:00, 17.78it/s]
[2020-02-05 09:46:00] [INFO] [MainThread] [spider.py:76] 执行结束, 当前时间为：2020-02-05 09:46:00
[2020-02-05 09:46:00] [INFO] [MainThread] [spider.py:80] 本次共计耗时1.42秒，共爬取8条数据，平均速度为：5.62(task/s)
[2020-02-05 09:46:03] [INFO] [MainThread] [spider.py:96] 邮件发送成功！

同时邮件内容如下：

UTOOLS1580867183436.png

参考

  1. Python3WebSpider/ProxyPool: Proxy Pool
  2. 如何在python中通过多进程使用tqdm？ - VoidCC
  3. 编写多进程爬虫 - 知乎
  4. Python中保留两位小数的几种方法_杰瑞的专栏-CSDN博客
  5. [快学Python3]日期和时间处理 - 简书
  6. multiprocessing --- 基于进程的并行 — Python 3.8.1 文档
  7. python去掉字符串中的空白字符_drbing的博客-CSDN博客
  8. git - ssh: connect to host github.com port 22: Connection timed out - Stack Overflow
  9. mongodb 导入json文件遇到的坑 - xibuhaohao - 博客园

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