scrapy-redis源码分析之发送POST请求详解
人气:01 引言
这段时间在研究美团爬虫,用的是scrapy-redis分布式爬虫框架,奈何scrapy-redis与scrapy框架不同,默认只发送GET请求,换句话说,不能直接发送POST请求,而美团的数据请求方式是POST,网上找了一圈,发现关于scrapy-redis发送POST的资料寥寥无几,只能自己刚源码了。
2 美团POST需求说明
先来说一说需求,也就是说美团POST请求形式。我们以获取某个地理坐标下,所有店铺类别列表请求为例。获取所有店铺类别列表时,我们需要构造一个包含位置坐标经纬度等信息的表单数据,以及为了向下一层parse方法传递的一些必要数据,即meta,然后发起一个POST请求。
url:
请求地址,即url是固定的,如下所示:
url = 'http://i.waimai.meituan.com/openh5/poi/filterconditions?_=1557367197922'
url最后面的13位数字是时间戳,实际应用时用time模块生成一下就好了。
表单数据:
form_data = { 'initialLat': '25.618626', 'initialLng': '105.644569', 'actualLat': '25.618626', 'actualLng': '105.644569', 'geoType': '2', 'wm_latitude': '25618626', 'wm_longitude': '105644569', 'wm_actual_latitude': '25618626', 'wm_actual_longitude': '105644569' }
meta数据:
meta数据不是必须的,但是,如果你在发送请求时,有一些数据需要向下一层parse方法(解析爬虫返回的response的方法)中传递的话,就可以构造这一数据,然后作为参数传递进request中。
meta = { 'lat': form_data.get('initialLat'), 'lng': form_data.get('initialLng'), 'lat2': form_data.get('wm_latitude'), 'lng2': form_data.get('wm_longitude'), 'province': '**省', 'city': '**市', 'area': '**区' }
3 源码分析
采集店铺类别列表时需要发送怎样一个POST请求在上面已经说明了,那么,在scrapy-redis框架中,这个POST该如何来发送呢?我相信,打开我这篇博文的读者都是用过scrapy的,用scrapy发送POST肯定没问题(重写start_requests方法即可),但scrapy-redis不同,scrapy-redis框架只会从配置好的redis数据库中读取起始url,所以,在scrapy-redis中,就算重写start_requests方法也没用。怎么办呢?我们看看源码。
我们知道,scrapy-redis与scrapy的一个很大区别就是,scrapy-redis不再继承Spider类,而是继承RedisSpider类的,所以,RedisSpider类源码将是我们分析的重点,我们打开RedisSpider类,看看有没有类似于scrapy框架中的start_requests、make_requests_from_url这样的方法。RedisSpider源码如下:
class RedisSpider(RedisMixin, Spider): @classmethod def from_crawler(self, crawler, *args, **kwargs): obj = super(RedisSpider, self).from_crawler(crawler, *args, **kwargs) obj.setup_redis(crawler) return obj
很遗憾,在RedisSpider类中没有找到类似start_requests、make_requests_from_url这样的方法,而且,RedisSpider的源码也太少了吧,不过,从第一行我们可以发现RedisSpider继承了RedisMinxin这个类,所以我猜RedisSpider的很多功能是从父类继承而来的(拼爹的RedisSpider)。继续查看RedisMinxin类源码。RedisMinxin类源码太多,这里就不将所有源码贴出来了,不过,惊喜的是,在RedisMinxin中,真找到了类似于start_requests、make_requests_from_url这样的方法,如:start_requests、next_requests、make_request_from_data等。有过scrapy使用经验的童鞋应该都知道,start_requests方法可以说是构造一切请求的起源,没分析scrapy-redis源码之前,谁也不知道scrapy-redis是不是和scrapy一样(后面打断点的方式验证过,确实一样,话说这个验证有点多余,因为源码注释就是这么说的),不过,还是从start_requests开始分析吧。start_requests源码如下:
def start_requests(self): return self.next_requests()
呵,真简洁,直接把所有任务丢给next_requests方法,继续:
def next_requests(self): """Returns a request to be scheduled or none.""" use_set = self.settings.getbool('REDIS_START_URLS_AS_SET', defaults.START_URLS_AS_SET) fetch_one = self.server.spop if use_set else self.server.lpop # XXX: Do we need to use a timeout here? found = 0 # TODO: Use redis pipeline execution. while found < self.redis_batch_size: # 每次读取的量 data = fetch_one(self.redis_key) # 从redis中读取一条记录 if not data: # Queue empty. break req = self.make_request_from_data(data) # 根据从redis中读取的记录,实例化一个request if req: yield req found += 1 else: self.logger.debug("Request not made from data: %r", data) if found: self.logger.debug("Read %s requests from '%s'", found, self.redis_key)
上面next_requests方法中,关键的就是那个while循环,每一次循环都调用了一个make_request_from_data方法,从函数名可以函数,这个方法就是根据从redis中读取从来的数据,实例化一个request,那不就是我们要找的方法吗?进入make_request_from_data方法一探究竟:
def make_request_from_data(self, data): url = bytes_to_str(data, self.redis_encoding) return self.make_requests_from_url(url) # 这是重点,圈起来,要考
因为scrapy-redis默认值发送GET请求,所以,在这个make_request_from_data方法中认为data只包含一个url,但如果我们要发送POST请求,这个data包含的东西可就多了,我们上面美团POST请求说明中就说到,至少要包含url、form_data。所以,如果我们要发送POST请求,这里必须改,make_request_from_data方法最后调用的make_requests_from_url是scrapy中的Spider中的方法,不过,我们也不需要继续往下看下去了,我想诸位都也清楚了,要发送POST请求,重写这个make_request_from_data方法,根据传入的data,实例化一个request返回就好了。
4 代码实例
明白上面这些东西后,就可以开始写代码了。修改源码吗?不,不存在的,改源码可不是好习惯。我们直接在我们自己的Spider类中重写make_request_from_data方法就好了:
from scrapy import FormRequest from scrapy_redis.spiders import RedisSpider class MeituanSpider(RedisSpider): """ 此处省略若干行 """ def make_request_from_data(self, data): """ 重写make_request_from_data方法,data是scrapy-redis读取redis中的[url,form_data,meta],然后发送post请求 :param data: redis中都去的请求数据,是一个list :return: 一个FormRequest对象 """ data = json.loads(data) url = data.get('url') form_data = data.get('form_data') meta = data.get('meta') return FormRequest(url=url, formdata=form_data, meta=meta, callback=self.parse) def parse(self, response): pass
搞清楚原理之后,就是这么简单。万事俱备,只欠东风——将url,form_data,meta存储到redis中。另外新建一个模块实现这一部分功能:
def push_start_url_data(request_data): """ 将一个完整的request_data推送到redis的start_url列表中 :param request_data: {'url':url, 'form_data':form_data, 'meta':meta} :return: """ r.lpush('meituan:start_urls', request_data) if __name__ == '__main__': url = 'http://i.waimai.meituan.com/openh5/poi/filterconditions?_=1557367197922' form_data = { 'initialLat': '25.618626', 'initialLng': '105.644569', 'actualLat': '25.618626', 'actualLng': '105.644569', 'geoType': '2', 'wm_latitude': '25618626', 'wm_longitude': '105644569', 'wm_actual_latitude': '25618626', 'wm_actual_longitude': '105644569' } meta = { 'lat': form_data.get('initialLat'), 'lng': form_data.get('initialLng'), 'lat2': form_data.get('wm_latitude'), 'lng2': form_data.get('wm_longitude'), 'province': '**省', 'city': '*市', 'area': '**区' } request_data = { 'url': url, 'form_data': form_data, 'meta': meta } push_start_url_data(json.dumps(request_data))
在启动scrapy-redis之前,运行一下这一模块即可。如果有很多POI(地理位置兴趣点),循环遍历每一个POI,生成request_data,push到redis中。这一循环功能就你自己写吧。
5 总结
没有什么是撸一遍源码解决不了的,如果有,就再撸一遍!
好了,以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,谢谢大家对的支持。
您可能感兴趣的文章:
加载全部内容