打造高效采集系统：使用feifeicmspy的实用技巧

　　如果你是一名自媒体从业者，那么你肯定知道采集对于内容生产的重要性。但是，手动采集费时费力，并且效率低下。那么，如何打造一个高效的采集系统呢？本文将从零开始，为大家详细介绍如何使用feifeicms py采集搭建一个高效的采集系统。

　　一、什么是feifeicms py采集？

　　feifeicms py采集是一款基于Python语言开发的开源采集工具。它可以帮助我们快速、高效地采集各种网站上的数据，并且支持多线程、分布式等功能，大大提高了采集效率。

　　二、安装feifeicms py采集

　　在开始使用feifeicms py采集之前，我们需要先进行安装。首先，你需要在电脑上安装好Python环境。然后，在命令行中输入以下命令即可完成安装：

　　pip install feifeicms_py_caiji

　　三、配置代理IP

　　由于部分网站会对频繁访问进行限制，因此我们需要配置代理IP来避免被封禁。可以使用付费代理或者免费代理，这里推荐使用芝麻代理。具体操作可以参考芝麻代理官网提供的教程。

　　四、编写爬虫代码

　　编写爬虫代码是整个过程中最重要的一步。在这里，我们以爬取豆瓣电影Top250为例进行说明。

　　首先，在命令行中输入以下命令创建一个新的爬虫项目：

　　feifei create-spider douban_movie_top250

　　然后，在项目目录下找到spider.py文件，并进行如下修改：

　　import requests

　　from lxml import etree

　　from feifei import Spider, Item, TextField

　　class DoubanMovieTop250Item(Item):

　　 name = TextField(xpath='//div[@class="hd"]/a/span[1]/text()')

　　 score = TextField(xpath='//span[@class="rating_num"]/text()')

　　class DoubanMovieTop250Spider(Spider):

　　 start_urls = ['https://movie.douban.com/top250']

　　 concurrency = 5

　　 def parse(self, res):

　　 html = etree.HTML(res.text)

　　 items = DoubanMovieTop250Item.get_items(html)

　　 for item in items:

　　 print(item['name'], item['score'])

　　以上代码定义了一个DoubanMovieTop250Item类和一个DoubanMovieTop250Spider类。其中DoubanMovieTop250Item类用来定义我们要爬取的数据字段，DoubanMovieTop250Spider类则用来控制整个爬虫流程。

　　接下来，在命令行中输入以下命令即可启动爬虫：

　　

　　feifei run douban_movie_top250

　　五、使用多线程和分布式加速爬虫

　　如果需要进一步提高爬虫效率，可以使用多线程和分布式技术。在这里，我们使用redis作为分布式锁和队列管理工具。

　　首先，在本地或者远程服务器上安装redis，并启动redis服务。

　　然后，在spider.py文件中添加如下代码：

　　from feifei_redis import RedisQueueScheduler, RedisSetFilter

　　from feifei_redis.dupefilter import RFPDupeFilter

　　from scrapy.http import Request

　　class DoubanMovieTop250Spider(Spider):

　　 start_urls = ['https://movie.douban.com/top250']

　　 concurrency = 5

　　 scheduler_cls = RedisQueueScheduler

　　 filter_cls = RedisSetFilter

　　 dupefilter_cls = RFPDupeFilter

　　 redis_url = 'redis://127.0.0.1:6379'

　　 def parse(self, res):

　　 html = etree.HTML(res.text)

　　 items = DoubanMovieTop250Item.get_items(html)

　　 for item in items:

　　 yield item

　　 next_page_url = html.xpath('//span[@class="next"]/a/@href')

　　 if next_page_url:

　　 yield Request(next_page_url[0], callback=self.parse)

　　以上代码定义了一个DoubanMovieTop250Spider类，并通过scheduler_cls、filter_cls和dupefilter_cls属性指定了使用redis作为队列管理工具和去重工具。

　　最后，在命令行中输入以下命令即可启动分布式爬虫：

　　feifei run douban_movie_top250 -c 10 -s redis://127.0.0.1:6379/0 -f redis://127.0.0.1:6379/1 -d redis://127.0.0.1:6379/2

　　六、处理反爬机制

　　部分网站会设置反爬机制，比如限制访问频率或者验证码等。针对这些问题，我们可以通过设置请求头信息、使用代理IP等方式来规避反爬机制。

　　

　　具体操作可以参考以下代码：

　　import random

　　import time

　　from feifei import Spider, Item, TextField

　　class DoubanBookItem(Item):

　　 name = TextField(xpath='//div[@id="wrapper"]/h1/span/text()')

　　 author = TextField(xpath='//div[@id="info"]/span/a/text()')

　　class DoubanBookSpider(Spider):

　　 start_urls = ['https://book.douban.com/subject/1084336/']

　　 headers_list = [

　　 {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'},

　　 {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/50.0.2661.102 Safari/537.3'},

　　 {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64; rv:46.0) Gecko/20100101 Firefox/46.0'},

　　 {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_11_4) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/50 Safari/537.'}

　　 ]

　　 def parse(self, res):

　　 html = etree.HTML(res.text)

　　 items = DoubanBookItem.get_items(html)

　　 for item in items:

　　 print(item['name'], item['author'])

　　 time.sleep(random.uniform(2, 5))

　　以上代码演示了如何设置请求头信息和睡眠时间来规避反爬机制。

　　七、处理异常情况

　　在进行采集过程中，难免会遇到网络异常、页面解析错误等问题。因此，在编写爬虫代码时需要考虑到这些异常情况，并加入相应的处理逻辑。

　　以下是一段处理网络异常情况的示例代码：

　　import requests.exceptions as excs

　　from feifei import Spider, Item, TextField

　　

　　class DoubanBookItem(Item):

　　 name = TextField(xpath='//div[@id="wrapper"]/h1/span/text()')

　　 author = TextField(xpath='//div[@id="info"]/span/a/text()')

　　class DoubanBookSpider(Spider):

　　 start_urls = ['https://book.douban.com/subject/1084336/']

　　 def parse(self, res):

　　 try:

　　 res.raise_for_status()

　　 html = etree.HTML(res.text)

　　 items = DoubanBookItem.get_items(html)

　　 for item in items:

　　 print(item['name'], item['author'])

　　 except excs.RequestException as e:

　　 self.logger.error('Request failed: %s' % e)

　　以上代码通过try-except语句捕获requests库抛出的异常，并记录日志以便后续调试。

　　八、常见问题及解决方法

　　在使用feifeicms py采集进行数据采集时，可能会遇到一些常见问题。以下是一些常见问题及解决方法：

　　Q：如何设置请求超时时间？

　　A：可以通过设置requests库的timeout参数来设置请求超时时间。例如：

　　res = requests.get(url, timeout=10)

　　Q：如何处理页面解析错误？

　　A：可以通过try-except语句捕获etree库抛出的异常，并记录日志以便后续调试。例如：

　　try:

　　 html = etree.HTML(res.text)

　　except etree.XMLSyntaxError as e:

　　 self.logger.error('Parse failed: %s' % e)

　　Q：如何处理数据存储问题？

　　A：可以将数据存储到数据库或者文件中。如果要存储到数据库中，则可以使用SQLAlchemy库；如果要存储到文件中，则可以使用csv或者json格式进行存储。

　　九、总结

　　本文详细介绍了如何使用feifeicms py采集搭建一个高效的数据采集系统。通过对Python语言和相关库函数的深入学习和实践操作，相信读者已经能够掌握基本的数据采集技巧和方法，并能够在自己的工作中得心应手地运用它们。