• 5 scrapy的内置服务介绍
  • logging日志服务
    • 基本使用方法
    • 在scrapy中使用
    • 在settingspy中配置
  • stats collections
    • 基本操作
    • 内置可用收集器
  • sending-email
    • 基本使用方法
    • mailsender类
    • mail settings

2.5 scrapy的内置服务介绍

logging日志服务

logging的等级：

1. logging.CRITICAL – for critical errors (highest severity)
2. logging.ERROR – for regular errors
3. logging.WARNING – for warning messages
4. logging.INFO – for informational messages
5. logging.DEBUG – for debugging messages (lowest severity)

基本使用方法

三种基本使用方法：

# 1.简单使用
import logging
logging.warning("this is a warning")


# 2.通用的记录日志的方法，可加入日志的级别
import logging
logging.log(logging.WARNING,"this is a warning")


# 3.通过logger记录日志
import logging
logger = logging.getLogger(__name__)
logger.warning("this is a warning")

在scrapy中使用

• 在spider中直接使用

import scrapy

class MySpider(scrapy.Spider): # 因为MySpider继承了scrapy.Spider，所以自带了logger

    name = 'myspider'
    start_urls = ['http://scrapinghub.com']

    def parse(self, response):
        self.logger.info('Parse function called on %s', response.url) 

• 可以自己改名字

import logging
import scrapy

logger = logging.getLogger('mycustomlogger') # 给自己的logger取名字为mycustomlogger

class MySpider(scrapy.Spider):

    name = 'myspider'
    start_urls = ['http://scrapinghub.com']

    def parse(self, response):
        logger.info('Parse function called on %s', response.url)

在settings.py中配置

These settings can be used to configure the logging:

• LOG_FILE
• LOG_ENABLED
• LOG_ENCODING
• LOG_LEVEL
• LOG_FORMAT
• LOG_DATEFORMAT
• LOG_STDOUT

stats collections

Scrapy提供了方便的收集数据的机制。数据以key/value方式存储，值大多是计数值。该机制叫做数据收集器(Stats Collector)。

通过 stats 属性来使用数据收集器。 下面是在扩展中使用状态的例子:

基本操作

class ExtensionThatAccessStats(object):

    def __init__(self, stats):
        self.stats = stats

    @classmethod
    def from_crawler(cls, crawler):
        return cls(crawler.stats)

设置数据:

stats.set_value('hostname', socket.gethostname())

增加数据值:

stats.inc_value('pages_crawled')

当新的值比原来的值大时设置数据:

stats.max_value('max_items_scraped', value)

当新的值比原来的值小时设置数据:

stats.min_value('min_free_memory_percent', value)

获取数据:

>>> stats.get_value('pages_crawled')
8

获取所有数据:

>>> stats.get_stats()
{
  'pages_crawled': 1238, 'start_time': datetime.datetime(2009, 7, 14, 21, 47, 28, 977139)}

内置可用收集器

# 记录内存的只能在linux中使用
class scrapy.statscollectors.MemoryStatsCollector

# 信息清道收集器
class scrapy.statscollectors.DummyStatsCollector

sending-email

虽然Python通过 smtplib 库使得发送email变得很简单，Scrapy仍然提供了自己的实现。 该功能十分易用，同时由于采用了 Twisted非阻塞式(non-blocking)IO ，其避免了对爬虫的非阻塞式IO的影响。 另外，其也提供了简单的API来发送附件。 通过一些 settings 设置，您可以很简单的进行配置。

基本使用方法

有两种方法可以创建邮件发送器(mail sender)。 您可以通过标准构造器(constructor)创建:

from scrapy.mail import MailSender
mailer = MailSender()

或者您可以传递一个Scrapy设置对象，其会参考 settings:

mailer = MailSender.from_settings(settings)

这是如何来发送邮件了(不包括附件):

mailer.send(to=["someone@example.com"], subject="Some subject", body="Some body", cc=["another@example.com"])

mailsender类

初始化参数：

class scrapy.mail.MailSender(smtphost=None, mailfrom=None, smtpuser=None, smtppass=None, smtpport=None)

参数:

smtphost (str) – 发送email的SMTP主机(host)。如果忽略，则使用 MAIL_HOST 。 mailfrom (str) – 用于发送email的地址(address)(填入 From:) 。 如果忽略，则使用 MAIL_FROM 。 smtpuser – SMTP用户。如果忽略,则使用 MAIL_USER 。 如果未给定，则将不会进行SMTP认证(authentication)。 smtppass (str) – SMTP认证的密码 smtpport (int) – SMTP连接的短裤 smtptls – 强制使用STARTTLS smtpssl (boolean) – 强制使用SSL连接

classmethod from_settings(settings)
使用Scrapy设置对象来初始化对象。其会参考 这些Scrapy设置.


send(to, subject, body, cc=None, attachs=(), mimetype='text/plain')
发送email到给定的接收者。

mail settings

这些设置定义了 MailSender 构造器的默认值。其使得在您不编写任何一行代码的情况下，为您的项目配置实现email通知的功能。

MAIL_FROM
默认值: 'scrapy@localhost'
用于发送email的地址(address)(填入 From:) 。

MAIL_HOST
默认值: 'localhost'
发送email的SMTP主机(host)。

MAIL_PORT
默认值: 25
发用邮件的SMTP端口。

MAIL_USER
默认值: None
SMTP用户。如果未给定，则将不会进行SMTP认证(authentication)。

MAIL_PASS
默认值: None
用于SMTP认证，与 MAIL_USER 配套的密码。

MAIL_TLS
默认值: False
强制使用STARTTLS。STARTTLS能使得在已经存在的不安全连接上，通过使用SSL/TLS来实现安全连接。

MAIL_SSL
默认值: False
强制使用SSL加密连接。

原文链接：https://lookme.blog.csdn.net/article/details/72545634

本站声明:网站内容来源于网络,如有侵权,请联系我们,我们将及时处理。