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[Python3网络爬虫开发实战] 12.1- pyspider 框架介绍

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12.1 pyspider 框架介绍

pyspider 是由国人 binux 编写的强大的网络爬虫系统,其 GitHub 地址为 。

pyspider 带有强大的 WebUI、脚本编辑器、任务监控器、项目管理器以及结果处理器,它支持多种数据库后端、多种消息队列、JavaScript 渲染页面的爬取,使用起来非常方便。

1. pyspider 基本功能

我们总结了一下,PySpider 的功能有如下几点。

  • 提供方便易用的 WebUI 系统,可以可视化地编写和调试爬虫。
  • 提供爬取进度监控、爬取结果查看、爬虫项目管理等功能。
  • 支持多种后端数据库,如 MySQL、MongoDB、Redis、SQLite、Elasticsearch、PostgreSQL。
  • 支持多种消息队列,如 RabbitMQ、Beanstalk、Redis、Kombu。
  • 提供优先级控制、失败重试、定时抓取等功能。
  • 对接了 PhantomJS,可以抓取 JavaScript 渲染的页面。
  • 支持单机和分布式部署,支持 Docker 部署。

如果想要快速方便地实现一个页面的抓取,使用 pyspider 不失为一个好的选择。

2. 与 Scrapy 的比较

后面会介绍另外一个爬虫框架 Scrapy,我们学习完 Scrapy 之后会更容易理解此部分内容。我们先了解一下 pyspider 与 Scrapy 的区别。

  • pyspider 提供了 WebUI,爬虫的编写、调试都是在 WebUI 中进行的,而 Scrapy 原生是不具备这个功能的,采用的是代码和命令行操作,但可以通过对接 Portia 实现可视化配置。
  • pyspider 调试非常方便,WebUI 操作便捷直观,在 Scrapy 中则是使用 parse 命令进行调试,论方便程度不及 pyspider。
  • pyspider 支持 PhantomJS 来进行 JavaScript 渲染页面的采集,在 Scrapy 中可以对接 ScrapySplash 组件,需要额外配置。
  • PySpide r 中内置了 PyQuery 作为选择器,在 Scrapy 中对接了 XPath、CSS 选择器和正则匹配。
  • pyspider 的可扩展程度不足,可配制化程度不高,在 Scrapy 中可以通过对接 Middleware、Pipeline、Extension 等组件实现非常强大的功能,模块之间的耦合程度低,可扩展程度极高。

如果要快速实现一个页面的抓取,推荐使用 pyspider,开发更加便捷,如快速抓取某个普通新闻网站的新闻内容。如果要应对反爬程度很强、超大规模的抓取,推荐使用 Scrapy,如抓取封 IP、封账号、高频验证的网站的大规模数据采集。

3. pyspider 的架构

pyspider 的架构主要分为 Scheduler(调度器)、Fetcher(抓取器)、Processer(处理器)三个部分,整个爬取过程受到 Monitor(监控器)的监控,抓取的结果被 Result Worker(结果处理器)处理,如图 12-1 所示。

图 12-1 pyspider 架构图

Scheduler 发起任务调度,Fetcher 负责抓取网页内容,Processer 负责解析网页内容,然后将新生成的 Request 发给 Scheduler 进行调度,将生成的提取结果输出保存。

pyspider 的任务执行流程的逻辑很清晰,具体过程如下所示。

  • 每个 pyspider 的项目对应一个 Python 脚本,该脚本中定义了一个 Handler 类,它有一个 on_start() 方法。爬取首先调用 on_start() 方法生成最初的抓取任务,然后发送给 Scheduler 进行调度。

  • Scheduler 将抓取任务分发给 Fetcher 进行抓取,Fetcher 执行并得到响应,随后将响应发送给 Processer。

  • Processer 处理响应并提取出新的 URL 生成新的抓取任务,然后通过消息队列的方式通知 Schduler 当前抓取任务执行情况,并将新生成的抓取任务发送给 Scheduler。如果生成了新的提取结果,则将其发送到结果队列等待 Result Worker 处理。

  • Scheduler 接收到新的抓取任务,然后查询数据库,判断其如果是新的抓取任务或者是需要重试的任务就继续进行调度,然后将其发送回 Fetcher 进行抓取。

  • 不断重复以上工作,直到所有的任务都执行完毕,抓取结束。

  • 抓取结束后,程序会回调 on_finished() 方法,这里可以定义后处理过程。

4. 结语

本节我们主要了解了 pyspider 的基本功能和架构。接下来我们会用实例来体验一下 pyspider 的抓取操作,然后总结它的各种用法。

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(1)个小伙伴在吐槽
  1. 写得不错,要做起来要点难度
    2019-11-29 18:01 (23小时前)回复