常用Python爬虫框架汇总

接触了几个爬虫框架,其中比较好用的是 Scrapy 和PySpider。就个人而言,pyspider上手更简单,操作更加简便,因为它增加了 WEB 界面,写爬虫迅速,集成了phantomjs,可以用来抓取js渲染的页面。Scrapy自定义程度高,比 PySpider更底层一些,适合学习研究,需要学习的相关知识多,不过自己拿来研究分布式和多线程等等是非常合适的。

PySpider

PySpider是binux做的一个爬虫架构的开源化实现。主要的功能需求是:

抓取、更新调度多站点的特定的页面

需要对页面进行结构化信息提取

灵活可扩展,稳定可监控

而这也是绝大多数python爬虫的需求 —— 定向抓取,结构化化解析。但是面对结构迥异的各种网站,单一的抓取模式并不一定能满足,灵活的抓取控制是必须的。为了达到这个目的,单纯的配置文件往往不够灵活,于是,通过脚本去控制抓取是最后的选择。

而去重调度,队列,抓取,异常处理,监控等功能作为框架,提供给抓取脚本,并保证灵活性。最后加上web的编辑调试环境,以及web任务监控,即成为了这套框架。

pyspider的设计基础是:以python脚本驱动的抓取环模型爬虫

通过python脚本进行结构化信息的提取,follow链接调度抓取控制,实现最大的灵活性

通过web化的脚本编写、调试环境。web展现调度状态

抓取环模型成熟稳定,模块间相互独立,通过消息队列连接,从单进程到多机分布式灵活拓展

pyspider的架构主要分为 scheduler(调度器), fetcher(抓取器),

processor(脚本执行):

各个组件间使用消息队列连接,除了scheduler是单点的,fetcher 和 processor 都是可以多实例分布式部署的。 scheduler 负责整体的调度控制

任务由 scheduler 发起调度,fetcher 抓取网页内容, processor 执行预先编写的python脚本,输出结果或产生新的提链任务(发往 scheduler),形成闭环。

每个脚本可以灵活使用各种python库对页面进行解析,使用框架API控制下一步抓取动作,通过设置回调控制解析动作。

Scrapy

Scrapy是一个为了爬取网站数据,提取结构性数据而编写的应用框架。 可以应用在包括数据挖掘,信息处理或存储历史数据等一系列的程序中。

其最初是为了页面抓取 (更确切来说, 网络抓取 )所设计的, 也可以应用在获取API所返回的数据(例如 Amazon Associates Web Services ) 或者通用的网络爬虫。Scrapy用途广泛,可以用于数据挖掘、监测和自动化测试

Scrapy 使用了 Twisted 异步网络库来处理网络通讯。整体架构大致如下

Scrapy主要包括了以下组件:

引擎(Scrapy): 用来处理整个系统的数据流处理, 触发事务(框架核心)

调度器(Scheduler): 用来接受引擎发过来的请求, 压入队列中, 并在引擎再次请求的时候返回. 可以想像成一个URL(抓取网页的网址或者说是链接)的优先队列, 由它来决定下一个要抓取的网址是什么, 同时去除重复的网址

下载器(Downloader): 用于下载网页内容, 并将网页内容返回给蜘蛛(Scrapy下载器是建立在twisted这个高效的异步模型上的)

爬虫(Spiders): 爬虫是主要干活的, 用于从特定的网页中提取自己需要的信息, 即所谓的实体(Item)。用户也可以从中提取出链接,让Scrapy继续抓取下一个页面

项目管道(Pipeline): 负责处理爬虫从网页中抽取的实体,主要的功能是持久化实体、验证实体的有效性、清除不需要的信息。当页面被爬虫解析后,将被发送到项目管道,并经过几个特定的次序处理数据。

下载器中间件(Downloader Middlewares): 位于Scrapy引擎和下载器之间的框架,主要是处理Scrapy引擎与下载器之间的请求及响应。

爬虫中间件(Spider Middlewares): 介于Scrapy引擎和爬虫之间的框架,主要工作是处理蜘蛛的响应输入和请求输出。

调度中间件(Scheduler Middewares): 介于Scrapy引擎和调度之间的中间件,从Scrapy引擎发送到调度的请求和响应。

Scrapy运行流程大概如下:

首先,引擎从调度器中取出一个链接(URL)用于接下来的抓取

引擎把URL封装成一个请求(Request)传给下载器,下载器把资源下载下来,并封装成应答包(Response)

然后,爬虫解析Response

若是解析出实体(Item),则交给实体管道进行进一步的处理。

若是解析出的是链接(URL),则把URL交给Scheduler等待抓取

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