初识网络爬虫框架

发布时间丨2023-02-25 16:54:27作者丨zhaomeng浏览丨0

Scrapy 是一个高级 Python Web 爬虫框架，基于 Twisted 异步网络库进行开发。它提供了一个完整的和可定制的爬虫流程，涵盖了数据抓取、处理、存储等几乎所有的操作步骤。同时，Scrapy 还支持多种数据格式（如 JSON、CSV、XML 或者原生 Python）、多个网站的并行下载以及动态网页的抓取和解析，适用于大规模高效的网络爬虫任务。

下面是 Scrapy 框架的主要组件和架构：

  1. Scrapy Engine：Scrapy 引擎是最核心的部分，负责控制整个爬取过程，包括处理请求调度及传递、反馈收集、响应处理、中间件和插件管理等等。

  2. Scheduler：Scheduler 模块负责接收 Scrapy Engine 发来的请求，并进行调度，将请求分发给 Downloader 并等待其响应。

  3. Downloader：Downloader 负责下载器组件，向远程服务器发送请求和接收响应，还可以通过钩子实现自定义输出、用户代理、Cookie 管理和传输编码等功能。

  4. Spiders：Spiders 是用户自定义的处理爬虫逻辑的模块，负责从特定的起始 URL (seed URL) 开始抓取网页，以及解析内容，生成 Item 和 Request 对象以供 Scrapy Engine 处理。

  5. Item Pipeline：Item Pipeline 模块负责处理从 Spider 中提取的 Item 对象，包括清洗、验证、去重、持久化存储等操作。Pipeline 可以按照优先级顺序进行多个处理步骤，同时也支持异步处理和插件扩展。

  6. Middleware：中间件是 Scrapy 爬虫框架的核心功能之一，它提供了多种钩子用于在各个阶段（比如请求发起前、下载响应后、Item 数据处理中等）介入处理流程，对请求和响应进行修改和过滤。用户可以编写自己的 Middleware 或者使用第三方库来完成功能扩展。

在 Scrapy 中，用户只需要编写 Spider 和 Item Pipeline 两个模块就可以构建一个简单的爬虫任务。Spider 负责定义初始 URL，抓取网页并解析数据，然后通过 Item 类将结果封装。Pipeline 模块则负责接收输入的 Item 对象，并进行处理和存储。用户也可以通过修改 Settings.py 文件来自由配置爬虫任务的各个参数（比如 User-Agent、Cookie、延迟时限、重试次数、Log 格式、数据导出格式等等）。

总的来说，Scrapy 是一个非常灵活、高效和可定制的 Python Web 爬虫框架，它包含了多个组件和插件，可以帮助用户完成网页抓取、数据流处理以及结果存储等任务。同时，Scrapy 基于 Twisted 框架的异步处理能力以及优化的高并发运作模式，大幅提升了爬虫任务的效率和性能。

PySpider 是一个基于 Python 的强大且易用的 Web 爬虫框架，它既提供了强大的爬取工具，又极其方便灵活的编写代码以及管理和监控爬虫任务。与 Scrapy 不同的是，PySpider 框架提供了可视化操作界面，使用户可以更快、更直观地开发和管理多个爬虫任务，并且支持实时查看爬取结果、错误提示等功能。

下面是 PySpider 框架的主要组件和架构：

  1. PySpider Daemon：PySpider 爬虫守护进程，负责监听用户命令，并在接收到新的爬虫请求时（由 WebUI 或外部程序发送）处理该任务的启动、停止、暂停或者继续等操作。

  2. WebUI：PySpider 提供了一个强大的 Web 界面，让用户可以方便地创建和管理多个爬虫项目，设置起始 URL、数据匹配规则、任务调度等规则，并实时显示数据收集并可视化展示。

  3. Fetcher：Fetcher 组件是 PySpider 中的下载器模块，类似于 Scrapy 中的 Downloader。Fetcher 负责对指定的网站进行访问、数据收集、页面解析和链接跟踪等操作。

  4. Processor：Processor 组件是 PySpider 的解析器模块，类似于 Scrapy 中的 Spider。Processor 解析器对网页进行数据匹配、抽取和清除等操作，并将结果返回给用户或下一步操作。

  5. Saver：Saver 组件是 PySpider 的数据存储模块，负责将解析器解析的结果保存到本地磁盘、数据库或云端服务中，支持 MySQL、MongoDB、Redis、Elasticsearch 等多种数据存储方式。

  6. Project：PySpider 以 Project（项目）为基本单位，每个项目由 Fetcher、Processor、Saver 和其他一些插件组成。可以根据需求创建多个项目，实现分布式爬虫任务在同一个系统内协同工作。

总之，PySpider 是一个强大而易用的 Web 爬虫框架，既包含了完整的爬取流程工具，也提供了友好的管理界面，方便用户配置、调试各项参数和规则。而且 PySpider 还支持异步处理、任务并行、分布式部署等高级功能，扩展性非常强，能够适应各种不同规模和类型的爬虫任务需求。同时，它还拥有较为完善的文档和社区支持，方便用户学习和使用。

Scrapy 和 PySpider 都是基于 Python 的高级 Web 爬虫框架，它们都具有各自的优点和适用范围：

  1. 架构和设计上：Scrapy 是一个分布式的、基于异步 I/O 操作的爬虫框架。它非常灵活和可扩展，在处理单个请求时的性能也较为出色，可以支持全站爬取、数据清洗、处理和批量存储等一系列复杂任务。而 PySpider 则需要较少编程代码量的情况下就能完成相应的任务，并可以通过可视化界面来监控、管理和修改正在运行的爬虫任务。

  2. 学习曲线与易用性：PySpider 明显比 Scrapy 更加适合初学者使用，因为它提供了大量的帮助文档、示例代码和友好的图形化界面，即使对于没有任何编程背景的用户，也可以通过鼠标拖拽和简单的配置进行开发。而 Scrapy 的学习曲线更加陡峭，需要用户具备颇高的技术水平，才能灵活地控制底层的请求调度、中间件和插件机制。

  3. 功能和扩展性：Scrapy 框架支持多种数据格式和源站点，并具有强大的扩展性，用户可以根据需求开发和使用各种插件、中间件和 Pipeline 等修改请求和响应，以及自定义调度器和数据清晰工具。PySpider 则擅长于处理较小型的网络爬虫任务，特别适用于那些需要快速生成原型、在短时间内完成项目并不断更新的用户，同时也提供了多个数据存储方式，并且支持简单的分布式部署。

综上所述，Scrapy 和 PySpider 都是非常优秀的 Python Web 爬虫框架，适合于不同规模和类型的爬虫任务。选择哪一种很大程度上取决于你的技术水平、项目要求以及个人喜好和习惯等因素。