Python爬虫从入门到放弃(十二)之 Scrapy框架的架构和原理

简介: 这一篇文章主要是为了对scrapy框架的工作流程以及各个组件功能的介绍 Scrapy目前已经可以很好的在python3上运行Scrapy使用了Twisted作为框架,Twisted有些特殊的地方是它是事件驱动的,并且比较适合异步的代码。

这一篇文章主要是为了对scrapy框架的工作流程以及各个组件功能的介绍

Scrapy目前已经可以很好的在python3上运行
Scrapy使用了Twisted作为框架,Twisted有些特殊的地方是它是事件驱动的,并且比较适合异步的代码。对于会阻塞线程的操作包含访问文件、数据库或者Web、产生新的进程并需要处理新进程的输出(如运行shell命令)、执行系统层次操作的代码(如等待系统队列),Twisted提供了允许执行上面的操作但不会阻塞代码执行的方法。

Scrapy data flow(流程图)

Scrapy数据流是由执行的核心引擎(engine)控制,流程是这样的:
1、爬虫引擎ENGINE获得初始请求开始抓取。 
2、爬虫引擎ENGINE开始请求调度程序SCHEDULER,并准备对下一次的请求进行抓取。 
3、爬虫调度器返回下一个请求给爬虫引擎。 
4、引擎请求发送到下载器DOWNLOADER,通过下载中间件下载网络数据。 
5、一旦下载器完成页面下载,将下载结果返回给爬虫引擎ENGINE。 
6、爬虫引擎ENGINE将下载器DOWNLOADER的响应通过中间件MIDDLEWARES返回给爬虫SPIDERS进行处理。 
7、爬虫SPIDERS处理响应,并通过中间件MIDDLEWARES返回处理后的items,以及新的请求给引擎。 
8、引擎发送处理后的items到项目管道,然后把处理结果返回给调度器SCHEDULER,调度器计划处理下一个请求抓取。 
9、重复该过程(继续步骤1),直到爬取完所有的url请求。

各个组件介绍

爬虫引擎(ENGINE)
爬虫引擎负责控制各个组件之间的数据流,当某些操作触发事件后都是通过engine来处理。

调度器(SCHEDULER)
调度接收来engine的请求并将请求放入队列中,并通过事件返回给engine。

下载器(DOWNLOADER)
通过engine请求下载网络数据并将结果响应给engine。

Spider
Spider发出请求,并处理engine返回给它下载器响应数据,以items和规则内的数据请求(urls)返回给engine。

管道项目(item pipeline)
负责处理engine返回spider解析后的数据,并且将数据持久化,例如将数据存入数据库或者文件。

下载中间件
下载中间件是engine和下载器交互组件,以钩子(插件)的形式存在,可以代替接收请求、处理数据的下载以及将结果响应给engine。

spider中间件
spider中间件是engine和spider之间的交互组件,以钩子(插件)的形式存在,可以代替处理response以及返回给engine items及新的请求集。

如何创建Scrapy项目

创建Scrapy项目

创建scrapy项目的命令是scrapy startproject 项目名,创建一个爬虫
进入到项目目录scrapy genspider 爬虫名字 爬虫的域名,例子如下:

zhaofandeMBP:python_project zhaofan$ scrapy startproject test1
New Scrapy project 'test1', using template directory '/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.5/lib/python3.5/site-packages/scrapy/templates/project', created in:
    /Users/zhaofan/Documents/python_project/test1

You can start your first spider with:
    cd test1
    scrapy genspider example example.com
zhaofandeMBP:python_project zhaofan$ 
zhaofandeMBP:test1 zhaofan$ scrapy genspider shSpider hshfy.sh.cn
Created spider 'shSpider' using template 'basic' in module:
  test1.spiders.shSpider

scrapy项目结构

items.py 负责数据模型的建立,类似于实体类。
middlewares.py 自己定义的中间件。
pipelines.py 负责对spider返回数据的处理。
settings.py 负责对整个爬虫的配置。
spiders目录 负责存放继承自scrapy的爬虫类。
scrapy.cfg scrapy基础配置

 

所有的努力都值得期许,每一份梦想都应该灌溉!
目录
相关文章
|
14天前
|
数据采集 存储 XML
Python爬虫定义入门知识
Python爬虫是用于自动化抓取互联网数据的程序。其基本概念包括爬虫、请求、响应和解析。常用库有Requests、BeautifulSoup、Scrapy和Selenium。工作流程包括发送请求、接收响应、解析数据和存储数据。注意事项包括遵守Robots协议、避免过度请求、处理异常和确保数据合法性。Python爬虫强大而灵活,但使用时需遵守法律法规。
|
15天前
|
数据采集 缓存 定位技术
网络延迟对Python爬虫速度的影响分析
网络延迟对Python爬虫速度的影响分析
|
16天前
|
数据采集 Web App开发 监控
高效爬取B站评论:Python爬虫的最佳实践
高效爬取B站评论:Python爬虫的最佳实践
|
11天前
|
存储 分布式计算 关系型数据库
架构/技术框架调研
本文介绍了微服务间事务处理、调用、大数据处理、分库分表、大文本存储及数据缓存的最优解决方案。重点讨论了Seata、Dubbo、Hadoop生态系统、MyCat、ShardingSphere、对象存储服务和Redis等技术,提供了详细的原理、应用场景和优缺点分析。
|
16天前
|
监控
SMoA: 基于稀疏混合架构的大语言模型协同优化框架
通过引入稀疏化和角色多样性,SMoA为大语言模型多代理系统的发展开辟了新的方向。
29 6
SMoA: 基于稀疏混合架构的大语言模型协同优化框架
|
17天前
|
数据采集 存储 JSON
Python爬虫开发中的分析与方案制定
Python爬虫开发中的分析与方案制定
|
21天前
|
数据采集 JSON 测试技术
Python爬虫神器requests库的使用
在现代编程中,网络请求是必不可少的部分。本文详细介绍 Python 的 requests 库,一个功能强大且易用的 HTTP 请求库。内容涵盖安装、基本功能(如发送 GET 和 POST 请求、设置请求头、处理响应)、高级功能(如会话管理和文件上传)以及实际应用场景。通过本文,你将全面掌握 requests 库的使用方法。🚀🌟
42 7
|
21天前
|
数据采集 Web App开发 JavaScript
爬虫策略规避:Python爬虫的浏览器自动化
爬虫策略规避:Python爬虫的浏览器自动化
|
21天前
|
数据采集 存储 XML
Python实现网络爬虫自动化:从基础到实践
本文将介绍如何使用Python编写网络爬虫,从最基础的请求与解析,到自动化爬取并处理复杂数据。我们将通过实例展示如何抓取网页内容、解析数据、处理图片文件等常用爬虫任务。
118 1
|
7天前
|
数据采集 JavaScript 程序员
探索CSDN博客数据:使用Python爬虫技术
本文介绍了如何利用Python的requests和pyquery库爬取CSDN博客数据,包括环境准备、代码解析及注意事项,适合初学者学习。
37 0
下一篇
无影云桌面