一、Scrapy框架概述
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，它提供了强大的数据提取能力、灵活的扩展机制以及高效的异步处理性能。其核心架构包括：
Engine：控制所有组件之间的数据流，当某个动作发生时触发事件
Scheduler：接收Engine发送的请求并入队，当Engine请求时返回给Engine
Downloader：负责下载网页内容并将结果返回给Spider
Spider：用户编写的用于分析响应、提取项目和额外URL的类
Item Pipeline：负责处理Spider提取的项目，进行数据清洗、验证和存储
二、项目环境搭建
首先，我们需要安装Scrapy和相关的依赖库：
对于分布式爬虫，我们还需要安装和配置Redis服务器作为调度队列。
三、创建Scrapy项目
使用Scrapy命令行工具创建项目：
四、定义数据模型
在items.py中定义我们需要抓取的数据结构：
五、编写爬虫核心逻辑
在spiders/kuaikan.py中编写爬虫的主要逻辑：
六、实现分布式爬虫
为了将爬虫转换为分布式模式，我们需要使用scrapy-redis组件：
修改settings.py配置文件：
修改爬虫代码，继承RedisSpider：
七、数据存储管道
创建MongoDB存储管道，在pipelines.py中：
import pymongo
from scrapy import settings
class MongoPipeline:
def init(self, mongo_uri, mongo_db):
self.mongo_uri = mongo_uri
self.mongo_db = mongo_db
@classmethod
def from_crawler(cls, crawler):
return cls(
mongo_uri=crawler.settings.get('MONGO_URI'),
mongo_db=crawler.settings.get('MONGO_DATABASE', 'scrapy')
)
def open_spider(self, spider):
self.client = pymongo.MongoClient(self.mongo_uri)
self.db = self.client[self.mongo_db]
def close_spider(self, spider):
self.client.close()
def process_item(self, item, spider):
collection_name = item.__class__.__name__
self.db[collection_name].insert_one(dict(item))
return item
在settings.py中添加MongoDB配置：
MONGO_URI = 'mongodb://localhost:27017'
MONGO_DATABASE = 'kuaikan_comics'
八、中间件与反爬虫策略
为了应对网站的反爬虫机制，我们需要添加一些中间件：
在middlewares.py中添加随机User-Agent中间件
import random
from scrapy import signals
class RandomUserAgentMiddleware:
def init(self, user_agents):
self.user_agents = user_agents
@classmethod
def from_crawler(cls, crawler):
return cls(
user_agents=crawler.settings.get('USER_AGENTS', [])
)
def process_request(self, request, spider):
request.headers['User-Agent'] = random.choice(self.user_agents)
在settings.py中配置用户代理列表
USER_AGENTS = [
'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36',
'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/605.1.15',
# 添加更多用户代理...
]
总结
本文详细介绍了如何使用Scrapy框架构建一个高效的分布式漫画爬虫。通过结合Scrapy-Redis实现分布式抓取，使用MongoDB进行数据存储，以及实施多种反反爬虫策略，我们能够构建一个稳定高效的爬虫系统。这种架构不仅可以应用于漫画网站，经过适当修改后也可以用于其他各种类型的网站数据抓取任务。
