01简单爬虫架构

最新推荐文章于 2024-04-05 09:45:00 发布

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#爬虫

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10 篇文章

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爬虫调度端

启动爬虫，停止爬虫，监视爬虫的运行情况

爬虫

URL管理器

对将要爬取的和已经爬取过的URL进行管理；可取出待爬取的URL，将其传送给“网页下载器”。

网页下载器

将URL指定的网页下载下来，存储为字符串，之后提交给网页解析器

网页解析器

     一方面：解析出价值数据
     另一方面：将解析到的url（未爬取过的url）返回给URL管理器

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设计高效的爬虫调度系统：构建可扩展的Python爬虫架构

2201_76125261的博客

04-21

1251

设计一个高效的爬虫调度系统不仅需要考虑如何管理任务和爬虫实例，还要考虑如何保证系统的可扩展性、性能和错误处理能力。本文详细讨论了爬虫调度系统的架构设计、Python实现以及如何结合分布式技术和异步编程来提升爬虫性能。通过合理的调度策略和任务分配，我们可以构建一个高效且可扩展的爬虫调度系统。

Python开发简单爬虫--学习笔记

小世界的blog

09-02

3008

本文内容来自于慕课网《Python开发简单爬虫》，感兴趣的同学可以去看视频。http://www.imooc.com/learn/563 一个简单的爬虫主要分为调度器、URL管理器、网页下载器、网页解析器几个部分，本文只涉及不需要登录操作的简单爬虫。 1.爬虫简介爬虫是能够自动抓取互联网信息的程序价值：新闻聚合阅读器、图书价格对比网、Python技术文章大全

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搭建爬虫架构

qq_43742497的博客

02-19

1484

目录爬虫基本思路补充urllib获取get请求可能遇到的问题使用post方法延时处理响应状态和头打印状态码打印头部信息可以只选择打印某一信息访问豆瓣get方法post方法爬虫基本思路第一步：爬取网页第二步：解析数据第三步：保存数据具体操作：第一步：在获取网页的时候，我们要有一个baseurl作为访问对象。 baseurl = “网页地址” datalist = getData(baseurl) 第三步：保存数据需要有保存路径savapath savepath = “.\存储位置.xls” 加

爬虫简单架构

FisherWang_CN

02-21

656

爬虫基础概念及作用 1.爬虫：一段自动抓取互联网信息的程序。 2.作用：信息为我所用。简单爬虫架构 1. 2. URL管理器：管理待抓取url集合和已抓取的URL集合如果不对这些URL进行管理，就有可能出现重复抓取和循环抓取的情况，最严重的情况，如果两个URL相互指向，会发现我们的爬虫一直在循环不断的抓取这两个URL，便会出现死循环

简单的爬虫架构

Ginta的博客

02-13

181

爬虫架构 URL管理器对将要爬取的url和已经爬取过的url进行管理。取出待爬取的url传给网页下载器。网页下载器将url指定的网页下载下来，存储成字符串，传给网页解析器进行解析。网页解析器从网页字符串内容中取出有价值的数据（也就是我们最终想要的数据）。 ...

python爬虫简单架构原理及示例

reblue520的专栏

06-25

345

网页下载器示例： # coding:utf-8 import urllib2 import cookielib url = "http://www.baidu.com" print u"第一种方法" # pip install urllib2 response1 = urllib2.urlopen(url) print response1.getco...

requests+lxml爬虫，简单爬虫架构.zip

03-01

爬虫（Web Crawler）是一种自动化程序，用于从互联网上收集信息。其主要功能是访问网页、提取数据并存储，以便后续分析或展示。爬虫通常由搜索引擎、数据挖掘工具、监测系统等应用于网络数据抓取的场景。爬虫的...

爬虫技术之分布式爬虫架构的讲解

09-09

分布式爬虫架构是一种应对大规模网页抓取需求的高级策略，它通过将爬虫程序分散到多台计算机上，实现高效、可靠的数据采集。在互联网世界中，数据量日益庞大，单机爬虫往往无法满足快速、全面抓取的需求，因此分布式...

Node.js-requestcheeriomysqlasyncNode.js简单爬虫架构

08-09

在本文中，我们将深入探讨如何使用Node.js构建一个基于`request`、`cheerio`、`mysql`和`async`库的简单爬虫架构。这个框架是许多初学者和开发者用于数据抓取和处理的基本工具集合。我们将讨论每个库的作用，以及...

Python简易爬虫架构与设计

nzyalj的博客

03-07

744

简易python，来自慕课网

python爬虫(二)简单的架构

Arog的博客

07-19

392

要实现一个爬虫我们需要考虑那几个方面呢? 首先我们需要一个爬虫的调度端,来启动爬虫,运行爬虫,监视爬虫的运行情况. 在爬虫程序有三个模块. 1 URL管理器 : 将我们的将要爬取得URL和已经爬取过的URL 2 网页下载器: 将我们URL管理器中待爬取的URL将其传送给网页下载器,下载器将指定的URL下载下来组成一个字符串. 3 网页解析器: 将我们的网页下载器下载下来的字符串传送给网...

第三章简单的爬虫架构

一蓑烟雨任平生的专栏

02-01

518

3.1 简单的爬虫架构爬虫调度端：用于启动爬虫，监视爬虫或者记录爬虫的运行情况。URL 管理器：管理已经爬取过的URL 和将要爬取的URL网页下载器：从URL 管理器中取出一个将要爬取的URL，传递给网页下载器。网页下载器会将URL指向的网页下载下来，存储成一个字符串，这个字符串传递给网页解析器进行解析，一方面会解析出有价值的数据，另一方面，每个网页都含有一些指向其他网页的URL，

python爬虫入门篇：还不会设计爬虫框架？一文教会你独立设计爬虫架构！

code_space

12-13

1578

上篇文章我们已经了解了爬虫的请求和解析基础，今天我将为大家讲解一个简单的爬虫的框架设计架构，将爬虫运用到的中间件进行功能解析

分分钟学会用python爬取心目中的女神——Scrapy

huobanjishijian的专栏

12-11

733

作者：战神王恒本博文将带领你从入门到精通爬虫框架Scrapy，最终具备爬取任何网页的数据的能力。本文以校花网为例进行爬取，让你体验爬取校花的成就感。 Scrapy，Python开发的一个快速,高层次的屏幕抓取和web抓取框架，用于抓取web站点并从页面中提取结构化的数据。Scrapy用途广泛，可以用于数据挖掘、监测和自动化测试。 Scrapy吸引人的地方在于

开发一款开源爬虫框架系列（五）：爬虫架构的一些新思路

flashflight的专栏

11-25

3094

爬虫开源项目地址：http://git.oschina.net/coliza/MongooCrawler 以前的思路是由客户端完成所有的下载网页，解析等功能，服务器端负责从内存队列中拿到数据并将获取的对象输出到存储层。现在发现一个很麻烦的问题，不同的网站需要定制不同的抓取策略，如果部署爬虫集群，那么假如我要修改解析策略或存储策略，客户端或者服务器只能重写、编译、部署，而且服务端负

8个超高效的爬虫框架，你用过几个？

最新发布

07-28

<think>首先，用户的问题是：“我想了解爬虫系统的整体架构设计请问爬虫系统架构设计原理及组成部分”。我需要基于系统级指令和用户可见层的要求来回答。系统级指令： - 行内数学表达式使用 $...$，例如 $x^2$。 - 独立公式使用 $$...$$ 并单独成段。 - LaTeX语法正确。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识，例如 [^1]。用户可见层： - 回答结构清晰，帮助用户逐步解决问题。 - 尽量保证回答真实可靠。 - 参考站内引用（提供的引用内容）。提供的引用内容： - [^1]：关于分布式爬虫的架构类型（主从、对等、多层级），优缺点。 - [^2]：爬虫技术实现原理，包括发送请求、获取响应、解析网页。 - [^3]：爬虫库如urllib、requests、selenium、scrapy，项目采用scrapy。 - [^4]：分布式爬虫原理，使用多台服务器协同工作。 - [^5]：Scrapy框架的组成部分（Scrapy Engine, Scheduler, Downloader, Spiders, Item Pipeline）和爬取过程。用户的问题是关于爬虫系统的整体架构设计，包括原理和组成部分。我需要整合这些引用内容，提供一个清晰的解释。结构清晰的回答： 1. **介绍爬虫系统**：简要解释什么是爬虫系统及其目的。 2. **整体架构设计原理**：解释爬虫系统的基本工作原理。 3. **组成部分**：详细描述架构中的关键组件。 4. **架构类型**：讨论分布式爬虫的架构（如主从、对等）。 5. **生成相关问题**：在回答末尾添加相关问题。使用引用：在回答中，当引用特定内容时，在段落末尾添加引用标识，例如 [^1]。由于用户提到了“整体架构设计”，我应该覆盖一般爬虫架构和分布式爬虫，因为引用中强调了分布式。大纲回答： - **引言**：定义爬虫系统。 - **设计原理**：基于引用[^2]和[^4]，解释爬虫的基本工作流程：发送请求、获取响应、解析内容。 - **组成部分**：基于引用[^5]，描述Scrapy框架的组件（作为例子），并扩展到一般爬虫架构。 - **架构类型**：基于引用[^1]和[^4]，讨论分布式架构的类型（主从、对等），优缺点。 - **总结**：简要总结。 - **相关问题**：生成3-5个相关问题。确保语言流畅、中文。生成相关问题：在末尾添加“§§相关问题§§”部分，列出几个问题。现在，整合引用： - 从引用[^2]：爬虫原理包括请求行、请求头、空行、请求体；响应行、响应头、空行、响应体；解析网页提取链接和资源。 - 从引用[^5]：Scrapy的组件：Scrapy Engine, Scheduler, Downloader, Spiders, Item Pipeline。 - 从引用[^1]：分布式架构类型：主从、对等、多层级，优缺点。 - 从引用[^4]：分布式爬虫的必要性和基本概念。回答结构： 1. **爬虫系统简介** 2. **整体架构设计原理** - 基本工作流程 3. **爬虫系统的组成部分** - 核心组件（如Scheduler, Downloader, Parser等） 4. **分布式爬虫架构** - 类型和优缺点 5. **总结** 6. **相关问题** 使用数学表达式：如果可能，添加一些数学表达式，但爬虫架构可能不涉及太多数学。或许在描述性能时，比如爬取效率，但不要强求。系统指令要求使用$...$或$$...$$，但如果没有自然的地方，可以省略，除非必要。在回答中，自然地添加引用标识。</think>### 爬虫系统整体架构设计原理及组成部分爬虫系统是一种自动化程序，用于从互联网上抓取和提取数据。其核心目标是通过模拟用户行为访问网页、解析内容，并将数据存储或进一步处理。整体架构设计需考虑可扩展性、效率、容错性和数据一致性，尤其在处理大规模数据时，分布式架构成为关键选择。以下我将从设计原理、组成部分和架构类型三个方面逐步解释。 #### 1. **设计原理** 爬虫系统的工作原理基于 HTTP 协议和网页解析技术，核心流程包括发送请求、获取响应、解析内容三个步骤： - **发送请求**：爬虫向目标服务器发送 HTTP 请求，包括请求行（如 GET/POST 方法）、请求头（如 User-Agent 和 Cookie）、空行和请求体（用于 POST 请求携带数据）。这确保了爬虫能模拟浏览器行为，避免被反爬机制拦截 [^2]。 - **获取响应**：服务器返回响应内容，包括响应行（状态码）、响应头（如 Content-Type）、空行和响应体（HTML 或 JSON 数据）。爬虫需处理重定向、错误状态码（如 404），确保数据完整性 [^2]。 - **解析内容**：爬虫解析响应体，提取有用数据（如文本、图片）和新的 URL 链接。这涉及 HTML 解析器（如 BeautifulSoup）或正则表达式，提取的链接用于后续爬取，形成递归循环。数学上，这个过程可建模为图遍历问题，其中网页节点 $V$ 和链接边 $E$ 构成一个有向图 $G = (V, E)$，爬虫需高效遍历 $G$ 以避免重复和死循环 [^2][^4]。在分布式环境中，原理扩展到多节点协同：任务被分割到多个服务器，节点间通过消息队列（如 RabbitMQ）或协调服务（如 ZooKeeper）同步状态，实现负载均衡和容错。例如，分布式爬虫通过分片策略处理大规模 URL 集合，提升爬取速度 [^1][^4]。 #### 2. **组成部分** 爬虫系统架构通常由多个核心组件组成，这些组件协同工作，形成一个完整的处理流水线。以流行框架 Scrapy 为例（因其模块化设计代表性），整体架构包括以下部分： - **Scrapy Engine（引擎）**：作为中央控制器，协调各组件工作流，负责调度请求和传递数据 [^5]。 - **Scheduler（调度器）**：管理待爬取 URL 队列，实现优先级调度（如深度优先或广度优先），并处理去重（通过布隆过滤器或哈希表）。数学上，调度算法可优化为 $O(\log n)$ 时间复杂度，确保高效任务分配 [^5]。 - **Downloader（下载器）**：发送 HTTP 请求并接收响应，支持并发连接（如异步 I/O）。例如，使用多线程或异步库（如 aiohttp）提高下载效率，减少延迟 [^5]。 - **Spiders（蜘蛛）**：自定义解析逻辑的组件，负责提取数据和链接。蜘蛛解析响应体后，输出数据项（Items）或新 URL。解析过程可涉及 XPath 或 CSS 选择器，提取效率取决于网页结构复杂度 [^5]。 - **Item Pipeline（项目管道）**：处理蜘蛛提取的数据，包括清洗、验证、去重和存储。例如，数据可写入数据库（如 MySQL）或文件（如 JSON）。管道支持插件扩展，便于集成外部服务 [^5]。在分布式爬虫中，组件进一步扩展： - **任务分发模块**：主节点（在主从架构中）或分布式队列（在对等架构中）分配 URL 任务。 - **数据存储层**：使用分布式数据库（如 Redis 或 Cassandra）存储 URL 状态和爬取结果。 - **监控与容错模块**：实时监控节点健康，处理故障转移，确保系统高可用 [^1][^4]。 #### 3. **架构类型** 根据规模和需求，爬虫架构分为单机式和分布式，后者更适用于大规模数据场景： - **单机架构**：所有组件运行在单一服务器，适合小规模爬取。优点包括简单易部署，但扩展性差，易受性能瓶颈限制。 - **分布式架构**：通过多节点协同提升吞吐量，常见类型包括： - **主从架构**：主节点负责任务调度和监控，从节点执行爬取任务。优点：易于管理、任务分配灵活；缺点：主节点单点故障风险，可能成为性能瓶颈 [^1]。 - **对等架构**：节点平等，无中心节点，通过共识算法（如 Paxos）协调任务。优点：无单点故障、扩展性好；缺点：任务协调复杂，数据一致性难保证 [^1]。 - **多层级架构**：结合主从和对等元素，例如上层调度器 + 下层工作节点。适用场景包括大型搜索引擎，需平衡负载和容错 [^1][^4]。数学上，分布式爬虫的性能可建模为：设 $n$ 为节点数，$t$ 为任务数，理想情况下爬取时间 $T \propto t/n$，但实际受网络延迟 $d$ 影响，即 $T \approx \frac{t}{n} + d$ [^4]。优化方法包括动态调整分片大小，以最小化 $d$。 #### 总结爬虫系统架构设计以高效数据获取为核心，原理基于 HTTP 请求-响应循环，组成部分涵盖调度、下载、解析和存储模块。分布式架构（如主从或对等）通过多节点协同解决单机瓶颈，但需权衡管理复杂度和一致性。实际应用中，框架如 Scrapy 提供模块化基础，而分布式扩展需结合具体需求选择架构类型 [^1][^2][^4][^5]。