[spider] 爬虫总体模型

WK要做企业内部信息搜索工具,与作者讨论爬虫模型及实现。作者重新研究未完善的spider代码,确定以trie树为基本数据结构处理URL数据,将URL数据库和队列组合为UrlManager,还计划加入分布式网络模块deliver_manager,并调整IO_Writer位置以优化处理。

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最近只想把以前的小程序好好整理,改改简历,提高简历的魅力(至少也得减少一点排斥力,哈~), 结果感觉动力不太明显,活干得不怎么利落,面对以前乱七八糟的东西,一下也拾不起来,生活习惯一下改变,也有一点不太习惯……。唉……

       WK说他要做一个企业内部的“信息搜索工具”,暂且就这么叫吧,^_^ 想和我讨论一下以前我写的爬虫模型,以及相关实现。于是就重新拿起未完善的spider 代码,重新研究。其实本来我也打算把这个改一下,好提前交了毕业设计。

       以前写得较急,说到总的模型,也曾经考虑过,不过没太具体,写代码时,总是基于方便,临时改变了许多,最后还是成了个大杂烩,哈~ 是该改改了,和WK花了一天时间讨论,终于讨论了个比较清晰的模型,看起来好象也挺不错,可以写代码了,因为WK只要求企业内部网页搜索,实在是很轻量级的数据,因此什么URL数据库,什么URL消重,页面保存啊几乎都不会成为瓶颈,不过我却想把URL数据存储结构先设计一下,哈~ 因为根据我21年的经验,如果我现在不设计,以后其他的全部写完了,我的动力周期就差不多到低谷了,肯定懒得写了。 因此…… EH~··# ,我还是要先设计一下具体的数据结构,以及如何优化,当然了,基本的思路已经定下:以trie 树为基本数据结构,目的是消重实在很快,尽管缺点是占用N大的额外空间。 ……

…………………………

只顾着改后面的结构,忘记把URL数据处理给分离开了……, spider_manager 负责的只有对各个 downloader 的控制 start stop suspend resume shutdown ... 。至于 URL 数据库和URL队列(功能同cash)应该组合为 UrlManager 这样就差不多了,

哈……

…………………………

关于分布式, 由于WK的企业内部检索要求不高,讨论时把这个给忘记了,我要的结果,当然是要加进去的,总的来说现在的模型改变应该不大。主要是加入一个新的网络模块deliver_manager,负责各个spider 之间的互动(当然是为了分压),如果能让每个spider 所下载的URL数量相差不大,那应该算较优吧, 至于如何deliver ,我打算先参考别人的论文,使用他们提供的经验函数,先进行尝试,以后有经验了,才进行修改。

至于deliver_manager 的工作,应该是介于html_parser  url_manager 之间。…… 还没想好 HOHO

…………………………

把IO_Writer 给放到Parser 之后了,觉得这样应该更好些(实现了再证实了!!),因为简化了PagebufferManager 的处理,同时让互斥分配的过程更加简单,减少因为互斥访问而让 Downloader  等待的时间。

### 关于 Spider 爬虫的使用教程与实现方式 #### 基础概念 `scrapy.spiders.Spider` 是 Scrapy 中最基本的爬虫类,所有的其他爬虫都需要继承自该类[^1]。这个基础类并不提供任何特殊的扩展功能,但它实现了 `start_requests()` 方法,默认行为是从 `start_urls` 属性中的 URL 发送请求,并将返回的结果传递给 `parse` 方法处理。 #### 定义一个基本的 Spider 要创建一个新的 Spider,首先需要定义其名称(name)、起始 URL 列表 (`start_urls`) 和解析方法 (`parse`)。以下是构建一个简单 Spider 的代码示例: ```python import scrapy class ExampleSpider(scrapy.Spider): name = "example_spider" # 爬虫名称,必须唯一 start_urls = [ 'http://quotes.toscrape.com/page/1/', 'http://quotes.toscrape.com/page/2/', ] def parse(self, response): for quote in response.css('div.quote'): yield { 'text': quote.css('span.text::text').get(), 'author': quote.css('small.author::text').get(), 'tags': quote.css('div.tags a.tag::text').getall(), } ``` 上述代码中: - **`name`**: 定义了爬虫的名字,用于通过命令行或其他接口启动爬虫[^3]。 - **`start_urls`**: 提供了一组初始页面地址列表,Scrapy 将自动从这些页面抓取数据并调用 `parse` 方法。 - **`parse`**: 处理网页内容的核心函数,通常会提取所需的数据并通过字典形式返回。 #### 启动 Spider 可以通过 Gunicorn 来运行基于 Scrapy 架构的应用程序[^2]。如果是在本地环境中测试单个 Spider,则可以直接利用 Scrapy 自带的 CLI 工具来执行爬虫任务。例如,在终端中输入以下命令即可启动名为 `example_spider` 的爬虫: ```bash scrapy crawl example_spider ``` #### 高级特性:中间件支持 为了增强爬虫的功能和性能,可以引入 Spider Middlewares[^4]。它们允许开发者拦截、修改或扩展 Spider 输入输出的行为,从而优化整个爬取流程。比如,某些场景下可能需要用到代理 IP 或者 User-Agent 池等功能,这都可以借助中间件轻松完成配置。 #### 应对复杂情况——验证码识别 当目标站点存在登录验证机制时,可能会遇到图形验证码的情况[^5]。此时可考虑采用第三方服务如超极鹰 API 解决这一难题。具体操作如下: 1. 注册成为超极鹰用户获取专属 ID 及密钥; 2. 下载官方提供的 Python SDK 并集成至项目里; 3. 编写逻辑上传图片文件等待服务器反馈解码后的文字结果; 这样便能有效突破因 CAPTCHA 而受限的数据采集过程。 ---
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