scrapy 通过 CrawlerProcess 来同时运行多个爬虫

直接上例子代码:

# coding: utf8
from scrapy.crawler import CrawlerProcess
from scrapy.utils.project import get_project_settings
from werkzeug.utils import import_string, find_modules


scope = 'all'
process = CrawlerProcess(settings=get_project_settings())

for module_string in find_modules('CheckSpider.spiders'):
    module = import_string(module_string)
    class_string = module_string.split('.')[-1].capitalize() + 'Spider'
    spider_class = getattr(module, class_string)
    process.crawl(spider_class, scope)

process.start()

这是我在工作中的一个 用例, 总共有十个爬虫,同时启动十个爬虫。

利用werkzeug 库来实现批量导入所对应的spidercls(爬虫对应的类),初始化CrawlerProcess需要将setting对象传入,通过get_project_settings获取setting配置。

 

欢迎关注公众号:日常bug,每天写至少一篇技术文章,每天进步一点点。

### 如何使用 Scrapy 框架管理多个爬虫项目 Scrapy 是一个强大的 Python 爬虫框架,支持在一个项目中创建和管理多个爬虫。以下是关于如何用 Scrapy 框架管理多个爬虫项目的详细介绍。 #### 多个爬虫的定义与配置 在一个 Scrapy 项目中,可以通过 `spiders` 文件夹下的不同 `.py` 文件来定义多个爬虫。每个爬虫文件对应一个特定的任务或目标网站[^2]。例如: ```python import scrapy class TaobaoSpider(scrapy.Spider): name = 'taobao' start_urls = ['https://www.taobao.com'] def parse(self, response): # 解析淘宝页面逻辑 pass class JingDongSpider(scrapy.Spider): name = 'jingdong' start_urls = ['https://www.jd.com'] def parse(self, response): # 解析京东页面逻辑 pass ``` 上述代码展示了两个不同的爬虫类分别用于抓取淘宝和京东的数据。 #### 启动指定爬虫 要启动某个具体的爬虫,可以使用以下命令: ```bash scrapy crawl 爬虫名称 ``` 例如,运行名为 `taobao` 的爬虫时,执行如下命令: ```bash scrapy crawl taobao ``` 同理,如果需要运行另一个爬虫(如 `jingdong`),只需替换为对应的爬虫名称即可。 #### 批量运行多个爬虫 当需要一次性运行多个爬虫时,可以在自定义脚本中实现批量调用。通过导入 Scrapy 提供的相关模块并编写脚本来完成这一操作。下面是一个简单的示例脚本: ```python from scrapy.crawler import CrawlerProcess from scrapy.utils.project import get_project_settings process = CrawlerProcess(get_project_settings()) # 添加需要运行爬虫 process.crawl('taobao') process.crawl('jingdong') # 开始运行所有爬虫 process.start() ``` 保存此脚本到项目根目录下,并通过 Python 命令运行它即可同时启动多个爬虫。 #### 数据存储与处理 对于多爬虫项目中的数据存储部分,在 `pipelines.py` 中可以根据需求灵活调整数据流向。比如针对不同类型的爬虫将数据存入不同的数据库表或者文件中[^3]。以汽车之家二手车为例,其 item 定义及 SQL 插入方法可参考以下代码片段: ```python class Che168Item(scrapy.Item): titles = scrapy.Field() travel = scrapy.Field() year = scrapy.Field() type = scrapy.Field() address = scrapy.Field() standard = scrapy.Field() nums = scrapy.Field() def get_insert_sql(self): sql = ''' INSERT INTO car_home(titles, travel, year, type, address, standard, nums) VALUES (%s, %s, %s, %s, %s, %s, %s) ''' data = ( self['titles'], self['travel'], self['year'], self['type'], self['address'], self['standard'], self['nums'] ) return (sql, data) ``` 以上代码实现了对二手车信息的具体字段提取以及后续插入 MySQL 表的操作流程。 ### 总结 综上所述,利用 Scrapy 框架能够高效便捷地管理和维护多个独立又相互关联的小型爬虫程序;无论是单独调试还是集体部署都显得游刃有余[^1][^2]。
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值