理解Scrapy架构图

Scrapy是一种基于Twisted异步网络框架的高效爬虫系统,利用Scheduler管理Request请求,Downloader进行网页下载,Spider解析数据,ItemPipeline处理提取的Item。通过DownloaderMiddlewares和SpiderMiddlewares自定义扩展功能,有效应对反爬虫策略。

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Scrapy 使用了 Twisted['twɪstɪd](其主要对手是 Tornado)异步网络框架来处理网络通讯,可以加快我们的下载速度,不用自己去实现异步框架,并且包含了各种中间件接口,可以灵活的完成各种需求

在这里插入图片描述
Scrapy Engine: 负责 Spider、ItemPipeline、Downloader、Scheduler 中间的通讯,信号、数据传递等

Scheduler(调度器): 它负责接受引擎发送过来的 Request 请求,并按照一定的方式进行整理排列,入队,当引擎需要时,交还给引擎。

Downloader:负责下载 Scrapy Engine(引擎)发送的所有 Requests 请求,并将其获取到的 Responses 交还给 Scrapy Engine(引擎),由引擎交给 Spider 来处理,

Spider:它负责处理所有 Responses,从中分析提取数据,获取 Item 字段需要的数据,并将需要跟进的 URL 提交给引擎,再次进入 Scheduler(调度器)

Item Pipeline(管道):它负责处理 Spider 中获取到的 Item,并进行进行后期处理(详细分析、过滤、存储等)的地方

Downloader Middlewares(下载中间件):你可以当作是一个可以自定义扩展下载功能的组件。

Spider Middlewares(Spider 中间件):你可以理解为是一个可以自定扩展和操作引擎和Spider 中间通信的功能组件(比如进入 Spider 的 Responses;和从 Spider 出去的 Requests)

注意!只有当调度器中不存在任何 request 了,整个程序才会停止,(也就是说,对于下载失败的 URL,Scrapy 也会重新下载

在没有打开中间件的时候:

在这里插入图片描述

中间件的用途在爬取一些有反爬虫的网站时,我们可以在中间件中自写规则,比如加一些代理,session,cooks,或者使用selenium无界面浏览器请求

### Scrapy框架的工作原理 Scrapy是一个用于抓取网站并从中提取结构化数据的强大框架。其架构设计使得开发者可以高效地编写爬虫来处理各种类型的网页内容。 #### 架构概述 Scrapy的核心组件包括引擎(Engine),调度器(Scheduler),下载器(Downloader),蜘蛛(Spiders)和项目管道(Item Pipeline)[^1]。这些模块协同工作,实现了从请求发起到响应接收再到数据解析的一系列流程: - **引擎**负责协调其他组件之间的交互; - **调度器**管理待发送的请求队列; - **下载器**执行实际的HTTP/HTTPS请求操作; - **蜘蛛**定义了页面应该如何被解析以及哪些链接应该继续跟踪; - **项目管道**用来处理由蜘蛛抽取出来的item对象,在这里可以清洗、验证或存储最终的数据。 ```python import scrapy class ExampleSpider(scrapy.Spider): name = "example" def start_requests(self): urls = [ 'http://quotes.toscrape.com/page/1/', ] for url in urls: yield scrapy.Request(url=url, callback=self.parse) def parse(self, response): page = response.url.split("/")[-2] filename = f'quotes-{page}.html' with open(filename, 'wb') as f: f.write(response.body) ``` ### 高级特性与最佳实践 为了充分利用Scrapy的功能,了解以下几个方面是非常重要的: - **中间件(Middleware)**:允许自定义请求头、代理设置等功能;还可以实现重试机制、异常捕获等逻辑。 - **并发控制**:合理配置`CONCURRENT_REQUESTS_PER_DOMAIN`参数可提高效率而不至于给目标服务器造成过大压力。 - **自动限流(AutoThrottle Extension)**:根据服务器响应时间动态调整下载延迟,既保护源站又提高了自身的运行速度。 - **媒体文件下载(Media Pipelines)**:简化图片或其他二进制资源的保存过程。 - **分布式爬取(Distributed Crawling)**:当单机无法满足需求时,可以通过Redis等方式构建集群环境下的大规模爬虫系统。 - **日志记录(Logging)**:良好的日志可以帮助快速定位问题所在,并监控整个爬虫的状态变化情况。 ### 应对反爬措施 面对日益严格的站点防护手段,掌握绕过常见反爬虫的方法至关重要。这可能涉及到模拟浏览器行为、更改User-Agent字符串、启用JavaScript渲染服务(如Splash)、甚至破解验证码等问题。对于特定场景下遇到的技术难题,则需具体分析解决办法。
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