互联网分布式爬虫技术之爬虫框架pyspider和scrapy的区别和对比分析

最新推荐文章于 2025-05-13 16:22:05 发布
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分类专栏： Python进阶 文章标签： 爬虫 scrapy 分布式爬虫 爬虫框架 python爬虫
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1. 功能特点

2. 使用难度

3. 社区支持

4. 活跃度和受欢迎程序

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更多关于Python的相关技术点，敬请关注公众号：CTO Plus后续的发文，有问题欢迎后台留言交流。

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接下来的一段时间我将总结下关于【Python进阶系列】的一系列开发技术知识点的分享文章，主要为初学者从零基础到进阶再到高级和项目实战，结合目前最新的Python版本3.12来做代码示例的样式，并同时也会标注出与Python2的一些异同点。

然后关于Python的Web开发、爬虫开发、操作系统开发、网络安全开发应用领域这块，可以分别参考我的公众号CTO Plus【Flask进阶系列】、【Django进阶系列】、【DRF进阶系列】、【互联网分布式爬虫系列】和【网络安全系列】的内容，敬请关注，欢迎交流。

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以下是【Python3进阶系列】的部分内容

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Python是一种功能强大且灵活的编程语言，广泛应用于各个领域。在Python中，有许多优秀的爬虫框架可供选择，其中最受欢迎的包括pyspider和scrapy。

通过前面两篇文章对这两个框架的详细介绍和使用《互联网分布式爬虫技术之Scrapy网络数据采集的利器框架简介和使用（文末加群）》和《互联网分布式爬虫技术之pysipder框架使用详解与实战案例（文末加群）》，我们已经大概知道这两个框架的一些特点，那么，本篇文章我将对这两个框架进行对比，以帮助读者选择适合自己需求的爬虫工具。

1. 功能特点

pyspider是一个强大的分布式爬虫框架，它具有简单易用、可视化界面（WebUI）、支持JavaScript渲染等特点。pyspider使用Python 3编写，支持异步IO，可以同时处理多个任务，适用于高并发的爬取需求。它还提供了强大的数据处理和存储功能，可以将数据保存到数据库中，或者导出为各种格式的文件。

scrapy是一个成熟且功能丰富的爬虫框架，它使用Python编写，支持异步IO和多线程，并提供了强大的数据处理和存储功能。scrapy具有良好的可扩展性，可以通过编写插件来增加功能。它还提供了强大的调度器和去重器，可以高效地管理爬虫任务，并避免重复爬取。

可以在pyspider中的WebUI进行爬虫的编写和调试；Scrapy采用代码、命令行操作的方式，实现可视化需对接Portia。

pyspider 支持使用 PhantomJS 对JavaScript 渲染页面的采集；Scrapy 需对接Scrapy-Splash组件。

pyspider 内置了 PyQuery作为选择器；Scrapy对接了 XPath、CSS选择器和正则匹配。

pyspider 扩展性相对来说比较弱；Scrapy 模块之间耦合度低，扩展性强，如：可以通过对接 Middleware、Pipeline 等组件实现更强功能。

2. 使用难度

pyspider相对于scrapy来说，更加简单易用。它提供了直观的可视化界面，可以通过简单的拖拽和配置来创建爬虫任务。同时，pyspider还提供了丰富的示例代码和文档，可以帮助用户快速上手。

scrapy相对于pyspider来说，更加复杂一些。它需要用户编写一些额外的代码来定义爬虫的逻辑和数据处理过程。虽然scrapy提供了详细的文档和教程，但对于初学者来说，可能需要花费一些时间来学习和理解。

3. 社区支持

scrapy是一个非常成熟的爬虫框架，拥有庞大的用户社区和活跃的开发者社区。用户可以在社区中获取到大量的示例代码、教程和解决方案。同时，scrapy还有许多第三方库和插件可供选择，可以帮助用户扩展功能。

pyspider相对于scrapy来说，社区规模较小。尽管如此，pyspider仍然有一些活跃的用户社区和开发者社区，用户可以在社区中获取到一些有用的资源和支持。

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4. 活跃度和受欢迎程序

scrapy 48.9k stars

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pyspider 16.1k stars

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截止到本文当前时间（2023年10月19日18:03:03）scrapy在github上拥有48.9k stars，更新也比较频繁，相比于pyspider的16.1k stars还是比较受欢迎的，而且pyspider也年久失修。

综上所述，pyspider和scrapy都是优秀的Python爬虫框架，具有各自的特点和优势。如果你是初学者或者对爬虫任务的复杂度要求不高，可以选择pyspider。如果你对爬虫任务有更高的要求，或者需要更多的自定义功能和扩展性，可以选择scrapy。无论选择哪个框架，都需要根据自己的需求和技术水平做出合适的选择，并在使用过程中遵守相关法律法规，尊重网站的权益和用户的隐私。

最后就是本人自己的选择态度：推荐大家使用scrapy。

总的来说，pyspider 更加便捷，Scrapy扩展性更强，如果要快速实现爬取优选 pyspider，如果爬取规模较大、反爬机制较强，优选 scrapy。

Python专栏
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原文：互联网分布式爬虫技术之爬虫框架pyspider和scrapy的区别和对比分析

python爬虫：pyspider的详细使用
数据知道的博客
03-02 4667
pyspider是一个功能强大的 Python 爬虫框架，支持分布式爬取、任务调度、自动重试、JavaScript 渲染等功能。它提供了一个简洁而强大的 API，使得编写和管理爬虫变得更加容易。以下是关于 pyspider 的详细介绍和使用指南。pyspider 是一个功能全面且易于使用的 Python 爬虫框架，适合快速开发和部署爬虫项目。其强大的 WebUI 和丰富的功能使得任务管理和监控变得更加便捷。通过掌握 pyspider 的基本用法和高级功能，可以高效地完成各种爬取任务。
实现分布式爬虫：使用多线程与分布式框架抓取数据
2201_76125261的博客
01-13 757
分布式爬虫是通过将爬虫任务拆分成多个子任务，并由多个计算机节点协同工作，最终合并抓取结果的一种爬虫设计方法。与单机爬虫相比，分布式爬虫能够更好地应对大规模网页数据抓取的需求。通过使用多线程或分布式框架来构建爬虫，可以有效地提高数据抓取的速度和稳定性。Scrapy 提供了强大的分布式支持，结合 Redis 和其他分布式调度框架，能够轻松地实现大规模的数据抓取。希望通过本文的讲解，能帮助你更好地理解分布式爬虫的实现方法，并能顺利地实现自己的分布式爬虫系统。
【Python】Python3网络爬虫实战-10、爬虫框架的安装：PySpider、Scrapy
Python8年程序员教程分享
07-25 691
我们直接用 Requests、Selenium 等库写爬虫，如果爬取量不是太大，速度要求不高，是完全可以满足需求的。但是写多了会发现其内部许多代码和组件是可以复用的，如果我们把这些组件抽离出来，将各个功能模块化，就慢慢会形成一个框架雏形，久而久之，爬虫框架就诞生了。 利用框架我们可以不用再去关心某些功能的具体实现，只需要去关心爬取逻辑即可。有了它们，可以大大简化代码量，而且架构也会变得清晰，爬取效...
Scrapy框架——分布式爬虫
最新发布
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scrapy_redis 是一个基于 scrapy 框架的扩展，用于实现分布式爬虫。它通过将请求对象和去重指纹存储在共享的 redis 数据库中，允许多台服务器协同工作，从而加快数据爬取速度。scrapy_redis 的核心功能包括请求对象的持久化、去重的持久化以及分布式的实现。配置分布式爬虫时，需要在 settings.py 中设置 scrapy_redis 的去重类、调度器以及 RedisPipeline，并指定 redis 的连接参数。爬虫文件需继承 RedisCrawlSpider，并通过 redi
Python-玩转数据-爬虫框架pyspider 与 Scrapy 的区别
s_unbo的博客
02-10 2633
Python-玩转数据-爬虫框架pyspider 与 Scrapy 的区别 1、pyspider 提供了 WebUI，爬虫的编写、调试都是在 WebUI 中进行的 而 Scrapy 原生是不具备这个功能的，采用的是代码和命令行操作，但可以通过对接 Portia 实现可视化配置。 2、pyspider 调试非常方便，WebUI 操作便捷直观，在 Scrapy 中则是使用 parse 命令进行调试，论方便程度不及 pyspider。 3、pyspider 支持 PhantomJS 来进行 JavaScript
pyspider和scrapy的区别
blue_lll的博客
06-07 4357
pyspider和scrapy的区别 pyspider提供 了 WebUI，爬虫的编写、调试都是在 WebUI 中进行的 。 而 Scrapy原生是不具备这个功能的，它采用的是代码和命令行操作，但可以通过对接 Portia实现可视化配置。 pyspider调试非常方便 ， WebUI操作便捷直观。 Scrapy则是使用 parse命令进行调试，方便程度不及pyspider。 pyspider支持...
爬虫学习 pyspider和scrapy小结 / 与其他工具对比
一个业务人员的技术之旅
02-12 5470
从火车头了解了翻页与正则表达式带入了爬虫原理、后python的urllib和requests彻底梳理了爬虫过程，之后引入phantomjs chromedriver这些彻底解决了爬虫问题，但是这些太琐碎，而且反爬虫越来越厉害，必须升级爬取武器到专业级别。 用python实现了基本爬虫之后，相比火车头工具，再次体验到了代码在灵活度和速度方面的魅力（之前用python用正则表达式处理文本数据速度是e...
Pyspider和Scrapy区别是什么？
zy1992As的博客
11-01 290
说到Python中的开源爬虫框架，Scrapy是最先被大家提及的，这是一个相对成熟的框架，有着丰富的文档和开放的社区交流空间。·原生的Scrapy并不支持js渲染，需要单独下载scrapy-splash进行配置，而PySpider则支持phantomjs第三方渲染。以上两种框架各有各的风格，总体来说PySpider使用更加简单，可以快速上手，适合工程化生产爬虫，而Scrapy适合用来进行二次开发，根据项目需求进行自定义拓展。·Scrapy全部采用命令行操作，PySpider有较好的WebUI，更加直观。
python3 分布式爬虫_python分布式框架爬虫项目
2301_79099373的博客
04-27 1381
image[外链图片转存中…(img-DDYeaquW-1714178687594)]image3.3 复杂一点的栗子问题：“防盗链”防盗链，服务器会识别 headers 中的 referer 是不是它自己，如果不是，有的服务器不会响应，所以我们还可以在 headers 中加入 referer等信息反“防盗链”1、完全模拟浏览器的工作2、构造cookie信息3、设置header信息4、Proxy 代理设置其它策略Timeout设置3.4 动态渲染页面抓取。
爬虫教程（ 2 ） --- 爬虫框架 Scrapy、Scrapy 实战
墨鱼菜鸡
07-11 1923
From：https://piaosanlang.gitbooks.io/spiders/content/ scrapy-cookbook ：https://scrapy-cookbook.readthedocs.io/zh_CN/latest/index.html 1.爬虫框架 Scrapy 爬虫框架中比较好用的是 Scrapy 和 PyS...
Python爬虫框架：Scrapy、EasySpider与FEAPDER的比较与实践
全世界的博客
06-18 4304
Scrapy是一个专为大规模数据抓取和解析而设计的Python框架，它提供了一整套解决方案，包括数据抓取、解析、清洗、存储和分析。Scrapy以其高效、模块化和可扩展的特性而闻名，使得开发者能够快速构建和维护复杂的爬虫项目。Scrapy支持多种数据源，如HTML、XML和JSON，并提供了丰富的内置功能，如自动处理JavaScript、处理cookies、管理请求队列和错误处理等。
Python-cola一个分布式爬虫框架
08-10
Cola是一个分布式的爬虫框架，用户只需编写几个特定的函数，而无需关注分布式运行的细节。
分布式爬虫框架Cola.zip
07-16
Cola是一个分布式的爬虫框架，用户只需编写几个特定的函数，而无需关注分布式运行的细节。任务会自动分配到多台机器上，整个过程对用户是透明的。pip install pyyaml安装下载或者用git clone源码，假设在目录/to/pth/cola，将该路径添加到Python path中。一种简单的方法是在site-packages中添加pth文件。site-packages因系统而异，如果是windows，假设python 装在C:\python27，那么就是C:\python27\Lib\site-packages；如果是linux，那么应该是/usr/local /lib/pythonX.X/dist-packages。在site-packages下新建一个cola.pth文件，里面写上路径：/to/path/cola。Cola目前自带了若干个爬虫，在项目根目录下的contrib中。下面就wiki为例，分别说明如何在单机和分布式环境下运行。依赖无论是维基百科还是新浪微博的实现，数据都存放在MongoDB中，所以要确保MongoDB的安装。在wiki下的wiki.yaml和weibo下的weibo.yaml中可以配置MongoDB的主机和端口。维基百科和新浪微博实现依赖于下面的几个包：mechanizepython-dateutilBeautifulSoup4mongoenginersa（仅新浪微博需要）可以使用pip或者easy_install来安装。单机模式单机模式非常简单，只需运行contrib/wiki/__init__.py即可。cd /to/path/cola/contrib/wiki python __init__.py要运行新浪微博的爬虫，需要在weibo.yaml中配置登录的用户名和密码。这里要注意，要保证这个用户名和密码在登录时不需要验证码。停止则需运行stop.py，注意不能通过直接杀死进程来停止，否则会导致cola非法关闭。 如果非法关闭，确保cola不在运行的情况下，则可以运行stop.py来恢复。但无论如何，都不推荐非法关闭，否则可能遇到不可预知的错误。python stop.py分布式模式首先需要启动cola master和cola workers。分别运行根目录下bin中的start_master.py和start_worker.py启动cola master：cd /to/path/cola python bin/start_master.py --data /my/path/data如果不指定--data，那么数据文件会放置在项目根目录下的data文件夹中。启动cola worker：python bin/start_worker.py --master <master ip address> --data /my/path/data--data选项同master。如果不指定master，会询问是否连接到本机master，输入yes连接。最后使用bin下的coca.py来运行指定的Cola job：python bin/coca.py -m <master ip address> -runLocalJob /to/path/cola/contrib/wiki-runLocalJob选项是要运行的job所在文件夹的绝对路径。输入命令后，该job会被提交到Cola集群来运行。停止Cola Job或集群停止整个集群，则可以运行：python bin/coca.py -m <master ip address> -stopAll而停止一个Job，则需要查询得到Job的名称：python bin/coca.py -m <master ip address> -showRunningJobsNames得到名称后，再运行：python bin/coca.py -m <master ip address> -stopRunningJobByName <job name>基于Cola实现的爬虫基于Cola实现的爬虫位于contrib/目录下。目前实现了四个爬虫：wiki：维基百科。weibo：新浪微博爬虫。从初始用户出发，然后是其关注和粉丝，依次类推，抓取指定个数的新浪微博用户的微博、个人信息、关注和粉丝。其中，用户微博只获取了内容、赞的个数、转发和评论的个数等等，而没有具体去获取此微博被转发和评论的内容。generic(unstable)：通用爬虫，只需配置，而无需修改代码。目前Cola实现了一个抽取器（cola/core /extractor），能够从网页正文中自动抽取主要内容，即去除类似边栏和底脚等内容。但是，此抽取器目前准确度还不够，效率也不够高，所以需要谨慎 使用。weibosearch(unstable)：新浪微博搜索的爬虫。这个爬虫使用 cola.core.opener.SpynnerOpener，基于spynner实现了一个Opener能够执行JavaScript和Ajax代 码。目前这个爬虫存在的问题是：新浪微博可能会将其识别成机器人，因此有可能会让输入验证码。wiki和weibo之前有所提及。主要说明generic和weibosearch。对于generic来说，主要要修改的就是配置文件：job:   patterns:     - regex: http://blog.sina.com.cn/$       name: home       store: no       extract: no     - regex: http://blog.sina.com.cn/s/blog_.       name: article       store: yes       extract: yes其中，regex表示要匹配的url的正则表达式；name是正则匹配的名称；store为yes时是存储这个网页，no为不存储；extract表示是否自动抽取网页正文，只有当store为yes的时候，extract才有作用。对于weibosearch，其使用了spynner来执行JavaScript和Ajax代码。所以需要确保以下依赖的安装：PyQt4(>=4.4.3）spynner如果你觉得可以基于cola实现一个比较通用的第三方爬虫，比如说腾讯微博等等，欢迎将此爬虫提交到contrib/中。编写自定义Cola Job见wiki编写自定义Cola Job。架构和原理在Cola集群里，当一个任务被提交的时候，Cola Master和Worker会分别启动JobMaster和JobWorker。对于一个Cola Job，当JobWorker启动完成后，会通知JobMaster，JobMaster等待所有JobWorker启动完成后开始运行Job。在一个 Cola Job启动时，会启动一个消息队列（Message Queue，主要操作是put和get，worker抓取到的对象会被put到队列中，而要抓取新的对象时，只要从队列中取即可），每个 JobWorker上都存在消息队列节点，同时会有一个去重模块（bloom filter实现）。Cola还不够稳定，目前会处于持续改进的状态。且Cola还没有在较大规模的集群上测试，但是接下来我会把Cola应用到新项目中，并逐步完善。也希望大家也能给我反馈，并帮助改进。Roadmap0.1版本正式推出前不会再增加新的功能了，主要目标让Cola更加稳定，并且提高cola/core/extractor的性能和精确度，完善contrib/generic和contrib/weibosearch。0.2版本计划：实现一个web接口，可以查看运行的cola job以及运行情况简化安装，支持easy_install或者pip安装。增加解决依赖库安装的机制。0.3版本计划：增加一个统一持久化抽象，支持保存到关系型数据库，MongoDB，文件系统，HDFS等等。0.4版本计划：支持Python 3 标签：Cola
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