分布式爬虫之Scrapy

[官方文档]（https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html）

Scrapy 的可以做的事情

Scrapy 是一个功能强大的开源网络爬虫框架，它可以用于从网页或其他源中提取数据。以下是 Scrapy 可以执行的一些常见任务：

网络爬取

Scrapy 可以通过发送 HTTP 请求并处理响应来执行网页爬取。它支持异步请求和并发处理，能够高效地从目标网站获取数据。

数据提取

Scrapy 提供了强大的数据提取机制，可以使用 XPath 或 CSS 选择器来提取目标网页中的数据。您可以定义提取规则来指定要提取的数据的位置和结构。

数据存储

Scrapy 支持将提取的数据存储到不同的目标，如数据库（如MySQL、PostgreSQL等）、文件（如CSV、JSON等）、Elasticsearch等。您可以根据需要选择适合的数据存储方式。

数据清洗和预处理

Scrapy 也可以在爬取和提取数据时执行数据清洗和预处理操作。您可以使用自定义的函数或管道来对数据进行处理，例如去除空格、过滤无效数据、转换格式等。

用户登录和会话管理

如果您需要爬取需要用户登录或会话管理的网站，Scrapy 提供了相应的机制来处理这些情况。您可以在爬虫中模拟用户登录、设置和管理会话状态等。

代理和请求头管理

Scrapy 支持设置代理服务器和自定义请求头，以便在爬取过程中轮换 IP 地址、伪装请求头信息等，以提高爬取的稳定性和匿名性。

中间件和拦截器

Scrapy 允许您编写自定义的中间件和拦截器来处理请求和响应，在请求发送或响应处理过程中执行自定义操作，例如修改请求、处理异常、记录日志等。

分布式爬取

Scrapy 可以与分布式任务队列（如Redis或RabbitMQ）等配合使用，实现分布式爬取，提高爬虫的并发能力和效率。

调度和优先级控制

Scrapy 提供了灵活的调度器和优先级控制机制，您可以根据需要调整请求的顺序和优先级，以便更好地管理爬取任务

并发支持

Scrapy 提供了以下并发机制来加速网页爬取和处理：

异步请求

Scrapy 使用异步网络库（如Twisted或Asyncio）执行网络请求，允许多个请求同时发送和处理，提高爬取效率。这意味着在发送一个请求的同时，爬虫可以继续发送其他请求或处理已接收到的响应。

并发请求

Scrapy 允许同时发送多个请求，以便在一次循环中处理多个请求。这样可以减少请求的等待时间，提高爬取速度。

下载器中间件

Scrapy 允许编写自定义的下载器中间件来控制请求的发送和处理过程。通过编写合适的下载器中间件，您可以实现并发请求的策略，例如设置并发请求数的上限、控制请求的优先级等。

延迟请求

Scrapy 允许您在发送请求之间设置延迟，以避免对目标网站造成过大的负载或触发反爬虫机制。您可以使用 DOWNLOAD_DELAY 设置全局的延迟时间，或者在特定请求的元数据中设置延迟时间。

分布式爬取

Scrapy 可以与分布式任务队列（如Redis或RabbitMQ）等配合使用，实现分布式爬取。多个爬虫实例可以从任务队列中获取待爬取的URL，并独立地执行爬取任务，提高爬虫的并发能力和效率。

并发的本质

Scrapy 的并发机制是基于协程而不是多线程。Scrapy 使用 Twisted 或 Asyncio 这样的异步网络库来实现并发请求。

在 Scrapy 中，默认情况下是使用 Twisted 作为底层的异步框架。Twisted 是一个强大的事件驱动的网络编程框架，它使用协程（coroutine）的概念来实现异步操作。Scrapy 利用 Twisted 的异步特性，能够同时发送多个请求并处理多个响应。

另外，从 Scrapy 1.7 版本开始，Scrapy 也开始支持使用 Asyncio 作为底层的异步框架。Asyncio 是 Python 3.4 引入的标准库，它提供了一套异步编程的基础设施。使用 Asyncio，Scrapy 能够利用协程和异步操作来实现并发请求和处理。

无论是使用 Twisted 还是 Asyncio，Scrapy 都能够实现高效的并发处理，提高爬取的效率和性能。

需要注意的是，Scrapy 的并发机制是基于协程的单线程模型，因此在同一时间点只能执行一个任务。这与多线程的并发模型有所不同。但是通过异步操作和事件驱动的方式，Scrapy 能够在单线程中高效地处理大量的并发请求。

示例

import scrapy
from scrapy.crawler import CrawlerProcess
from twisted.internet import reactor
from scrapy.utils.log import configure_loggingclass MySpider(scrapy.Spider):name = 'my_spider'start_urls = ['http://example.com/page1', 'http://example.com/page2', 'http://example.com/page3']def start_requests(self):for url in self.start_urls:yield scrapy.Request(url, callback=self.parse)def parse(self, response):# 在这里处理响应数据passdef run_spider():configure_logging()process = CrawlerProcess({'USER_AGENT': 'Mozilla/5.0','CONCURRENT_REQUESTS': 8,  # 设置并发请求数})process.crawl(MySpider)process.start()run_spider()
reactor.run()