python爬虫学习之Scrapy框架的工作原理

时间:2023-03-09 17:11:06
python爬虫学习之Scrapy框架的工作原理

一、Scrapy简介 

  Scrapy是一个为了爬取网站数据,提取结构性数据而编写的应用框架。 可以应用在包括数据挖掘,信息处理或存储历史数据等一系列的程序中。 其最初是为了 页面抓取 (更确切来说, 网络抓取 )所设计的, 也可以应用在获取API所返回的数据(例如 Amazon Associates Web Services ) 或者通用的网络爬虫。这里贴出Scrapy框架官方中文文档的链接。

二、Scrapy架构概览

  接下来的图展现了Scrapy的架构,包括组件及在系统中发生的数据流的概览(绿色箭头所示)。下面对每个组件都做了简单介绍,数据流如下所描述。

  python爬虫学习之Scrapy框架的工作原理

三、组件: 

  • Scrapy Engine:引擎负责控制数据流在系统中所有组件中流动,并在相应动作发生时触发事件。 详细内容查看下面的数据流(Data Flow)部分。
  • 调度器(Scheduler):调度器从引擎接受request并将他们入队,以便之后引擎请求他们时提供给引擎。
  • 下载器(Downloader):下载器负责获取页面数据并提供给引擎,而后提供给spider。
  • Spiders:Spider是Scrapy用户编写用于分析response并提取item(即获取到的item)或额外跟进的URL的类。 每个spider负责处理一个特定(或一些)网站。
  • Item Pipeline:Item Pipeline负责处理被spider提取出来的item。典型的处理有清理、 验证及持久化(例如存取到数据库中)。
  • 下载器中间件(Downloader middlewares):下载器中间件是在引擎及下载器之间的特定钩子(specific hook),处理Downloader传递给引擎的response。 其提供了一个简便的机制,通过插入自定义代码来扩展Scrapy功能。
  • Spider中间件(Spider middlewares):Spider中间件是在引擎及Spider之间的特定钩子(specific hook),处理spider的输入(response)和输出(items及requests)。 其提供了一个简便的机制,通过插入自定义代码来扩展Scrapy功能

四、数据流(Data flow):

  Scrapy中的数据流由执行引擎控制,其过程如下:

   1. 引擎打开一个网站(open a domain),找到处理该网站的Spider并向该spider请求第一个要爬取的URL(s)。
   2. 引擎从Spider中获取到第一个要爬取的URL并在调度器(Scheduler)以Request调度。
   3. 引擎向调度器请求下一个要爬取的URL。
   4. 调度器返回下一个要爬取的URL给引擎,引擎将URL通过下载中间件(请求(request)方向)转发给下载器(Downloader)。
   5. 一旦页面下载完毕,下载器生成一个该页面的Response,并将其通过下载中间件(返回(response)方向)发送给引擎。
   6. 引擎从下载器中接收到Response并通过Spider中间件(输入方向)发送给Spider处理。
   7. Spider处理Response并返回爬取到的Item及(跟进的)新的Request给引擎。
   8. 引擎将(Spider返回的)爬取到的Item给Item Pipeline,将(Spider返回的)Request给调度器。
   9. (从第二步)重复直到调度器中没有更多地request,引擎关闭该网站。