爬虫框架——Scrapy
如果你对爬虫的基础知识有了一定了解的话，那么是时候该了解一下爬虫框架了。那么为什么要使用爬虫框架？
- 学习框架的根本是学习一种编程思想，而不应该仅仅局限于是如何使用它。从了解到掌握一种框架，其实是对一种思想理解的过程。
- 框架也给我们的开发带来了极大的方便。许多条条框框都已经是写好了的，并不需要我们重复造轮子，我们只需要根据自己的需求定制自己要实现的功能就好了，大大减少了工作量。
- 参考并学习优秀的框架代码，提升编程代码能力
scrapy框架的介绍
比较流行的爬虫的框架有scrapy和pyspider，但是被大家所钟爱的我想非scrapy莫属了。scrapy是一个开源的高级爬虫框架，我们可以称它为"scrapy语言"。它使用python编写，用于爬取网页，提取结构性数据，并可将抓取得结构性数据较好的应用于数据分析和数据挖掘。scrapy有以下的一些特点：
scrapy基于事件的机制，利用twisted的设计实现了非阻塞的异步操作。这相比于传统的阻塞式请求，极大的提高了CPU的使用率，以及爬取效率。- 配置简单，可以简单地通过设置一行代码实现复杂功能。
- 可拓展，插件丰富，比如分布式scrapy + redis、爬虫可视化等插件。
- 解析方便易于使用，scrapy封装了xpath等解析器，提供了更方便，更高级的selector构造器，可以有效的处理破损的HTML代码和编码。
scrapy的架构
组件
引擎(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。
爬虫(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。
项目管道(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。
爬虫中间件(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。
数据流过程
- 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)。 - 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。 - 引擎向调度器请求下一个要爬取的URL。
- 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)。 - 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。 - 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。 Spider处理Response并返回爬取到的Item及(跟进的)新的Request给引擎。- 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。 - (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。
scrapy和requests+bs用哪个好？
这个根据自己方便来，requests + beautifulsoup当然可以了，requests + 任何解器式都行，都是非常好的合作。这样用的有点是我们可以灵活地写我们自己的代码，不必拘泥于固定模式。对于使用固定的框架有时候不一定用起来方便，比如scrapy对于反反爬处理并没有很完善，好多时候也要自己来解决。
但是对于一些中小型的爬虫任务来讲，scrapy确实是非常好的选择，它避免了我们来写一些重复的代码，并且有着出色的性能。我们自己写代码的时候，比如为了提高爬取效率，每次都自己码多线程或异步等代码，大大浪费了开发时间。这时候使用已经写好的框架是再好不过的选择了，我们只要简单的写写解析规则和pipeline就好了。那么具体哪些是需要我们做的呢？看看下面这个图就明白了。
