Python分布式爬虫必学框架Scrapy打造搜索引擎
未来是什么时代？是数据时代！数据分析服务、互联网金融，数据建模、自然语言处理、医疗病例分析……越来越多的工作会基于数据来做，而爬虫正是快速获取数据最重要的方式，相比其它语言，Python爬虫更简单、高效
具体的学习scrapy之前，我们先对scrapy的架构做一个简单的了解，之后所有的内容都是基于此架构实现的，在初学阶段只需要简单的了解即可，之后的学习中，你会对此架构有更深的理解。
下面是scrapy官网给出的最新的架构图示。
基本组件
-
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。
-
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。
-
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。
数据流向
Scrapy的数据流由执行引擎（Engine）控制，其基本过程如下：
- 引擎从Spider中获取到初始Requests。
- 引擎将该Requests放入调度器，并请求下一个要爬取的Requests。
- 调度器返回下一个要爬取的Requests给引擎
- 引擎将Requests通过下载器中间件转发给下载器(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交给ItemPipeline处理，将(Spider返回的)Request交给调度器，并请求下一个Requests（如果存在的话）。
- (从第一步)重复直到调度器中没有更多地Request。
总结
Scrapy的各个组件相互配合执行，有的组件负责任务的调度，有的组件负责任务的下载，有的组件负责数据的清洗保存，各组件分工明确。在组件之间存在middleware的中间件，其作用就是功能的拓展，当然还可以根据自身的需求自定义这些拓展功能，比如我们可以在Downloader middlewares里面实现User-Agent的切换，Proxy的切换等等。这些功能我们会在后续的学习中逐渐拓展。这里只需要大致的了解即可。
原文地址：https://www.cnblogs.com/itman123/p/11613991.html