scrapy2——框架简介和抓取流程

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

scrapy的执行流程

Scrapy主要包括了以下组件:

  • 引擎(Scrapy): 用来处理整个系统的数据流处理, 触发事务(框架核心)
  • 调度器(Scheduler): 用来接受引擎发过来的请求, 压入队列中, 并在引擎再次请求的时候返回. 可以想像成一个URL(抓取网页的网址或者说是链接)的优先队列, 由它来决定下一个要抓取的网址是什么, 同时去除重复的网址
  • 下载器(Downloader): 用于下载网页内容, 并将网页内容返回给蜘蛛(Scrapy下载器是建立在twisted这个高效的异步模型上的)
  • 爬虫(Spiders): 爬虫是主要干活的, 用于从特定的网页中提取自己需要的信息, 即所谓的实体(Item)。用户也可以从中提取出链接,让Scrapy继续抓取下一个页面
  • 项目管道(Pipeline): 负责处理爬虫从网页中抽取的实体,主要的功能是持久化实体、验证实体的有效性、清除不需要的信息。当页面被爬虫解析后,将被发送到项目管道,并经过几个特定的次序处理数据。
  • 下载器中间件(Downloader Middlewares): 位于Scrapy引擎和下载器之间的框架,主要是处理Scrapy引擎与下载器之间的请求及响应。
  • 爬虫中间件(Spider Middlewares): 介于Scrapy引擎和爬虫之间的框架,主要工作是处理蜘蛛的响应输入和请求输出。
  • 调度中间件(Scheduler Middewares): 介于Scrapy引擎和调度之间的中间件,从Scrapy引擎发送到调度的请求和响应。

相关网站:https://scrapy-chs.readthedocs.io/zh_CN/stable/topics/architecture.html

Scrapy运行流程:

  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


简化:

①引擎调用Spider中的start_request获取Request的一个实例化对象(通过Spider中间件),②引擎将Request的对象发送给调度器(通过调度器中间间),(引擎向调度器请求下一个Request对象并发送给调度器;重复①②),调度器会过滤掉重复的Request对象,加入到队列中,③将Request对象经过调度器中间件发送给引擎,④引擎通过下载中间件将Request对象交给下载器,下载器向互联网发送网络请求,⑤下载器把资源下载下来,并封装成响应包(Response)⑥下载器将Response对象(response)发送给引擎,⑦引擎将Response对象发送给Spider进行数据解析(如果解析得到url需要发送请求则回到①),将解析后的数据封装成Item发送给引擎,⑧引擎将(Spider返回的)爬取到的Item给ItemPipeline(管道),(process_item)进行持久化存储

原文地址:https://www.cnblogs.com/notfind/p/11636900.html

时间: 2024-10-10 18:45:36

scrapy2——框架简介和抓取流程的相关文章

Nutch2.2.1抓取流程

一.抓取流程概述 1.nutch抓取流程 当使用crawl命令进行抓取任务时,其基本流程步骤如下: (1)InjectorJob 开始第一个迭代 (2)GeneratorJob (3)FetcherJob (4)ParserJob (5)DbUpdaterJob (6)SolrIndexerJob 开始第二个迭代 (2)GeneratorJob (3)FetcherJob (4)ParserJob (5)DbUpdaterJob (6)SolrIndexerJob 开始第三个迭代 -- 2.抓取

scrapy框架项目:抓取链家 全武汉的二手房信息

import scrapyimport refrom collections import Counterfrom lianjia.items import LianjiaItem class LianjiaSpiderSpider(scrapy.Spider): name = 'lianjia_spider' allowed_domains = ['wh.lianjia.com'] start_urls = ['https://wh.lianjia.com/ershoufang/baibuti

使用node.js cheerio抓取网页数据

想要自动从网页抓一些数据或者想把一坨从什么博客上拉来的数据转成一种有结构的数据? 居然没有现成的API可以取数据?!!! [email protected]#[email protected]#$… 没关系 网页抓取可以解决. 什么是网页抓取? 你可能会问... 网页抓取是以编程的方式(通常不用浏览器参与)检索网页的内容并从中提取数据的过程. 本文,小编会给大家展示一套强大的抓取工具,可以快速的对网面进行抓取,而且容易上手,它是由javascript 和node.js实现的. 最近我需要爬一些大

数据从业者必读:抓取了一千亿个网页后我才明白,爬虫一点都不简单

编者按:互联网上有浩瀚的数据资源,要想抓取这些数据就离不开爬虫.鉴于网上免费开源的爬虫框架多如牛毛,很多人认为爬虫定是非常简单的事情.但是如果你要定期上规模地准确抓取各种大型网站的数据却是一项艰巨的挑战,其中包括网站的格式经常会变.架构必须能灵活伸缩应对规模变化同时要保持性能,与此同时还要挫败网站反机器人的手段以及维护数据质量.流行的Python爬虫框架Scrapy开发者Scrapinghub分享了他们抓取一千亿个网页后的经验之谈. 现在爬虫技术似乎是很容易的事情,但这种看法是很有迷惑性的.开源

分布式爬虫:使用Scrapy抓取数据

分布式爬虫:使用Scrapy抓取数据 Scrapy是Python开发的一个快速,高层次的屏幕抓取和web抓取框架,用于抓取web站点并从页面中提取结构化的数据.Scrapy用途广泛,可以用于数据挖掘.监测和自动化测试. 官方主页: http://www.scrapy.org/ 中文文档:Scrapy 0.22 文档 GitHub项目主页:https://github.com/scrapy/scrapy Scrapy 使用了 Twisted 异步网络库来处理网络通讯.整体架构大致如下(注:图片来自

苹果icloud邮箱抓取

1 icloud登录,与其他网站登录区别  1.1 支持pop抓取的邮箱:pop提供统一接口,抓取简单:  1.2 没有前端js加密的邮箱(139,126,163):只要代码正确模拟登录流程,参数正确,即可正确爬取邮箱:  1.3 需要前端js加密(sina邮箱web端,微博):前端用户名密码需要js加密,加密算法各网站不同.通常需要模拟js加密(可以自己写php,java模拟js,也可以通过其他方式直接运行js代码得到结果,java就可以直接调用js代码,php可通过phantomjs获取js

C# 抓取网站数据

项目主管说这是项目中的一个亮点(无语...), 类似于爬虫一类的东西,模拟登陆后台系统,获取需要的数据.然后就开始研究这个. 之前有一些数据抓取的经验,抓取流程无非:设置参数->服务端发送请求->解析结果 1.验证码识别 系统的验证码只包含数字,不复杂,所以没有深入研究. http://www.cnblogs.com/ivanyb/archive/2011/11/25/2262964.html 这个完全满足我的需求. 2.用户名.密码是用户提供的. 这里面有一个证书,每次请求都要带上. 证书获

汽车之家店铺商品详情数据抓取 DotnetSpider实战[二]

一.迟到的下期预告 自从上一篇文章发布到现在,大约差不多有3个月的样子,其实一直想把这个实战入门系列的教程写完,一个是为了支持DotnetSpider,二个是为了.Net 社区发展献出一份绵薄之力,这个开源项目作者一直都在更新,相对来说还是很不错的,上次教程的版本还是2.4.4,今天浏览了一下这个项目,最近一次更新是在3天前,已经更新到了2.5.0,而且项目star也已经超过1000了,还是挺受大家所喜爱的,也在这感谢作者们不断的努力. 之所以中间这么长一段时间没有好好写文章,是因为笔者为参加3

170112-机械臂moveit!抓取

前言 这一节有一点高级了 参考 Mastering ROS 学习记录 使用3D视觉传感器 这是实现抓取任务的基础 注意!传感器可以由Gazebo模拟,也可以直接和物理设备相连传入Gazebo中 确认Gazebo插件正确工作 使用RViz查看Gazebo插件传出的点云数据 roslaunch seven_dof_arm_gazebo seven_dof_arm_bringup_grasping # 这个命令打开gazebo,关节控制器,gazebo视觉传感器插件 在gazebo中添加桌子和物体 打