scrapy架構初探

scrapy架構初探

引言

Python即時網絡爬蟲啟動的目標是一起把互聯網變成大數據庫。單純的開放源代碼并不是開源的全部,開源的核心是“開放的思想”,聚合最好的想法、技術、人員,所以將會參照眾多領先產品,比如,Scrapy,ScrapingHub,import io等。

本文簡單講解一下Scrapy的架構。沒錯,通用提取器gsExtractor就是要集成到Scrapy架構中。

請注意,本文不想復述原文內容,而是為了開源Python爬蟲的發展方向找參照,而且以9年來開發網絡爬蟲經驗作為對標,從而本文含有不少筆者主觀評述,如果想讀Scrapy官方原文,請點擊Scrapy官網的Architecture

scrapy數據流

Scrapy中的數據流由執行引擎控制,下面的原文摘自Scrapy官網,我根據猜測做了點評,為進一步開發GooSeeker開源爬蟲指示方向:

  • The Engine gets the first URLs to crawl from the Spider and schedules them in the Scheduler, as Requests.

URL誰來準備呢?看樣子是Spider自己來準備,那么可以猜測Scrapy架構部分(不包括Spider)主要做事件調度,不管網址的存儲。看起來類似GooSeeker會員中心的爬蟲羅盤,為目標網站準備一批網址,放在羅盤中準備執行爬蟲調度操作。所以,這個開源項目的下一個目標是把URL的管理放在一個集中的調度庫里面。

  • The Engine asks the Scheduler for the next URLs to crawl.

看到這里其實挺難理解的,要看一些其他文檔才能理解透。接第1點,引擎從Spider中把網址拿到以后,封裝成一個Request,交給了事件循環,會被Scheduler收來做調度管理的,暫且理解成對Request做排隊。引擎現在就找Scheduler要接下來要下載的網頁地址。

  • The Scheduler returns the next URLs to crawl to the Engine and the Engine sends them to the Downloader, passing through the Downloader Middleware (request direction).

從調度器申請任務,把申請到的任務交給下載器,在下載器和引擎之間有個下載器中間件,這是作為一個開發框架的必備亮點,開發者可以在這里進行一些定制化擴展。

  • Once the page finishes downloading the Downloader generates a Response (with that page) and sends it to the Engine, passing through the Downloader Middleware (response direction).

下載完成了,產生一個Response,通過下載器中間件交給引擎。注意,Response和前面的Request的首字母都是大寫,雖然我還沒有看其它Scrapy文檔,但是我猜測這是Scrapy框架內部的事件對象,也可以推測出是一個異步的事件驅動的引擎,就像DS打數機的三級事件循環一樣,對于高性能、低開銷引擎來說,這是必須的。

  • The Engine receives the Response from the Downloader and sends it to the Spider for processing, passing through the Spider Middleware (input direction).

再次出現一個中間件,給開發者足夠的發揮空間。

  • The Spider processes the Response and returns scraped items and new Requests (to follow) to the Engine.

每個Spider順序抓取一個個網頁,完成一個就構造另一個Request事件,開始另一個網頁的抓取。

  • The Engine passes scraped items and new Requests returned by a spider through Spider Middleware (output direction), and then sends processed items to Item Pipelines and processed Requests to the Scheduler.

引擎作事件分發

  • The process repeats (from step 1) until there are no more requests from the Scheduler.

持續不斷地運行。

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