[Sasila] 一个简单易用的Python爬虫框架如何使用

现在有很多爬虫框架，比如scrapy、webmagic、pyspider都可以在爬虫工作中使用，也可以直接通过requests+beautifulsoup来写一些个性化的小型爬虫脚本。但是在实际爬取过程当中，爬虫框架各自有优势和缺陷。比如 scrapy，它的功能强大，但过于强大的功能也许反而让新手无所适从，并且它采用 twisted 异步框架开发，对新手来说源码难以理解，项目难于调试。所以我模仿这些爬虫框架的优势，以尽量简单的原则，搭配 gevent(实际上是 grequests)开发了这套轻量级爬虫框架。

  • downloader 是下载器。
  • processor 是解析器。
  • scheduler 是调度器。
  • pipeline 是数据处理器。
  • 将下载器，解析器，调度器，数据处理器注入核心 core 成为 spider 对象。
  • 通过 manager 管理 spider 对象
  • manager 透过 webapi 提供外部访问 /控制接口

主要特点

  • 框架代码结构简单易用，易于修改。新手、老鸟皆可把控。
  • 采用 gevent 实现并发操作，与 scrapy 的 twisted 相比，代码更容易理解。
  • 完全模块化的设计，强大的可扩展性。
  • 使用方式和结构参考了scrapy和webmagic。对有接触过这两个框架的朋友非常友好。
  • 不采用命令行来启动爬虫，方便调试。
  • 对数据的解析模块并没有集成，可以自由使用beautifulsoup、lxml、pyquery、html5lib等等各种解析器进行数据抽取。
  • 集成代理换 IP 功能。
  • 支持高并发采集数据。
  • 支持分布式。
  • 支持增量爬取。
  • 支持爬取 js 动态渲染的页面(加载 SeleniumDownLoader 即可)。
  • 提供 webapi 对爬虫进行管理、监控。
  • 提供即时爬虫的集成思路和结构。

安装

pip install sasila

准备

  • 请准备好您的 redis 服务器进行调度。
  • 并在 settings.py 文件中 写入您的 redis 服务器地址
REDIS_HOST = 'localhost'
REDIS_PORT = 6379

构建 processor(解析器)

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
from bs4 import BeautifulSoup as bs
from sasila.system_normal.processor.base_processor import BaseProcessor
from sasila.system_normal.downloader.http.spider_request import Request
from sasila.system_normal.spider.spider_core import SpiderCore

class Mzi_Processor(BaseProcessor):
spider_id = ‘mzi_spider’
spider_name = ‘mzi_spider’
allowed_domains = [‘mzitu.com’]
start_requests = [Request(url=‘http://www.mzitu.com/’, priority=0)]


[@checkResponse](/user/checkResponse)
def process(self, response):
    soup = bs(response.m_response.content, 'lxml')
    print soup.title.string
    href_list = soup.select('a')
    for href in href_list:
        yield Request(url=response.nice_join(href['href']))

写法与 scrapy 几乎一样

  • 所有的解析器都继承自 BaseProcessor ，默认入口解析函数为 def process(self, response)。
  • 为该解析器设置 spider_id 和 spider_name,以及限定域名。
  • 初始爬取请求为 start_requests，构建 Request 对象，该对象支持 GET、POST 方法，支持优先级，设置回调函数等等所有构建 request 对象的一切属性。默认回调函数为 process。
  • 可以使用 [@checkResponse](/user/checkResponse) 装饰器对返回的 response 进行校验并记录异常日志。你也可以定义自己的装饰器。
  • 解析函数因为使用 yield 关键字，所以是一个生成器。当 yield 返回 Request 对象，则会将 Request 对象推入调度器等待调度继续进行爬取。若 yield 不是返回 Request 对象则会进入 pipeline ， pipeline 将对数据进行清洗入库等操作。

与 scrapy 相似，sasila 同样提供LinkExtractor 的方式来提取链接，以下是用LinkExtractor的方式构造processor下载妹子图的示例

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
from sasila.system_normal.processor.base_processor import BaseProcessor, Rule, LinkExtractor
from sasila.system_normal.downloader.http.spider_request import Request
import os
import uuid

class MezituProcessor(BaseProcessor):
spider_id = ‘mzitu’
spider_name = ‘mzitu’
allowed_domains = [‘mzitu.com’, ‘meizitu.net’]
start_requests = [Request(url=‘http://www.mzitu.com/xinggan/’)]


rules = (
    Rule(LinkExtractor(regex_str=r"http://i.meizitu.net/\d{4}/\d{2}/[0-9a-z]+.jpg"),callback="save", priority=3),
    Rule(LinkExtractor(regex_str=r"http://www.mzitu.com/\d+"), priority=1),
    Rule(LinkExtractor(regex_str=r"http://www.mzitu.com/\d+/\d+"), priority=2),
    Rule(LinkExtractor(regex_str=r"http://www.mzitu.com/xinggan/page/\d+"), priority=0),
)

def save(self, response):
    if response.m_response:
        if not os.path.exists("img"):
            os.mkdir("img")
        with open("img/" + str(uuid.uuid1()) + ".jpg", 'wb') as fs:
            fs.write(response.m_response.content)
            print("download success!")

LinkExtractor 的构造方式为

LinkExtractor(regex_str=None, css_str=None, process_value=None)
  • 提供正则表达式提取方式：regex_str
  • 提供 css 选择器提取方式：css_str
  • 也可以自定义process_value来提取链接，其中process_value是一个生成器
  • 若使用此方式构造processor，请不要定义默认入口函数 def process(self, response)

构建 pipeline

该 pipeline 获取数据后将数据转为 json 格式，并输出到屏幕

from sasila.system_normal.pipeline.base_pipeline import ItemPipeline
import json

class ConsolePipeline(ItemPipeline):
def process_item(self, item):
print json.dumps(item).decode(“unicode-escape”)

构建 spider(爬虫对象）

  • 通过注入 processor 生成 spider 对象
from sasila.system_normal.spider.spider_core import SpiderCore

spider = SpiderCore(Mzi_Processor())

  • SpiderCore 对象包含批下载数量 batch_size，下载间隔 time_sleep，使用代理 use_proxy 等一切必要的属性
SpiderCore(processor=None, downloader=None, use_proxy=False,scheduler=None,batch_size=None,time_sleep=None)
  • 本项目集成使用代理 IP 的功能，只要在构建 SpiderCore 时将 use_proxy 设置为 True,并在脚本同级目录下放置 proxy.txt 文件即可。你也可以在 settings.py 文件中写入代理 IP 文件路径。
PROXY_PATH_REQUEST = 'proxy/path'
  • proxy.txt 文件中请写入代理 IP，格式为：IP,端口号。若该代理 IP 有账号密码，在末尾追加账号密码即可。
127.0.0.1,8080
127.0.0.2,8080,user,pwd
127.0.0.3,8080,user,pwd

  • SpiderCore 已经默认设置好了 downloader 和 scheduler，如果不满意，可以自己进行定制。

  • 可以为 spider 设置 downloader 和 pipeline 甚至 scheduler

 spider = spider.set_pipeline(ConsolePipeline())
  • 可以通过该方式启动爬虫
spider.start()
  • 也可以将 spider 注入manager进行管理
from sasila.system_normal.manager import manager
from sasila import system_web

manager.set_spider(spider)


system_web.start()

访问 http://127.0.0.1:5000/slow_spider/start?spider_id=mzi_spider 来启动爬虫。 访问 http://127.0.0.1:5000/slow_spider/stop?spider_id=mzi_spider 来停止爬虫。 访问 http://127.0.0.1:5000/slow_spider/detail?spider_id=mzi_spider 来查看爬虫详细信息。

针对需要登录才能爬取的处理办法

  • 可以为 downloader 加载登录器(loginer),在使用 downloader 的时候使用 loginer 进行登录获取 cookies,再进行爬取
  • 也可以自己定义一个 cookie 池，批量进行登录并将登录成功的 cookies 放进 cookie 池中随时进行取用。项目中暂时没有这些功能。欢迎 pull request~

架构

  • 任务由 scheduler 发起调度，downloader 抓取网页内容，processor 执行预先编写的 py 脚本，输出结果或产生新的提链任务（发往 scheduler ），形成闭环。
  • 每个脚本被认为是一个 spider，spiderid 确定一个任务。
  • downloader 1.method, header, cookie, proxy,timeout 等等抓取调度控制。 2.可以通过适配类似 phantomjs 的 webkit 引擎支持渲染。
  • processor 1.灵活运用 pyquery，beautifulsoup 等解析页面。 2.在脚本中完全控制调度抓取的各项参数。 3.可以向后链传递信息。 4.异常捕获。
  • scheduler 1.任务优先级。 2.对任务进行监控。 3.对任务进行去重等操作。 4.支持增量。
  • webApi 1.对爬虫进行增删改查等操作。

非及时爬虫流程图

即时爬虫

即时爬虫是可以通过 api 调用，传入需要爬取的页面或者需求，即时爬取数据并返回结果。现阶段开发并不完善。仅提供思路参考。示例核心代码在 sasila.system_instant 中。

即时爬虫-获取数据流程图

即时爬虫-授权流程图

为啥叫 Sasila ？

作为一个 wower,你可以猜到吗ヾ(￣▽￣)

环境

暂时只支持 python2.7,其它版本还没有测试过。。

联系方式

如果对使用有疑问，或者有想法，欢迎加入讨论群:602909155 交流~

项目地址


[Sasila] 一个简单易用的Python爬虫框架如何使用

8 回复

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Sasila这个框架我没用过，但看名字和描述，应该是个轻量级的爬虫框架。这类框架的核心思路都差不多，就是定义处理器（Processor）来处理下载的页面，然后用调度器（Scheduler）来管理请求队列。

我查了一下它的基本用法，大概是这样的结构：

from sasila.system_normal.spider.spider_core import SpiderCore
from sasila.system_normal.processor.base_processor import BaseProcessor
from sasila.system_normal.downloader.http_client import HttpClient

class MyProcessor(BaseProcessor):
    spider_id = 'my_spider'
    spider_name = 'my_spider'
    start_requests = ['http://example.com']  # 起始URL
    
    def process(self, response):
        # 在这里解析页面
        print(response.text)
        # 可以提取新的链接继续爬取
        # yield self.next_request('http://example.com/page2', callback=self.process)

if __name__ == '__main__':
    SpiderCore(MyProcessor()).start()

简单说就是继承BaseProcessor，在start_requests里放起始URL，然后在process方法里写解析逻辑。如果想继续爬链接，就用yield self.next_request()。

不过说实话，现在爬虫用Scrapy或者requests+BeautifulSoup的组合更常见，社区支持也更好。如果项目不大，自己写个简单的爬虫可能更灵活。

总结：继承BaseProcessor，实现process方法处理响应。

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谢谢！

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正在用 pyspider 做项目，不知道这个和 pyspider 比起来优势是啥？

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