12.1-pyspider框架介绍
pyspider 是由国人 binux 编写的强大的网络爬虫系统，其 GitHub 地址为 https://github.com/binux/pyspider，官方文档地址为 http://docs.pyspider.org/。
pyspider 带有强大的 WebUI、脚本编辑器、任务监控器、项目管理器以及结果处理器，它支持多种数据库后端、多种消息队列、JavaScript 渲染页面的爬取，使用起来非常方便。
我们总结了一下，PySpider 的功能有如下几点。
- 提供方便易用的 WebUI 系统，可以可视化地编写和调试爬虫。
- 提供爬取进度监控、爬取结果查看、爬虫项目管理等功能。
- 支持多种后端数据库，如 MySQL、MongoDB、Redis、SQLite、Elasticsearch、PostgreSQL。
- 支持多种消息队列，如 RabbitMQ、Beanstalk、Redis、Kombu。
- 提供优先级控制、失败重试、定时抓取等功能。
- 对接了 PhantomJS，可以抓取 JavaScript 渲染的页面。
- 支持单机和分布式部署，支持 Docker 部署。
如果想要快速方便地实现一个页面的抓取，使用 pyspider 不失为一个好的选择。
后面会介绍另外一个爬虫框架 Scrapy，我们学习完 Scrapy 之后会更容易理解此部分内容。我们先了解一下 pyspider 与 Scrapy 的区别。
- pyspider 提供了 WebUI，爬虫的编写、调试都是在 WebUI 中进行的，而 Scrapy 原生是不具备这个功能的，采用的是代码和命令行操作，但可以通过对接 Portia 实现可视化配置。
- pyspider 调试非常方便，WebUI 操作便捷直观，在 Scrapy 中则是使用 parse 命令进行调试，论方便程度不及 pyspider。
- pyspider 支持 PhantomJS 来进行 JavaScript 渲染页面的采集，在 Scrapy 中可以对接 ScrapySplash 组件，需要额外配置。
- PySpide r 中内置了 PyQuery 作为选择器，在 Scrapy 中对接了 XPath、CSS 选择器和正则匹配。
- pyspider 的可扩展程度不足，可配制化程度不高，在 Scrapy 中可以通过对接 Middleware、Pipeline、Extension 等组件实现非常强大的功能，模块之间的耦合程度低，可扩展程度极高。
如果要快速实现一个页面的抓取，推荐使用 pyspider，开发更加便捷，如快速抓取某个普通新闻网站的新闻内容。如果要应对反爬程度很强、超大规模的抓取，推荐使用 Scrapy，如抓取封 IP、封账号、高频验证的网站的大规模数据采集。
pyspider 的架构主要分为 Scheduler（调度器）、Fetcher（抓取器）、Processer（处理器）三个部分，整个爬取过程受到 Monitor（监控器）的监控，抓取的结果被 Result Worker（结果处理器）处理，如图 12-1 所示。
图 12-1 pyspider 架构图
Scheduler 发起任务调度，Fetcher 负责抓取网页内容，Processer 负责解析网页内容，然后将新生成的 Request 发给 Scheduler 进行调度，将生成的提取结果输出保存。
pyspider 的任务执行流程的逻辑很清晰，具体过程如下所示。
- 每个 pyspider 的项目对应一个 Python 脚本，该脚本中定义了一个 Handler 类，它有一个 on_start() 方法。爬取首先调用 on_start() 方法生成最初的抓取任务，然后发送给 Scheduler 进行调度。
- Scheduler 将抓取任务分发给 Fetcher 进行抓取，Fetcher 执行并得到响应，随后将响应发送给 Processer。
- Processer 处理响应并提取出新的 URL 生成新的抓取任务，然后通过消息队列的方式通知 Schduler 当前抓取任务执行情况，并将新生成的抓取任务发送给 Scheduler。如果生成了新的提取结果，则将其发送到结果队列等待 Result Worker 处理。
- Scheduler 接收到新的抓取任务，然后查询数据库，判断其如果是新的抓取任务或者是需要重试的任务就继续进行调度，然后将其发送回 Fetcher 进行抓取。
- 不断重复以上工作，直到所有的任务都执行完毕，抓取结束。
- 抓取结束后，程序会回调 on_finished() 方法，这里可以定义后处理过程。
本节我们主要了解了 pyspider 的基本功能和架构。接下来我们会用实例来体验一下 pyspider 的抓取操作，然后总结它的各种用法。
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