From：https://blog.csdn.net/weixin_37947156/article/details/74435304

Scrapy github 下載地址：https://github.com/scrapy/scrapy

 

 

介紹

 

Scrapy是一個基於Python編寫的一個開源爬蟲框架，它可以幫你快速、簡單的方式構建爬蟲，並從網站上提取你所需要的資料。

這裡不再介紹Scrapy的安裝和使用，本系列主要通過閱讀原始碼講解Scrapy實現思路為主。

如果有不懂如何使用的同學，請參考官方網站或官方文件學習。

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scrapy 中文文件 和 scrapy 英文文件參照看。因為中文文件比較老，英文文件是最新的。
scrapy 英文文件：https://doc.scrapy.org/en/latest
scrapy 中文文件：http://scrapy-chs.readthedocs.io/zh_CN/1.0/intro/overview.html
高效能爬蟲 Scrapy 框架：https://www.cnblogs.com/wwg945/articles/9021888.html
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簡單來說構建和執行一個爬蟲只需完成以下幾步：

1. 使用 scrapy startproject spider_project 建立爬蟲模板或自己編寫爬蟲指令碼
2. 爬蟲類 繼承 scrapy.Spider，重寫 parse 方法
3. parse 方法中 yield 或 return 字典、Request、Item
4. 使用 scrapy crawl <spider_name> 或 scrapy runspider <spider_file.py>執行

經過簡單的幾行程式碼，就能採集到某個網站下一些頁面的資料，非常方便。

但是在這背後到底發生了什麼？Scrapy到底是如何幫助我們工作的呢？

 

 

 

架構

 

來看一看 Scrapy 的架構圖：

 

 

 

核心元件

 

Scrapy有以下幾大元件：

1. Scrapy Engine：核心引擎，負責控制和排程各個元件，保證資料流轉；
2. Scheduler：負責管理任務、過濾任務、輸出任務的排程器，儲存、去重任務都在此控制；
3. Downloader：下載器，負責在網路上下載網頁資料，輸入待下載URL，輸出下載結果；
4. Spiders：使用者自己編寫的爬蟲指令碼，可自定義抓取意圖；
5. Item Pipeline：負責輸出結構化資料，可自定義輸出位置；

除此之外，還有兩大中介軟體元件：

1. Downloader middlewares：介於引擎和下載器之間，可以在網頁在下載前、後進行邏輯處理；
2. Spider middlewares：介於引擎和爬蟲之間，可以在呼叫爬蟲輸入下載結果和輸出請求/資料時進行邏輯處理；

 

 

 

資料流轉

 

按照架構圖的序號，資料流轉大概是這樣的：

1. 引擎從自定義爬蟲中獲取初始化請求（也叫種子URL）；
2. 引擎把該請求放入排程器中，同時引擎向排程器獲取一個待下載的請求（這兩部是非同步執行的）；
3. 排程器返回給引擎一個待下載的請求；
4. 引擎傳送請求給下載器，中間會經過一系列下載器中介軟體；
5. 這個請求通過下載器下載完成後，生成一個響應物件，返回給引擎，這中間會再次經過一系列下載器中介軟體；
6. 引擎接收到下載返回的響應物件後，然後傳送給爬蟲，執行自定義爬蟲邏輯，中間會經過一系列爬蟲中介軟體；
7. 爬蟲執行對應的回撥方法，處理這個響應，完成使用者邏輯後，會生成結果物件或新的請求物件給引擎，再次經過一系列爬蟲中介軟體；
8. 引擎把爬蟲返回的結果物件交由結果處理器處理，把新的請求物件通過引擎再交給排程器；
9. 從1開始重複執行，直到排程器中沒有新的請求處理；

 

 

 

核心元件互動圖

 

我在讀完原始碼後，整理出一個更詳細的架構圖，其中展示了更多相關元件的細節：

這裡需要說明一下圖中的Scrapyer，其實這也是在原始碼的一個核心類，但官方架構圖中沒有展示出來，這個類其實是處於Engine、Spiders、Pipeline之間，是連通這3個元件的橋樑，後面在文章中會具體講解。

 

 

 

核心類圖

 

涉及到的一些核心類如下：

其中標沒有樣式的黑色文字是類的核心屬性，黃色樣式的文字都是核心方法。

可以看到，Scrapy的核心類，其實主要包含5大元件、4大中介軟體管理器、爬蟲類和爬蟲管理器、請求、響應物件和資料解析類這幾大塊。