pyspider，一个超酷的 Python 库！

大家好，今天为大家分享一个超酷的 Python 库 - pyspider。

Github地址：https://github.com/binux/pyspider

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pyspider是一个强大的Python网络爬虫框架，具备完整的Web UI和脚本编辑器。它支持多种数据库后端、优先级控制、分布式管理，以及强大的调试工具，是数据抓取和网络爬虫开发者的重要工具。

安装

安装pyspider非常简单，可以通过Python的包管理器pip进行安装：

pip install pyspider

这条命令将安装pyspider及其所有依赖。

特性

• 强大的Web UI：通过Web界面创建、监控、编辑和调试爬虫。

• 多种数据库支持：支持MySQL、MongoDB、SQLite等多种数据存储方案。

• 结果管理：爬取结果直观展示，支持数据导出。

• 任务调度：基于优先级的任务调度系统。

• 脚本支持：支持Python语言脚本，灵活定义爬虫行为。

基本功能

pyspider提供了一系列基本功能，使得创建和管理网络爬虫变得非常简单和直观。

创建爬虫项目

使用pyspider，可以轻松创建一个新的爬虫项目。通常这通过命令行或者pyspider的Web界面完成。

# 通过命令行创建一个新的爬虫项目
pyspider create_project my_spider_project

编写爬虫脚本

在pyspider中，编写爬虫脚本是通过Python脚本实现的。每个爬虫项目都包括一个或多个脚本，定义如何抓取和处理网页。

from pyspider.libs.base_handler import *
 
class MySpider(BaseHandler):
    crawl_config = {
    }
 
    @every(minutes=24 * 60)
    def on_start(self):
        self.crawl('http://example.com/', callback=self.index_page)
 
    @config(age=10 * 24 * 60 * 60)
    def index_page(self, response):
        for each in response.doc('a[href^="http"]').items():
            self.crawl(each.attr.href, callback=self.detail_page)
 
    def detail_page(self, response):
        return {
            "url": response.url,
            "title": response.doc('title').text(),
        }

调度爬虫执行

pyspider提供了一个强大的调度系统，可以根据需要配置爬虫的执行频率。

@every(minutes=20)
def on_start(self):
    self.crawl('http://example.com/page_to_crawl', callback=self.parse_page)

此功能使得爬虫可以周期性地运行，定期抓取网页内容。

处理抓取的页面

在爬虫脚本中定义处理函数，来解析和处理抓取的页面。这通常涉及解析HTML，抽取所需数据。

def parse_page(self, response):
    return {
        "title": response.doc('title').text(),  # 抽取页面标题
        "links": [a.attr.href for a in response.doc('a[href]').items()]  # 抽取所有链接
    }

管理爬虫状态

pyspider的Web UI提供了实时监控爬虫状态的功能，可以查看任务进度，调试信息，以及爬取结果。

# 运行pyspider，打开Web UI
pyspider all

访问 http://localhost:5000 可以看到pyspider的控制台，从这里管理所有爬虫任务。

高级功能

pyspider的高级功能扩展了其基本爬虫功能，允许开发者执行更复杂的数据抓取和处理任务，以及优化爬虫的性能和可靠性。

动态页面爬取

pyspider支持通过PhantomJS或者其他浏览器引擎爬取动态生成的内容，这对于处理JavaScript重度依赖的网站特别有用。

class MySpider(BaseHandler):
    crawl_config = {
        'fetch_type': 'js'  # 使用PhantomJS来抓取页面
    }
 
    @every(minutes=24 * 60)
    def on_start(self):
        self.crawl('http://example.com/dynamic', callback=self.index_page, fetch_type='js')
 
    def index_page(self, response):
        # 解析动态内容
        titles = [item.text() for item in response.doc('.dynamic-title').items()]
        return {"titles": titles}

使用脚本配置爬取流程

利用pyspider的强大脚本能力，可以配置复杂的爬取逻辑和流程控制。

@config(priority=2)
def on_start(self):
    self.crawl('http://example.com/start', callback=self.step_one)
 
def step_one(self, response):
    next_url = response.doc('a#next').attr.href
    self.crawl(next_url, callback=self.step_two)
 
def step_two(self, response):
    # 进一步处理或爬取
    pass

结果保存和处理

pyspider允许开发者灵活地处理和保存抓取的数据，可以直接存储到数据库中或通过API进行进一步操作。

def detail_page(self, response):
    data = {
        "url": response.url,
        "title": response.doc('title').text(),
    }
    # 将数据保存到数据库
    self.save_to_database(data)
 
def save_to_database(self, data):
    # 数据库操作逻辑
    pass

错误处理和重试机制

在爬虫运行过程中，处理网络请求错误和设置重试机制是提高爬虫健壮性的关键。

@catch_http_error
def on_start(self):
    self.crawl('http://example.com/error-prone', callback=self.index_page)
 
def index_page(self, response):
    if response.status_code == 200:
        # 处理页面
        pass
    else:
        # 处理错误或重试
        self.crawl(response.url, callback=self.index_page, retries=3)

分布式爬虫支持

pyspider支持分布式部署，可以在多台机器上同时运行，极大地提高爬虫的抓取效率和数据处理能力。

# 启动pyspider的scheduler、fetcher、processor和webui
pyspider all --message-queue='amqp://guest:guest@localhost:5672/'

总结

Python的pyspider库是一个强大的网络爬虫框架，提供了一整套工具来简化复杂网页的抓取过程。它特别适合于大规模数据抓取任务，支持从简单的静态页面到复杂的动态内容抓取。pyspider的核心优势在于其内置的Web UI，允许用户通过图形界面管理爬虫项目、编辑脚本、监控任务进度，并直接查看抓取结果。此外，它的强大脚本能力、动态内容处理、分布式抓取支持以及错误处理机制，使得pyspider成为开发者在进行网页数据抓取时的优选工具。无论是数据分析、市场研究还是竞争情报，pyspider都能提供有效的技术支持，帮助用户从海量网络信息中提取有价值的数据。

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