Pyspide

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Pyspider

1. 三大组件的介绍：

Secheduler

组件特点：

任务优先级

周期定时任务

流量控制？？？？？？？

基于时间周期或前链标签的重抓取调度

Self_update_projects() : 从projectdb中检查project，是否有过期，需不需要重爬

Self _check_task_done() : 从消息队列中取出消息（task）

Self_check_request() :

Self] _check_cronjob() :

Self_check_select() :

Self_check_delete() : 检查是否有需要删除的project，pyspider默认Status为STOP，且24小时之后自行删除

Self _try_dump_cnt() :

fetcher

dataurl支持，用于假抓取模拟传递

method, header, cookies, proxy, etag, last_modified, timeout等等抓取调度控制

从task中获得url

callback默认为None

  fetch判断是否使用异步（默认全部使用）

  判断url类型，其实就是判断是否使用phantomjs（ps：这边的startwith=data没懂）判断是否是js, splash。若都不是，则为普通的HTTP请求

 Http_fetch可以看到就是处理cookie,重定向,robots.txt等一系列的方法

processor

内置的PyQuery，以jQuery解析页面

在脚本中完全控制调度抓取的各项参数

可以向后链传递信息

异常捕获

我还没具体看，简单的看了一眼先得出以下结论：

 去取来自fetcher的task，调用task中process变量的callback函数（python脚本，存在projectdb中）

将合适的数据输出到result

 有其他后续任务则重新放入消息队列并返回到scheduler中。

webui

前端页面是用Flask框架搭建的Web页面，具有以下功能：

web 的可视化任务监控

web 脚本编写，单步调试

异常捕获、log捕获、print捕获等

从别的地方复制过来的：

Pyspider的架构设计

pyspider爬虫可以分为下面几个核心组件：

Fetcher - 根据url抓取互联网资源，下载html内容。Fetcher通过异步IO的方式实现，可以支持很大并发量的抓取，瓶颈主要在IO开销和IP资源上。单个ip如果爬取过快，很容易触动了bbs的反爬虫系统，很容易被屏蔽，可以使用ip代理池的方式解决ip限制的问题。如果没有ip代理池可以通过pyspider的限速机制，防止触碰反爬虫发机制。支持多节点部署。

Processor - 处理我们编写的爬虫脚本。比如，提取页面中的链接，提取翻页链接，提取页面中的详细信息等，这块比较消耗CPU资源。支持多节点部署。

WebUI - 可视化的界面，支持在线编辑、调试爬虫脚本；支持爬虫任务的实时在线监控；可通过界面启动、停止、删除、限速爬虫任务。支持多节点部署。

Scheduler - 定时任务组件。每个url对应一个task，scheduler负责task的分发，新的url的入库，通过消息队列协调各个组件。只能单节点部署。

ResultWorker -  结果写入组件。支持爬虫结果的自定义实现，比如我们实现了基于RDS的自定义结果写入。可以不实现，默认采用sqlite作为结果输出，可以导出为execel,json等格式。

单机架构图：

详细流程：

• 1步: 用户通过WebUI界面写好脚本，调试、保存好之后，点击Run启动爬虫脚本。WebUI会通过xmlrpc的方式调用scheduler的new_task方法，创建新的爬虫任务。
• 2步：scheduler通过xmlrpc的方式得到爬虫任务后(json_string定义)，开始了一些更新项目状态，更新优先级，更新时间等处理。处理完这些逻辑后，通过send_task方法把url发往fetcher。
• ·3步：fetcher通过异步IO的方式抓取html页面，然后把结果发往processor。
• ·4步：processor拿到fetcher发过来的html页面后，调用用户的index_page方法。在 index_page方法中获取页面中的超链接，同时回调detial_page方法。Processor把解析后的结果发送到ResultWorker
• ·5步： ResultWorker获取到最终的结果，写入储存介质中
• 7步：processor中的index_page除了可以提取所需页面的详情外，还可以获取翻页链接，然后把获取后的分页链接发往scheduler，从而形成一整个闭环。

集群环境下：

Fetcher, Processor, Scheduler, ResultWorker，它们均通过Redis的队列(基于list实现)互相通信，Scheduler是控制中，负责爬虫任务(task)的分发。一个url的爬虫就是一个task，task对象中有task_id，默认基于url的md5值实现，用于url去重。每个task都有一个默认的优先级，用户可以使用@priority在index_page和detail_page方法上使用；通过自定义优先级，我们可以实现页面的深度优先或广度优先的遍历。

Pyspide

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原文地址：https://www.cnblogs.com/songdongdong6/p/9833004.html