Scrapy框架--通用爬虫Broad Crawls（上）-白红宇

通用爬虫(Broad Crawls)介绍

，里面除了介绍还有很多配置选项。

通用爬虫一般有以下通用特性:

其爬取大量(一般来说是无限)的网站而不是特定的一些网站。

其不会将整个网站都爬取完毕，因为这十分不实际(或者说是不可能)完成的。相反，其会限制爬取的时间及数量。

其在逻辑上十分简单(相较于具有很多提取规则的复杂的spider)，数据会在另外的阶段进行后处理(post-processed)

其并行爬取大量网站以避免被某个网站的限制所限制爬取的速度(为表示尊重，每个站点爬取速度很慢但同时爬取很多站点)。

正如上面所述，Scrapy默认设置是对特定爬虫做了优化，而不是通用爬虫。不过，鉴于其使用了异步架构，Scrapy对通用爬虫也十分适用。本篇文章总结了一些将Scrapy作为通用爬虫所需要的技巧，以及相应针对通用爬虫的Scrapy设定的一些建议。

创建默认工程

scrapy创建工程是通过命令进行，创建一个名为proname的scrapy工程：

scrapy startproject proname

然后根据提示:

cd proname

然后生成爬虫模板：

scrapy genspider lagou www.lagou.com

创建Broad Crawls工程

通用爬虫的创建过程与默认爬虫创建过程一样，只是在生成爬虫模板的时候命令不同，生成不同的爬虫模板：

scrapy genspider -t crawl lagou www.lagou.com

只需要增加 -t crawl即可。

源码逻辑解析

主要逻辑：

1.爬虫模板主要使用的类是CrawlSpider，而它继承的是Spider。

2.Spider的入口函数是start_requests()。

3.Spider的默认返回处理函数是parse(),它调用_parse_response(),则允许我们重载parse_start_url()和process_results()方法来对response进行逻辑处理。

4._parse_response()会去调用爬虫模板设置的rules=(Rule(LinkExtractor…))，将response交给LinkExtrator，LinkExtrator会根据我们传进来的参数：

allow=(), deny=(), allow_domains=(), deny_domains=(), restrict_xpaths=(),                 tags=('a', 'area'), attrs=('href',), canonicalize=False,                 unique=True, process_value=None, deny_extensions=None, restrict_css=(),                 strip=True

进行处理，其中deny的意思是除了它以外，反向取值，比如deny=('jobs/')则在处理的时候就会略过jobs，只爬取jobs以外的规则。

在项目目录的spiders文件夹下默认生成proname.py：

import scrapyfrom scrapy.linkextractors import LinkExtractorfrom scrapy.spiders import CrawlSpider, Ruleclass GxrcSpider(CrawlSpider):    name = 'proname'    allowed_domains = ['www.proname.com']    start_urls = ['http://www.proname.com/']    rules = (                Rule(LinkExtractor(allow=r'Items/'), callback='parse_item', follow=True),    )        def parse_item(self, response):            i = {}            return i

1.通过Ctrl + 鼠标左键的方式跟踪CrawlSpider类，发现它是继承Spider的，往下看到CrawlSpider中有个parse方法，那么就意味着后面写代码的时候不能跟之前一样在代码里自定义parse函数了，最好像模板给出的parse_item这种写法。

2.解析parse函数，它调用了_parse_response方法：

def parse(self, response):        return self._parse_response(response, self.parse_start_url, cb_kwargs={}, follow=True)

其中的_parse_response可以说是核心函数，里面的参数cb_kwargs代表着参数。通过Ctrl+左键跟进_parse_response:

def _parse_response(self, response, callback, cb_kwargs, follow=True):        if callback:            cb_res = callback(response, **cb_kwargs) or ()            cb_res = self.process_results(response, cb_res)            for requests_or_item in iterate_spider_output(cb_res):                yield requests_or_item        if follow and self._follow_links:            for request_or_item in self._requests_to_follow(response):                yield request_or_item

首先它判断是否有callback,就是parse函数中的parse_start_url方法，这个方法是可以让我们重载的，可以在里面加入想要的逻辑；

然后它还会将参数cb_kwargs传入到callback中，往下看它还调用了process_result方法：

def process_results(self, response, results):        return results

这个方法什么都没做，把从parse_start_url接收到的result直接return回去，所以process_result方法也是可以重载的。

接着看：

if follow and self._follow_links:            for request_or_item in self._requests_to_follow(response):                yield request_or_item

如果存在follow，它就进行循环，跟进_requests_to_follow看一看：

def _requests_to_follow(self, response):        if not isinstance(response, HtmlResponse):            return        seen = set()        for n, rule in enumerate(self._rules):            links = [lnk for lnk in rule.link_extractor.extract_links(response)                     if lnk not in seen]            if links and rule.process_links:                links = rule.process_links(links)            for link in links:                seen.add(link)                r = self._build_request(n, link)                yield rule.process_request(r)

在 _requests_to_follow中首先判断是否是response，如果不是就直接返回了，如果是就设置一个set，通过set去重；然后把_rules变成一个可迭代的对象，跟进_rules：

def _compile_rules(self):        def get_method(method):            if callable(method):                return method            elif isinstance(method, six.string_types):                return getattr(self, method, None)        self._rules = [copy.copy(r) for r in self.rules]        for rule in self._rules:            rule.callback = get_method(rule.callback)            rule.process_links = get_method(rule.process_links)            rule.process_request = get_method(rule.process_request)

看到：

rule.callback = get_method(rule.callback)rule.process_links = get_method(rule.process_links)rule.process_request = get_method(rule.process_request)

这几个都是前面可以传递过来的，其中rule.process_links是从Rule类中传递过来的：

class Rule(object):    def __init__(self, link_extractor, callback=None, cb_kwargs=None, follow=None, process_links=None, process_request=identity):        self.link_extractor = link_extractor        self.callback = callback        self.cb_kwargs = cb_kwargs or {}        self.process_links = process_links        self.process_request = process_request        if follow is None:            self.follow = False if callback else True        else:            self.follow = follow

虽然process_links默认为None，但是实际上我们在需要的时候可以设置的，通常出现在前面爬虫模板代码里面的

Rule(LinkExtractor(allow=r'WebPage/JobDetail.*'), callback='parse_item', follow=True,process_links='links_handle')

然后可以在url那里增加各种各样的逻辑，这里只简单的打印输出：

def links_handle(self, links):        for link in links:            url = link.url            print(url)        return links

可以将url进行其他的预处理，比如可以将url拼接到一起、设置不同的url或者对url进行字符切割等操作。（使用举例：常用于大型分城市的站点，比如58的域名nn.58.com、wh.58.com，就可以通过这个对各个站点的域名进行预匹配）

再来到_requests_to_follow方法中看处理逻辑

def _requests_to_follow(self, response):        if not isinstance(response, HtmlResponse):            return        seen = set()        for n, rule in enumerate(self._rules):            links = [lnk for lnk in rule.link_extractor.extract_links(response)                     if lnk not in seen]            if links and rule.process_links:                links = rule.process_links(links)            for link in links:                seen.add(link)                r = self._build_request(n, link)                yield rule.process_request(r)

set去重后就yield交给了_build_request处理，build_request则调用_response_downloaded进行页面的下载，下载后的页面交给_parse_response