学习了简单的知识点，就会想要向有难度的问题挑战，这里必须要夸一夸小伙伴们。不过我们今天不需要做什么程序的测试，只用简单的两个代码对比，小伙伴们就能在其中体会两者的不同和难易程度。scrapy能否适合处理python爬虫调度的问题，小编直接说出答案小伙伴们也不能马上信服，下面就让我们在示例中找寻答案吧。
总的来说，需要使用代码来爬一些数据的大概分为两类人：
非程序员，需要爬一些数据来做毕业设计、市场调研等等，他们可能连 Python 都不是很熟；
程序员，需要设计大规模、分布式、高稳定性的爬虫系统，对他们来说，语言都无所谓的，更别说用不用框架了。
对于一个任何一个已经入门的程序员来说，Python 都算不上一个很复杂的语言，除了不用大括号可能让一些人感觉有些不适应之外，基本上看看语法上手就能写了。但是恰恰是因为我们都是老司机了，所以不能体会到使用一门编程语言对于外行来说可能『比登天还难』。如果不用 scrapy，可能我只需要这样：
import requests
def main():
for i in range(100):
rsp = requests.get(f"http://www.example.com/{i}.html")
with open("example-{i}.txt", "w") as f:
f.write(rsp.text)
if __name__ == "__main__":
main()就写好了一个简单的爬虫，而使用 scrapy 呢，大概需要这样吧：
import scrapy
class QuotesSpider(scrapy.Spider):
name = 'quotes'
def start_requests(self):
urls = [
'http://quotes.toscrape.com/page/1/',
'http://quotes.toscrape.com/page/2/'
]
for url in urls:
yield scrapy.Request(url=url, callback=self.parse)
def parse(self, response):
page = response.url.split('/')[-2]
filename = 'quotes-%s.html' % page
with open(filename, 'wb') as f:
f.write(response.body)
self.log('Save file %s' % filename)先不说代码增长了一倍有余，初学者会问到这些问题：什么是 class？为什么类还有参数？啊，什么是继承？yield 又是什么鬼，那个 scrapy.Request 又是啥？这些都是负担。
既然要开发大型爬虫系统，那么其中很重要的一部分就是爬虫的调度了。一种比较简单的模式是 scheduler 作为 master，全局调度。另一种模式没有 master，所有的爬虫 worker 都是对等的。在实际生产中显然是第一种用的更多。
显然 scheduler 这部分是不能再用一个爬虫框架来实现的，连主循环都没有咋写逻辑呢？我们可能还要实现增量爬取，或者消费业务方发来的爬取请求等各种业务，这块显然是在 scheduler 里面的，那么这个爬虫系统无非是 scheduler 分发任务给各个 worker 来抓取。worker 还可以使用 scrapy 实现，但是呢，这个 worker 其实已经弱化为一层薄薄的 downloader 了，那我要他干嘛呢？scrapy 的核心逻辑也不过是个深度或者广度优先的遍历而已，少一个依赖不好么……
爬虫的工作量要么在反爬，要么在调度等业务逻辑，本身只是一个 requests.get 而已，scrapy 提供的种种抽象对于初学者太复杂，大型系统又用不上，所以个人不推荐使用包括但不限于 scrapy 在内的所有爬虫框架。
内容扩展：
Scrapy模块
1、scheduler:用来存放url队列
2、downloader：发送请求
3、spiders:提取数据和url
4、itemPipeline：数据保存
from twisted.internet import reactor, defer
from scrapy.crawler import CrawlerRunner
from scrapy.utils.log import configure_logging
import time
import logging
from scrapy.utils.project import get_project_settings
#在控制台打印日志
configure_logging()
#CrawlerRunner获取settings.py里的设置信息
runner = CrawlerRunner(get_project_settings())
@defer.inlineCallbacks
def crawl():
while True:
logging.info("new cycle starting")
yield runner.crawl("xxxxx")
#1s跑一次
time.sleep(1)
reactor.stop()
crawl()
reactor.run()到此这篇关于scrapy处理python爬虫调度详解的文章就介绍到这了。
