Python爬虫架构模板 —— 教你规范写爬虫

  • Z时代
  • 2024-01-10
  • 分类：综合

python

讲解了这么多期的python爬虫教程，那你真的会写爬虫了吗？为什么这样问呢，因为我们日常写小爬虫都是一个py文件加上几个请求，但是如果你去写一个正式的项目时，你必须考虑到很多种情况，所以我们需要把这些功能全部模块化，这样也使我们的爬虫更加的健全。


1、爬虫基础架构与运行流程

首先，聊一聊基础爬虫的架构到底是什么样的？这里给出一张结构图：

可以看到，基础爬虫架构分为5块：爬虫调度器、URL管理器、HTML下载器、HTML解析器、数据存储器。

下面来介绍一下这5个大类的功能：

1. 爬虫调度器：主要是配合调用其他四个模块，所谓调度就是取调用其他的模板。
2. URL管理器：负责管理URL链接的，URL链接分为已爬取的和未爬取的，这就需要URL管理器来管理它们，同时它也为获取新URL链接提供接口。
3. HTML下载器：将要爬取的页面的HTML下载下来。
4. HTML解析器：将要爬取的数据从HTML源码中获取出来，同时也将新的URL链接发送给URL管理器以及将处理后的数据发送给数据存储器。
5.数据存储器：将HTML下载器发送过来的数据存储到本地。


2、爬取菜鸟笔记信息

对整体的架构有了初步的认识之后，下面来简单演示一遍用爬虫架构来爬取信息（以菜鸟教程为例）

我们来获取上面列表中的信息，这里省略了分析网站的一步，如果大家不会分析，可以去看我之前写的爬虫项目。

首先，我们来写一下URL管理器（URLManage.py）

class URLManager(object):
def __init__(self):
self.new_urls = set()
self.old_urls = set()
def has_new_url(self):
# 判断是否有未爬取的url
return self.new_url_size()!=0
def get_new_url(self):
# 获取一个未爬取的链接
        new_url = self.new_urls.pop()
# 提取之后，将其添加到已爬取的链接中
self.old_urls.add(new_url)
return new_url
def add_new_url(self, url):
# 将新链接添加到未爬取的集合中(单个链接)
if url is None:
return
if url not in self.new_urls and url not in self.old_urls:
self.new_urls.add(url)
def add_new_urls(self,urls):
# 将新链接添加到未爬取的集合中(集合)
if urls is None or len(urls)==0:
return
for url in urls:
self.add_new_url(url)
def new_url_size(self):
# 获取未爬取的url大小
return len(self.new_urls)
def old_url_size(self):
# 获取已爬取的url大小
return len(self.old_urls)

在这里主要就是两个集合，一个是已爬取URL的集合，另一个是未爬取URL的集合。这里我使用的是set类型，因为set自带去重的功能。

接下来，HTML下载器（HTMLDownload.py）

import requests
class HTMLDownload(object):
def download(self, url):
if url is None:
return
        s = requests.Session()
        s.headers[\'User-Agent\'] =\'Mozilla / 5.0(Windows NT 10.0;WOW64) AppleWebKit / 537.36(KHTML, likeGecko) Chrome / 63.0.3239.132Safari / 537.36\'
        res = s.get(url)
# 判断是否正常获取
if res.status_code == 200:
            res.encoding=\'utf-8\'
            res = res.text
return res
        return None

可以看到这里我们只是简单的获取了，url中的html源码

接着看HTML解析器（HTMLParser.py）

import re
from bs4 import BeautifulSoup
class HTMLParser(object):
def parser(self, page_url, html_cont):
\'\'\'
        用于解析网页内容，抽取URL和数据
        :param page_url: 下载页面的URL
        :param html_cont: 下载的网页内容
        :return: 返回URL和数据
        \'\'\'
if page_url is None or html_cont is None:
return
        soup = BeautifulSoup(html_cont, \'html.parser\')
        new_urls = self._get_new_urls(page_url, soup)
        new_data = self._get_new_data(page_url, soup)
return new_urls, new_data
def _get_new_urls(self,page_url,soup):
\'\'\'
        抽取新的URL集合
        :param page_url:下载页面的URL
        :param soup: soup数据
        :return: 返回新的URL集合
        \'\'\'
        new_urls = set()
for link in range(1,100):
# 添加新的url
            new_url = "http://www.runoob.com/w3cnote/page/"+str(link)
            new_urls.add(new_url)
            print(new_urls)
return new_urls
def _get_new_data(self,page_url,soup):
\'\'\'
         抽取有效数据
         :param page_url:下载页面的url
         :param soup:
         :return: 返回有效数据
         \'\'\'
         data={}
         data[\'url\'] = page_url
         title = soup.find(\'div\', class_=\'post-intro\').find(\'h2\')
         print(title)
         data[\'title\'] = title.get_text()
         summary = soup.find(\'div\', class_=\'post-intro\').find(\'p\')
         data[\'summary\'] = summary.get_text()
         return data

在这里，我们将HTML下载器的源码进行了分析和解析，从而得到了我们想要拿到的数据，对BeautifulSoup不了解的可以去看一下我之前写的文章。

继续看，数据存储器（DataOutput.py）

import codecs
class DataOutput(object):
def __init__(self):
self.datas = []
def store_data(self,data):
if data is None:
return
self.datas.append(data)
def output_html(self):
        fout = codecs.open(\'baike.html\', \'a\', encoding=\'utf-8\')
        fout.write("<html>")
        fout.write("<head><meta charset=\'utf-8\'/></head>")
        fout.write("<body>")
        fout.write("<table>")
for data in self.datas:
            fout.write("<tr>")
            fout.write("<td>%s</td>"%data[\'url\'])
            fout.write("<td>《%s》</td>" % data[\'title\'])
            fout.write("<td>[%s]</td>" % data[\'summary\'])
            fout.write("</tr>")
self.datas.remove(data)
        fout.write("</table>")
        fout.write("</body>")
        fout.write("</html>")
        fout.close()

大家可能发现我这里是将数据存储到一个html的文件当中，你也可以存在Mysql或者csv等文件当中，这里为了演示就放在了html当中。

最后一个，爬虫调度器（SpiderMan.py）

from base.DataOutput import DataOutput
from base.HTMLParser import HTMLParser
from base.HTMLDownload import HTMLDownload
from base.URLManager import URLManager
class SpiderMan(object):
def __init__(self):
        self.manager = URLManager()
        self.downloader = HTMLDownload()
        self.parser = HTMLParser()
        self.output = DataOutput()
def crawl(self, root_url):
# 添加入口URL
        self.manager.add_new_url(root_url)
# 判断url管理器中是否有新的url，同时判断抓取多少个url
while(self.manager.has_new_url() and self.manager.old_url_size()<100):
try:
# 从URL管理器获取新的URL
                new_url = self.manager.get_new_url()
                print(new_url)
# HTML下载器下载网页
                html = self.downloader.download(new_url)
# HTML解析器抽取网页数据
                new_urls, data = self.parser.parser(new_url, html)
                print(new_urls)
# 将抽取的url添加到URL管理器中
                self.manager.add_new_urls(new_urls)
# 数据存储器存储文件
                self.output.store_data(data)
                print("已经抓取%s个链接" % self.manager.old_url_size())
except Exception as e:
                print("failed")
                print(e)
# 数据存储器将文件输出成指定的格式
            self.output.output_html()
if __name__ == \'__main__\':
    spider_man = SpiderMan()
    spider_man.crawl("http://www.runoob.com/w3cnote/page/1")

最后调用主函数执行前面四个模板，下面是运行后的结果：

总结

我们简单的讲解了一下爬虫架构的五个模板，无论是大型爬虫项目还是小型的爬虫项目都离不开这五个模板，大家在写爬虫的时候可以看一下，这样写爬虫项目会使你的爬虫看起来更加的规范、健全。


如有错误，欢迎私信纠正，谢谢支持！

以上是 Python爬虫架构模板 —— 教你规范写爬虫 的全部内容， 来源链接： utcz.com/z/387608.html

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