一、scrapy 分析

1. 解析函數(shù)或數(shù)據(jù)入庫(kù)出錯(cuò)，不會(huì)重試，會(huì)造成一定的數(shù)據(jù)丟失

scrapy 自帶的重試中間件只支持請(qǐng)求重試，解析函數(shù)內(nèi)異?；蛘邤?shù)據(jù)入庫(kù)異常不會(huì)重試，但爬蟲(chóng)在請(qǐng)求數(shù)據(jù)時(shí)，往往會(huì)有一些意想不到的頁(yè)面返回來(lái)，若我們解析異常了，這條任務(wù)豈不是丟了。

當(dāng)然有些大佬可以通過(guò)一些自定義中間件的方式或者加異常捕獲的方式來(lái)解決，我們這里只討論自帶的。

2. 運(yùn)行方式，需借助命令行，不方便調(diào)試

若想直接運(yùn)行，需編寫如下文件，麻煩

from scrapy import cmdline

name = 'spider_name'
cmd = 'scrapy crawl {0}'.format(name)
cmdline.execute(cmd.split()

為什么必須通過(guò)命令行方式呢？因?yàn)?scrapy 是通過(guò)這種方式來(lái)加載項(xiàng)目中的 settings.py 文件的

3. 入庫(kù) pipeline，不能批量入庫(kù)

class TestScrapyPipeline(object):
 def process_item(self, item, spider):
  return item

pipelines 里的 item 是一條條傳過(guò)來(lái)的，沒(méi)法直接批量入庫(kù)，但數(shù)據(jù)量大的時(shí)候，我們往往是需要批量入庫(kù)的，以節(jié)省數(shù)據(jù)庫(kù)的性能開(kāi)銷，加快入庫(kù)速度

二、scrapy-redis 分析

scrapy-redis 任務(wù)隊(duì)列使用 redis 做的，初始任務(wù)存在 [spider_name]:start_urls 里，爬蟲(chóng)產(chǎn)生的子鏈接存在 [spider_name]:requests 下，那么我們先看下 redis 里的任務(wù)

1. redis 中的任務(wù)可讀性不好

我們看下子鏈任務(wù)，可以看到存儲(chǔ)的是序列化后的，這種可讀性不好

2. 取任務(wù)時(shí)直接彈出，會(huì)造成任務(wù)丟失

我們分析下 scrapy-redis 幾種任務(wù)隊(duì)列，取任務(wù)時(shí)都是直接把任務(wù)彈出來(lái)，如果任務(wù)剛彈出來(lái)爬蟲(chóng)就意外退出，那剛彈出的這條任務(wù)就會(huì)丟失。

FifoQueue（先進(jìn)先出隊(duì)列） 使用 list 集合

PriorityQueue（優(yōu)先級(jí)隊(duì)列），使用 zset 集合

LifoQueue（先進(jìn)后出隊(duì)列），使用 list 集合

scrapy-redis 默認(rèn)使用 PriorityQueue 隊(duì)列，即優(yōu)先級(jí)隊(duì)列

3. 去重耗內(nèi)存

使用 redis 的 set 集合對(duì) request 指紋進(jìn)行去重，這種面對(duì)海量數(shù)據(jù)去重對(duì) redis 內(nèi)存容量要求很高

需單獨(dú)維護(hù)個(gè)下發(fā)種子任務(wù)的腳本

三、feapder 分析

feapder 內(nèi)置 AirSpider 、 Spider 、 BatchSpider 三種爬蟲(chóng)，AirSpider 對(duì)標(biāo) Scrapy，Spider 對(duì)標(biāo) scrapy-redis，BatchSpider 則是應(yīng)于周期性采集的需求，如每周采集一次商品的銷量等場(chǎng)景

上述問(wèn)題解決方案：

（1）解析函數(shù)或數(shù)據(jù)入庫(kù)出錯(cuò)，不會(huì)重試，會(huì)造成一定的數(shù)據(jù)丟失

feapder 對(duì)請(qǐng)求、解析、入庫(kù)進(jìn)行了全面的異常捕獲，任何位置出現(xiàn)異常會(huì)自動(dòng)重試請(qǐng)求，若有不想重試的請(qǐng)求也可指定

（2）運(yùn)行方式，需借助命令行，不方便調(diào)試

feapder 支持直接運(yùn)行，跟普通的 python 腳本沒(méi)區(qū)別，可以借助 pycharm 調(diào)試。

除了斷點(diǎn)調(diào)試，feapder 還支持將爬蟲(chóng)轉(zhuǎn)為 Debug 爬蟲(chóng)，Debug 爬蟲(chóng)模式下，可指定請(qǐng)求與解析函數(shù)，生產(chǎn)的任務(wù)與數(shù)據(jù)不會(huì)污染正常環(huán)境

（3）入庫(kù) pipeline，不能批量入庫(kù)

feapder 生產(chǎn)的數(shù)據(jù)會(huì)暫存內(nèi)存的隊(duì)列里，積攢一定量級(jí)或每 0.5 秒批量傳給 pipeline，方便批量入庫(kù)

def save_items(self, table, items: List[Dict]) -> bool:
 pass

這里有人會(huì)有疑問(wèn)：

數(shù)據(jù)放到內(nèi)存里了，會(huì)不會(huì)造成擁堵？

答：不會(huì)，這里限制了最高能積攢 5000 條的上限，若到達(dá)上限后，爬蟲(chóng)線程會(huì)強(qiáng)制將數(shù)據(jù)入庫(kù)，然后再生產(chǎn)數(shù)據(jù)

若爬蟲(chóng)意外退出，數(shù)據(jù)會(huì)不會(huì)丟？

答：不會(huì)，任務(wù)會(huì)在數(shù)據(jù)入庫(kù)后再刪除，若意外退出了，產(chǎn)生這些數(shù)據(jù)的任務(wù)會(huì)重做

入庫(kù)失敗了怎么辦？

答：入庫(kù)失敗，任務(wù)會(huì)重試，數(shù)據(jù)會(huì)重新入庫(kù)，若失敗次數(shù)到達(dá)配置的上限會(huì)報(bào)警

（4）redis 中的任務(wù)可讀性不好

feapder 對(duì)請(qǐng)求里常用的字段沒(méi)有序列化，只有那些 json 不支持的對(duì)象才進(jìn)行序列化

（5）取任務(wù)時(shí)直接彈出，會(huì)造成任務(wù)丟失

feapder 在獲取任務(wù)時(shí)，沒(méi)直接彈出，任務(wù)采用 redis 的 zset 集合存儲(chǔ)，每次只取小于當(dāng)前時(shí)間搓分?jǐn)?shù)的任務(wù)，同時(shí)將取到的任務(wù)分?jǐn)?shù)修改為當(dāng)前時(shí)間搓 +10 分鐘，防止其他爬蟲(chóng)取到重復(fù)的任務(wù)。若爬蟲(chóng)意外退出，這些取到的任務(wù)其實(shí)還在任務(wù)隊(duì)列里，并沒(méi)有丟失

（6）去重耗內(nèi)存

feapder 支持三種去重方式：

• 內(nèi)存去重：采用可擴(kuò)展的 bloomfilter 結(jié)構(gòu)，基于內(nèi)存，去重一萬(wàn)條數(shù)據(jù)約 0.5 秒，一億條數(shù)據(jù)占用內(nèi)存約 285MB
• 臨時(shí)去重：采用 redis 的 zset 集合存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的 md5 值，去重可指定時(shí)效性。去重一萬(wàn)條數(shù)據(jù)約 0.26 秒，一億條數(shù)據(jù)占用內(nèi)存約 1.43G
• 永久去重：采用可擴(kuò)展的 bloomfilter 結(jié)構(gòu)，基于 redis，去重一萬(wàn)條數(shù)據(jù)約 0.5 秒，一億條數(shù)據(jù)占用內(nèi)存約 285 MB

（7）分布式爬蟲(chóng)需單獨(dú)維護(hù)個(gè)下發(fā)種子任務(wù)的腳本

feapder 沒(méi)種子任務(wù)和子鏈接的分別， yield feapder.Request 都會(huì)把請(qǐng)求下發(fā)到任務(wù)隊(duì)列，我們可以在 start_requests 編寫下發(fā)種子任務(wù)的邏輯

這里又有人會(huì)有疑問(wèn)了

我爬蟲(chóng)啟動(dòng)多份時(shí)， start_requests 不會(huì)重復(fù)調(diào)用，重復(fù)下發(fā)種子任務(wù)么？

答：不會(huì)，分布式爬蟲(chóng)在調(diào)用 start_requests 時(shí)，會(huì)加進(jìn)程鎖，保證只能有一個(gè)爬蟲(chóng)調(diào)用這個(gè)函數(shù)。并且若任務(wù)隊(duì)列中有任務(wù)時(shí)，爬蟲(chóng)會(huì)走斷點(diǎn)續(xù)爬的邏輯，不會(huì)執(zhí)行 start_requests

那支持手動(dòng)下發(fā)任務(wù)么？

答：支持，按照 feapder 的任務(wù)格式，往 redis 里扔任務(wù)就好，爬蟲(chóng)支持常駐等待任務(wù)

四、三種爬蟲(chóng)簡(jiǎn)介

1. AirSpider

使用 PriorityQueue 作為內(nèi)存任務(wù)隊(duì)列，不支持分布式，示例代碼

import feapder

class AirSpiderDemo(feapder.AirSpider):
 def start_requests(self):
  yield feapder.Request("https://www.baidu.com")
 def parse(self, request, response):
  print(response)

if __name__ == "__main__":
 AirSpiderDemo().start()

2. Spider

分布式爬蟲(chóng)，支持啟多份，爬蟲(chóng)意外終止，重啟后會(huì)斷點(diǎn)續(xù)爬

import feapder

class SpiderDemo(feapder.Spider):
 # 自定義數(shù)據(jù)庫(kù)，若項(xiàng)目中有setting.py文件，此自定義可刪除
 __custom_setting__ = dict(
  REDISDB_IP_PORTS="localhost:6379", REDISDB_USER_PASS="", REDISDB_DB=0
 )
 def start_requests(self):
  yield feapder.Request("https://www.baidu.com")
 def parse(self, request, response):
  print(response)

if __name__ == "__main__":
 SpiderDemo(redis_key="xxx:xxx").start()

3. BatchSpider

批次爬蟲(chóng)，擁有分布式爬蟲(chóng)所有特性，支持分布式

import feapder

class BatchSpiderDemo(feapder.BatchSpider):
 # 自定義數(shù)據(jù)庫(kù)，若項(xiàng)目中有setting.py文件，此自定義可刪除
 __custom_setting__ = dict(
  REDISDB_IP_PORTS="localhost:6379",
  REDISDB_USER_PASS="",
  REDISDB_DB=0,
  MYSQL_IP="localhost",
  MYSQL_PORT=3306,
  MYSQL_DB="feapder",
  MYSQL_USER_NAME="feapder",
  MYSQL_USER_PASS="feapder123",
 )
 def start_requests(self, task):
  yield feapder.Request("https://www.baidu.com")
 def parse(self, request, response):
  print(response)

if __name__ == "__main__":
 spider = BatchSpiderDemo(
  redis_key="xxx:xxxx",  # redis中存放任務(wù)等信息的根key
  task_table="",  # mysql中的任務(wù)表
  task_keys=["id", "xxx"],  # 需要獲取任務(wù)表里的字段名，可添加多個(gè)
  task_state="state",  # mysql中任務(wù)狀態(tài)字段
  batch_record_table="xxx_batch_record",  # mysql中的批次記錄表
  batch_name="xxx",  # 批次名字
  batch_interval=7,  # 批次周期 天為單位 若為小時(shí) 可寫 1 / 24
 )
 # spider.start_monitor_task() # 下發(fā)及監(jiān)控任務(wù)
 spider.start() # 采集

任務(wù)調(diào)度過(guò)程：

1. 從 mysql 中批量取出一批種子任務(wù)
2. 下發(fā)到爬蟲(chóng)
3. 爬蟲(chóng)獲取到種子任務(wù)后，調(diào)度到 start_requests，拼接實(shí)際的請(qǐng)求，下發(fā)到 redis
4. 爬蟲(chóng)從 redis 中獲取到任務(wù)，調(diào)用解析函數(shù)解析數(shù)據(jù)
5. 子鏈接入 redis，數(shù)據(jù)入庫(kù)
6. 種子任務(wù)完成，更新種子任務(wù)狀態(tài)
7. 若 redis 中任務(wù)量過(guò)少，則繼續(xù)從 mysql 中批量取出一批未做的種子任務(wù)下發(fā)到爬蟲(chóng)

封裝了批次（周期）采集的邏輯，如我們指定 7 天一個(gè)批次，那么如果爬蟲(chóng) 3 天就將任務(wù)做完，爬蟲(chóng)重啟也不會(huì)重復(fù)采集，而是等到第 7 天之后啟動(dòng)的時(shí)候才會(huì)采集下一批次。

同時(shí)批次爬蟲(chóng)會(huì)預(yù)估采集速度，若按照當(dāng)前速度在指定的時(shí)間內(nèi)采集不完，會(huì)發(fā)出報(bào)警

五、feapder 項(xiàng)目結(jié)構(gòu)

上述的三種爬蟲(chóng)例子修改配置后可以直接運(yùn)行，但對(duì)于大型項(xiàng)目，可能會(huì)有就好多爬蟲(chóng)組成。feapder 支持創(chuàng)建項(xiàng)目，項(xiàng)目結(jié)構(gòu)如下：

main.py 為啟動(dòng)入口

1. feapder 部署

feapder 有對(duì)應(yīng)的管理平臺(tái) feaplat ，當(dāng)然這個(gè)管理平臺(tái)也支持部署其他腳本

在任務(wù)列表里配置啟動(dòng)命令，調(diào)度周期以及爬蟲(chóng)數(shù)等。 爬蟲(chóng)數(shù) 這個(gè)對(duì)于分布式爬蟲(chóng)是非常爽的，可一鍵啟動(dòng)幾十上百份爬蟲(chóng)，再也不需要一個(gè)個(gè)部署了

-w1791:

任務(wù)啟動(dòng)后，可看到實(shí)例及實(shí)時(shí)日志

-w1785:

爬蟲(chóng)監(jiān)控面板可實(shí)時(shí)看到爬蟲(chóng)運(yùn)行情況，監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)保留半年，滾動(dòng)刪除

六、采集效率測(cè)試

請(qǐng)求百度 1 萬(wàn)次，線程都開(kāi)到 300，測(cè)試耗時(shí)

scrapy：

class BaiduSpider(scrapy.Spider):
 name = 'baidu'
 allowed_domains = ['baidu.com']
 start_urls = ['https://baidu.com/'] * 10000
 def parse(self, response):
  print(response)

結(jié)果：

{'downloader/request_bytes': 4668123,
'downloader/request_count': 20002,
'downloader/request_method_count/GET': 20002,
'downloader/response_bytes': 17766922,
'downloader/response_count': 20002,
'downloader/response_status_count/200': 10000,
'downloader/response_status_count/302': 10002,
'finish_reason': 'finished',
'finish_time': datetime.datetime(2021, 9, 13, 12, 22, 26, 638611),
'log_count/DEBUG': 20003,
'log_count/INFO': 9,
'memusage/max': 74240000,
'memusage/startup': 58974208,
'response_received_count': 10000,
'scheduler/dequeued': 20002,
'scheduler/dequeued/memory': 20002,
'scheduler/enqueued': 20002,
'scheduler/enqueued/memory': 20002,
'start_time': datetime.datetime(2021, 9, 13, 12, 19, 58, 489472)}

耗時(shí)：148.149139 秒

feapder:

import feapder
import time

class AirSpiderDemo(feapder.AirSpider):
 def start_requests(self):
  for i in range(10000):
yield feapder.Request("https://www.baidu.com")
 def parse(self, request, response):
  print(response)
 def start_callback(self):
  self.start_time = time.time()
 def end_callback(self):
  print("耗時(shí)：{}".format(time.time() - self.start_time))

if __name__ == "__main__":
 AirSpiderDemo(thread_count=300).start()

結(jié)果：耗時(shí)：136.10122799873352

總結(jié)：

本文主要分析了 scrapy 及 scrapy-redis 的痛點(diǎn)以及 feapder 是如何解決的，當(dāng)然 scrapy 也有優(yōu)點(diǎn)，比如社區(qū)活躍、中間件靈活等。但在保證數(shù)據(jù)及任務(wù)不丟的場(chǎng)景，報(bào)警監(jiān)控等場(chǎng)景 feapder 完勝 scrapy 。并且 feapder 是基于實(shí)際業(yè)務(wù)，做過(guò)大大小小 100 多個(gè)項(xiàng)目，耗時(shí) 5 年打磨出來(lái)的，因此可滿足絕大多數(shù)爬蟲(chóng)需求

效率方面，請(qǐng)求百度 1 萬(wàn)次，同為 300 線程的情況下，feapder 耗時(shí) 136 秒，scrapy 耗時(shí) 148 秒，算上網(wǎng)絡(luò)的波動(dòng)，其實(shí)效率差不多。

到此這篇關(guān)于爬蟲(chóng)框架 Feapder 和 Scrapy 的對(duì)比分析的文章就介紹到這了,更多相關(guān)爬蟲(chóng)框架 Feapder 和 Scrapy 的對(duì)比內(nèi)容請(qǐng)搜索本站以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持本站！

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