介绍一款能取代 Scrapy 的 Python 爬虫框架 - feapder

内容导读

互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了介绍一款能取代 Scrapy 的 Python 爬虫框架 - feapder，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含4885字，纯文字阅读大概需要7分钟。

内容图文

1. 前言

大家好，我是安果！

众所周知，Python 最流行的爬虫框架是 Scrapy，它主要用于爬取网站结构性数据

今天推荐一款更加简单、轻量级，且功能强大的爬虫框架：feapder

项目地址：

?https://github.com/Boris-code/feapder

2. 介绍及安装

和 Scrapy 类似，feapder 支持轻量级爬虫、分布式爬虫、批次爬虫、爬虫报警机制等功能

内置的 3 种爬虫如下：

• AirSpider

  轻量级爬虫，适合简单场景、数据量少的爬虫

• Spider

  分布式爬虫，基于 Redis，适用于海量数据，并且支持断点续爬、自动数据入库等功能

• BatchSpider

  分布式批次爬虫，主要用于需要周期性采集的爬虫

在实战之前，我们在虚拟环境下安装对应的依赖库

#?安装依赖库
pip3?install?feapder

3. 实战一下

我们以最简单的 AirSpider 来爬取一些简单的数据

目标网站：aHR0cHM6Ly90b3BodWIudG9kYXkvIA==

详细实现步骤如下（ 5 步）

3-1  创建爬虫项目

首先，我们使用「 feapder create -p 」命令创建一个爬虫项目

#?创建一个爬虫项目
feapder?create?-p?tophub_demo

3-2  创建爬虫 AirSpider

命令行进入到 spiders 文件夹目录下，使用「 feapder create -s 」命令创建一个爬虫

cd?spiders

#?创建一个轻量级爬虫
feapder?create?-s?tophub_spider?1

其中

• 1 为默认，表示创建一个轻量级爬虫 AirSpider

• 2 代表创建一个分布式爬虫 Spider

• 3 代表创建一个分布式批次爬虫 BatchSpider

3-3  配置数据库、创建数据表、创建映射 Item

以 Mysql 为例，首先我们在数据库中创建一张数据表

#?创建一张数据表
create?table?topic(????id?????????int?auto_increment????????primary?key,????title??????varchar(100)??null?comment?'文章标题',????auth???????varchar(20)???null?comment?'作者',????like_count?????int?default?0?null?comment?'喜欢数',????collection?int?default?0?null?comment?'收藏数',????comment????int?default?0?null?comment?'评论数');

然后，打开项目根目录下的 settings.py 文件，配置数据库连接信息

# settings.py

MYSQL_IP = "localhost"
MYSQL_PORT = 3306
MYSQL_DB = "xag"
MYSQL_USER_NAME = "root"
MYSQL_USER_PASS = "root"

最后，创建映射 Item（ 可选 ）

进入到 items 文件夹，使用「 feapder create -i 」命令创建一个文件映射到数据库

PS：由于 AirSpider 不支持数据自动入库，所以这步不是必须

3-4  编写爬虫及数据解析

第一步，首先使「 MysqlDB 」初始化数据库

from feapder.db.mysqldb import MysqlDB

class TophubSpider(feapder.AirSpider):

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        super().__init__(*args, **kwargs)
        self.db = MysqlDB()

第二步，在 start_requests 方法中，指定爬取主链接地址，使用关键字「download_midware 」配置随机 UA

import feapder
from fake_useragent import UserAgent

def start_requests(self):
    yield feapder.Request("https://tophub.today/", download_midware=self.download_midware)

def download_midware(self, request):
    # 随机UA
    # 依赖：pip3 install fake_useragent
    ua = UserAgent().random
    request.headers = {'User-Agent': ua}
    return request

第三步，爬取首页标题、链接地址

使用 feapder 内置方法 xpath 去解析数据即可

def parse(self, request, response):
    # print(response.text)
    card_elements = response.xpath('//div[@class="cc-cd"]')

    # 过滤出对应的卡片元素【什么值得买】
    buy_good_element = [card_element for card_element in card_elements if
                        card_element.xpath('.//div[@class="cc-cd-is"]//span/text()').extract_first() == '什么值得买'][0]

    # 获取内部文章标题及地址
    a_elements = buy_good_element.xpath('.//div[@class="cc-cd-cb nano"]//a')

    for a_element in a_elements:
        # 标题和链接
        title = a_element.xpath('.//span[@class="t"]/text()').extract_first()
        href = a_element.xpath('.//@href').extract_first()

        # 再次下发新任务，并带上文章标题
        yield feapder.Request(href, download_midware=self.download_midware, callback=self.parser_detail_page,
                              title=title)

第四步，爬取详情页面数据

上一步下发新的任务，通过关键字「 callback 」指定回调函数，最后在 parser_detail_page 中对详情页面进行数据解析

def parser_detail_page(self, request, response):
    """
    解析文章详情数据
    :param request:
    :param response:
    :return:
    """
    title = request.title

    url = request.url

    # 解析文章详情页面，获取点赞、收藏、评论数目及作者名称
    author = response.xpath('//a[@class="author-title"]/text()').extract_first().strip()

    print("作者：", author, '文章标题:', title, "地址：", url)

    desc_elements = response.xpath('//span[@class="xilie"]/span')

    print("desc数目:", len(desc_elements))

    # 点赞
    like_count = int(re.findall('\d+', desc_elements[1].xpath('./text()').extract_first())[0])
    # 收藏
    collection_count = int(re.findall('\d+', desc_elements[2].xpath('./text()').extract_first())[0])
    # 评论
    comment_count = int(re.findall('\d+', desc_elements[3].xpath('./text()').extract_first())[0])

    print("点赞：", like_count, "收藏:", collection_count, "评论:", comment_count)

3-5  数据入库

使用上面实例化的数据库对象执行 SQL，将数据插入到数据库中即可

# 插入数据库
sql = "INSERT INTO topic(title,auth,like_count,collection,comment) values('%s','%s','%s','%d','%d')" % (
title, author, like_count, collection_count, comment_count)

# 执行
self.db.execute(sql)

4. 最后

本篇文章通过一个简单的实例，聊到了 feapder 中最简单的爬虫 AirSpider

关于 feapder 高级功能的使用，后面我将会通过一系列实例进行详细说明

我已经将文中所有代码上传到公众号后台，后台回复关键字「 airspider 」获取完整源码

如果你觉得文章还不错，请大家 点赞、分享、留言 下，因为这将是我持续输出更多优质文章的最强动力！

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的介绍一款能取代 Scrapy 的 Python 爬虫框架 - feapder全部内容，希望文章能够帮你解决介绍一款能取代 Scrapy 的 Python 爬虫框架 - feapder所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

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