这篇文章主要讲解了“Python爬虫的PySpider框架怎么用”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“Python爬虫的PySpider框架怎么用”吧！

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概述

pyspider 是一个支持任务监控、项目管理、多种数据库，具有 WebUI 的爬虫框架，它采用 Python 语言编写，分布式架构。详细特性如下：

• 拥有 Web 脚本编辑界面，任务监控器，项目管理器和结构查看器；

• 数据库支持 MySQL、MongoDB、redis、SQLite、Elasticsearch、PostgreSQL、SQLAlchemy；

• 队列服务支持 RabbitMQ、Beanstalk、Redis、Kombu；

• 支持抓取 JavaScript 的页面；

• 组件可替换，支持单机、分布式部署，支持 Docker 部署；

• 强大的调度控制，支持超时重爬及优先级设置；

• 支持 Python2&3。

PySpider 主要分为 Scheduler（调度器）、 Fetcher（抓取器）、 Processer（处理器）三个部分，整个爬取过程受到 Monitor（监控器）的监控，抓取的结果被 Result Worker（结果处理器）处理。

基本流程为：Scheduler 发起任务调度，Fetcher 抓取网页内容，Processer 解析网页内容，再将新生成的 Request 发给 Scheduler 进行调度，将生成的提取结果输出保存。

PySpider与Scrapy对比

	PySpider	Scrapy
可视化	拥有 WebUI，爬虫的编写、调试可在 WebUI 中进行	采用代码、命令行操作，实现可视化需对接 Portia
JS渲染爬取	支持使用 PhantomJS 对 JavaScript 渲染页面的采集	需对接 Scrapy-Splash 组件
解析	内置了 PyQuery 作为选择器	对接了 XPath、CSS 选择器、正则匹配
扩展	扩展性弱	模块之间耦合度低，扩展性强，如：对接 Middleware、 Pipeline 等组件实现更强功能

总的来说，PySpider 更加便捷，Scrapy 扩展性更强，如果要快速实现爬取优选 PySpider，如果爬取规模较大、反爬机制较强，优选 Scrapy。

安装/运行

安装

PySpider目前已不再维护，仅支持到python3.6，所以安装3.6以上的版本会出现报错问题，可按以下方式进行安装:

安装wheel(已安装可跳过)

conda install wheel

安装pycurl(已安装可跳过)

conda install pycurl

安装pyspider

pip install pyspider

安装phantomjs

解压后将bin目录下的phantomjs.exe复制到python.exe文件所在目录

找到../Python/Lib/python3.7/site-packages/pyspider/run.py，../Python/Lib/site-packages/pyspider/fetcher/tornado_fetcher.py，../Python/Lib/site-packages/pyspider/webui/app.py,将文件里面的async换一个名字(非关键字)就可，例如asynch

找到 ../Python/Lib/site-packages/pyspider/webui/webdav.py文件，将'domaincontroller': NeedAuthController(app),修改成：

'http_authenticator':{
	'HTTPAuthenticator':NeedAuthController(app)
},

降低wsgidav版本

python -m pip uninstall wsgidav # 卸载

python -m pip install werkzeug==1.0.0 #安装1.0.0版本

运行

cmd窗口中输入pyspider或者pyspider all启动全部

浏览器访问 http://localhost:5000/ ,能访问成功则表明运行成功

PySpider架构

项目开发

创建项目

Create-->Project Name-->Start URL(可省略到代码中再写)-->Create

调试代码

源码解读

#!/usr/bin/env python
# -*- encoding: utf-8 -*-
# Created on 2021-07-04 20:31:18
# Project: tripadvisor

from pyspider.libs.base_handler import *


class Handler(BaseHandler):
    crawl_config = {  # 全局参数设置，请求头和cookies可以在这里设置（传入关键字及对应的参数即可）
    }
    def __init__(self):  # 初始配置
        self.base_url = 'https://www.tripadvisor.cn/Attractions-g298555-Activities?subcategory=49&subtype=0'

    @every(minutes=24 * 60)  # 装饰器,@every设置多久爬取一次(24*60为一天一次)
    def on_start(self):  # 开始爬取的入口
        '''
        crawl和requests有相同的功能 ，可以支持 get(默认) 和 post，常用的参数有:
        	data: 想要的提交数据
        	callback: 执行完crawl后要调用的回调函数
        	method: 指定访问方法
        	files: 上传文件，{'key': ('file.name': 'content')}
        	headers: 请求头，类型dict
        	cookies: 请求的Cookies，类型dict
        	timeout: 请求内容里最大等待秒数．默认值：120
        	connect_timeout: 指定请求时链接超时时间,单位秒，默认值：20
        	proxy: 设置代理服务器，暂时只支持http代理
        '''
        self.crawl(self.base_url, callback=self.index_page,fetch_type='js')  # fetch_type='js' 爬取异步数据
	# index_page和detail_page只是初始脚本中的回调函数，除了on_start,其他的函数名可以自定
    '''
    @config:
    	age: 设置任务的有效期限，在这个期限内目标爬取的网页被认为不会进行修改，以秒为单位
    	priority: 设定任务优先级,越大代表有越优先执行
    	auto\_recrawl: 设置是否每到age时间重新爬取一次，默认值是：False
    	priority: 这个参数用来指定任务的优先级，数值越大越先被执行，默认值为 0
    	retries: 任务执行失败后重试次数，默认值是 3
    	itag: 任务标记值，此标记会在抓取时对比，如果这个值发生改变，不管有效期有没有到都会重新抓取新内容．多数用来动态判断内容		  是否修改或强制重爬，默认值是 None
    '''
    @config(age=10 * 24 * 60 * 60)  # 有效期限为十天，十天内的数据不会被重复爬取
    def index_page(self, response):
        for each in response.doc('a[href^="http"]').items():
            self.crawl(each.attr.href, callback=self.detail_page,fetch_type='js')

    @config(priority=2) 
    def detail_page(self, response):
        return {
            '''
            response:
            	crawl: 返回的对象是 response 对象
            	response.url: 返回最后的URL地址
            	response.text: 请求响应的文本格式内容(如果Response.encoding是None或chardet模块可用, 响应内容会自动被				  解析为指定的编码)
            	response.doc: 本方法会调用PyQuery库用返回的内容生成一个PyQuery对象以方便使用
            	response.json: 本方法会调用JSON相关库来解析返回的内容
            	response.status_code: 返回响应的状态码
            	response.headers: 请求响应的头信息，dict格式
            	response.cookies: 响应的cookies
            	response.time: 抓取使用的时间       	
            '''
            "url": response.url,
            "title": response.doc('title').text(),  # text() 返回text文本
            "html": response.doc('title').html()  # html() 返回网页,包含标签
        }

感谢各位的阅读，以上就是“Python爬虫的PySpider框架怎么用”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对Python爬虫的PySpider框架怎么用这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是创新互联，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！

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