1 Scrapy 简介
使用Scrapy的版本为 2.5.0
使用 Scrapy 开发一个爬虫非常简单，这里使用 Scrapy 的例子来说明如何编写一个简单爬虫：
import scrapy
class IfengSpider(scrapy.Spider):
name = 'ifeng'
allowed_domains = ['ifeng.com']
start_urls = ['https://ifeng.com/']
def parse(self, response, **kwargs):
requests = response.follow_all(xpath='//ul[@id="nav"]/li/a/@href')
print(list(requests))
for row in response.xpath('//ul[@id="nav"]/li/a/@href').extract():
yield {
"url": row,
}
pass
简单来讲，编写和运行一个爬虫只需以下几步：
- 使用
scrapy startproject命令创建一个爬虫模板，或自己按模板编写爬虫代码 - 定义一个爬虫类，并继承
scrapy.Spider，然后重写parse方法 parse方法里编写网页解析逻辑，以及抓取路径- 使用
scrapy runspider <spider_file.py></spider_file.py>运行这个爬虫
可见，使用 Scrapy 编写简单的几行代码，就能采集到一个网站页面的数据，非常方便。
但是在这背后到底发生了什么？Scrapy 到底是如何帮助我们工作的呢？
2 架构
要想知道 Scrapy 是如何工作的，首先我们来看一下 Scrapy 的架构图，从宏观角度来了解一下它是如何运行的：
从架构图可以看到，Scrapy 主要包含以下五大模块：
Scrapy Engine：核心引擎，负责控制和调度各个组件，保证数据流转；Scheduler：负责管理任务、过滤任务、输出任务的调度器，存储、去重任务都在此控制；Downloader：下载器，负责在网络上下载数据，输入待下载的 URL，输出下载结果；Spiders：我们自己编写的爬虫逻辑，定义抓取意图；Item Pipeline：负责输出结构化数据，可自定义格式和输出的位置；
如果你观察地比较仔细的话，可以看到还有两个模块：
Downloader middlewares：介于引擎和下载器之间，可以在网页在下载前、后进行逻辑处理；Spider middlewares：介于引擎和爬虫之间，在向爬虫输入下载结果前，和爬虫输出请求 / 数据后进行逻辑处理；- Extensions : 处于整个流程当中,主要提供一些辅助和状态统计;
了解了这些核心模块，我们再来看使用 Scrapy 时，它内部的采集流程是如何流转的，也就是说各个模块是如何交互协作，来完成整个抓取任务的。
3 核心模块的协作
可见，Scrapy 的架构图还是比较清晰的，各个模块之间互相协作，完成抓取任务。
我在读完它的源码后，整理出了一个更详细的核心模块交互图，其中展示了更多模块的相关细节，你可以参考一下：
4 核心类图
对于这个核心类图简单解释一下：
- 没有样式的黑色文字是类的核心属性；
- 标有黄色样式的高亮文字是类的核心方法；
你在读源码的过程中，可以针对这些核心属性和方法重点关注。
结合官方架构图以及我总结的核心模块交互图、核心类图，我们可以看到，Scrapy 涉及到的组件主要包括以下这些。
- 五大核心类：
Scrapy Engine、Scheduler、Downloader、Spiders、Item Pipeline； - 四个中间件管理器类：
DownloaderMiddlewareManager、SpiderMiddlewareManager、ItemPipelineMiddlewareManager、ExtensionManager； - 其他辅助类：
Request、Response、Selector；
我们先对 Scrapy 整个架构有一个初步认识，在接下来的文章里，我会针对上述的这些类和方法进行更加详细的源码讲解。
Original: https://blog.csdn.net/u010154424/article/details/123652034
Author: ？？？？？
Title: Scrapy 源码分析 1 架构概览
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