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

概述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/feapder2.介绍及安装和Scrapy类似，feapder支持轻量级爬虫、分布式爬虫 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.pyMysqL_IP = "localhost"MysqL_PORT = 3306MysqL_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 MysqLDBclass 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 feapderfrom fake_useragent import UserAgentdef 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[@]')    # 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[@]//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[@]//a')    for a_element in a_elements:        # 标题和链接        Title = a_element.xpath('.//span[@]/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[@]/text()').extract_first().strip()    print("作者：", author, '文章标题:', Title, "地址：", url)    desc_elements = response.xpath('//span[@]/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！

总结

以上是内存溢出为你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。

如果觉得内存溢出网站内容还不错，欢迎将内存溢出网站推荐给程序员好友。