爬虫框架都有什么

主流爬虫框架通常由以下部分组成：

1种子URL库：URL用于定位互联网中的各类资源，如最常见的网页链接，还有常见的文件资源、流媒体资源等。种子URL库作为网络爬虫的入口，标识出爬虫应该从何处开始运行，指明了数据来源。

2数据下载器：针对不同的数据种类，需要不同的下载方式。主流爬虫框架通畅提供多种数据下载器，用来下载不同的资源，如静态网页下载器、动态网页下载器、FTP下载器等。

3过滤器：对于已经爬取的URL，智能的爬虫需要对其进行过滤，以提高爬虫的整体效率。常用的过滤器有基于集合的过滤器、基于布隆过滤的过滤器等。

4流程调度器：合理的调度爬取流程，也可以提高爬虫的整体效率。在流程调度器中，通常提供深度优先爬取、广度优先爬取、订制爬取等爬取策略。同时提供单线程、多线程等多种爬取方式。

《精通Python爬虫框架Scrapy》（[美]迪米特里奥斯 考奇斯-劳卡斯）电子书网盘下载免费在线阅读

qqx3 

书名：《精通Python爬虫框架Scrapy》

作者：[美]迪米特里奥斯 考奇斯-劳卡斯

译者：李斌

豆瓣评分：59

出版社：人民邮电出版社

出版年份：2018-2-1

页数：239

内容简介：Scrapy是使用Python开发的一个快速、高层次的屏幕抓取和Web抓取框架，用于抓Web站点并从页面中提取结构化的数据。《精通Python爬虫框架Scrapy》以Scrapy 10版本为基础，讲解了Scrapy的基础知识，以及如何使用Python和三方API提取、整理数据，以满足自己的需求。

本书共11章，其内容涵盖了Scrapy基础知识，理解HTML和XPath，安装Scrapy并爬取一个网站，使用爬虫填充数据库并输出到移动应用中，爬虫的强大功能，将爬虫部署到Scrapinghub云服务器，Scrapy的配置与管理，Scrapy编程，管道秘诀，理解Scrapy性能，使用Scrapyd与实时分析进行分布式爬取。本书附录还提供了各种软件的安装与故障排除等内容。

本书适合软件开发人员、数据科学家，以及对自然语言处理和机器学习感兴趣的人阅读。

作者简介：作者:[美]迪米特里奥斯 考奇斯-劳卡斯（Dimitrios Kouzis-Loukas） 译者:李斌

Dimitrios Kouzis-Loukas作为一位软件开发人员，已经拥有超过15年的经验。同时，他还使用自己掌握的知识和技能，向广大读者讲授如何编写软件。

他学习并掌握了多门学科，包括数学、物理学以及微电子学。他对这些学科的透彻理解，提高了自身的标准，而不只是“实用的解决方案”。他知道真正的解决方案应当是像物理学规律一样确定，像ECC内存一样健壮，像数学一样通用。

Dimitrios目前正在使用新的数据中心技术开发低延迟、高可用的分布式系统。他是语言无关论者，不过对Python、C++和Java略有偏好。他对开源软硬件有着坚定的信念，他希望他的贡献能够造福于各个社区和全人类。

关于译者

李斌，毕业于北京科技大学计算机科学与技术专业，获得硕士学位。曾任职于阿里巴巴，当前供职于凡普金科，负责应用安全工作。热爱Python编程和Web安全，希望以更加智能和自动化的方式提升网络安全。

学完路飞学城的爬虫，可以接单。首先，要了解爬虫的基本概念，掌握爬虫的基本原理，掌握爬虫的基本技术，掌握爬虫的基本编程语言，掌握爬虫的基本框架，掌握爬虫的基本爬取技术，掌握爬虫的基本爬取策略，掌握爬虫的基本数据清洗技术，掌握爬虫的基本数据存储技术，掌握爬虫的基本数据分析技术，掌握爬虫的基本反爬技术，掌握爬虫的基本安全技术，掌握爬虫的基本系统架构，掌握爬虫的基本系统部署技术，掌握爬虫的基本系统维护技术，掌握爬虫的基本系统优化技术，掌握爬虫的基本系统监控技术，掌握爬虫的基本系统安全技术，掌握爬虫的基本系统调试技术，掌握爬虫的基本系统调优技术，掌握爬虫的基本系统可视化技术，掌握爬虫的基本系统自动化技术，掌握爬虫的基本系统报警技术，掌握爬虫的基本系统容灾技术，掌握爬虫的基本系统安全技术，掌握爬虫的基本系统管理技术，掌握爬虫的基本系统运维技术，掌握爬虫的基本系统维护技术，掌握爬虫的基本系统安全技术，掌握爬虫的基本系统管理技术，掌握爬虫的基本系统运维技术，掌握爬虫的基本系统维护技术，掌握爬虫的基本系统安全技术，掌握爬虫的基本系统管理技术，掌握爬虫的基本系统运维技术，掌握爬虫的基本系统维护技术，掌握爬虫的基本系统安全技术，掌握爬虫的基本系统管理技术，掌握爬虫的基本系统运维技术，掌握爬虫的基本系统维护技术，掌握爬虫的基本系统安全技术，掌握爬虫的基本系统管理技术，掌握爬虫的基本系统运维技术，掌握爬虫的基本系统维护技术，掌握爬虫的基本系统安全技术，掌握爬虫的基本系统管理技术，掌握爬虫的基本系统运维技术，掌握爬虫的基本系统维护技术，掌握爬虫的基本系统安全技术，掌握爬虫的基本系统管理技术，掌握爬虫的基本系统运维技术，掌握爬虫的基本系统维护技术，掌握爬虫的基本系统安全技术，掌握爬虫的基本系统管理技术，掌握爬虫的基本系统运维技术，掌握爬虫的基本系统维护技术，掌

听说还可以，我没有购买，所以不清楚

课程大纲

说真的，你再也没有理由学不会爬虫了

从0开始讲解爬虫基本原理讲精讲透最流行爬虫框架Scrapy从单机爬虫到分布式爬虫爬取知名网站真实数据打造自己的搜索引擎从0讲解爬虫基本原理，对爬虫中所需要用到的知识点进行梳理，从搭建开发环境、设计数据库开始，通过爬取三个知名网站的真实数据，带你由浅入深的掌握Scrapy原理、各模块使用、组件开发，Scrapy的进阶开发以及反爬虫的策略

彻底掌握Scrapy之后，带你基于Scrapy、Redis、elasticsearch和django打造一个完整的搜索引擎网站

大纲：第1章 课程介绍介绍课程目标、通过课程能学习到的内容、和系统开发前需要具备的知识

第2章 windows下搭建开发环境介绍项目开发需要安装的开发软件、 python虚拟virtualenv和 virtualenvwrapper的安装和使用、 最后介绍pycharm和navicat的简单使用

第3章 爬虫基础知识回顾介绍爬虫开发中需要用到的基础知识包括爬虫能做什么，正则表达式，深度优先和广度优先的算法及实现、爬虫url去重的策略、彻底弄清楚unicode和utf8编码的区别和应用。

第4章 scrapy爬取知名技术文章网站搭建scrapy的开发环境，本章介绍scrapy的常用命令以及工程目录结构分析，本章中也会详细的讲解xpath和css选择器的使用。然后通过scrapy提供的spider完成所有文章的爬取。然后详细讲解item以及item loader方式完成具体字段的提取后使用scrapy提供的pipeline分别将数据保存到json文件以及mysql数据库中。…

第5章 scrapy爬取知名问答网站本章主要完成网站的问题和回答的提取。本章除了分析出问答网站的网络请求以外还会分别通过requests和scrapy的FormRequest两种方式完成网站的模拟登录， 本章详细的分析了网站的网络请求并分别分析出了网站问题回答的api请求接口并将数据提取出来后保存到mysql中。…

第6章 通过CrawlSpider对招聘网站进行整站爬取本章完成招聘网站职位的数据表结构设计，并通过link extractor和rule的形式并配置CrawlSpider完成招聘网站所有职位的爬取，本章也会从源码的角度来分析CrawlSpider让大家对CrawlSpider有深入的理解。

第7章 Scrapy突破反爬虫的限制本章会从爬虫和反爬虫的斗争过程开始讲解，然后讲解scrapy的原理，然后通过随机切换user-agent和设置scrapy的ip代理的方式完成突破反爬虫的各种限制。本章也会详细介绍>

Scrapy是一个用Python写的Crawler Framework，简单轻巧，并且非常方便。Scrapy使用Twisted这个异步网络库来处理网络通信，架构清晰，并且包含了各种中间件接口，可以灵活地完成各种需求。Scrapy整体架构如下图所示：

根据架构图介绍一下Scrapy中的各大组件及其功能：

Scrapy引擎（Engine）：负责控制数据流在系统的所有组建中流动，并在相应动作发生触发事件。

调度器（Scheduler）：从引擎接收Request并将它们入队，以便之后引擎请求request时提供给引擎。

下载器（Downloader）：负责获取页面数据并提供给引擎，而后提供给Spider。

Spider：Scrapy用户编写用于分析Response并提取Item（即获取到的Item）或额外跟进的URL的类。每个Spider负责处理一个特定（或一些网站）。

Item Pipeline：负责处理被Spider提取出来的Item。典型的处理有清理验证及持久化（例如存储到数据库中，这部分后面会介绍存储到MySQL中，其他的数据库类似）。

下载器中间件（Downloader middlewares）：是在引擎即下载器之间的特定钩子（special hook），处理Downloader传递给引擎的Response。其提供了一个简便的机制，通过插入自定义代码来扩展Scrapy功能（后面会介绍配置一些中间并激活，用以应对反爬虫）。

Spider中间件（Spider middlewares）：是在引擎及Spider之间的特定钩子（special hook），处理Spider的输入（response）和输出（Items即Requests）。其提供了一个简便的机制，通过插入自定义的代码来扩展Scrapy功能。

Python爬虫可以爬取的东西有很多，Python爬虫怎么学？简单的分析下：

如果你仔细观察，就不难发现，懂爬虫、学习爬虫的人越来越多，一方面，互联网可以获取的数据越来越多，另一方面，像 Python这样的编程语言提供越来越多的优秀工具，让爬虫变得简单、容易上手。

利用爬虫我们可以获取大量的价值数据，从而获得感性认识中不能得到的信息，比如：

知乎：爬取优质答案，为你筛选出各话题下最优质的内容。

淘宝、京东：抓取商品、评论及销量数据，对各种商品及用户的消费场景进行分析。

安居客、链家：抓取房产买卖及租售信息，分析房价变化趋势、做不同区域的房价分析。

拉勾网、智联：爬取各类职位信息，分析各行业人才需求情况及薪资水平。

雪球网：抓取雪球高回报用户的行为，对股票市场进行分析和预测。

爬虫是入门Python最好的方式，没有之一。Python有很多应用的方向，比如后台开发、web开发、科学计算等等，但爬虫对于初学者而言更友好，原理简单，几行代码就能实现基本的爬虫，学习的过程更加平滑，你能体会更大的成就感。

掌握基本的爬虫后，你再去学习Python数据分析、web开发甚至机器学习，都会更得心应手。因为这个过程中，Python基本语法、库的使用，以及如何查找文档你都非常熟悉了。

对于小白来说，爬虫可能是一件非常复杂、技术门槛很高的事情。比如有人认为学爬虫必须精通 Python，然后哼哧哼哧系统学习 Python 的每个知识点，很久之后发现仍然爬不了数据；有的人则认为先要掌握网页的知识，遂开始 HTMLCSS，结果入了前端的坑，瘁……

但掌握正确的方法，在短时间内做到能够爬取主流网站的数据，其实非常容易实现，但建议你从一开始就要有一个具体的目标。

在目标的驱动下，你的学习才会更加精准和高效。那些所有你认为必须的前置知识，都是可以在完成目标的过程中学到的。这里给你一条平滑的、零基础快速入门的学习路径。

1学习 Python 包并实现基本的爬虫过程

2了解非结构化数据的存储

3学习scrapy，搭建工程化爬虫

4学习数据库知识，应对大规模数据存储与提取

5掌握各种技巧，应对特殊网站的反爬措施

6分布式爬虫，实现大规模并发采集，提升效率

一

学习 Python 包并实现基本的爬虫过程

大部分爬虫都是按“发送请求——获得页面——解析页面——抽取并储存内容”这样的流程来进行，这其实也是模拟了我们使用浏览器获取网页信息的过程。

Python中爬虫相关的包很多：urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider 等，建议从requests+Xpath 开始，requests 负责连接网站，返回网页，Xpath 用于解析网页，便于抽取数据。

如果你用过 BeautifulSoup，会发现 Xpath 要省事不少，一层一层检查元素代码的工作，全都省略了。这样下来基本套路都差不多，一般的静态网站根本不在话下，豆瓣、糗事百科、腾讯新闻等基本上都可以上手了。

当然如果你需要爬取异步加载的网站，可以学习浏览器抓包分析真实请求或者学习Selenium来实现自动化，这样，知乎、时光网、猫途鹰这些动态的网站也可以迎刃而解。

二

了解非结构化数据的存储

爬回来的数据可以直接用文档形式存在本地，也可以存入数据库中。

开始数据量不大的时候，你可以直接通过 Python 的语法或 pandas 的方法将数据存为csv这样的文件。

当然你可能发现爬回来的数据并不是干净的，可能会有缺失、错误等等，你还需要对数据进行清洗，可以学习 pandas 包的基本用法来做数据的预处理，得到更干净的数据。

三

学习 scrapy，搭建工程化的爬虫

掌握前面的技术一般量级的数据和代码基本没有问题了，但是在遇到非常复杂的情况，可能仍然会力不从心，这个时候，强大的 scrapy 框架就非常有用了。

scrapy 是一个功能非常强大的爬虫框架，它不仅能便捷地构建request，还有强大的 selector 能够方便地解析 response，然而它最让人惊喜的还是它超高的性能，让你可以将爬虫工程化、模块化。

学会 scrapy，你可以自己去搭建一些爬虫框架，你就基本具备爬虫工程师的思维了。

四

学习数据库基础，应对大规模数据存储

爬回来的数据量小的时候，你可以用文档的形式来存储，一旦数据量大了，这就有点行不通了。所以掌握一种数据库是必须的，学习目前比较主流的 MongoDB 就OK。

MongoDB 可以方便你去存储一些非结构化的数据，比如各种评论的文本，的链接等等。你也可以利用PyMongo，更方便地在Python中 *** 作MongoDB。

因为这里要用到的数据库知识其实非常简单，主要是数据如何入库、如何进行提取，在需要的时候再学习就行。

五

掌握各种技巧，应对特殊网站的反爬措施

当然，爬虫过程中也会经历一些绝望啊，比如被网站封IP、比如各种奇怪的验证码、userAgent访问限制、各种动态加载等等。

遇到这些反爬虫的手段，当然还需要一些高级的技巧来应对，常规的比如访问频率控制、使用代理IP池、抓包、验证码的OCR处理等等。

往往网站在高效开发和反爬虫之间会偏向前者，这也为爬虫提供了空间，掌握这些应对反爬虫的技巧，绝大部分的网站已经难不到你了

六

分布式爬虫，实现大规模并发采集

爬取基本数据已经不是问题了，你的瓶颈会集中到爬取海量数据的效率。这个时候，相信你会很自然地接触到一个很厉害的名字：分布式爬虫。

分布式这个东西，听起来很恐怖，但其实就是利用多线程的原理让多个爬虫同时工作，需要你掌握 Scrapy + MongoDB + Redis 这三种工具。

Scrapy 前面我们说过了，用于做基本的页面爬取，MongoDB 用于存储爬取的数据，Redis 则用来存储要爬取的网页队列，也就是任务队列。

所以有些东西看起来很吓人，但其实分解开来，也不过如此。当你能够写分布式的爬虫的时候，那么你可以去尝试打造一些基本的爬虫架构了，实现一些更加自动化的数据获取。

你看，这一条学习路径下来，你已然可以成为老司机了，非常的顺畅。所以在一开始的时候，尽量不要系统地去啃一些东西，找一个实际的项目（开始可以从豆瓣、小猪这种简单的入手），直接开始就好。

因为爬虫这种技术，既不需要你系统地精通一门语言，也不需要多么高深的数据库技术，高效的姿势就是从实际的项目中去学习这些零散的知识点，你能保证每次学到的都是最需要的那部分。

当然唯一麻烦的是，在具体的问题中，如何找到具体需要的那部分学习资源、如何筛选和甄别，是很多初学者面临的一个大问题。

以上就是我的回答，希望对你有所帮助，望采纳。

基础工作:内置元素选择器序列化和存储数据处理cookie、>

你好

正如很多人说的，requests是库，scrapy是框架，题主可能是对框架这个概念不太熟悉。

我们可以看看scrapy的框架图：

这一框架就像一条爬虫流水线，有工作队列、有下载器、有分配任务的引擎，有对爬取数据写逻辑的地方、也有写保存处理数据的数据库SQL的地方。对于scrapy而言，更多的时候是在配置scrapy。先要继承一个spider写爬虫的主体，然后还要在setting里写配置，在pipeline里写数据库。而且还要注意在主函数parse里的返回值，返回item时是交给pipline做数据处理，返回Request回调函数时是向爬取队列注册二级链接等等。

这样看scrapy使用时比requests要繁琐很多，后者只需要调用一下requests类，然后配置一下成员变量就可以使用，但获取到html后其他的事情就都得你自己处理，自己写的代码还不是最好的。而scrapy在配置好后就可以很顺畅的跑起来，还会自动处理很多东西，而且往往效率比自己造的轮子效率高。

希望对你有帮助

以上就是关于爬虫框架都有什么全部的内容，包括:爬虫框架都有什么、《精通 Python爬虫框架 Scrapy》txt下载在线阅读全文,求百度网盘云资源、路飞学城的爬虫学完,可以接单吗等相关内容解答，如果想了解更多相关内容，可以关注我们，你们的支持是我们更新的动力！