关于爬虫平台的架构设计实现和框架的选型(二)--scrapy的内部实现以及实时爬虫的实现
首先来看一下一个爬虫平台的设计，作为一个爬虫平台，需要支撑多种不同的爬虫方式，所以一般爬虫平台需要包括
1、 爬虫规则的维护，平台在接收到爬虫请求时，需要能按照匹配一定的规则去进行自动爬虫
2、 爬虫的job调度器，平台需要能负责爬虫任务的调度，比如定时调度，轮询调度等。
3、 爬虫可以包括异步的海量爬虫，也可以包括实时爬虫，异步爬虫指的是爬虫的数据不会实时返回，可能一个爬虫任务会执行很久。 实时爬虫指爬的数据要实时返回，这个就要求时间很短，一般适合少量数据的爬虫。
4、 爬虫好的数据可以生成指定的文件，比如csv文件，json文件等，然后通过数据处理引擎做统一处理，比如csv文件可以通过数据交换落入大数据平台，或者爬虫好的数据也可以丢入kafka中，然后再通过流式处理任务（spark或者storm，flink）做爬虫数据的清洗和处理，处理完的数据，可以入到数据库中。
下图就是在平台设计时，爬虫处理的一个流程，这个里面包含了实时爬虫，异步爬虫。
根据上图的处理流程，我们可以把架构图进一步演进下
时序图如下：
我们这里先介绍异步爬虫，爬虫的框架很多，异步爬虫一般用的比较多就是scrapy。
首先安装scrapy
pip install scrapy
安装完成后，就可以通过命令行创建一个基于scrapy的爬虫项目，我们以爬取应用宝中理财类APP的名称为示例
创建爬虫项目的命令行命令：
scrapy startproject zj_scrapy
然后在命令行中，进入到创建的zj_scrapy目录下
cd zj_scrapy
执行
scrapy genspider sjqq “sj.qq.com”
创建一个爬虫
爬虫创建好了后，可以使用IDE打开创建好的python项目，比如用idea（需要安装python插件，默认没有安装）打开我们创建好的项目
项目创建好了后，会默认生成一些模板代码文件
1、 items.py
items用于存储字段的定义。即爬取的内容存与item类中，在这里我们定义了一个name字段。
# -*- coding: utf-8 -*-
# Define here the models for your scraped items
#
# See documentation in:
# https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/items.html
import scrapy
class ZjScrapyItem(scrapy.Item):
# define the fields for your item here like:
# name = scrapy.Field()
name = scrapy.Field()
pass
2、 spider文件编写
这个文件一般在spiders 这个package下面，默认会继承scrapy.Spider
# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
from scrapy.http import HtmlResponse
from zj_scrapy.items import ZjScrapyItem
class SjqqSpider(scrapy.Spider):
name = 'sjqq'
allowed_domains = ['sj.qq.com']
start_urls = ['https://sj.qq.com/myapp/category.htm?orgame=1&categoryId=114']
def parse(self, response:HtmlResponse):
name_list = response.xpath('/html/body/div[3]/div[2]/ul/li')
print("=============",response.headers)
for each in name_list:
item = ZjScrapyItem()
name = each.xpath('./div/div/a[1]/text()').extract()
item['name'] = name[0]
yield item
pass
关于这段代码的解释如下：
3、 pipeline文件编写
pipeline文件一般用于对处理好的爬虫结果数据做处理，可以入到数据库中，也可以生成到指定的文件中，process_item 方法就是对数据做处理的。
另外pipeline 还包含了__init__和close_spider 两个方法。__init__ 用于做初始化处理。 close_spider 用于执行结束时的操作处理。比如数据写入数据库或者文件后，对数据库做链接关闭或者文件流做关闭操作等。
# -*- coding: utf-8 -*-
# Define your item pipelines here
#
# Don't forget to add your pipeline to the ITEM_PIPELINES setting
# See: https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html
class ZjScrapyPipeline(object):
def process_item(self, item, spider):
print("+++++++++++++++++++",item['name'])
print("-------------------",spider.cc)
return item
4、 setting文件修改
setting文件中存放的是爬虫的配置，常用的配置一般可以包括
1）、ITEM_PIPELINES的配置，比如
ITEM_PIPELINES = {
'zj_scrapy.pipelines.ZjScrapyPipeline': 300,
}
这里的300代表了一个优先级，数值范围一般在0-1000，这个数值确定了运行的顺序，数字越小，优先级越高。
2）、字符集配置，可以通过FEED_EXPORT_ENCODING指定字符集
FEED_EXPORT_ENCODING = 'utf-8'
3）、CONCURRENT_REQUESTS配置Scrapy执行的最大并发请求数
# Configure maximum concurrent requests performed by Scrapy (default: 16)
CONCURRENT_REQUESTS = 32
4）配置请求的header，可以通过DEFAULT_REQUEST_HEADERS来进行配置
DEFAULT_REQUES