一、scrapy 分析

1. 解析函數(shù)或數(shù)據(jù)入庫出錯，不會重試，會造成一定的數(shù)據(jù)丟失

scrapy 自帶的重試中間件只支持請求重試，解析函數(shù)內(nèi)異?；蛘邤?shù)據(jù)入庫異常不會重試，但爬蟲在請求數(shù)據(jù)時(shí)，往往會有一些意想不到的頁面返回來，若我們解析異常了，這條任務(wù)豈不是丟了。

當(dāng)然有些大佬可以通過一些自定義中間件的方式或者加異常捕獲的方式來解決，我們這里只討論自帶的。

2. 運(yùn)行方式，需借助命令行，不方便調(diào)試

若想直接運(yùn)行，需編寫如下文件，麻煩

from scrapy import cmdline


name = 'spider_name'
cmd = 'scrapy crawl {0}'.format(name)
cmdline.execute(cmd.split()

為什么必須通過命令行方式呢？因?yàn)?scrapy 是通過這種方式來加載項(xiàng)目中的 settings.py 文件的

3. 入庫 pipeline，不能批量入庫

class TestScrapyPipeline(object):
    def process_item(self, item, spider):
        return item

pipelines 里的 item 是一條條傳過來的，沒法直接批量入庫，但數(shù)據(jù)量大的時(shí)候，我們往往是需要批量入庫的，以節(jié)省數(shù)據(jù)庫的性能開銷，加快入庫速度

二、scrapy-redis 分析

scrapy-redis 任務(wù)隊(duì)列使用 redis 做的，初始任務(wù)存在 [spider_name]:start_urls 里，爬蟲產(chǎn)生的子鏈接存在 [spider_name]:requests 下，那么我們先看下 redis 里的任務(wù)

1. redis 中的任務(wù)可讀性不好

我們看下子鏈任務(wù)，可以看到存儲的是序列化后的，這種可讀性不好

2. 取任務(wù)時(shí)直接彈出，會造成任務(wù)丟失

我們分析下 scrapy-redis 幾種任務(wù)隊(duì)列，取任務(wù)時(shí)都是直接把任務(wù)彈出來，如果任務(wù)剛彈出來爬蟲就意外退出，那剛彈出的這條任務(wù)就會丟失。

FifoQueue（先進(jìn)先出隊(duì)列） 使用 list 集合

PriorityQueue（優(yōu)先級隊(duì)列），使用 zset 集合

LifoQueue（先進(jìn)后出隊(duì)列），使用 list 集合

scrapy-redis 默認(rèn)使用 PriorityQueue 隊(duì)列，即優(yōu)先級隊(duì)列

3. 去重耗內(nèi)存

使用 redis 的 set 集合對 request 指紋進(jìn)行去重，這種面對海量數(shù)據(jù)去重對 redis 內(nèi)存容量要求很高

需單獨(dú)維護(hù)個(gè)下發(fā)種子任務(wù)的腳本

三、feapder 分析

feapder 內(nèi)置 AirSpider 、 Spider 、 BatchSpider 三種爬蟲，AirSpider 對標(biāo) Scrapy，Spider 對標(biāo) scrapy-redis，BatchSpider 則是應(yīng)于周期性采集的需求，如每周采集一次商品的銷量等場景

上述問題解決方案：

（1）解析函數(shù)或數(shù)據(jù)入庫出錯，不會重試，會造成一定的數(shù)據(jù)丟失

feapder 對請求、解析、入庫進(jìn)行了全面的異常捕獲，任何位置出現(xiàn)異常會自動重試請求，若有不想重試的請求也可指定

（2）運(yùn)行方式，需借助命令行，不方便調(diào)試

feapder 支持直接運(yùn)行，跟普通的 python 腳本沒區(qū)別，可以借助 pycharm 調(diào)試。

除了斷點(diǎn)調(diào)試，feapder 還支持將爬蟲轉(zhuǎn)為 Debug 爬蟲，Debug 爬蟲模式下，可指定請求與解析函數(shù)，生產(chǎn)的任務(wù)與數(shù)據(jù)不會污染正常環(huán)境

（3）入庫 pipeline，不能批量入庫

feapder 生產(chǎn)的數(shù)據(jù)會暫存內(nèi)存的隊(duì)列里，積攢一定量級或每 0.5 秒批量傳給 pipeline，方便批量入庫

def save_items(self, table, items: List[Dict]) -> bool:
    pass

這里有人會有疑問：

數(shù)據(jù)放到內(nèi)存里了，會不會造成擁堵？

答：不會，這里限制了最高能積攢 5000 條的上限，若到達(dá)上限后，爬蟲線程會強(qiáng)制將數(shù)據(jù)入庫，然后再生產(chǎn)數(shù)據(jù)

若爬蟲意外退出，數(shù)據(jù)會不會丟？

答：不會，任務(wù)會在數(shù)據(jù)入庫后再刪除，若意外退出了，產(chǎn)生這些數(shù)據(jù)的任務(wù)會重做

入庫失敗了怎么辦？

答：入庫失敗，任務(wù)會重試，數(shù)據(jù)會重新入庫，若失敗次數(shù)到達(dá)配置的上限會報(bào)警

（4） redis 中的任務(wù)可讀性不好

feapder 對請求里常用的字段沒有序列化，只有那些 json 不支持的對象才進(jìn)行序列化

（5） 取任務(wù)時(shí)直接彈出，會造成任務(wù)丟失

feapder 在獲取任務(wù)時(shí)，沒直接彈出，任務(wù)采用 redis 的 zset 集合存儲，每次只取小于當(dāng)前時(shí)間搓分?jǐn)?shù)的任務(wù)，同時(shí)將取到的任務(wù)分?jǐn)?shù)修改為當(dāng)前時(shí)間搓 +10 分鐘，防止其他爬蟲取到重復(fù)的任務(wù)。若爬蟲意外退出，這些取到的任務(wù)其實(shí)還在任務(wù)隊(duì)列里，并沒有丟失

（6）去重耗內(nèi)存

feapder 支持三種去重方式：

• 內(nèi)存去重：采用可擴(kuò)展的 bloomfilter 結(jié)構(gòu)，基于內(nèi)存，去重一萬條數(shù)據(jù)約 0.5 秒，一億條數(shù)據(jù)占用內(nèi)存約 285MB
• 臨時(shí)去重：采用 redis 的 zset 集合存儲數(shù)據(jù)的 md5 值，去重可指定時(shí)效性。去重一萬條數(shù)據(jù)約 0.26 秒，一億條數(shù)據(jù)占用內(nèi)存約 1.43G
• 永久去重：采用可擴(kuò)展的 bloomfilter 結(jié)構(gòu)，基于 redis，去重一萬條數(shù)據(jù)約 0.5 秒，一億條數(shù)據(jù)占用內(nèi)存約 285 MB

（7）分布式爬蟲需單獨(dú)維護(hù)個(gè)下發(fā)種子任務(wù)的腳本

feapder 沒種子任務(wù)和子鏈接的分別， yield feapder.Request 都會把請求下發(fā)到任務(wù)隊(duì)列，我們可以在 start_requests 編寫下發(fā)種子任務(wù)的邏輯

這里又有人會有疑問了

我爬蟲啟動多份時(shí)， start_requests 不會重復(fù)調(diào)用，重復(fù)下發(fā)種子任務(wù)么？

答：不會，分布式爬蟲在調(diào)用 start_requests 時(shí)，會加進(jìn)程鎖，保證只能有一個(gè)爬蟲調(diào)用這個(gè)函數(shù)。并且若任務(wù)隊(duì)列中有任務(wù)時(shí)，爬蟲會走斷點(diǎn)續(xù)爬的邏輯，不會執(zhí)行 start_requests

那支持手動下發(fā)任務(wù)么？

答：支持，按照 feapder 的任務(wù)格式，往 redis 里扔任務(wù)就好，爬蟲支持常駐等待任務(wù)

四、三種爬蟲簡介

1. AirSpider

使用 PriorityQueue 作為內(nèi)存任務(wù)隊(duì)列，不支持分布式，示例代碼

import feapder


class AirSpiderDemo(feapder.AirSpider):
    def start_requests(self):
        yield feapder.Request("https://www.baidu.com")

    def parse(self, request, response):
        print(response)


if __name__ == "__main__":
    AirSpiderDemo().start()

2. Spider

分布式爬蟲，支持啟多份，爬蟲意外終止，重啟后會斷點(diǎn)續(xù)爬

import feapder


class SpiderDemo(feapder.Spider):
    # 自定義數(shù)據(jù)庫，若項(xiàng)目中有setting.py文件，此自定義可刪除
    __custom_setting__ = dict(
        REDISDB_IP_PORTS="localhost:6379", REDISDB_USER_PASS="", REDISDB_DB=0
    )

    def start_requests(self):
        yield feapder.Request("https://www.baidu.com")

    def parse(self, request, response):
        print(response)


if __name__ == "__main__":
    SpiderDemo(redis_key="xxx:xxx").start()

3. BatchSpider

批次爬蟲，擁有分布式爬蟲所有特性，支持分布式

import feapder


class BatchSpiderDemo(feapder.BatchSpider):
    # 自定義數(shù)據(jù)庫，若項(xiàng)目中有setting.py文件，此自定義可刪除
    __custom_setting__ = dict(
        REDISDB_IP_PORTS="localhost:6379",
        REDISDB_USER_PASS="",
        REDISDB_DB=0,
        MYSQL_IP="localhost",
        MYSQL_PORT=3306,
        MYSQL_DB="feapder",
        MYSQL_USER_NAME="feapder",
        MYSQL_USER_PASS="feapder123",
    )

    def start_requests(self, task):
        yield feapder.Request("https://www.baidu.com")

    def parse(self, request, response):
        print(response)


if __name__ == "__main__":
    spider = BatchSpiderDemo(
        redis_key="xxx:xxxx",  # redis中存放任務(wù)等信息的根key
        task_table="",  # mysql中的任務(wù)表
        task_keys=["id", "xxx"],  # 需要獲取任務(wù)表里的字段名，可添加多個(gè)
        task_state="state",  # mysql中任務(wù)狀態(tài)字段
        batch_record_table="xxx_batch_record",  # mysql中的批次記錄表
        batch_name="xxx",  # 批次名字
        batch_interval=7,  # 批次周期 天為單位 若為小時(shí) 可寫 1 / 24
    )

    # spider.start_monitor_task() # 下發(fā)及監(jiān)控任務(wù)
    spider.start() # 采集

任務(wù)調(diào)度過程：

1. 從 mysql 中批量取出一批種子任務(wù)
2. 下發(fā)到爬蟲
3. 爬蟲獲取到種子任務(wù)后，調(diào)度到 start_requests，拼接實(shí)際的請求，下發(fā)到 redis
4. 爬蟲從 redis 中獲取到任務(wù)，調(diào)用解析函數(shù)解析數(shù)據(jù)
5. 子鏈接入 redis，數(shù)據(jù)入庫
6. 種子任務(wù)完成，更新種子任務(wù)狀態(tài)
7. 若 redis 中任務(wù)量過少，則繼續(xù)從 mysql 中批量取出一批未做的種子任務(wù)下發(fā)到爬蟲

封裝了批次（周期）采集的邏輯，如我們指定 7 天一個(gè)批次，那么如果爬蟲 3 天就將任務(wù)做完，爬蟲重啟也不會重復(fù)采集，而是等到第 7 天之后啟動的時(shí)候才會采集下一批次。

同時(shí)批次爬蟲會預(yù)估采集速度，若按照當(dāng)前速度在指定的時(shí)間內(nèi)采集不完，會發(fā)出報(bào)警

五、feapder 項(xiàng)目結(jié)構(gòu)

上述的三種爬蟲例子修改配置后可以直接運(yùn)行，但對于大型項(xiàng)目，可能會有就好多爬蟲組成。feapder 支持創(chuàng)建項(xiàng)目，項(xiàng)目結(jié)構(gòu)如下：

main.py 為啟動入口

1. feapder 部署

feapder 有對應(yīng)的管理平臺 feaplat ，當(dāng)然這個(gè)管理平臺也支持部署其他腳本

在任務(wù)列表里配置啟動命令，調(diào)度周期以及爬蟲數(shù)等。 爬蟲數(shù) 這個(gè)對于分布式爬蟲是非常爽的，可一鍵啟動幾十上百份爬蟲，再也不需要一個(gè)個(gè)部署了

-w1791:

任務(wù)啟動后，可看到實(shí)例及實(shí)時(shí)日志

-w1785:

爬蟲監(jiān)控面板可實(shí)時(shí)看到爬蟲運(yùn)行情況，監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)保留半年，滾動刪除

六、采集效率測試

請求百度 1 萬次，線程都開到 300，測試耗時(shí)

scrapy：

class BaiduSpider(scrapy.Spider):
    name = 'baidu'
    allowed_domains = ['baidu.com']
    start_urls = ['https://baidu.com/'] * 10000

    def parse(self, response):
        print(response)

結(jié)果：

{'downloader/request_bytes': 4668123,
 'downloader/request_count': 20002,
 'downloader/request_method_count/GET': 20002,
 'downloader/response_bytes': 17766922,
 'downloader/response_count': 20002,
 'downloader/response_status_count/200': 10000,
 'downloader/response_status_count/302': 10002,
 'finish_reason': 'finished',
 'finish_time': datetime.datetime(2021, 9, 13, 12, 22, 26, 638611),
 'log_count/DEBUG': 20003,
 'log_count/INFO': 9,
 'memusage/max': 74240000,
 'memusage/startup': 58974208,
 'response_received_count': 10000,
 'scheduler/dequeued': 20002,
 'scheduler/dequeued/memory': 20002,
 'scheduler/enqueued': 20002,
 'scheduler/enqueued/memory': 20002,
 'start_time': datetime.datetime(2021, 9, 13, 12, 19, 58, 489472)}

耗時(shí)：148.149139 秒

feapder:

import feapder
import time


class AirSpiderDemo(feapder.AirSpider):
    def start_requests(self):
        for i in range(10000):
            yield feapder.Request("https://www.baidu.com")

    def parse(self, request, response):
        print(response)

    def start_callback(self):
        self.start_time = time.time()

    def end_callback(self):
        print("耗時(shí)：{}".format(time.time() - self.start_time))


if __name__ == "__main__":
    AirSpiderDemo(thread_count=300).start()

結(jié)果：耗時(shí)：136.10122799873352

總結(jié)：

本文主要分析了 scrapy 及 scrapy-redis 的痛點(diǎn)以及 feapder 是如何解決的，當(dāng)然 scrapy 也有優(yōu)點(diǎn)，比如社區(qū)活躍、中間件靈活等。但在保證數(shù)據(jù)及任務(wù)不丟的場景，報(bào)警監(jiān)控等場景 feapder 完勝 scrapy 。并且 feapder 是基于實(shí)際業(yè)務(wù)，做過大大小小 100 多個(gè)項(xiàng)目，耗時(shí) 5 年打磨出來的，因此可滿足絕大多數(shù)爬蟲需求

效率方面，請求百度 1 萬次，同為 300 線程的情況下，feapder 耗時(shí) 136 秒，scrapy 耗時(shí) 148 秒，算上網(wǎng)絡(luò)的波動，其實(shí)效率差不多。

到此這篇關(guān)于爬蟲框架 Feapder 和 Scrapy 的對比分析的文章就介紹到這了,更多相關(guān)爬蟲框架 Feapder 和 Scrapy 的對比內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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