如何实现一个Python爬虫框架(微框架+源码解析)

迷南。 2021-12-09 04:09 227阅读 0赞

# 如何实现一个Python爬虫框架 #

时间 2019-03-15 08:37:04   SegmentFault博客

*原文*  [https://segmentfault.com/a/1190000018513376][https_segmentfault.com_a_1190000018513376]

主题  Python   网络爬虫

![7vQBrmb.png_web][]

这篇文章的题目有点大，但这并不是说我自觉对Python爬虫这块有多大见解，我只不过是想将自己的一些经验付诸于笔，对于如何写一个爬虫框架，我想一步一步地结合具体代码来讲述如何从零开始编写一个自己的爬虫框架

2018年到如今，我花精力比较多的一个开源项目算是 `Ruia` 了，这是一个基于 `Python3.6+` 的异步爬虫框架，当时也获得一些推荐，比如 `Github Trending Python` 语言榜单第二，目前 `Ruia` 还在开发中， `Star` 数目不过 `700+` ，如果各位有兴趣，欢迎一起开发，来波 `star` 我也不会拒绝哈~

什么是爬虫框架

说这个之前，得先说说什么是 **框架** ：

*  是实现业界标准的组件规范：比如众所周知的 `MVC` 开发规范
 *  提供规范所要求之基础功能的软件产品：比如 `Django` 框架就是 `MVC` 的开发框架，但它还提供了其他基础功能帮助我们快速开发，比如中间件、认证系统等

框架的关注点在于规范二字，好，我们要写的Python爬虫框架规范是什么？

很简单，爬虫框架就是对爬虫流程规范的实现，不清楚的朋友可以看上一篇文章 [谈谈对Python爬虫的理解][Python] ，下面总结一下爬虫流程：

*  请求&响应
 *  解析
 *  持久化

这三个流程有没有可能以一种优雅的形式串联起来， `Ruia` 目前是这样实现的，请看代码示例：

![fyAzm2r.jpg_web][]

可以看到， `Item & Field` 类结合一起实现了字段的解析提取， `Spider` 类结合 `Request * Response` 类实现了对爬虫程序整体的控制，从而可以如同流水线一般编写爬虫，最后返回的 `item` 可以根据使用者自身的需求进行持久化，这几行代码，我们就实现了获取目标网页请求、字段解析提取、持久化这三个流程

实现了基本流程规范之后，我们继而就可以考虑一些基础功能，让使用者编写爬虫可以更加轻松，比如：中间件(Ruia里面的Middleware)、提供一些 `hook` 让用户编写爬虫更方便(比如ruia-motor)

这些想明白之后，接下来就可以愉快地编写自己心目中的爬虫框架了

如何踏出第一步

首先，我对Ruia爬虫框架的定位很清楚，基于 `asyncio & aiohttp` 的一个轻量的、异步爬虫框架，怎么实现呢，我觉得以下几点需要遵守：

*  轻量级，专注于抓取、解析和良好的API接口
 *  插件化，各个模块耦合程度尽量低，目的是容易编写自定义插件
 *  速度，异步无阻塞框架，需要对速度有一定追求

什么是爬虫框架如今我们已经很清楚了，现在急需要做的就是将流程规范利用Python语言实现出来，怎么实现，分为哪几个模块，可以看如下图示：

![AF73YvU.jpg_web][]

同时让我们结合上面一节的 `Ruia` 代码来从业务逻辑角度看看这几个模块到底是什么意思：

*  Request：请求
 *  Response：响应
 *  Item & Field：解析提取
 *  Spider：爬虫程序的控制中心，将请求、响应、解析、存储结合起来

这四个部分我们可以简单地使用五个类来实现，在开始讲解之前，请先克隆 `Ruia` 框架到本地：

# 请确保本地Python环境是3.6+
    git clone https://github.com/howie6879/ruia.git
    # 安装pipenv
    pip install pipenv 
    # 安装依赖包
    pipenv install --dev

然后用 `PyCharm` 打开 `Ruia` 项目：

![FRnaYnq.png_web][]

选择刚刚 `pipenv` 配置好的python解释器：

![b6RfayE.png_web][]

此时可以完整地看到项目代码：

![nMjU7nN.png_web][]

好，环境以及源码准备完毕，接下来将结合代码讲述一个爬虫框架的编写流程

Request & Response

`Request` 类的目的是对 `aiohttp` 加一层封装进行模拟请求，功能如下：

Response

接下来就简单了，不过就是实现上述需求，首先，需要实现一个函数来抓取目标 `url` ，比如命名为 `fetch` :

import asyncio
    import aiohttp
    import async_timeout

from typing import Coroutine

class Request:  
\# Default config  
REQUEST\_CONFIG = \{  
‘RETRIES’: 3,  
‘DELAY’: 0,  
‘TIMEOUT’: 10,  
‘RETRY\_FUNC’: Coroutine,  
‘VALID’: Coroutine  
\}

METHOD = ['GET', 'POST']
 
 def __init__(self, url, method='GET', request_config=None, request_session=None):
 self.url = url
 self.method = method.upper()
 self.request_config = request_config or self.REQUEST_CONFIG
 self.request_session = request_session

@property  
def current\_request\_session(self):  
if self.request\_session is None:  
self.request\_session = aiohttp.ClientSession()  
self.close\_request\_session = True  
return self.request\_session

async def fetch(self):
 """Fetch all the information by using aiohttp"""
 if self.request_config.get('DELAY', 0) > 0:
 await asyncio.sleep(self.request_config['DELAY'])
 
 timeout = self.request_config.get('TIMEOUT', 10)
 async with async_timeout.timeout(timeout):
 resp = await self._make_request()
 try:
 resp_data = await resp.text()
 except UnicodeDecodeError:
 resp_data = await resp.read()
 resp_dict = dict(
 rl=self.url,
 method=self.method,
 encoding=resp.get_encoding(),
 html=resp_data,
 cookies=resp.cookies,
 headers=resp.headers,
 status=resp.status,
 history=resp.history
 )
 await self.request_session.close()
 return type('Response', (), resp_dict)
 
 
 async def _make_request(self):
 if self.method == 'GET':
 request_func = self.current_request_session.get(self.url)
 else:
 request_func = self.current_request_session.post(self.url)
 resp = await request_func
 return resp

if **name** == ‘**main**’:  
loop = asyncio.get\_event\_loop()  
resp = loop.run\_until\_complete(Request(‘[https://docs.python-ruia.org/][https_docs.python-ruia.org]’).fetch())  
print(resp.status)

实际运行一下，会输出请求状态 `200` ，就这样简单封装一下，我们已经有了自己的请求类 `Request` ，接下来只需要再完善一下重试机制以及将返回的属性封装一下就基本完成了：

# 重试函数
    async def _retry(self):
        if self.retry_times > 0:
            retry_times = self.request_config.get('RETRIES', 3) - self.retry_times + 1
            self.retry_times -= 1
            retry_func = self.request_config.get('RETRY_FUNC')
            if retry_func and iscoroutinefunction(retry_func):
                request_ins = await retry_func(weakref.proxy(self))
                if isinstance(request_ins, Request):
                    return await request_ins.fetch()
            return await self.fetch()

最终代码见 `ruia/request.py` 即可，接下来就可以利用 `Request` 来实际请求一个目标网页，如下：

![3mYZneE.png_web][]

这段代码请求了目标网页 `https://docs.python-ruia.org/` 并返回了 `Response` 对象，其中 `Response` 提供属性介绍如下：

![VFVr6bb.png_web][]

Field & Item

实现了对目标网页的请求，接下来就是对目标网页进行字段提取，我觉得 `ORM` 的思想很适合用在这里，我们只需要定义一个 `Item` 类，类里面每个属性都可以用 `Field` 类来定义，然后只需要传入 `url` 或者 `html` ，执行过后 `Item` 类里面 定义的属性会自动被提取出来变成目标字段值

可能说起来比较拗口，下面直接演示一下可能你就明白这样写的好，假设你的需求是获取 `HackerNews` 网页的 `title` 和 `url` ，可以这样实现：

import asyncio

from ruia import AttrField, TextField, Item

class HackerNewsItem(Item):  
target\_item = TextField(css\_select=‘tr.athing’)  
title = TextField(css\_select=‘a.storylink’)  
url = AttrField(css\_select=‘a.storylink’, attr=‘href’)

async def main():  
async for item in HackerNewsItem.get\_items(url=“[https://news.ycombinator.com/][https_news.ycombinator.com]”):  
print(item.title, item.url)

if **name** == ‘**main**’:  
items = asyncio.run(main())

![6NVviqU.png_web][]

从输出结果可以看到， `title` 和 `url` 属性已经被赋与实际的目标值，这样写起来是不是很简洁清晰也很明了呢？

来看看怎么实现， `Field` 类的目的是提供多种方式让开发者提取网页字段，比如：

*  XPath
 *  CSS Selector
 *  RE

所以我们只需要根据需求，定义父类然后再利用不同的提取方式实现子类即可，代码如下：

class BaseField(object):
 """ BaseField class """
 def __init__(self, default: str = '', many: bool = False): """ Init BaseField class url: http://lxml.de/index.html :param default: default value :param many: if there are many fields in one page """ self.default = default self.many = many def extract(self, *args, **kwargs): raise NotImplementedError('extract is not implemented.')

class \_LxmlElementField(BaseField):  
pass

class AttrField(\_LxmlElementField):  
“”"  
This field is used to get attribute.  
“”"  
pass

class HtmlField(\_LxmlElementField):  
“”"  
This field is used to get raw html data.  
“”"  
pass

class TextField(\_LxmlElementField):  
“”"  
This field is used to get text.  
“”"  
pass

class RegexField(BaseField):  
“”"  
This field is used to get raw html code by regular expression.  
RegexField uses standard library `re` inner, that is to say it has a better performance than \_LxmlElementField.  
“”"  
pass

核心类就是上面的代码，具体实现请看 `ruia/field.py`

接下来继续说 `Item` 部分，这部分实际上是对 `ORM` 那块的实现，用到的知识点是 `元类` ，因为我们需要控制类的创建行为：

class ItemMeta(type):
 """ Metaclass for an item """
 def __new__(cls, name, bases, attrs): __fields = dict({(field_name, attrs.pop(field_name)) for field_name, object in list(attrs.items()) if isinstance(object, BaseField)}) attrs['__fields'] = __fields new_class = type.__new__(cls, name, bases, attrs) return new_class

class Item(metaclass=ItemMeta):  
“”"  
Item class for each item  
“”"

def __init__(self):
 self.ignore_item = False
 self.results = {}</pre>

这一层弄明白接下来就很简单了，还记得上一篇文章《谈谈对Python爬虫的理解》里面说的四个类型的目标网页么：

*  单页面单目标
 *  单页面多目标
 *  多页面单目标
 *  多页面多目标

本质来说就是要获取网页的单目标以及多目标（多页面可以放在Spider那块实现）， `Item` 类只需要定义两个方法就能实现：

target_item

具体实现见： `ruia/item.py`

Spider

在 `Ruia` 框架中，为什么要有 `Spider` ，有以下原因：

Spider

接下来说说代码实现， `Ruia` 框架的 `API` 写法我有参考 `Scrapy` ，各个函数之间的联结也是使用回调，但是你也可以直接使用 `await` ，可以直接看代码示例：

from ruia import AttrField, TextField, Item, Spider

class HackerNewsSpider(Spider):  
start\_urls = \[f’[https://news.ycombinator.com/news?p=\{index\}][https_news.ycombinator.com_news_p_index]’ for index in range(1, 3)\]

async def parse(self, response):
 async for item in HackerNewsItem.get_items(html=response.html):
 yield item

if **name** == ‘**main**’:  
HackerNewsSpider.start()

使用起来还是挺简洁的，输出如下：

[2019:03:14 10:29:04] INFO Spider Spider started!
 [2019:03:14 10:29:04] INFO Spider Worker started: 4380434912
 [2019:03:14 10:29:04] INFO Spider Worker started: 4380435048
 [2019:03:14 10:29:04] INFO Request <GET: https://news.ycombinator.com/news?p=1>
 [2019:03:14 10:29:04] INFO Request <GET: https://news.ycombinator.com/news?p=2>
 [2019:03:14 10:29:08] INFO Spider Stopping spider: Ruia
 [2019:03:14 10:29:08] INFO Spider Total requests: 2
 [2019:03:14 10:29:08] INFO Spider Time usage: 0:00:03.426335
 [2019:03:14 10:29:08] INFO Spider Spider finished!

`Spider` 的核心部分在于对请求 `URL` 的请求控制，目前采用的是生产消费者模式来处理，具体函数如下：

![I7byAjV.png_web][]

详细代码，见 `ruia/spider.py`

至此，爬虫框架的核心部分已经实现完毕，基础功能同样一个不落地实现了，接下来要做的就是：

*  实现更多优雅地功能
 *  实现更多的插件，让生态丰富起来
 *  修BUG

项目地址点击阅读原文或者在 `github` 搜索 `ruia` ，如果你有兴趣，请参与进来吧！

如果觉得写得不错，点个好看来个 `star` 呗~

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[Python]: https://www.howie6879.cn/post/2019/02-talk-about-python-spider/
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[https_docs.python-ruia.org]: https://docs.python-ruia.org/
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