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使用feapder开发爬虫是怎样的体验

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boris edited this page Mar 21, 2021 · 1 revision

之前，我们写爬虫，用的最多的框架莫过于scrapy啦，今天我们用最近新出的爬虫框架feapder来开发爬虫，看下是怎样的体验。

目标网站：aHR0cHM6Ly93d3cubGFnb3UuY29tLw== 需求：采集职位列表与职位详情，详情需每7天更新一次 为了演示，以下只搜索与爬虫相关的职位

1. 调研

1.1 列表页面

首先我们需要看下页面是否为动态渲染的，接口是否有反爬。

看是否为动态渲染的可以右键，显示网页源代码，然后搜索网页上的内容源码里是否存在，比如搜索列表的第一条知衣科技，匹配了0条，则初步判断是动态渲染的

或者可以用feapder命令，下载网页源码，查看。 -w1769

打开后的页面为加载中

调用response.open()命令会在工作目录下生产一个temp.html文件，内容为当前请求返回的源码，我们点击查看，是一段js，有安全验证。因此可以推断出该网站有反爬，难度升级预警 -w1654

feapder还支持使用curl命令请求，方式如下：

按F12，或者右键检查，打开调试窗口，刷新页面，点击当前页的请求，复制为curl，返回命令行窗口，输入 feapder shell --然后粘贴刚刚复制的内容 -w1782 发现携带header，cookie也不行，可能是某些参数只能用一次吧。

调研结论：列表页有反爬，页面动态渲染

ps: 正常大神还会继续调研，列表接口是什么，如何破解反爬，但因为我是小白，就先不纠结了

1.2 详情页面

与列表页调研类似，结论是有反爬，但页面不是动态渲染的

2. 创建项目

打开命令行工具，输入：

> feapder create -p lagou-spider                                                                                   

lagou-spider 项目生成成功

生成项目如下： -w381

我用的pycharm，先右键，将这个项目加入到工作区间。 （右键项目名，Mark Directory as -> Sources Root） -w437

3. 写列表页爬虫

3.1 创建爬虫

> cd lagou-spider/spiders 
> feapder create -s list_spider 

ListSpider 生成成功

生成代码如下：

import feapder


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

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


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

这是请求百度的例子，可直接运行

3.2 写爬虫

下发任务：

def start_requests(self):
    yield feapder.Request("https://www.lagou.com/jobs/list_%E7%88%AC%E8%99%AB?labelWords=&fromSearch=true&suginput=", render=True)

注意到，我们在请求里携带了render参数，表示是否用浏览器渲染，因为这个列表页是动态渲染的，又有反爬，我比较怂，所以采用了渲染模式，以避免掉头发

编写解析函数

观察页面结构，写出如下解析函数

def parse(self, request, response):
    job_list = response.xpath("//li[contains(@class, 'con_list_item')]")
    for job in job_list:
        job_name = job.xpath("./@data-positionname").extract_first()
        company = job.xpath("./@data-company").extract_first()
        salary = job.xpath("./@data-salary").extract_first()
        job_url = job.xpath(".//a[@class='position_link']/@href").extract_first()

        print(job_name, company, salary, job_url)

我们解析了职位名称、公司、薪资、以及职位详情地址，正常逻辑应该将详情地址作为任务下发，获取详情

def parse(self, request, response):
    job_list = response.xpath("//li[contains(@class, 'con_list_item')]")
    for job in job_list:
        job_name = job.xpath("./@data-positionname").extract_first()
        company = job.xpath("./@data-company").extract_first()
        salary = job.xpath("./@data-salary").extract_first()
        job_url = job.xpath(".//a[@class='position_link']/@href").extract_first()

        print(job_name, company, salary, job_url)

        yield feapder.Request(
            job_url, callback=self.parse_detail, cookies=response.cookies.get_dict()
        )  # 携带列表页返回的cookie，回调函数指向详情解析函数

def parse_detail(self, request, response):
    print(response.text)
    # TODO 解析详情

但需求是详情每7天更新一次，列表没说要更新，因此为了优化，将详情单独写个爬虫，本爬虫只负责列表的数据和生产详情的任务就好了

3.3 数据入库

创建表

职位列表数据表 lagou_job_list 

CREATE TABLE `lagou_job_list` (
  `id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '自增id',
  `job_name` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '职位名称',
  `company` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '公司',
  `salary` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '薪资',
  `job_url` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '职位地址',
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci;

详情任务表 lagou_job_detail_task 

CREATE TABLE `lagou_job_detail_task` (
  `id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `url` varchar(255) DEFAULT NULL,
  `state` int(11) DEFAULT '0' COMMENT '任务状态（0未做，1完成，2正在做，-1失败）',
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci;

数据入库方式

数据入库有很多方式，直接导入pymysql然后拼接sql语句入库，或者使用框架自带的MysqlDB。不过feapder有一种更方便的入库方式，自动入库

自动入库AirSpider是不支持的，因为他比较轻量嘛，作者为了保持轻量的特性，暂时没支持自动入库。不过分布式爬虫Spider是支持的，我们直接将继承类改为Spider即可

class ListSpider(feapder.AirSpider):

改为

class ListSpider(feapder.Spider):

生成item

item是与表一一对应的，与数据入库机制有关，可用feapder命令生成。

首先配置下数据库连接信息，在setting中配置的 -w965

生成item：

> cd items 
> feapder create -i lagou_job_list 
> feapder create -i lagou_job_detail_task

-w1134

数据入库

def parse(self, request, response):
    job_list = response.xpath("//li[contains(@class, 'con_list_item')]")
    for job in job_list:
        job_name = job.xpath("./@data-positionname").extract_first()
        company = job.xpath("./@data-company").extract_first()
        salary = job.xpath("./@data-salary").extract_first()
        job_url = job.xpath(".//a[@class='position_link']/@href").extract_first()

        # 列表数据
        list_item = lagou_job_list_item.LagouJobListItem()
        list_item.job_name = job_name
        list_item.company = company
        list_item.salary = salary
        list_item.job_url = job_url
        yield list_item  # 直接返回，框架实现批量入库

        # 详情任务
        detail_task_item = lagou_job_detail_task_item.LagouJobDetailTaskItem()
        detail_task_item.url = job_url
        yield detail_task_item  # 直接返回，框架实现批量入库

以yield item的方式将数据返回给框架，框架自动批量入库

3.4 整体代码

import feapder
from items import *


class ListSpider(feapder.Spider):
    def start_requests(self):
        yield feapder.Request(
            "https://www.lagou.com/jobs/list_%E7%88%AC%E8%99%AB?labelWords=&fromSearch=true&suginput=",
            render=True,
        )

    def parse(self, request, response):
        job_list = response.xpath("//li[contains(@class, 'con_list_item')]")
        for job in job_list:
            job_name = job.xpath("./@data-positionname").extract_first()
            company = job.xpath("./@data-company").extract_first()
            salary = job.xpath("./@data-salary").extract_first()
            job_url = job.xpath(".//a[@class='position_link']/@href").extract_first()

            # 列表数据
            list_item = lagou_job_list_item.LagouJobListItem()
            list_item.job_name = job_name
            list_item.company = company
            list_item.salary = salary
            list_item.job_url = job_url
            yield list_item  # 直接返回，框架实现批量入库

            # 详情任务
            detail_task_item = lagou_job_detail_task_item.LagouJobDetailTaskItem()
            detail_task_item.url = job_url
            yield detail_task_item  # 直接返回，框架实现批量入库


if __name__ == "__main__":
    spider = ListSpider(redis_key="feapder:lagou_list")
    spider.start()

redis_key为任务队列在redis中存放的位置。

直接运行，观察到数据已经自动入库了

4. 写详情爬虫

与列表页爬虫不同，详情数据需要每7天更新一次。

为了做时序数据展示，我们每7天采集一次数据，数据需携带批次信息，将数据按照7天维度划分

在没接触feapder框架前，我们需要考虑将任务从详情任务表中分批拿出发给爬虫，还需要维护任务的状态，以及上面提及的批次信息。并且为了保证数据的时效性，需要对采集进度进行监控，写个爬虫十分繁琐。

那么feapder如何做呢？为了节省篇幅，直接给出完整代码：

import feapder
from items import *


class DetailSpider(feapder.BatchSpider):
    def start_requests(self, task):
        task_id, url = task
        yield feapder.Request(url, task_id=task_id, render=True)

    def parse(self, request, response):
        job_name = response.xpath('//div[@class="job-name"]/@title').extract_first().strip()
        detail = response.xpath('string(//div[@class="job-detail"])').extract_first().strip()

        item = lagou_job_detail_item.LagouJobDetailItem()
        item.title = job_name
        item.detail = detail
        item.batch_date = self.batch_date  # 获取批次信息，批次信息框架自己维护
        yield item  # 自动批量入库
        yield self.update_task_batch(request.task_id, 1)  # 更新任务状态


if __name__ == "__main__":
    spider = DetailSpider(
        redis_key="feapder:lagou_detail",  # redis中存放任务等信息的根key
        task_table="lagou_job_detail_task",  # mysql中的任务表
        task_keys=["id", "url"],  # 需要获取任务表里的字段名，可添加多个
        task_state="state",  # mysql中任务状态字段
        batch_record_table="lagou_detail_batch_record",  # mysql中的批次记录表
        batch_name="详情爬虫(周全)",  # 批次名字
        batch_interval=7,  # 批次周期 天为单位 若为小时 可写 1 / 24
    )

    # 下面两个启动函数 相当于 master、worker。需要分开运行
    # spider.start_monitor_task() # 下发及监控任务
    spider.start()  # 采集

我们分别运行spider.start_monitor_task()与spider.start()，待爬虫结束后，观察数据库

任务表：lagou_job_detail_task

任务均已完成了，框架有任务丢失重发机制，直到所有任务均已做完

数据表：lagou_job_detail:

数据里携带了批次时间信息，我们可以根据这个时间来对数据进行划分。当前批次为3月19号，若7天一批次，则下一批次为3月26号。

在本批次期间重复启动爬虫，若无新任务，爬虫不会抓取 spider.start_monitor_task() -w575 spider.start() -w573

批次表：lagou_detail_batch_record

批次表为启动参数中指定的，自动生成。批次表里详细记录了每个批次的抓取状态，如任务总量、已做量、失败量、是否已完成等信息

5. 整合

目前列表爬虫与详情爬虫都写完了，运行入口分布在两个文件里，管理起来比较乱，feapder建议写到统一写到main.py里

from feapder import ArgumentParser

from spiders import *


def crawl_list():
    """
    列表爬虫
    """
    spider = list_spider.ListSpider(redis_key="feapder:lagou_list")
    spider.start()


def crawl_detail(args):
    """
    详情爬虫
    @param args: 1 / 2 / init
    """
    spider = detail_spider.DetailSpider(
        redis_key="feapder:lagou_detail",  # redis中存放任务等信息的根key
        task_table="lagou_job_detail_task",  # mysql中的任务表
        task_keys=["id", "url"],  # 需要获取任务表里的字段名，可添加多个
        task_state="state",  # mysql中任务状态字段
        batch_record_table="lagou_detail_batch_record",  # mysql中的批次记录表
        batch_name="详情爬虫(周全)",  # 批次名字
        batch_interval=7,  # 批次周期 天为单位 若为小时 可写 1 / 24
    )

    if args == 1:
        spider.start_monitor_task()
    elif args == 2:
        spider.start()


if __name__ == "__main__":
    parser = ArgumentParser(description="xxx爬虫")

    parser.add_argument(
        "--crawl_list", action="store_true", help="列表爬虫", function=crawl_list
    )
    parser.add_argument(
        "--crawl_detail", type=int, nargs=1, help="详情爬虫(1|2）", function=crawl_detail
    )

    parser.start()

查看启动命令：

> python3 main.py --help                                 
usage: main.py [-h] [--crawl_list] [--crawl_detail CRAWL_DETAIL]

xxx爬虫

optional arguments:
  -h, --help            show this help message and exit
  --crawl_list          列表爬虫
  --crawl_detail CRAWL_DETAIL
                        详情爬虫(1|2）

启动列表爬虫：

 python3 main.py --crawl_list

启动详情爬虫master

python3 main.py --crawl_detail 1

启动详情爬虫worker

python3 main.py --crawl_detail 2

总结

本文拿某招聘网站举例，介绍了使用feapder采集数据整个过程。其中涉及到AirSpider、Spider、BatchSpider三种爬虫的使用。

  • AirSpider爬虫比较轻量，学习成本低。面对一些数据量较少，无需断点续爬，无需分布式采集的需求，可采用此爬虫。

  • Spider是一款基于redis的分布式爬虫，适用于海量数据采集，支持断点续爬、爬虫报警、数据自动入库等功能

  • BatchSpider是一款分布式批次爬虫，对于需要周期性采集的数据，优先考虑使用本爬虫。

feapder除了支持浏览器渲染下载外，还支持pipeline，用户可自定义，方便对接其他数据库

框架内置丰富的报警，爬虫有问题时及时通知到我们，以保证数据的时效性

  1. 实时计算爬虫抓取速度，估算剩余时间，在指定的抓取周期内预判是否会超时

    -w657

  2. 爬虫卡死报警

    -w501

  3. 爬虫任务失败数过多报警，可能是由于网站模板改动或封堵导致

    -w416

  4. 下载情况监控

    -w1299

关于feapder使用说明，详见官方文档：https://boris.org.cn/feapder/#/

本文项目地址：https://github.com/Boris-code/feapder_project/tree/master/lagou-spider

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