前言
Scrapy is coming！！
在写了七篇爬虫基础文章之后，终于写到心心念念的Scrapy了。Scrapy开启了爬虫2.0的时代，让爬虫以一种崭新的形式呈现在开发者面前。
在18年实习的时候开始接触Scrapy，花了一个月的时间，理论结合实践学习了Scrapy。本篇文章不写代码操作，只讲前因后果及理论，愿你懂得Scrapy。
原生爬虫面临问题
无论使用Java的Jsoup也好，python的requests也罢，开发爬虫都会面临下面几个问题：
1.分布式
爬虫程序一般只运行在一台主机上，如果是一模一样的爬虫程序部署在不同的主机上，那都是独立爬虫程序。如果想要弄一个分布式的爬虫，通常的思路是将爬虫程序分为url采集和数据采集两个部分。
现将url爬取下来放入到数据库中，然后通过where条件限制，或者直接使用redis的list结构，让不同主机上的爬虫程序读取到不同的url，然后进行数据爬取。
2.url去重
爬取数据的时候会经常遇到重复的url，如果重复爬取是不是浪费时间。通过url去重的思路就是：将爬取的url放入到集合中，每次爬取都去判断url是否存在于集合中。那么，如果程序中途停止了，这个内存中集合也将不复存在，再次启动程序，将无法判断哪些是已经爬取过的。
那么就用数据库，将已经爬取过的url插入到数据库中，这样就算重启程序，爬取过的url也不会丢失了。可是如果我就是想重新开始爬取，是不是还得手动清空数据库中的url表。每次查询数据库耗费的时间，这都是需要考虑的。
3.断点续爬
假如有1000个页面需要爬取，爬到第999个页面，进度条马上满格的时候，程序咯噔一下挂了，就差一个，但是还是没爬完啊，咋整？我选择重新启动程序，那么你说我怎么样才能直接从第999个开始爬取呢？
这里先讲讲我写的第一个爬虫：爬取10+个地市的poi信息。
实习，第一次开发爬虫，也不知道有高德poi接口啥的，于是就找了个网站来爬取poi信息。当时那个网站估计还在起步阶段，服务器带宽应该不高，访问速度是真的慢，而且动不动维护停站，所以我的程序也得跟着停止。如果每次启动都重新爬取，估计几年也爬不完，于是我想了个办法。
我先将所有地市下所有区县数据的条数（网站上有）先手动录入到数据库表中，每次重新启动爬虫程序的时候，先统计结果数据表中各个区县已经爬取的条数，与总条数进行对比。如果小于的话，说明还没有爬取完，然后通过某区县已爬取条数 / 网站每页展示条数计算出我已经爬取到此区县的页数，再通过余数定位到我爬到了此页面的第几个。通过这种方法，最后无丢失爬取了163w条数据。
换种思路，将爬取的url放到表中，重启程序开始爬取url的时候，先去判断url是否存在于数据表中，如果存在就不进行爬取，这样也能实现断点续爬。也是沿用了原始的url的去重的思路。
4.动态加载
在第六篇基金篇写了一个jsonp的动态加载，算是比较简单的一种，只要找到请求接口获取数据进行处理即可。第七篇写了电视猫的eval()的js加密，这算是很复杂的一种动态加载。请求接口的参数是加密的，需要耗费大量时间来分析密密麻麻的js，来计算出这个186位的参数。
so，有没有一种方式让我既能脱离阅读分析js，还能绕过动态加载？
sure！！首先关于动态加载，可以理解为浏览器内核通过执行js在前端渲染数据。那么我们在程序中搞个浏览器内核，我们直接获取js渲染后的页面数据不就可以了么？
通常使用selenium + chrome、phantomjs、pyvirtualdisplay来处理动态加载，但是或多或少都会有性能问题。
上面说了那么多，根据一贯的套路，大家也应该知道接下来我要说什么了。
关于Scrapy
Scrapy带给我的感受就是：模块分明、结构封装、功能强大。
WHAT
Scrapy是一个分布式爬虫框架，我把它比作成爬虫界的Spring。reqeusts就像是servlet一样，各种功能逻辑都需要自己去实现，而Spring做了集成，底层对用户透明。
就像我们知道，Spring是在application配置文件中初始化bean，在mapper中定义数据库操作一样，而使用者无需关心Spring是如何读取这些配置文件进行各种操作的。同样，Scrapy也提供了这样的功能配置。
所以说，Scrapy是一个爬虫框架，requests是一个爬虫模块，两者是有区别的。
WHY
我的政治老师曾经说过：没有无缘无故的爱，也没有无缘无故的恨。 根据我个人的使用体验，说一下我为什么那么推荐Scrapy。
- 性能：基于Twisted进行异步请求，怎一个快字了得！
- 配置化：通过配置文件对请求并发、延迟、重试次数等进行定义
- 插件丰富：提供了动态加载、断点续爬、分布式的解决方案，几行配置即开即用
- 命令行操作：通过命令行可以生成、启停、监控爬虫状态等
- Web界面操作：集成了Web界面来启停、监控爬虫
- 提供测试环境：提供了shell交互测试环境
HOW
Scrapy又是框架、功能还那么强大，是不是很难学会啊。
这种担忧大可不必，Scrapy的安装和普通python模块的安装一样，只要了解其中四个模块的作用，入门极其简单。而Scrapy爬虫程序的开发逻辑，代码更少、层次更分明，比requests要简单很多。
应用场景
Scrapy作为一个框架，有人觉得scrapy太重量级了，不如requests用起来轻便。在这里只能说，应用场景和侧重点不一样。
Scrapy的开发更像是一个工程项目开发。通常用来做多数据源的爬虫数据整合，例如整合视频、小说、音乐、漫画等信息数据到一个数据表中。开发者只需事先约定好的数据字段，即可进行多人协作开发，因为scrapy通过yield关键字即可将数据放到数据库，无需再去显式地调用任何方法。
而requests更适合无需进行统一管理、无需分布式部署的单个爬虫程序的开发。
结语
其实，第一篇应该写Scrapy的架构与安装，但是我觉得用一个技术前，了解这个技术的功能和应用场景还是很有必要的，所以写了这一篇理论知识。
这篇文章写了两遍，第一遍写完了之后，不知道什么原因，在编辑器里被覆盖了，所以只能再重新写一遍。辛亏中间部分截图发给过朋友，还能少写一部分。我也终于明白了曾经网上流传的一种心情：作业写完被狗撕了，不想再写一遍。
希望本篇文章能让你对爬虫的理论知识有更深层次的了解，期待下一次相遇。
95后小程序员，写的都是日常工作中的亲身实践，置身于初学者的角度从0写到1，详细且认真。
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