Sasila

现在有很多爬虫框架，比如scrapy、webmagic、pyspider都可以在爬虫工作中使用，也可以直接通过requests+beautifulsoup来写一些个性化的小型爬虫脚本。但是在实际爬取过程当中，爬虫框架各自有优势和缺陷。比如scrapy，它的功能强大，但过于强大的功能也许反而让新手无所适从，并且它采用twisted异步框架开发，对新手来说源码难以理解，项目难于调试。所以我模仿这些爬虫框架的优势，以尽量简单的原则，搭配gevent(实际上是grequests)开发了这套轻量级爬虫框架。

downloader是下载器。
processor是解析器。
scheduler是调度器。
pipeline是数据处理器。
将下载器，解析器，调度器，数据处理器注入核心core成为spider对象。
通过manager管理spider对象。
manager透过webapi提供外部访问/控制接口。

主要特点

框架代码结构简单易用，易于修改。新手、老鸟皆可把控。
采用gevent实现并发操作，与scrapy的twisted相比，代码更容易理解。
完全模块化的设计，强大的可扩展性。
使用方式和结构参考了scrapy和webmagic。对有接触过这两个框架的朋友非常友好。
不采用命令行来启动爬虫，方便调试。
对数据的解析模块并没有集成，可以自由使用beautifulsoup、lxml、pyquery、html5lib等等各种解析器进行数据抽取。
集成代理换IP功能。
支持高并发抓取数据。
支持分布式。
支持增量爬取。
支持爬取js动态渲染的页面(加载SeleniumDownLoader即可)。
提供webapi对爬虫进行管理、监控。
提供即时爬虫的集成思路和结构。

安装

pip install sasila

准备

请准备好您的redis服务器进行调度。
并在settings.py文件中写入您的redis服务器地址

REDIS_HOST = 'localhost'
REDIS_PORT = 6379

构建processor(解析器)

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
from bs4 import BeautifulSoup as bs
from sasila.system_normal.processor.base_processor import BaseProcessor
from sasila.system_normal.downloader.http.spider_request import Request
from sasila.system_normal.spider.spider_core import SpiderCore

class Mzi_Processor(BaseProcessor):
    spider_id = 'mzi_spider'
    spider_name = 'mzi_spider'
    allowed_domains = ['mzitu.com']
    start_requests = [Request(url='http://www.mzitu.com/', priority=0)]

    @checkResponse
    def process(self, response):
        soup = bs(response.m_response.content, 'lxml')
        print soup.title.string
        href_list = soup.select('a')
        for href in href_list:
            yield Request(url=response.nice_join(href['href']))

写法与scrapy几乎一样

所有的解析器都继承自 BaseProcessor ，默认入口解析函数为def process(self, response)。
为该解析器设置spider_id和spider_name,以及限定域名。
初始爬取请求为 start_requests，构建Request对象，该对象支持GET、POST方法，支持优先级，设置回调函数等等所有构建request对象的一切属性。默认回调函数为 process。
可以使用@checkResponse装饰器对返回的 response 进行校验并记录异常日志。你也可以定义自己的装饰器。
解析函数因为使用 yield 关键字，所以是一个生成器。当 yield 返回 Request 对象，则会将 Request 对象推入调度器等待调度继续进行爬取。若 yield 不是返回 Request 对象则会进入 pipeline ， pipeline 将对数据进行清洗入库等操作。

与scrapy相似，sasila同样提供LinkExtractor的方式来提取链接，以下是用LinkExtractor的方式构造processor下载妹子图的示例

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
from sasila.system_normal.processor.base_processor import BaseProcessor, Rule, LinkExtractor
from sasila.system_normal.downloader.http.spider_request import Request
import os
import uuid

class MezituProcessor(BaseProcessor):
    spider_id = 'mzitu'
    spider_name = 'mzitu'
    allowed_domains = ['mzitu.com', 'meizitu.net']
    start_requests = [Request(url='http://www.mzitu.com/xinggan/')]

    rules = (
        Rule(LinkExtractor(regex_str=r"http://i.meizitu.net/\d{4}/\d{2}/[0-9a-z]+.jpg"),callback="save", priority=3),
        Rule(LinkExtractor(regex_str=r"http://www.mzitu.com/\d+"), priority=1),
        Rule(LinkExtractor(regex_str=r"http://www.mzitu.com/\d+/\d+"), priority=2),
        Rule(LinkExtractor(regex_str=r"http://www.mzitu.com/xinggan/page/\d+"), priority=0),
    )

    def save(self, response):
        if response.m_response:
            if not os.path.exists("img"):
                os.mkdir("img")
            with open("img/" + str(uuid.uuid1()) + ".jpg", 'wb') as fs:
                fs.write(response.m_response.content)
                print("download success!")

LinkExtractor的构造方式为

LinkExtractor(regex_str=None, css_str=None, process_value=None)

提供正则表达式提取方式：regex_str
提供css选择器提取方式：css_str
也可以自定义process_value来提取链接，其中process_value是一个生成器
若使用此方式构造processor，请不要定义默认入口函数def process(self, response)

构建pipeline

该pipeline获取数据后将数据转为json格式，并输出到屏幕

from sasila.system_normal.pipeline.base_pipeline import ItemPipeline

class ConsolePipeline(ItemPipeline):
    def process_item(self, item):
        print json.dumps(item).decode("unicode-escape")

构建spider(爬虫对象）

通过注入 processor 生成spider对象

from sasila.system_normal.spider.spider_core import SpiderCore

spider = SpiderCore(Mzi_Processor())

RequestSpider对象包含批下载数量 batch_size，下载间隔 time_sleep，使用代理 use_proxy 等一切必要的属性

SpiderCore(processor=None, downloader=None, use_proxy=False,scheduler=None,batch_size=None,time_sleep=None)

本项目集成使用代理IP的功能，只要在构建RequestSpider时将 use_proxy 设置为 True,并在脚本同级目录下放置proxy.txt文件即可。你也可以在settings.py文件中写入代理IP文件路径。

PROXY_PATH_REQUEST = 'proxy/path'

proxy.txt文件中请写入代理IP，格式为：IP,端口号。若该代理IP有账号密码，在末尾追加账号密码即可。

127.0.0.1,8080
127.0.0.2,8080,user,pwd
127.0.0.3,8080,user,pwd

RequestSpider已经默认设置好了 downloader 和 scheduler，如果不满意，可以自己进行定制。
可以为spider设置 downloader 和 pipeline 甚至 scheduler

 spider = spider.set_pipeline(ConsolePipeline())

可以通过该方式启动爬虫

spider.start()

也可以将spider注入manager进行管理

from sasila.system_normal.manager import manager
from sasila import system_web

manager.set_spider(spider)

system_web.start()

访问 http://127.0.0.1:5000/slow_spider/start?spider_id=mzi_spider 来启动爬虫。

访问 http://127.0.0.1:5000/slow_spider/stop?spider_id=mzi_spider 来停止爬虫。

访问 http://127.0.0.1:5000/slow_spider/detail?spider_id=mzi_spider 来查看爬虫详细信息。

针对需要登录才能爬取的处理办法

可以为downloader加载登录器(loginer),在使用downloader的时候使用loginer进行登录获取cookies,再进行爬取
也可以自己定义一个cookie池，批量进行登录并将登录成功的cookies放进cookie池中随时进行取用。项目中暂时没有这些功能。欢迎pull request~

架构

任务由 scheduler 发起调度，downloader 抓取网页内容， processor 执行预先编写的py脚本，输出结果或产生新的提链任务（发往 scheduler），形成闭环。
每个脚本被认为是一个spider，spiderid确定一个任务。
downloader

method, header, cookie, proxy,timeout 等等抓取调度控制。
可以通过适配类似 phantomjs 的webkit引擎支持渲染。

processor

灵活运用pyquery，beautifulsoup等解析页面。
在脚本中完全控制调度抓取的各项参数。
可以向后链传递信息。
异常捕获。

scheduler

任务优先级。
对任务进行监控。
对任务进行去重等操作。
支持增量。

webApi

对爬虫进行增删改查等操作。

非及时爬虫流程图

即时爬虫

即时爬虫是可以通过api调用，传入需要爬取的页面或者需求，即时爬取数据并返回结果。现阶段开发并不完善。仅提供思路参考。示例核心代码在 sasila.system_instant 中。

即时爬虫-获取数据流程图

即时爬虫-授权流程图

为啥叫Sasila？

作为一个wower,你可以猜到吗ヾ(￣▽￣)

fetchman

现提供更好用的爬虫框架fetchman，在sasila的基础上做了更多优化和修复并移除web相关功能（个人感觉有点鸡肋）。

da2vin/Sasila