爬虫15-宏观了解Scrapy原理,应对反爬

2019-03-15  本文已影响0人  Yan雪杉

大家好,之前我们学习的爬虫程序都是通过requests库来实现的,爬取的数据量都很小,一旦要爬取的数据量很大时,单个requests的爬取速度就不能满足我们的需要了,这个时候就需要用到多线程或多进程或协程了,亦或者是Scrapy框架。

今天我们就来宏观讨论下Scrapy的原理,只有了解了Scrapy的运行原理,那么我们在学习的时候就更加有方向,在处理报错的时候也能更加得心应手,以及明确在哪些地方设置User-Agent、设置IP代理等等来应对反爬问题。

绝大多数讲解Scrapy的教程中,都能看到下面这张Scrapy的经典图:

image.png

这张图很好地指出了Scrapy的数据流向是怎么样的,使得我们能够站在一个宏观的位置上去了解Scrapy的运作原理。

遗憾地是,这张图没有指明数据流向的顺序是怎么样的,使得刚接触Scrapy的童鞋看得云里雾里。

我们再来看下面这张图,其中指明了Scrapy的数据流向顺序,接下来,我们将一步步来讨论Scrapy是怎么运作起来的。

image.png

第一步:最开始,我们书写了一个Spider,这个Spider会将Requests给yield出去,并发送给Engine

第二步:Engine获取到Spiders yield出来的Requests之后,什么都不做,直接发送给Scheduler(调度器)

第三步:在Scheduler中会对Engine传过来的Requests进行URL去重处理(昨天已经讲过了URL去重的几种方法,Scrapy用的是第三种),并且按照一定的优先级(例如先进先出,后进先出等等)将Requests再发送给Engine

第四步:(重点)Engine拿到Scheduler传过来的Requests之后,会将Requests传递给Downloader,而在这中间Requests会通过若干个Middleware的处理,我们把这里的Middleware称作Downloader Middleware。这些Downloader Middleware的作用就是对Requests进行层层处理,例如设置Use-Agent、设置IP代理、集成selenium模拟登录等等一些应对反爬的措施,我们可以来定义自己的Downloader Middleware。

举例:我们来定义一个随机产生User-Agent的Downloader Middleware,这样我们就能随机地给每个Requests的headers加上User-Agent了

# 实现功能:给每个Requests的请求头中添加随机User-Agent,代码看不懂没有关系,只是做个示例演示一下可以这么做来应对反爬

# settings.py中要修改的配置
USER_AGETN_LIST = ['Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/66.0.3359.139 Safari/537.36']
DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {
    'Douban.middlewares.DoubanDownloaderMiddleware': 543,
    'scrapy.downloadermiddlewares.useragent.UserAgentMiddleware': None,
    'Douban.middlewares.RandomUserAgentMiddleware': 1,
}

# middlewares.py中要书写的代码
import random
class RandomUserAgentMiddleware(object):
    def __init__(self, crawler):
        super(RandomUserAgentMiddleware, self).__init__()
        self.user_agent_list = crawler.settings.get('USER_AGETN_LIST', [])

    @classmethod
    def from_crawler(cls, crawler):
        return cls(crawler)

    def process_request(self, request, spider):
        user_agent = random.choice(self.user_agent_list)
        request.headers.setdefault('User-Agent', user_agent)
        
# 当然,这种方式在实际编程中并不是一个好的选择,因为这需要我们自己维护一个USER_AGENT_LIST,而且这个USER_AGENT_LIST还是写死了的,一旦改变了其中的值,要使其生效,又得重新运行Scrapy项目。
# 一般我们会用到一个第三方库,叫做fake-useragent,来帮助我们随机生成User-Agent,具体安装和用法如下:
# https://github.com/hellysmile/fake-useragent
# 实现功能:对于随机生成User-Agent的一个更好地选择

# settings.py中要修改的配置
DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {
    'Douban.middlewares.DoubanDownloaderMiddleware': 543,
    'scrapy.downloadermiddlewares.useragent.UserAgentMiddleware': None,
    'Douban.middlewares.RandomUserAgentMiddleware': 1,

# middlewares.py中要书写的代码
from fake_useragent import UserAgent
class RandomUserAgentMiddleware(object):
    def __init__(self, crawler):
        super(RandomUserAgentMiddleware, self).__init__()
        self.ua = UserAgent()

    @classmethod
    def from_crawler(cls, crawler):
        return cls(crawler)

    def process_request(self, request, spider):
        request.headers.setdefault('User-Agent', self.ua.random)

第五步:(重点)Downloader拿到经过了层层处理之后的Requests后,就会进行Download(发起请求),从而获取到响应,也就是Response对象,并将Response对象发送给Engine,而在这中间Response同样会通过若干个Downloader Middleware的处理,这些Downloader Middleware的作用就是对Response进行层层处理,同样,我们可以定义自己的Downloader Middleware来对这些Response进行处理

第六步:(重点)Engine拿到经过了层层处理之后的Response后,会发送给Spiders,而这个过程中,Response又会经过层层的Middleware,我们将这些Middleware称作Spider Middleware。同样的,我们可以定义自己的Spider Middleware来对这些Response进行处理

举例:Scrapy源码中已经提供了一些Spider Middleware,我们可以按照Scrapy提供的例子来书写我们自己的Spider Middleware,这里,我们只分析下Scrapy源码中的一个Spider Middleware,叫做HttpErrorMiddleware


# 实现功能:自定义对Response的处理,针对不同的Response状态码对Response进行过滤
# 这部分源码在scrapy.spidermiddlewares.httperror中

class HttpErrorMiddleware(object):

    @classmethod
    def from_crawler(cls, crawler):
    # 这个方法是必须要实现的,Middleware的manager会调用这个方法
        return cls(crawler.settings)

    def __init__(self, settings):
        self.handle_httpstatus_all = settings.getbool('HTTPERROR_ALLOW_ALL')
        self.handle_httpstatus_list = settings.getlist('HTTPERROR_ALLOWED_CODES')

    def process_spider_input(self, response, spider):
    # 真正的处理逻辑,判断是否将Response发送给Spider
        if 200 <= response.status < 300:  # common case
        # 如果状态码在200-300之间就直接将Response发送给Spider
            return
        meta = response.meta
        if 'handle_httpstatus_all' in meta:
        # handle_httpstatus_all是我们可以自定义的一个配置,表示的内容为“是否选择自己处理所有状态码”,如果为True,那么无论Response的状态码是多少,都会返回给Spider
            return
        if 'handle_httpstatus_list' in meta:
        # handle_httpstatus_list也是我们可以自定义的一个配置,表示的内容为“允许处理的状态码”,假设handle_httpstatus_list = [404, 403, 301],那么状态码在这个列表里的Response都不会过滤掉,会返回给Spider
            allowed_statuses = meta['handle_httpstatus_list']
        elif self.handle_httpstatus_list:
        # 如果我们没有自定义handle_httpstatus_list,那么会获取Scrapy配置的默认值,为True
            return
        else:
            allowed_statuses = getattr(spider, 'handle_httpstatus_list', self.handle_httpstatus_list)
        if response.status in allowed_statuses:
            return
        raise HttpError(response, 'Ignoring non-200 response')
        # 如果自定义的Response的过滤规则,那么就直接抛出一个异常,会被下面的process_spider_exception接收到,从而进行处理

    def process_spider_exception(self, response, exception, spider):
    # 处理抛出的异常
        if isinstance(exception, HttpError):
            spider.crawler.stats.inc_value('httperror/response_ignored_count')
            spider.crawler.stats.inc_value(
                'httperror/response_ignored_status_count/%s' % response.status
            )
            logger.info(
                "Ignoring response %(response)r: HTTP status code is not handled or not allowed",
                {'response': response}, extra={'spider': spider},
            )
            return []

第七步:这样Spiders就能对Response进行解析,也就是进入了Spider中的parse函数,对Response进行解析之后,可能会获取到两种结果,一种是yield出新的Requests,另一种是yield出items,Spiders会将获取到的结果发送给Engine,同样的,也会经过层层的 Spider Middleware,我们也可以自定义自己的Spider Middleware来对Response解析之后的结果进行处理

第八步:Engine拿到Spiders传递过来的结果后,会对结果进行判断,如果是Requests,那么就发送给Scheduler,如果是items,那么就发送给Item和Pipelines

按照上述步骤,往复循环就构成了一个完整的Scrapy项目。

我们在宏观地了解了Scrapy的完整数据流向之后,就能很明确地知道我们该在什么地方书写什么代码,该在什么地方自由地做出改动从而应对反爬,还有一个很重要的地方在于,方便我们去看Scrapy的源码。

在python的学习过程中,尤其是在学习某些框架的时候,要想获得进步,仅仅掌握框架的使用是不够的,而是得精通这个框架,而要精通这个框架,你就得去看框架的源码,通过看源码一方面能够使得自己对这个框架的认知更深刻,另一方面,优秀的框架有太多的地方值得我们去学习了,尤其是设计思想。

今天的分享到这里就结束了,大家加油。

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