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初探

scrapy可以服务与中小型爬虫项目，异步下载性能很出色，（50M电信，scrapy单进程，半小时，最高纪录12w页）。不过更令人惊讶的是scrapy的代码风格以及官方文档和社区，笔者受益良多。仅以此文记录阅读scrapy代码的经验与想法。

基本对象

scrapy.http.Request

1. 基本的Request对象，描述url, proxy, User-Agent, method之类的本地发送http请求之前基本信息，
2. 注意这只是scrapy封装的描述对象，并不显含下载功能

scrapy.http.Response

1. 基本的Response对象，与Request对应，描述对方网站服务器的回复内容，包含url, text之类的
2. Reponse还实现了xpath方法（似乎是基于elementtree），便于实时解析网页。这部分性能损耗可基本忽略（python下elementtree的实例化耗时，thinkpad i5-6200u，单进程，大概130/s，包含读文件）

scrapy.Spider
如果了解基本的网络爬虫，可以看将Spider作网络爬虫中的“虫”，主要负责：

发送Request
解读Response（发现新的Request，抽取目标信息）

二者循环，直到没有 新的 Request为止。
到此为止，咬文嚼字就应该发现 scrapy中的Spider只是一个独立的模块，但无法独立完成“爬虫”的工作。完成爬虫至少还需要以下模块

• 高效下载 --> 非阻塞 or 多线程
• 提取新的url --> 去重
• 避免并发访问统一网站 --> 合理的调度
• 存储目标信息 --> 数据管道（指向文件系统／数据库）
• 功能模块之间的衔接 --> 核心引擎

数据流向

这张图来自scrapy 1.2，图虽然丑，但是标注了与代码逻辑相对应数据流的顺序，可以在不阅读核心代码的情况下理清逻辑。

推荐

值得一提的是，如果需要分布式的支持，只需要对各个模块分别实现分布式，实际上就是对模块单独开一个进程，或者说挂成服务对外开放。
分布式的支持，对于scrapy来说可以通过插件的形式引入。

1. Frontera 官方维护的分布式框架api，提供更强大的引擎和更智能的队列控制，理论上可以接入任何爬虫系统；消息队列（Kafka or ZeroMQ），数据后端（Hbase）。
2. Scrapy Cluster 与frontera很类似(其文档中有提到), 封装程度更高，提供了后端的monitor, 其推荐的log factory可以方便和ELK结合，实现实时的log分析(但目前并没提供相关api，需要自己定制)
3. Scrapy Redis 轻量级插件，将scrapy默认的memory queue转到redis中, 实现了消息队列的分布式
4. Scrapyd scrapy代码部署工具，提供http api操控爬虫的进度，支持多个scrapy project。官方文档提到支持python2.6+，osx下实测其变种scrapyrt（只支持单个project）默认对于python3.5支持不够好（可能是twisted的问题），2.7.12可以正常跑

阅读文档与代码

对于初级开发者（没写过爬虫框架）在scrapy开发中遇到的问题，坚持一切以官方文档为准。刚开始你能遇到想到甚至梦到的问题，初步估计70%都能通过官方文档解决，20%通过插件可以解决，5%或许通过阅读源代码你会有更深的理解，另外5%估计scrapy就很难满足需求了。比如想通过scrapy复制一个google, 可能首先需要的是钞票而不是技术。但比如说你很讨厌scrapy 默认terminal command运行，在scrapy文档中advanced topic描述了如何在脚本中讲spider封装到crawler中（有暗坑），以及crawler的启动方式，另外也可以借助scrapyd/scrapyrt部署成service，通过http api的方式提交爬虫任务。

搜索话题

Scrapy XXX module complains XXX
How can I XXX with scrapy in order to XXX

在google，github，stackoverflow上可以搜到很多类似的话题，虽然这可能并不是最佳的答案，但一定是最快的。根据笔者印象，很多scrapy初探者甚至开发者都没有耐心在精读官方文档或者阅读scrapy源代码之后再开始开发工作（看看提的问题是什么就能猜出来），唯一能做的就是相信这个问题别人多半遇到过，即使还没有被解决，也一定有线索。通常笔者就是这样解决的，最开始遇到从脚本运行爬虫（CrawlerProcess重复运行）twisted报错到最近用splash渲染js（scrapy_splash插件）的同时实现增量爬取 (deltafetch插件) 不兼容都是这样处理。

• 很多时候我们只是缺少线索 -- 弄明白解决问题需要参数级的处理，还是代码级的处理，然后再思考要不要造轮子，或者借别人的轮子

Powerful

关于 scrapy 究竟如何 powerful，同样的 python 环境下，scrapy 常与pyspider 一起作出对比

1. 简书的用户 scrapy 和 pyspider 介绍
2. 知乎上网友发问 pyspider 和 scrapy 比较起来有什么优缺点吗？
3. scrapy 王婆 Quora 回答 How does pyspider compare to scrapy?
4. pyspider 王婆 stackoverflow 怒顶 Can scrapy be replaced by pyspider

以上几篇是google搜索中英文“scrapy和pyspider比较” 排名较高的链接（赞叹google确实强大，两篇来自网友，两篇来自开发者）。先别去在意评论者的情感色彩，挖掘下我们能从中了解到什么干货。

1. 初探 两种框架的架构（数据流）和主要组成（功能模块）
2. 开发效率，网友的体会，萝卜青菜，各有所爱。
3. 功能模块比较，主要从功能以及实现方式介绍（广告）。
4. pyspider的开发者逻辑

虽然我目前用的是scrapy，但以上文章令我映象最深的来自于4，pyspider的开发者binux的回答

spider should never stop till WWW dead

仔细想想，web crawler确实应该服务化，爬虫的巨头谷歌、百度不都是这样做的么，你能想象几十万台的机器每天一台一台去开启和关闭？ binux将自己的逻辑实现在代码中，开发了webui， 一开始就实现了在线编辑、调试、控制爬虫，令人不得不爱。不过，我对pyspider的尝试也就到此为止了，原因很简单，正如scrapy开发者在Quora里回答的那样

• Scrapy is a mature framework

• Scrapy has an active community
• Documentation is one area where Scrapy really shines.

开发者躲不过 效率优先，pyspider可以很容易的实现基本功能，但更复杂的需求，如果没有完善的文档以及社区支持，单枪匹马大概很快就挂了吧。然而，如果有足够的实力单独写完所有插件，可能也不需要最开始的轮子了。

github参数对比

项目	commits	branches	releases	contributors	open	closed
scrapy	5896	26	70	219	299	766
pyspider	851	4	11	32	91	385

截止2016/10/23

搜索经验

关于如何搜索scrapy相关话题，一些个人经验

1. 知乎，quora，或者博客的文章可以解决背景问题，或者说提出一个技术问题，或者指向文档／轮子的具体位置
2. stackoverflow至少可以找到解决问题的线索，或者轮子的线索，不过通常会引入更多的问题，比如twisted, celery, message bus之类在scrapy文档中没有详细描述的。另外，很多技术宅喜欢针对问题的贴自己的代码解决方案（逻辑）
3. 在其他网站找到的解决方案，要去文档核实（小问题一般都能对应），代码可能已经更新了，注意scrapy／python版本

代码风格提示

终于到了正题了，scrapy的的代码模块化程度很高（对于本渣来说是这样），刚开始阅读的时候，经常读不懂；后来渐渐发现是由于代码风格的差异。以功能模块实例化为例，经常我们设计类

class A:

    def __init__(self,x,y,z):
        pass
    
    def method1(self):
        pass

a = A(x,y,z) 做实例化，然后调用方法。然而，scrapy的做法

class A:

    def __init__(self,x,y,z):
        pass
    
    @classmethod
    def from_crawler(cls, cralwer):
        # do something with crawler
        x, y, z = foo(crawler) 
        return cls(x,y,z)

    def method1(self):
        pass

scrapy喜欢将参数配置在settings.py内，然后将settings参数倒入crawler中，然后通过引擎的初始化，spider与crawler绑定（姑且认为是“爬虫”中的“爬”的开关, 可以启动多个“虫”），然后通过插件中的from_crawler方法实例化插件，并导入参数。(完整代码参考文章末尾scrapy.extensions.spiderstate)

1. 统一定义@classmethod from_crawler，作为实例化的接口（返回一个注入了settings的实例）
2. 可以调用异步方法，以实现针对各个spider的处理的方法
   spider_opened, spider_closed（optional）
3. 不用怀疑，几乎每个插件都包含1，2的特征；实际上，如果不包含 1 所推荐的实例化方法，这个插件不能通过官方推荐的方案集成到scrapy爬虫中去。

笔者猜测，插件的实例化方案是 MWs = SpiderState.from_crawler(crawler), 这样在生成实例的同时，注入了在spider（已经喝crawler绑定）开始／结束时的处理方案。这对于异常退出保存数据很重要。

To be continued

class SpiderState(object):
   """Store and load spider state during a scraping job"""

   def __init__(self, jobdir=None):
       self.jobdir = jobdir

   @classmethod
   def from_crawler(cls, crawler):
       jobdir = job_dir(crawler.settings)
       if not jobdir:
           raise NotConfigured

       obj = cls(jobdir)
       crawler.signals.connect(obj.spider_closed, signal=signals.spider_closed)
       crawler.signals.connect(obj.spider_opened, signal=signals.spider_opened)
       return obj

   def spider_closed(self, spider):
       if self.jobdir:
           with open(self.statefn, 'wb') as f:
               pickle.dump(spider.state, f, protocol=2)

   def spider_opened(self, spider):
       if self.jobdir and os.path.exists(self.statefn):
           with open(self.statefn, 'rb') as f:
               spider.state = pickle.load(f)
       else:
           spider.state = {}

   @property
   def statefn(self):
       return os.path.join(self.jobdir, 'spider.state')