前言：
现时大家对“cssfout”大概比较关切，小伙伴们都想要知道一些“cssfout”的相关知识。那么小编同时在网络上网罗了一些有关“cssfout””的相关资讯，希望看官们能喜欢，同学们一起来了解一下吧！前言
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作者： JAP君
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1、写在前面的话
咱们直接进入今天的主题---你真的会写爬虫吗？为啥标题是这样，因为我们日常写小爬虫都是一个py文件加上几个请求，但是如果你去写一个正式的项目时，你必须考虑到很多种情况，所以我们需要把这些功能全部模块化，这样也使我们的爬虫更加的健全。
2、基础爬虫的架构以及运行流程
首先，给大家来讲讲基础爬虫的架构到底是啥样子的？JAP君给大家画了张粗糙的图：
从图上可以看到，整个基础爬虫架构分为5大类：爬虫调度器、URL管理器、HTML下载器、HTML解析器、数据存储器。
下面给大家依次来介绍一下这5个大类的功能：
1. 爬虫调度器：主要是配合调用其他四个模块，所谓调度就是取调用其他的模板。 2. URL管理器：就是负责管理URL链接的，URL链接分为已经爬取的和未爬取的，这就需要URL管理器来管理它们，同时它也为获取新URL链接提供接口。 3. HTML下载器：就是将要爬取的页面的HTML下载下来。 4. HTML解析器：就是将要爬取的数据从HTML源码中获取出来，同时也将新的URL链接发送给URL管理器以及将处理后的数据发送给数据存储器。 5.数据存储器：就是将HTML下载器发送过来的数据存储到本地。
3、实战爬取菜鸟笔记信息
差不多就介绍这么些东西，相信大家对整体的架构有了初步的认识，下面我简单找了个网站给大家演示一遍用爬虫架构来爬取信息：
我们来获取上面列表中的信息，这里我就省略了分析网站的一步，如果大家不会分析，可以去看我之前写的爬虫项目。
首先，我们来写一下URL管理器（URLManage.py）
class URLManager(object):def __init__(self):self.new_urls = set()self.old_urls = set()def has_new_url(self):# 判断是否有未爬取的urlreturn self.new_url_size()!=0def get_new_url(self):# 获取一个未爬取的链接 new_url = self.new_urls.pop()# 提取之后，将其添加到已爬取的链接中self.old_urls.add(new_url)return new_urldef add_new_url(self, url):# 将新链接添加到未爬取的集合中(单个链接)if url is None:returnif url not in self.new_urls and url not in self.old_urls:self.new_urls.add(url)def add_new_urls(self,urls):# 将新链接添加到未爬取的集合中(集合)if urls is None or len(urls)==0:returnfor url in urls:self.add_new_url(url)def new_url_size(self):# 获取未爬取的url大小return len(self.new_urls)def old_url_size(self):# 获取已爬取的url大小return len(self.old_urls)
在这里主要就是两个集合，一个是已爬取URL的集合，另一个是未爬取URL的集合。这里我使用的是set类型，因为set自带去重的功能。
接下来，HTML下载器（HTMLDownload.py）
import requestsclass HTMLDownload(object):def download(self, url):if url is None:return s = requests.Session() s.headers['User-Agent'] ='Mozilla / 5.0(Windows NT 10.0;WOW64) AppleWebKit / 537.36(KHTML, likeGecko) Chrome / 63.0.3239.132Safari / 537.36' res = s.get(url)# 判断是否正常获取if res.status_code == 200: res.encoding='utf-8' res = res.textreturn res return None
可以看到这里我们只是简单的获取了，url中的html源码
接着看HTML解析器（HTMLParser.py）
import refrom bs4 import BeautifulSoupclass HTMLParser(object):def parser(self, page_url, html_cont):''' 用于解析网页内容，抽取URL和数据 :param page_url: 下载页面的URL :param html_cont: 下载的网页内容 :return: 返回URL和数据 '''if page_url is None or html_cont is None:return soup = BeautifulSoup(html_cont, 'html.parser') new_urls = self._get_new_urls(page_url, soup) new_data = self._get_new_data(page_url, soup)return new_urls, new_datadef _get_new_urls(self,page_url,soup):''' 抽取新的URL集合 :param page_url:下载页面的URL :param soup: soup数据 :return: 返回新的URL集合 ''' new_urls = set()for link in range(1,100):# 添加新的url new_url = ";+str(link) new_urls.add(new_url) print(new_urls)return new_urlsdef _get_new_data(self,page_url,soup):''' 抽取有效数据 :param page_url:下载页面的url :param soup: :return: 返回有效数据 ''' data={} data['url'] = page_url title = soup.find('div', class_='post-intro').find('h2') print(title) data['title'] = title.get_text() summary = soup.find('div', class_='post-intro').find('p') data['summary'] = summary.get_text() return data在这里，我们将HTML下载器的源码进行了分析和解析，从而得到了我们想要拿到的数据，如果BeautifulSoup不懂的可以去看一下我之前写的文章。
继续看，数据存储器（DataOutput.py）
import codecsclass DataOutput(object):def __init__(self):self.datas = []def store_data(self,data):if data is None:returnself.datas.append(data)def output_html(self): fout = codecs.open('baike.html', 'a', encoding='utf-8') fout.write("<html>") fout.write("<head><meta charset='utf-8'/></head>") fout.write("<body>") fout.write("<table>")for data in self.datas: fout.write("<tr>") fout.write("<td>%s</td>"%data['url']) fout.write("<td>《%s》</td>" % data['title']) fout.write("<td>[%s]</td>" % data['summary']) fout.write("</tr>")self.datas.remove(data) fout.write("</table>") fout.write("</body>") fout.write("</html>") fout.close()大家可能发现我这里是将数据存储到一个html的文件当中，在这里你当然也可以存在Mysql或者csv等文件当中，这个看自己的选择，我这里只是为了演示所以就放在了html当中。
最后一个，爬虫调度器（SpiderMan.py）
from base.DataOutput import DataOutputfrom base.HTMLParser import HTMLParserfrom base.HTMLDownload import HTMLDownloadfrom base.URLManager import URLManagerclass SpiderMan(object):def __init__(self): self.manager = URLManager() self.downloader = HTMLDownload() self.parser = HTMLParser() self.output = DataOutput()def crawl(self, root_url):# 添加入口URL self.manager.add_new_url(root_url)# 判断url管理器中是否有新的url，同时判断抓取多少个urlwhile(self.manager.has_new_url() and self.manager.old_url_size()<100):try:# 从URL管理器获取新的URL new_url = self.manager.get_new_url() print(new_url)# HTML下载器下载网页 html = self.downloader.download(new_url)# HTML解析器抽取网页数据 new_urls, data = self.parser.parser(new_url, html) print(new_urls)# 将抽取的url添加到URL管理器中 self.manager.add_new_urls(new_urls)# 数据存储器存储文件 self.output.store_data(data) print("已经抓取%s个链接" % self.manager.old_url_size())except Exception as e: print("failed") print(e)# 数据存储器将文件输出成指定的格式 self.output.output_html()if __name__ == '__main__': spider_man = SpiderMan() spider_man.crawl(";)相信这里大家都能看懂，我就是将前面我们写的四个模板在这里把它们调用了一下，我们运行后的结果：
总结
我们这里简单的讲解了一下，爬虫架构的五个模板，无论是大型爬虫项目还是小型的爬虫项目都离不开这五个模板，希望大家能够照着这些代码写一遍，这样有利于大家的理解，大家以后写爬虫项目也要按照这种架构去写，这样你的爬虫看起来就会更加的规范、健全。
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