讲解了这么多期的python爬虫教程，那你真的会写爬虫了吗？为什么这样问呢，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。
1、爬虫基础架构与运行流程
首先，聊一聊基础爬虫的架构到底是什么样的？这里给出一张结构图：
可以看到，基础爬虫架构分为5块：爬虫调度器、URL管理器、HTML下载器、HTML解析器、数据存储器。
下面来介绍一下这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：负责管理URL链接的，URL链接分为已爬取的和未爬取的，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：将要爬取的页面的HTML下载下来。
4. HTML解析器：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：将HTML下载器发送过来的数据存储到本地。
2、爬取菜鸟笔记信息
对整体的架构有了初步的认识之后，下面来简单演示一遍用爬虫架构来爬取信息(以菜鸟教程为例)
我们来获取上面列表中的信息，这里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)1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738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 None123456789101112131415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 = "http://www.runoob.com/w3cnote/page/"+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 data12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940414243444546474849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，对BeautifulSoup不了解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("") fout.write("") fout.write("") fout.write("
")for data in self.datas: fout.write("") fout.write("%s"%data['url']) fout.write("《%s》" % data['title']) fout.write("[%s]" % data['summary']) fout.write("")self.datas.remove(data) fout.write("") fout.write("") fout.write("") fout.close()1234567891011121314151617181920212223242526272829
大家可能发现我这里是将数据存储到一个html的文件当中，你也可以存在Mysql或者csv等文件当中，这里为了演示就放在了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("http://www.runoob.com/w3cnote/page/1")12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940414243最后调用主函数执行前面四个模板，下面是运行后的结果：
总结
我们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，大家在写爬虫的时候可以看一下，这样写爬虫项目会使你的爬虫看起来更加的规范、健全。
