【完整】Python PySpider教程_PySpider爬虫框架安装使用教程

一、PySpider简介

PySpider是一个Python编写的分布式网络爬虫框架，它可以帮助开发者快速构建和部署爬虫，并支持爬虫任务的分布式运行。PySpider基于Twisted网络框架和MongoDB数据库，具有高效、稳定、易用等特点，同时还提供了一套Web界面，可以方便地查看爬虫任务的运行状态和结果。

PySpider的特点和优势包括：

• 分布式运行：PySpider可以通过多个节点同时运行爬虫任务，提高了爬虫任务的效率和速度。
• 灵活的任务配置：PySpider的任务配置非常灵活，可以通过代码、YAML文件、JSON文件等多种方式进行配置，支持动态配置和定时任务。
• 内置的解析器：PySpider内置了多种解析器，包括BeautifulSoup、lxml、PyQuery、XPath、正则表达式等，可以方便地解析网页内容。
• 支持多种存储方式：PySpider支持将爬取的数据存储到多种数据库中，包括MongoDB、MySQL、PostgreSQL等。
• 提供Web界面：PySpider提供了一套Web界面，可以方便地查看爬虫任务的运行状态和结果。

PySpider是一款功能丰富、易用、高效、稳定的分布式网络爬虫框架，适用于各种规模的爬虫任务。

二、PySpider优劣势介绍

PySpider是一个强大的分布式网络爬虫框架，具有以下优势：

• 分布式架构：PySpider支持分布式运行，可以将爬虫任务分配到多个节点上执行，从而提高了爬取数据的效率和速度。
• 多种解析器：PySpider内置了多种解析器，包括BeautifulSoup、lxml、PyQuery、XPath、正则表达式等，可以方便地解析网页内容。
• 灵活的任务配置：PySpider的任务配置非常灵活，可以通过代码、YAML文件、JSON文件等多种方式进行配置，支持动态配置和定时任务。
• 可视化界面：PySpider提供了一套Web界面，可以方便地查看爬虫任务的运行状态和结果。
• 易于学习和使用：PySpider使用Python编写，语法简单易懂，对于有Python基础的开发者来说，很容易上手使用。

然而，PySpider也存在一些劣势：

• 对于不熟悉Python的开发者来说，可能需要花费一定时间学习Python语言和PySpider框架的使用方法。
• PySpider使用MongoDB数据库存储数据，如果需要使用其他数据库，需要额外编写代码。
• 对于一些需要定制化的功能，可能需要编写更多的代码实现。

综上所述，PySpider是一个功能强大、易于学习和使用的分布式网络爬虫框架，适用于各种规模的爬虫任务。

三、PySpider安装使用教程

下面是PySpider安装使用教程：

1.安装PySpider

可以通过pip安装PySpider，打开命令行窗口，执行以下命令：

pip install pyspider

2.启动PySpider

安装完成后，可以通过以下命令启动PySpider：

pyspider all

执行以上命令后，PySpider会在本地启动一个Web服务，默认端口为5000，可以在浏览器中访问http://localhost:5000 查看PySpider的Web界面。

3.编写爬虫任务

在PySpider中，爬虫任务是通过Python脚本实现的。可以在PySpider的Web界面中创建一个新项目，并创建一个新爬虫，然后在新爬虫的代码编辑器中编写爬虫任务代码。

以下是一个简单的爬虫任务示例，用于爬取豆瓣电影Top250的电影名和评分：

import re
from pyspider.libs.base_handler import *

class Handler(BaseHandler):
    @every(minutes=24 * 60)
    def on_start(self):
        self.crawl('https://movie.douban.com/top250', callback=self.index_page)

    @config(age=10 * 24 * 60 * 60)
    def index_page(self, response):
        for each in response.doc('div.hd > a').items():
            self.crawl(each.attr.href, callback=self.detail_page)

    @config(priority=2)
    def detail_page(self, response):
        name = response.doc('h1 > span').text()
        score = response.doc('strong.ll.rating_num').text()
        return {
            "name": name,
            "score": score,
        }

在以上代码中，我们定义了一个Handler类，该类继承自BaseHandler类，并定义了三个方法，分别用于处理爬虫任务的开始、主页面和详情页面。

4.运行爬虫任务

在PySpider的Web界面中，可以点击“运行”按钮，开始运行爬虫任务。PySpider会自动执行任务代码，并抓取目标网站上的数据，将数据存储到MongoDB中。

以上是PySpider的安装和使用教程，更详细的使用方法可以参考PySpider官方文档。