对于入行已久的老程序员也并不一定精通爬虫代码，这些需要时间的沉淀还需要更多的实战案例，简单的问句你真的会写爬虫么？下面就是我日常写的一个y文件加上几个请求并且把需要的功能全部实现模块化，可以让我们爬虫更方便让更加快捷。

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？我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：

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。

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。

HTML下载器，就是将要爬取的页面的HTML下载下来。

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。

数据存储器，就是将HTML下载器发送过来的数据存储到本地。

实战爬取代码

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url

return self.new_url_size()!=0

def 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_url

def 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:

return

if 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:

return

for 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 requests

class 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.text

return 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 re

from bs4 import BeautifulSoup

class 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_data

def _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_urls

def _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 codecs

class DataOutput(object):

def __init__(self):

self.datas = []

def store_data(self,data):

if data is None:

return

self.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>

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 DataOutput

from base.HTMLParser import HTMLParser

from base.HTMLDownload import HTMLDownload

from base.URLManager import URLManager

class 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url

while(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")

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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