自研爬虫框架的经验总结（理论及方法）

背景：

        由于业务需要，承接一部分的数据采集工作。目前市场内的一些通用框架不太适合。故而进行了自研。

        对比自研和目前成熟的框架，自研更灵活适配，可以自己组装核心方法；后者对于新场景的适配需要对框架本身有较高的理解。

        读了此文，你可以对自研爬虫框架有一个架构层面的认知。

        新手，可以开始模块化其中提到的模块类，将它们基类起来。如其中的log类、proxy代理类、redis、redis锁、db连接池、yaml配置读取，这些都可以提前封装。日常使用亦可。仓库可以使用gitlab或者github，gitee亦可。

        刚好有实际业务的话，完全可以自建一个。没有的话，就看看思路交流一下有可以。如有需要，可私信交流。

基本信息

语言：python3

框架：flask+蓝图，服务化。

中间件：redis、mysql、gevent、threadpool

有哪些功能：redis过滤、redis任务锁、db并发写入、任务并发触发执行、db连接池、较好的日志管理、引入质数的定时任务、支持一般统计。

其它：从框架而言，它是一个有较好规范和模块话的一个平台设计。新接入平台会非常方便。任务支持并发和触发。能满足绝大多数的采集场景。

爬虫框架核心结构

        爬虫目前几乎存在于各个行业，是大数据下衍生出来的一门技术。对于一些业务，通过爬虫采集的数据几乎占到平台自有数据的100%。

        爬虫的本质是数据整合。他面对的对象是目标数据对象各种各样的数据源。一般来讲，爬虫框架的采集模板需要包含以下几个部分。
 

公共方法：
    日志模块:logger即可。在我博文中有已封装好的logging类。可直接使用。            https://blog.csdn.net/i_likechard/article/details/133696767?spm=1001.2014.3001.5501

db连接池：DBUtils==3.0

proxy代理类：对接proxy平台即可；可以将其写入redis中，通过redis key的时间有效性来写入数据。

redis操作：网上很多封装。

redis锁：可以网上找，也可以通过chatgpt生成。主要通过redis锁来进行控制单一任务，再采集过程中又被触发的问题。
# -*- coding: UTF-8 -*-
"""
#time:
#author：
#desc: 
"""
from utils.redis_base_helper import rediscn_local
import time


class RedisLock:
    def __init__(self, redis_client, key, expire=14400):
        self.redis_client = redis_client
        self.key = key
        self.expire = expire
        self.locked = False

    def acquire(self):
        # 尝试获取锁
        result = self.redis_client.setnx(self.key, 1)
        if result == 1:
            # 获取锁成功，设置过期时间
            self.redis_client.expire(self.key, self.expire)
            self.locked = True
            return True
        else:
            # 获取锁失败
            return False

    def release(self):
        if self.locked:
            # 释放锁
            self.redis_client.delete(self.key)
            self.locked = False


class LockManager:
    def __init__(self, redis_client):
        self.redis_client = redis_client
        self.locks = {}

    def acquire_lock(self, key, expire=43200):
        if key not in self.locks:
            self.locks[key] = RedisLock(self.redis_client, key, expire)
        lock = self.locks[key]
        if lock.acquire():
            return lock
        else:
            return None


rds_lock_man = LockManager(rediscn_local.redis)


config读写：使用yaml即可。建议存储一些默认值，不要将变化的值写入进去。维护部署比较麻烦。

告警通知：钉钉、飞书都支持webhook的方式发群消息、也支持打电话、发短信。实在不行邮箱通知也可以，这种就比较好弄了。

基础方法：（封装的request请求、数据拼接、md5、签名、jwt解析等等）

基础信息：一些user-agent，city，type，等固定的信息。写死的一些基本配置。通过列表、字典存储到py文件中。代替config文件来管理。
city={'北京市': '110100', '天津市': '120100', '石家庄市': '130100', '唐山市': '130200', '秦皇岛市': '130300', '邯郸市': '130400', '邢台市': '130500', '保定市': '130600', '张家口市': '130700', '承德市': '130800', '沧州市': '130900', '廊坊市': '131000', '衡水市': '131100', '雄安新区': '131200', '太原市': '140100', '大同市': '140200', '阳泉市': '140300', '长治市': '140400', '晋城市': '140500', '朔州市': '140600', '晋中市': '140700', '运城市': '140800', '忻州市': '140900', '临汾市': '141000', '吕梁市': '141100', '呼和浩特市': '150100', '包头市': '150200', '乌海市': '150300', '赤峰市': '150400', '通辽市': '150500', '鄂尔多斯市': '150600', '呼伦贝尔市': '150700', '巴彦淖尔市': '150800', '乌兰察布市': '150900', '兴安盟': '152200', '锡林郭勒盟': '152500', '阿拉善盟': '152900', '沈阳市': '210100', '大连市': '210200', '鞍山市': '210300', '抚顺市': '210400', '本溪市': '210500', '丹东市': '210600', '锦州市': '210700', '营口市': '210800', '阜新市': '210900', '辽阳市': '211000', '盘锦市': '211100', '铁岭市': '211200', '朝阳市': '211300', '葫芦岛市': '211400', '长春市': '220100', '吉林市': '220200', '四平市': '220300', '辽源市': '220400', '通化市': '220500', '白山市': '220600', '松原市': 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平台模块：内部包含一个base基类，使用语法糖定义采集前后事务，如可以集成执行时长统计、采集结束通知、redis锁控制等； 其它平台可在base类基础上进行拓展。一般只需要改动解析和采集部分即可。

base基类详解

初始化：init一些基本参数，如平台编号，延时、关联redis 键（这里主要是）等。读取配置文件（后期建议下掉，使用其它方式来动态配置。）、tokon队列

解析（带伪装）：这一步主要从处理数据-->清洗--》数据入库。
    伪装很重要，决定了采集的安全和可靠，如果是业务长期需要的数据源，这一步中的伪装需要好好设计。除了常见的延时、定时、接口请求header伪装。再升级伪装可以使用proxy、完整化请求链路、业务层逻辑伪装。其中逻辑层的伪装，需要结合业务场景来做，如果对方有安全部门，一般会以数量过滤到可疑对象，再逐步进行分析，过滤到异常用户。这里不同业务场景，风控的过滤不一样。就不延伸了。
    调研：提前通过工具制定采集步骤和流程。这一步也可以直接确定request 参数了。推荐postman或者apipost工具进行接口分析。另外还有爬虫工具库：spidertools.cn 等工具网站。
    过滤：过滤有些是前置、有些是后置的。前置的过滤一般是id或者关键词文本等唯一指标。后置过滤一般是更详细的一些规则。过滤的工具，推荐使用redis，速度快，效率高。带索引的db过滤亦可。
    
    
统计：统计失败，成功，进行结果通知的步骤。除了邮件等方式，目前飞书和钉钉亦支持机器人或者电话、短信等方法。种类较多。

flask支撑

flask主要对采集平台做了两个层面的支撑。

#第一个是，
#定时任务的处理。使用flask-schedule； 定时的时间用的质数，如53。可以防止一段时间内重复。
class Config:
    JOBS = [
        # 半小时触发一次 1小时一次
        {'id': 'task1', 'func': "run:job1", 'trigger': 'interval', 'minutes': 53},
        {'id': 'task4', 'func': "run:job4", 'trigger': 'cron', 'day': '*', 'hour': '00', 'minute': '00', 'second': '10'},
    ]
    SCHEDULER_TIMEZONE = 'Asia/Shanghai'  # 服务器设置时区
    SCHEDULER_EXECUTORS = {"default": {"type": "threadpool", "max_workers": 20}}
    SCHEDULER_JOB_DEFAULTS = {"coalesce": False, "max_instances": 3}
    SCHEDULER_API_ENABLED = True

#第二个是接口触发采集。
这也是服务化的优点。可以在不动代码的情况下，完成一些操作，如控制触发采集全部或指定平台的采集。
@test.route("/ilikecharts/", methods=["GET"])
def do_job():
    if request.method == 'GET':
        data = json.loads(request.get_data(as_text=True))  # request.json.get("data", {})
        brand_name = str(data.get("brand", "demo"))
        #do somthing

基本运行逻辑

        差点忘了一个重要的part，程序是如何执行的。是如何把这些模块和组件结合在一起的。
       

运行flask任务后，程序会将所以plat类进行初始化。所以平台单个调试采集时，本质上就是实例化plat类，而后调用入口函数，这个入口函数一般会包含一个循环；后续对某个平台的采集其实就是调用它的这个类的入口函数。

第一种接口方式，flask本身就是一个轻量级的后端，定义接口，调用指定脚本即可。如何调用后面讲

第二种定时方式，使用flask-schedule通过cron和interval来实现定时刻，定间隔来执行。
from flask_apscheduler import APScheduler
两种方式触发后，程序通过，传入的平台编号，映射到响应的已实例的plat类的入口函数中。入口函数即是采集的入口。并将映射到的函数丢给已初始化的threadpool线程池，这样就实现了采集，并发采集。
MAPPING_PLATS = {
    "demo": demo.loop_fuc,
    "kk": m11.loop_fuc,
}
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
executor = ThreadPoolExecutor(50)
for x in task_list:  #task_list=["demo","kk"]
    executor.submit(MAPPING_PLATS.get(x, demo.loop_by_page)) #这种方式也支持带参数调用，可以自研下。

 新平台如何接入       

        当触发机制（即运行逻辑）确定后，那如何接入新的平台呢？对于这个采集平台（自研爬虫框架）而言，前面的初始化、后续的过滤，上传、告警都在基类中实现了。变化的不同平台的解析方式。

        因为数据最后是需要落库db的。解析这一步各个平台不同，有通过api接口获取，有通过html解析。最后按页或者单条上传给 公共方法中的上传数据的方法中即可。

#伪代码
def 入口函数：
    #初始化一些中间变量
    stop_flag= true 采集标志位
    error_time = 10 错误次数统计。
    for page in range(1, 100) #总页码可通过 其它方式获取。
        data_json_list = self.get_data(page)  #按页码或者按条来解析出来数据
        data_upload(data_json_list) #上传数据。

def get_data(page):
    #这里需要分目标信息在page列表页还是详情页。

    #过滤页可以在这一步来完成。通过id或者其他唯一标识。 
    #如何实现过滤呢？ 可以将已写入的数据，写入redis的set集合中。而后通过sismember判断id是否在其中，从而实现过滤。

    
    #解析出data_json_list
    return data_json_list

def data_upload(data)： 
    #这个是一个继承父类的方法，在基类中。内部会调用一个公共方法，用于上传数据-写入db等。
    return true，#一些统计标识

至此，一个大致的框架基本就介绍完毕了。至于一些细节，如果需要再交流。