还在焦头烂额裸写 Scrapy？这个神器让你 90 秒内配好一个爬虫

背景

爬虫是一件有趣的事情，让你可以通过爬虫程序自动化的将网上的信息抓取下来，免去了很多人工操作。在一些优质爬虫框架出来之前，开发者们还是通过简单的网络请求+网页解析器的方式来开发爬虫程序，例如 Python 的 requests + BeautifulSoup，高级一点的爬虫程序还会加入数据储存的模块，例如 MySQL、MongoDB。这种方式开发效率低，稳定性不佳，要开发好一个完备的、生产可用的爬虫可能需要好几个小时。我将这种方式称作 非框架爬虫。

2011 年，基于 Twisted 编写的 Scrapy 爬虫框架横空出世，突然被大众熟知，成为了首屈一指的全能的高性能爬虫异步框架。Scrapy 抽象出了几个核心模块，让开发者将主要注意力放在爬虫抓取逻辑上，而不用管数据下载、页面解析、任务调度等比较繁琐的模块。开发好一个生产可用的 Scrapy 爬虫，简单的可能只需要十几分钟，复杂的可能需要 1 小时以上。当然，我们还有其他很多优秀框架，例如 PySpider、Colly 等。我将这种爬虫称作 框架爬虫。框架爬虫解放了生产力，现在很多企业将框架爬虫改造后应用在生产环境中，大规模抓取数据。

然而，对于需要抓成百上千个网站的爬虫需求来说，框架爬虫可能就有些心有余而力不足了，编写爬虫成了体力活。例如，如果平均开发一个框架爬虫需要 20 分钟，如果一个全职爬虫开发工程师每天工作 8 个小时，那么开发 1000 个网站就需要 20000 分钟，333 个小时，42 个工作日，近 2 个月。当然，我们可以雇佣 10 个全职爬虫开发工程师，但这同样需要 4 个工作日才能完成（如下图）。

这同样是比较低效的。为了克服这个效率问题，可配置爬虫 应运而生。

可配置爬虫介绍

可配置爬虫（ Configurable Spider ） 正如其名字表示的，就是可以配置抓取规则的爬虫。可配置爬虫是一种高度抽象的爬虫程序，开发人员不用编写爬虫代码，只需要将需要抓取网页地址、字段、属性写在配置文件或数据库中，让特殊的爬虫程序根据配置去抓取数据。可配置爬虫将爬虫代码进一步抽象成了配置信息，简化了爬虫开发的流程。爬虫开发者只需要做相应的配置就可以完成爬虫的开发。因此，开发者可以通过可配置爬虫，大规模的编写爬虫程序（如下图）。

这样的方式让抓取成百上千的网站成了可能，一个熟练的爬虫配置员一天可以配置 1000 个新闻网站的爬虫。这对于有舆情监控需求的企业来说非常重要，因为可配置爬虫提高了生产力，让单位工作时间成本降低，提升了开发效率，方便后续的舆情分析和人工智能产品开发。很多企业都是自己研发的可配置爬虫（可能叫法会有些不一样，但实质是一个东西），然后雇佣一些爬虫配置员专门负责配置爬虫。

市面上免费开源的可配置爬虫框架并不多。比较早的有微软大神崔庆才开发的 Gerapy，属于一个爬虫管理平台，能够根据配置规则生成 Scrapy 项目文件。另一个比较新的可配置爬虫框架是 Crawlab（其实 Crawlab 不是可配置爬虫框架，而是一个灵活度很高的爬虫管理平台），在 v0.4.0 中发布了可配置爬虫。另外还有一个基于 Golang 的开源框架 Ferret ，很有意思，编写爬虫跟写 SQL 一样简单。其他还有一些商业产品，但据用户反馈后都觉得专业度不高，不能满足生产需求。

可配置爬虫的诞生，主要是爬虫的模式比较单一，无非就是列表页+详情页的组合（如下图），或者仅仅列表页。当然还有稍微复杂一点的通用爬虫，这些也可以通过规则配置来完成。

Crawlab 可配置爬虫

我们今天主要介绍的是 Crawlab 的可配置爬虫。我们之前在 这篇文章 中有所介绍，但并没有深入讲解如何应用到实战中。今天，我们着重讲解一下。如果对 Crawlabb 的可配置爬虫比较陌生，请参考可配置爬虫的 文档。

可配置爬虫实战

实战部分的所有案例是作者用 Crawlab 的 官方 Demo 平台 通过可配置爬虫功能编写并完成抓取的，涵盖了新闻、金融、汽车、书籍、视频、搜索引擎、程序员社区等领域（见下图）。下面将介绍其中的几个，所有例子均在 官方 Demo 平台 上，均可以注册账号登录查看。

百度（搜索 "Crawlab"）

爬虫地址： http://crawlab.cn/demo#/spiders/5e27d055b8f9c90019f42a83

爬虫配置

Spiderfile

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抓取结果

SegmentFault （最新文章）

爬虫地址： http://crawlab.cn/demo#/spiders/5e27d116b8f9c90019f42a87

爬虫配置

Spiderfile

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抓取结果

亚马逊中国（搜索"手机"）

爬虫地址： http://crawlab.cn/demo#/spiders/5e27e157b8f9c90019f42afb

爬虫配置

Spiderfile

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抓取结果

V2ex

爬虫地址： http://crawlab.cn/demo#/spiders/5e27dd67b8f9c90019f42ad9

爬虫配置

Spiderfile

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抓取结果

36 氪

爬虫地址： http://crawlab.cn/demo#/spiders/5e27ec82b8f9c90019f42b59

爬虫配置

Spiderfile

version: 0.4.4 engine: scrapy start_url: https://36kr.com/information/web_news start_stage: list stages: - name: list is_list: true list_css: .kr-flow-article-item list_xpath: "" page_css: "" page_xpath: "" page_attr: "" fields: - name: title css: .article-item-title xpath: "" attr: "" next_stage: "" remark: "" - name: url css: body xpath: "" attr: href next_stage: detail remark: "" - name: abstract css: body xpath: "" attr: "" next_stage: "" remark: "" - name: author css: .kr-flow-bar-author xpath: "" attr: "" next_stage: "" remark: "" - name: time css: .kr-flow-bar-time xpath: "" attr: "" next_stage: "" remark: "" - name: detail is_list: false list_css: "" list_xpath: "" page_css: "" page_xpath: "" page_attr: "" fields: - name: content css: "" xpath: .//*[@class="common-width content articleDetailContent kr-rich-text-wrapper"] attr: "" next_stage: "" remark: "" settings: ROBOTSTXT_OBEY: "false" USER_AGENT: Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_14_6) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/78.0.3904.108 Safari/537.36 

抓取结果

实战爬虫一览

爬虫名称 | 爬虫类别 --- | --- 百度 | 列表页+分页 SegmentFault | 列表页 CSDN | 列表页+分页+详情页 V2ex | 列表页+详情页 纵横 | 列表页 亚马逊中国 | 列表页+分页 雪球网 | 列表页+详情页 汽车之家 | 列表页+分页 豆瓣读书 | 列表页 36 氪 | 列表页+详情页 腾讯视频 | 列表页

总结

Crawlab 的可配置爬虫非常方便，让程序员可以快速配置出自己需要的爬虫。配置上述 11 个爬虫总共花费了作者不到 40 分钟的时间（考虑到有反爬调试在里面），其中几个比较简单的爬虫在 1-2 分钟不到就配置完成了。而且作者一行代码也没有写，所有配置均在界面上完成。而且，Crawlab 可配置爬虫不仅支持在界面上的配置，同时还支持编写一个 Yaml 文件 Spiderfile 来完成配置（其实，所有的配置均可以映射到 Spiderfile 中）。Crawlab 可配置爬虫是基于 Scrapy 的，因此支持 Scrapy 绝大多数特性，可以通过 设置 来配置可配置爬虫的扩展属性，包括 USER_AGENT、ROBOTSTXT_OBEY 等等。为什么要用 Crawlab 作为可配置爬虫的首选呢？因为 Crawlab 可配置爬虫不仅能够配置爬虫，还能享受 Crawlab 爬虫管理平台的核心功能，包括任务调度、任务监控、定时任务、日志管理、消息通知等实用功能。而在后续开发中，Crawlab 开发组还将不断完善可配置爬虫，让其支持更多的功能，包括动态内容、更多的引擎、CrawlSpider 的实现等等。

要注意的是，不遵守 robots.txt 可能会造成法律风险，本文的实战爬虫均为学习交流用，切勿作为生产环境，任何滥用者自行承担法律责任。

参考

• Github: https://github.com/crawlab-team/crawlab
• Demo: http://crawlab.cn/demo
• 文档: http://docs.crawlab.cn/

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