Python爬虫（七）：PySpider 一个强大的 Python 爬虫框架-EW帮帮网

1. PySpider 简介

PySpider 是由 binux 开发的一个强大的 Python 爬虫框架，具有 WebUI 管理界面，支持 分布式爬取、任务调度、数据存储等功能。
👉 适合场景：中小规模爬虫、需要可视化管理的项目、快速开发爬虫任务。

1.1 PySpider vs Scrapy

对比项	PySpider	Scrapy
学习曲线	较低，适合新手	较陡峭，需要理解架构
WebUI	✅ 自带可视化界面	❌ 无官方界面
分布式	✅ 支持	✅ 需配合 Scrapy-Redis
灵活性	适合规则化爬取	适合复杂爬取逻辑
社区生态	较小	非常庞大

结论：

如果你想要 快速搭建爬虫 + 可视化监控，选 PySpider。
如果你需要 高度定制化 + 企业级爬虫，选 Scrapy。

2. PySpider 核心架构

PySpider 采用 分布式架构，主要包含以下组件：

Scheduler（调度器）：管理任务队列，分配爬取任务。
Fetcher（下载器）：负责 HTTP 请求和响应获取。
Processor（处理器）：解析网页，提取数据。
Result Worker（结果处理器）：存储数据到数据库。
WebUI（管理界面）：监控任务状态、调试爬虫。

3. 快速上手：编写第一个 PySpider 爬虫

3.1 安装 PySpider

pip install pyspider

3.2 启动 PySpider

pyspider

访问 http://localhost:5000 进入 WebUI。

3.3 编写爬虫（示例：爬取豆瓣电影 Top 250）

from pyspider.libs.base_handler import *

class DoubanMovieHandler(BaseHandler):
    crawl_config = {
        'headers': {
            'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/90.0.4430.93 Safari/537.36'
        }
    }

    @every(minutes=24 * 60)  # 每天执行一次
    def on_start(self):
        self.crawl('https://movie.douban.com/top250', callback=self.index_page)

    @config(age=10 * 24 * 60 * 60)  # 数据有效期 10 天
    def index_page(self, response):
        for each in response.doc('a[href^="https://movie.douban.com/subject/"]').items():
            self.crawl(each.attr.href, callback=self.detail_page)
        
        # 翻页
        next_page = response.doc('.next a').attr.href
        if next_page:
            self.crawl(next_page, callback=self.index_page)

    def detail_page(self, response):
        return {
            "title": response.doc('h1 span').text(),
            "rating": response.doc('.rating_num').text(),
            "director": response.doc('#info span:contains("导演") + span a').text(),
            "url": response.url
        }

3.4 运行爬虫

在 WebUI 点击 Create 创建任务。
输入脚本，点击 Save。
点击 Run 运行爬虫。

4. PySpider 高级功能

4.1 数据存储（MySQL）

from pyspider.database.mysql.mysqldb import SQL

class DBHelper:
    def __init__(self):
        self.db = SQL(host='localhost', user='root', passwd='123456', db='douban')

    def save(self, data):
        self.db.insert('movies', **data)

class DoubanMovieHandler(BaseHandler):
    def on_result(self, result):
        DBHelper().save(result)

4.2 代理 IP 和随机 User-Agent

crawl_config = {
    'proxy': 'http://proxy.example.com:8080',
    'headers': {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/90.0.4430.93 Safari/537.36'
    }
}

4.3 定时任务

@every(minutes=60)  # 每小时执行一次
def on_start(self):
    self.crawl('https://example.com', callback=self.parse)

5. PySpider 常见问题

Q1：PySpider 适合大规模爬取吗？

适合中小规模（100万数据以内）。
如果数据量极大，建议使用 Scrapy + Redis 分布式方案。

Q2：如何突破反爬？

随机 User-Agent（如 fake_useragent 库）。
代理 IP（如 requests-rotating-proxy）。
降低爬取频率（设置 crawl_config 的 rate）。

Q3：PySpider 支持 JavaScript 渲染吗？

原生不支持，但可以结合 PhantomJS 或 Splash：

self.crawl(url, callback=self.parse, fetch_type='js')

6. 总结

PySpider 优点

✅ WebUI 管理：可视化任务监控、调试。
✅ 简单易用：适合新手快速上手。
✅ 分布式支持：可扩展至多机爬取。

PySpider 缺点

❌ 灵活性较低：复杂爬取逻辑不如 Scrapy 方便。
❌ 社区较小：遇到问题可能需要自己解决。

适用场景

中小规模爬虫（如每日数据监控）。
需要 WebUI 管理的项目（如非技术人员参与）。

如果你想要 快速开发爬虫 + 可视化监控，PySpider 是一个不错的选择！🚀

Python爬虫（七）：PySpider 一个强大的 Python 爬虫框架