Asyncpy是我基于asyncio和aiohttp开发的一个轻便高效的爬虫框架，采用了scrapy的设计模式，参考了github上一些开源框架的处理逻辑。
asyncpy的架构及流程
安装需要的环境
python版本需要 >=3.6
依赖包： [ 'lxml', 'parsel','docopt', 'aiohttp']
安装命令：
pip install asyncpy
如果安装报错：
ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement asyncpy (from versions: none)
ERROR: No matching distribution found for asyncpy
请查看你当前的python版本，python版本需要3.6以上。
还无法下载的话，可以到 https://pypi.org/project/asyncpy/ 下载最新版本的 whl 文件。
点击Download files，下载完成之后使用cmd安装：
pip install asyncpy-版本-py3-none-any.whl
创建一个爬虫文件
在命令行输入asyncpy --version 查看是否成功安装。
创建demo文件，使用cmd命令：
asyncpy genspider demo
全局settings
settings配置
简介
CONCURRENT_REQUESTS
并发数量
RETRIES
重试次数
DOWNLOAD_DELAY
下载延时
RETRY_DELAY
重试延时
DOWNLOAD_TIMEOUT
超时限制
USER_AGENT
用户代理
LOG_FILE
日志路径
LOG_LEVEL
日志等级
USER_AGENT
全局UA
PIPELINES
管道
MIDDLEWARE
中间件
如果要启动全局settings的话，需要在spider文件中通过settings_attr 传入settings：
import settings
class DemoSpider(Spider):
name = 'demo'
start_urls = []
settings_attr = settings
自定义settings
如果需要对单个爬虫文件进行settings配置，可以像scrapy一样在爬虫文件中引入 custom_settings。
他与settings_attr 并不冲突。
class DemoSpider2(Spider):
name = 'demo2'
start_urls = []
concurrency = 30 # 并发数量
custom_settings = {
"RETRIES": 1, # 重试次数
"DOWNLOAD_DELAY": 0, # 下载延时
"RETRY_DELAY": 0, # 重试延时
"DOWNLOAD_TIMEOUT": 10, # 超时时间
"LOG_FILE":"demo2.log" # 日志文件
}
生成日志文件
在settings文件中，加入：
LOG_FILE = './asyncpy.log'
LOG_LEVEL = 'DEBUG'
如果需要对多个爬虫生成多个日志文件，
需要删除settings中的日志配置，在custom_settings中重新进行配置。
自定义Middleware中间件
在创建的 demo_middleware 文件中，增加新的功能。
可以根据 request.meta 和spider 的属性进行针对性的操作。
from asyncpy.middleware import Middleware
middleware = Middleware()
@middleware.request
async def UserAgentMiddleware(spider, request):
if request.meta.get('valid'):
print("当前爬虫名称:%s"%spider.name)
ua = "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/60.0.3100.0 Safari/537.36"
request.headers.update({"User-Agent": ua})
@middleware.request
async def ProxyMiddleware(spider, request):
if spider.name == 'demo':
request.aiohttp_kwargs.update({"proxy": "http://123.45.67.89:0000"})
方法1、去settings文件中开启管道。(版本更新，暂时请选择2方法)
MIDDLEWARE = [
'demo_middleware.middleware',
]
方法2、在start()传入middleware:
from middlewares import middleware
DemoSpider.start(middleware=middleware)
自定义Pipelines管道
如果你定义了item(目前只支持dict字典格式的item)，并且settings 里面 启用了pipelines 那么你就可以在pipelines 里面 编写 连接数据库，插入数据的代码。
在spider文件中：
item = {}
item['response'] = response.text
item['datetime'] = '2020-05-21 13:14:00'
yield item
在pipelines.py文件中：
class SpiderPipeline():
def __init__(self):
pass
def process_item(self, item, spider_name):
pass
方法1、settings中开启管道：(版本更新，暂时请选择2方法)
PIPELINES = [
'pipelines.SpiderPipeline',
]
方法2、在start()传入pipelines:
from pipelines import SpiderPipeline
DemoSpider.start(pipelines=SpiderPipeline)
Post请求 重写start_requests
如果需要直接发起 post请求，可以删除 start_urls 中的元素，重新 start_requests 方法。
解析response
采用了scrapy中的解析库parse，解析方法和scrapy一样，支持xpath，css选择器，re。
简单示例:
xpath("//div[id = demo]/text()").get() ----- 获取第一个元素
xpath("//div[id = demo]/text()").getall() ----- 获取所有元素，返回list
启动爬虫
在spider文件中通过 类名.start()启动爬虫。
比如爬虫的类名为DemoSpider
DemoSpider.start()
启动多个爬虫
这里并没有进行完善，可以采用多进程的方式进行测试。
from Demo.demo import DemoSpider
from Demo.demo2 import DemoSpider2
import multiprocessing
def open_DemoSpider2():
DemoSpider2.start()
def open_DemoSpider():
DemoSpider.start()
if __name__ == "__main__":
p1 = multiprocessing.Process(target = open_DemoSpider)
p2 = multiprocessing.Process(target = open_DemoSpider2)
p1.start()
p2.start()
特别致谢 : Scrapy、Ruia、Looter、asyncio、aiohttp
更多详细内容可参考demo，链接： Asyncpy使用文档
感兴趣可以去 github 点个star ，感谢大家！