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。
基本信息
语言：python3
框架：flask+蓝图，服务化。
中间件：redis、mysql、gevent、threadpool
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。
python
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': '220700', '白城市': '220800', '延边朝鲜族自治州': '222400', '哈尔滨市': '230100', '齐齐哈尔市': '230200', '鸡西市': '230300', '鹤岗市': '230400', '双鸭山市': '230500', '大庆市': '230600', '伊春市': '230700', '佳木斯市': '230800', '七台河市': '230900', '牡丹江市': '231000', '黑河市': '231100', '绥化市': '231200', '大兴安岭地区': '232700', '上海市': '310100', '南京市': '320100', '无锡市': '320200', '徐州市': '320300', '常州市': '320400', '苏州市': '320500', '南通市': '320600', '连云港市': '320700', '淮安市': '320800', '盐城市': '320900', '扬州市': '321000', '镇江市': '321100', '泰州市': '321200', '宿迁市': '321300', '杭州市': '330100', '宁波市': '330200', '温州市': '330300', '嘉兴市': '330400', '湖州市': '330500', '绍兴市': '330600', '金华市': '330700', '衢州市': '330800', '舟山市': '330900', '台州市': '331000', '丽水市': '331100', '合肥市': '340100', '芜湖市': '340200', '蚌埠市': '340300', '淮南市': '340400', '马鞍山市': '340500', '淮北市': '340600', '铜陵市': '340700', '安庆市': '340800', '黄山市': '341000', '滁州市': '341100', '阜阳市': '341200', '宿州市': '341300', '六安市': '341500', '亳州市': '341600', '池州市': '341700', '宣城市': '341800', '福州市': '350100', 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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
python
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。
python
#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。
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。