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爬虫框架 Feapder 和 Scrapy 的对比分析

  • Post category:Python

爬虫框架Feapder和Scrapy是目前比较流行的Python爬虫框架，分别具有不同的优劣势。以下是对这两种爬虫框架的对比分析。

Feapder

优点

1.易于使用：Feapder的API易于使用，可以快速地创建爬虫。例如，创建一个简单的爬虫只需要4行代码。

from feapder import AioSpider

class DemoSpider(AioSpider):
    pass

if __name__=="__main__":
    DemoSpider.start()

2.分布式爬取：Feapder可以支持分布式爬虫，可以在同一台或多台计算机上运行多个爬虫进程，提高爬取效率。

from feapder import DistributeSpider, Request

class DemoSpider(DistributeSpider):
    def start_requests(self):
        for i in range(10):
            yield Request(url=f"https://www.baidu.com/?{i}")

if __name__=="__main__":
    DemoSpider.start()

3.高效率：Feapder支持异步HTTP请求，提高爬虫运行效率。同时还支持自定义下载器，可以根据需要选择不同的下载器。

from feapder import AioSpider, Request

class DemoSpider(AioSpider):
    async def start_requests(self):
        urls = ["https://www.baidu.com/", "https://www.taobao.com/"]
        for url in urls:
            yield Request(url=url, callback=self.parse)

    async def parse(self, response):
        print(response)

if __name__=="__main__":
    DemoSpider.start()

缺点

1.文档较少：相比于Scrapy，Feapder的文档和示例较少，需要自己尝试和探索。
2.社区支持较弱：相比于Scrapy，Feapder的社区支持较小，遇到问题需要自己解决。
3.中文错误信息：由于Feapder主要作者是中国人，因此错误信息和调试信息都是中文，不利于国际化应用和合作。

Scrapy

优点

1.成熟稳定：Scrapy是一个成熟的爬虫框架，已经在大量的项目中得到实践证明，稳定性得到保证。
2.强大的中间件机制：Scrapy提供了强大的中间件机制，可以通过中间件对请求和响应进行处理，从而实现各种扩展功能和自定义功能。
3.丰富的插件：Scrapy有丰富的插件，用于实现多种功能，例如数据存储、数据清洗、数据分析等。

缺点

1.相对复杂：相比较Feapder，Scrapy的学习曲线比较陡峭，需要一定的学习成本。
2.项目结构固定：Scrapy的项目结构比较固定，需要按照一定的规范进行开发。例如，必须要有settings.py、items.py、spiders文件夹等特定的文件和目录。

综上所述，Feapder适合相对简单的爬虫应用，适合于在小规模数据爬取的应用场景中。而Scrapy适合大规模数据爬取和数据分析，提供了更多的可扩展和更为复杂的功能。

示例1：使用Feapder和Scrapy分别爬取百度搜索结果的代码实现

代码实现：https://github.com/Ethan-yt/scrapy_baidu_search

通过代码实现可以了解到使用两种不同的爬虫框架爬取同一个目标时的不同之处。

示例2：使用Feapder和Scrapy分别爬取B站视频数据的代码实现

代码实现：https://github.com/Rowin1/bilibili-top250

通过代码实现可以了解到使用Scrapy时需要制定不同的起始URL，而使用Feapder不需要制定。另外，使用Scrapy时需要编写Item和Pipeline来对数据进行处理，而使用Feapder则可以通过自定义下载器来实现类似的功能。

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