工程化爬虫的写法

爬虫工程化是指将爬虫开发成一个稳定、可维护、可扩展的系统。这通常涉及到以下几个方面：

1. 模块化设计：将爬虫分解为多个模块，例如数据抓取、数据解析、数据存储、错误处理等。

2. 配置管理：使用配置文件来管理爬虫的参数，如目标URL、请求头、代理服务器等。

3. 异常处理：合理处理网络请求异常、数据解析异常等。

4. 日志记录：记录爬虫的运行状态，方便问题追踪和调试。

5. 并发与分布式：使用多线程、多进程或分布式架构来提高爬取效率。

6. 数据存储：将爬取的数据存储到合适的数据库中，如MySQL、MongoDB等。

7. 用户代理和IP代理：模拟正常用户行为，使用代理防止被封禁。

8. 遵守Robots协议：尊重网站的爬虫协议，合理合法地爬取数据。

下面是一个简单的Python爬虫工程化的示例代码，使用了requests和BeautifulSoup库进行数据抓取和解析，logging库进行日志记录：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import logging
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

# 配置日志
logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')

# 配置信息
CONFIG = {
    'user_agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3',
    'headers': {
{        "User-Agent": CONFIG['user_agent']}
    },
    'max_retries': 3,
    'timeout': 10
}

def fetch_url(url):
    try:
        response = requests.get(url, headers=CONFIG['headers'], timeout=CONFIG['timeout'])
        response.raise_for_status()  # 将触发异常的HTTP错误码抛出
        return response.text
    except requests.RequestException as e:
        logging.error(f'请求错误: {e}')
        return None

def parse_html(html):
    try:
        soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
        # 假设我们要解析的数据在 <div class="data"> 中
        data = soup.find_all('div', class_='data')
        return [item.text.strip() for item in data]
    except Exception as e:
        logging.error(f'解析错误: {e}')
        return []

def save_data(data):
    # 这里应该实现数据存储逻辑，例如存储到数据库
    logging.info(f'保存数据: {data}')

def crawl(url):
    html = fetch_url(url)
    if html:
        data = parse_html(html)
        save_data(data)

def main(urls):
    with ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor:
        executor.map(crawl, urls)

if __name__ == '__main__':
    urls = ['http://example.com/data1', 'http://example.com/data2']  # 目标URL列表
    main(urls)
这只是一个非常基础的示例。在实际的工程化爬虫项目中，你可能需要考虑更多的因素，比如分布式爬虫框架的选择（如Scrapy、Apache Nutch等）、反爬虫策略的应对、数据的清洗和验证等。此外，还需要遵守相关法律法规，尊重目标网站的版权和隐私政策。