爬蟲入門之後，我們有兩條路可以走。
乙個是繼續深入學習，以及關於設計模式的一些知識，強化python相關知識，自己動手造輪子，繼續為自己的爬蟲增加分布式，多執行緒等功能擴充套件。另一條路便是學習一些優秀的框架，先把這些框架用熟，可以確保能夠應付一些基本的爬蟲任務，也就是所謂的解決溫飽問題，然後再深入學習它的原始碼等知識，進一步強化。
就個人而言，前一種方法其實就是自己動手造輪子，前人其實已經有了一些比較好的框架，可以直接拿來用，但是為了自己能夠研究得更加深入和對爬蟲有更全面的了解，自己動手去多做。後一種方法就是直接拿來前人已經寫好的比較優秀的框架，拿來用好，首先確保可以完成你想要完成的任務，然後自己再深入研究學習。第一種而言，自己探索的多，對爬蟲的知識掌握會比較透徹。第二種，拿別人的來用，自己方便了，可是可能就會沒有了深入研究框架的心情，還有可能思路被束縛。
不過個人而言，我自己偏向後者。造輪子是不錯，但是就算你造輪子，你這不也是在基礎類庫上造輪子麼？能拿來用的就拿來用，學了框架的作用是確保自己可以滿足一些爬蟲需求，這是最基本的溫飽問題。倘若你一直在造輪子，到最後都沒造出什麼來，別人找你寫個爬蟲研究了這麼長時間了都寫不出來，豈不是有點得不償失？所以，高階爬蟲我還是建議學習一下框架，作為自己的幾把**。至少，我們可以做到了，就像你拿了把槍上戰場了，至少，你是可以打擊敵人的，比你一直在磨刀好的多吧？
博主接觸了幾個爬蟲框架，其中比較好用的是 scrapy 和pyspider。就個人而言，pyspider上手更簡單，操作更加簡便，因為它增加了 web 介面，寫爬蟲迅速，整合了phantomjs，可以用來抓取js渲染的頁面。scrapy自定義程度高，比 pyspider更底層一些，適合學習研究，需要學習的相關知識多，不過自己拿來研究分布式和多執行緒等等是非常合適的。
pyspider是binux做的乙個爬蟲架構的開源化實現。主要的功能需求是：
而這也是絕大多數python爬蟲的需求 —— 定向抓取，結構化化解析。但是面對結構迥異的各種**，單一的抓取模式並不一定能滿足，靈活的抓取控制是必須的。為了達到這個目的，單純的配置檔案往往不夠靈活，於是，通過指令碼去控制抓取是最後的選擇。
而去重排程，佇列，抓取，異常處理，監控等功能作為框架，提供給抓取指令碼，並保證靈活性。最後加上web的編輯除錯環境，以及web任務監控，即成為了這套框架。
pyspider的設計基礎是：以python指令碼驅動的抓取環模型爬蟲
pyspider的架構主要分為 scheduler（排程器）, fetcher（抓取器）, processor（指令碼執行）：
scrapy是乙個為了爬取**資料，提取結構性資料而編寫的應用框架。 可以應用在包括資料探勘，資訊處理或儲存歷史資料等一系列的程式中。scrapy主要包括了以下元件：其最初是為了頁面抓取 (更確切來說, 網路抓取 )所設計的， 也可以應用在獲取api所返回的資料(例如 amazon associates web services ) 或者通用的網路爬蟲。scrapy用途廣泛，可以用於資料探勘、監測和自動化測試
scrapy執行流程大概如下：
對這兩個框架進行基本的介紹之後，接下來我會介紹這兩個框架的安裝以及框架的使用方法，希望對大家有幫助。
Python爬蟲高階一之爬蟲框架概述
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