AutoScraperX

AutoScraperX

一个基于 YAML 配置驱动的通用分布式爬虫系统，支持多 Topic 并发消费，按平台灵活执行爬虫逻辑，最终推送至 ETL 消费系统。

---

🧠 项目结构简介

├── core/                  # 核心框架模块
│   ├── common/            # 公共工具类
│   │   ├── config_loader.py  # 配置加载（YAML→Pydantic模型）
│   │   ├── exception.py      # 自定义异常体系（DataError/NetError等）
│   │   └── utils.py          # 通用工具（时间戳/哈希/正则）
│   ├── database/          # 数据库访问层
│   │   ├── base.py           # 异步DB基类（连接池管理）
│   │   └── mysql.py          # MySQL具体实现（CRUD封装）
│   ├── log/               # 日志系统
│   │   ├── aliyun_logger.py  # 阿里云SLS日志适配器
│   │   └── local_logger.py   # 本地文件日志（按天滚动）
│   └── spider/            # 爬虫核心组件
│       ├── base_spider.py    # 爬虫基类（定义run/parse等抽象方法）
│       ├── registry.py       # 爬虫注册中心（动态加载子类）
│       └── pipeline.py       # 数据处理流水线（清洗/去重/存储）
├── spiders/               # 业务爬虫实现
│   ├── wechat_official/     # 微信公众号爬虫
│   ├── video_account/       # 视频号爬虫
│   └── news_website.py      # 新闻网站示例爬虫
├── config/                # 配置文件
│   ├── __init__.py          # 配置模型初始化
│   ├── dev.yaml             # 开发环境配置（本地MySQL/日志级别DEBUG）
│   └── prod.yaml            # 生产环境配置（阿里云RDS/日志级别INFO）
├── tests/                 # 测试用例
│   ├── test_spider.py       # 爬虫基类功能测试
│   └── test_pipeline.py     # 数据清洗流水线测试
├── scripts/               # 运维脚本
│   ├── manage.py            # 爬虫管理工具（启动/监控/清洗）
│   └── deploy.sh            # 生产环境部署脚本
├── .env.example           # 环境变量示例（敏感信息占位符）
├── requirements.txt       # 依赖库清单（含版本约束）
├── pyproject.toml         # PEP 621项目元数据（poetry管理）
└── README.md              # 项目说明（当前文件）

4. 添加新爬虫
4.1 实现爬虫类
# spiders/tech_blog.py
from core.spider.base_spider import BaseSpider

class TechBlogSpider(BaseSpider):
    name = "tech_blog"
    
    async def parse(self, response):
        articles = []
        for item in response.html.select("div.article"):
            title = item.select_one("h2.title").text.strip()
            link = item.select_one("a")["href"]
            articles.append({"title": title, "link": link})
        return articles
4.2 注册爬虫
# spiders/__init__.py
from spiders.tech_blog import TechBlogSpider

SPIDER_REGISTRY = {
    cls.name: cls for cls in BaseSpider.__subclasses__()
}

4.3 配置MQ主题
# config/prod.yaml
spider:
  topic: "custom_tech_blog_topic"

核心流程

## 🚀 功能特性

- ✅ 多 Topic 单进程并发监听消费（使用线程）
- ✅ 根据消息动态获取 platform/mode，并注入 user_list、rule_dict
- ✅ YAML 驱动爬虫逻辑，无需重复开发代码
- ✅ 请求支持自动重试、动态分页、字段抽取
- ✅ 视频封装为标准 `VideoItem`，统一推送到 MQ
- ✅ 任务执行成功后再确认 ACK，保证一致性

---

## 🧱 架构概览

- **main.py**：监听多个 Topic，消费 MQ 消息，解析出平台并调度 `UniversalCrawler`
- **UniversalCrawler**：核心爬虫逻辑，读取配置发送请求，抽取字段，封装数据项，交由 `pipeline` 处理
- **PiaoQuanPipeline**：负责数据 ETL 入库、推送到 ETL MQ
- **MQ 系统**：阿里云 MQ，支持按平台配置多个 Topic，消费完成再手动 ACK
- **配置文件**：
  - `spiders_config.yaml`：各平台请求方式、字段映射、分页等配置
  - `topic_map.yaml`：多 Topic 映射（暂不再使用 platform 字段）

---

## 🛠 使用说明

### 1. 启动项目

```bash
python main1.py

程序将自动监听所有 Topic，消费消息后创建对应的爬虫任务并执行。

---

🧩 spiders_config.yaml 示例配置

default:
  base_url: http://api.xxx.com
  request_timeout: 30[]()
  headers:
    {"Content-Type": "application/json"}

benshanzhufu:
  mode: recommend
  path: /crawler/ben_shan_zhu_fu/recommend
  method: post
  request_body:
    cursor: "1"
  paging: true
  max_pages: 5
  etl_hook: "process_video_obj"
  response_parse:
    next_cursor: "$.data.next_cursor"
    data_path: "$.data.data"
    fields:
      video_id: "$.nid"
      video_title: "$.title"
      play_cnt: 0
      publish_time: "$.update_time"
      video_url: "$.video_url"

---

🧵 线程调度与消费机制

• 每个 topic 启一个线程进行 MQ 消费
• 每条消息创建一个 UniversalCrawler 实例，执行 .run()，完成后再 ACK
• 失败或超时不会阻塞其他任务