经常写爬虫的同学，肯定对下面这张图片很熟悉：
这是 Scrapy 的数据流图。
Scrapy 是一个非常优秀的爬虫框架，为了向 Scrapy 致敬，也为了让大家更好地理解 Scrapy 的工作原理，我们自己模仿 Scrapy 的数据流，写一个爬虫框架。
这个框架我命名为 Tinepeas，中文名叫做豌豆尖。以表达我对杭州吃不到豌豆尖的遗憾之情和对豌豆尖的想念。
Tinepeas 的数据流如下图所示：
基于 Scrapy 的数据流，我们省略了 Downloader Middleware、Spider Middleware 和 Pipeline，仅保留核心的爬虫定义、调度和网络请求。
Scrapy 基于 Twisted实现异步请求，而Tinepeas使用Asyncio 和 aiohttp 实现异步请求。
运行爬虫
我们先来看一下爬虫代码并运行，看看效果如何：
请求1000个页面，总共耗时不到10秒。
爬虫代码本身的写法，与 Scrapy 如出一辙。Tinepeas 会去调度开发者写的代码，并运行。
组件化与输入输出
Tinepeas 的核心思想是组件化。也就是单独实现各个不同的组件。每个组件之间定义好输入和输出。大家可以看到在数据流图中的Downloader、Spider、Scheduler都是组件。他们之间的数据通过Core来进行沟通。而各个组件之间交流的数据，就是Request对象和Response对象。
只要定义好输入和输出，各个组件可以分别由不同的人开发，甚至组件也可以进行替换。例如本文我们使用aiohttp来请求网络。但是只要保持输入和输入对应的 API 不变，你完全可以使用 Pyppeteer 来替换。
数据对象
在数据流图中的Request和Response都是数据对象。他们的作用，本质上与字典没有什么区别，都是用来存放数据的。只不过，使用类来组织，可以避免发生忘记字典里面有哪些 Key 的尴尬。而且通过 PyCharm 这种集成开发环境来开发的时候，还可以自动补全。
请求 Request
我们来看一下 Request 的代码：
from dataclasses import dataclass
from typing import Callable
@dataclass
class Request:
url: str
headers: dict = None
callback: Callable = None
method: str = 'get'
meta: dict = None
dont_filter: bool = False
encoding: str = 'utf-8'
def __repr__(self):
return f'url: {self.url}, callback: {self.callback}'正如上文所说，本质上，Request类的作用与字典没有什么区别，就是存放数据而已。在这个类里面，我们定义了请求的url(网址)，headers(请求头)，callback(回调函数)，method(请求方式)，meta(元数据存放)和dont_filter(不要过滤)，encoding(编码方式)。
其中，dont_filter涉及到的去重功能，我们在下一篇文章中通过中间件来实现。
至于下面的__repr__，是方便在调试的时候，看到请求对象的内容。对主要功能没有什么影响。
响应 Response
响应类Response比纯数据类要多一些东西：
import json
from .request import Request
from .selector import Selector
from dataclasses import dataclass
@dataclass
class Response:
body: str = ''
status: int = -1
request: Request = None
_selector: Selector = None
def json(self):
return json.loads(self.body)
@property
def selector(self):
if not self._selector:
self._selector = Selector(self.body)
return self._selector
def xpath(self, xpath_str):
return self.selector.xpath(xpath_str)
@property
def url(self):
return self.request.url
@property
def meta(self):
return self.request.meta我们先来看下图中方框框住的部分：
其中的body对应请求 URL 以后返回的内容，如果返回的是 JSON 字符串，那么可以调用response.json()方法直接对 JSON 字符串进行解析。
request对应的是请求对象，也就是上面一小节的 Request 类初始化以后的对象。
@property
def url(self):
return self.request.url
@property
def meta(self):
return self.request.meta通过@property装饰器，让这url和meta变成属性，这样就可以直接使用response.url来获取请求的 URL，而不需要写为response.request.url。
xpath方法和selector属性，我们在第二篇文章中再来详细讲解。
有了Request和Response这两个数据类所初始化的对象进行数据传递，我们就可以开始沟通各个不同的组件了。
调度器 Scheduler
输入与输出
调度器提供两个 API：def schedule(self, request)，接收请求参数；def get(self)，返回请求对象。
原理解读
调度器的作用看起来非常鸡肋：把请求先放进去，然后再取出来。然后传给下载器下载。调度器一日游到底有什么作用呢？
我们来考虑最常见的情况，把调度器想象成一个列表：
代码语言：javascript复制scheduler = []
scheduler.append(请求1)
scheduler.append(请求2)
scheduler.append(请求3)
scheduler.append(请求4)
request = scheduler.pop(0)
print('把 request 传给下载器')
request = scheduler.pop(0)
print('把 request 传给下载器')
request = scheduler.pop(0)
print('把 request 传给下载器')
request = scheduler.pop(0)
print('把 request 传给下载器')这就是一个非常常见的先入先出队列。我直接用列表就可以了，为什么还要写个类来处理它？
但我们考虑另一种情况，假如你一次性可以处理100个请求，现在你还有500个请求在排队。这个时候，你需要优先发起一个请求，应该怎么办？
你觉得是不是可以这样写：schedule.insert(0, 优先请求)？那么问题来了，如果当前排队的请求，他们也要优先处理怎么办？你怎么知道哪些请求需要更优先？
显然，我们可以通过给每一个请求设定一个优先级评分，然后对评分进行排序来实现优先发起高优先级的请求。
那么，当涉及到优先级评分的时候，你觉得直接使用列表仍然是最好的选择吗？这个时候显然用一个最大堆会更好，插入以后自动排序。不用每次都做全排序，复杂度大大降低。
关于更多调度器的问题，我们还是留在后面的文章来讲。今天我们就把他作为一个先入先出队列：
