学习了简单的知识点，就会想要向有难度的问题挑战，这里必须要夸一夸小伙伴们。不过我们今天不需要做什么程序的测试，只用简单的两个代码对比，小伙伴们就能在其中体会两者的不同和难易程度。scrapy能否适合处理python爬虫调度的问题，小编直接说出答案小伙伴们也不能马上信服，下面就让我们在示例中找寻答案吧。

总的来说，需要使用代码来爬一些数据的大概分为两类人：

非程序员，需要爬一些数据来做毕业设计、市场调研等等，他们可能连 Python 都不是很熟；

程序员，需要设计大规模、分布式、高稳定性的爬虫系统，对他们来说，语言都无所谓的，更别说用不用框架了。

对于一个任何一个已经入门的程序员来说，Python 都算不上一个很复杂的语言，除了不用大括号可能让一些人感觉有些不适应之外，基本上看看语法上手就能写了。但是恰恰是因为我们都是老司机了，所以不能体会到使用一门编程语言对于外行来说可能『比登天还难』。如果不用 scrapy，可能我只需要这样：

import requests
 
def main():
    for i in range(100):
        rsp = requests.get(f"http://www.example.com/{i}.html")
        with open("example-{i}.txt", "w") as f:
            f.write(rsp.text)
 
if __name__ == "__main__":
    main()

就写好了一个简单的爬虫，而使用 scrapy 呢，大概需要这样吧：

import scrapy
 
class QuotesSpider(scrapy.Spider):
    name = 'quotes'
    
    def start_requests(self):
        urls = [
            'http://quotes.toscrape.com/page/1/',
            'http://quotes.toscrape.com/page/2/'
        ]
        for url in urls:
            yield scrapy.Request(url=url, callback=self.parse)
 
    def parse(self, response):
        page = response.url.split('/')[-2]
        filename = 'quotes-%s.html' % page
        with open(filename, 'wb') as f:
            f.write(response.body)
        self.log('Save file %s' % filename)

先不说代码增长了一倍有余，初学者会问到这些问题：什么是 class？为什么类还有参数？啊，什么是继承？yield 又是什么鬼，那个 scrapy.Request 又是啥？这些都是负担。

既然要开发大型爬虫系统，那么其中很重要的一部分就是爬虫的调度了。一种比较简单的模式是 scheduler 作为 master，全局调度。另一种模式没有 master，所有的爬虫 worker 都是对等的。在实际生产中显然是第一种用的更多。

显然 scheduler 这部分是不能再用一个爬虫框架来实现的，连主循环都没有咋写逻辑呢？我们可能还要实现增量爬取，或者消费业务方发来的爬取请求等各种业务，这块显然是在 scheduler 里面的，那么这个爬虫系统无非是 scheduler 分发任务给各个 worker 来抓取。worker 还可以使用 scrapy 实现，但是呢，这个 worker 其实已经弱化为一层薄薄的 downloader 了，那我要他干嘛呢？scrapy 的核心逻辑也不过是个深度或者广度优先的遍历而已，少一个依赖不好么……

爬虫的工作量要么在反爬，要么在调度等业务逻辑，本身只是一个 requests.get 而已，scrapy 提供的种种抽象对于初学者太复杂，大型系统又用不上，所以个人不推荐使用包括但不限于 scrapy 在内的所有爬虫框架。

相信看完这篇文章，有些小伙伴又对自己学习scrapy框架又产生了犹豫，其实不用太过于担心，因为本篇的讨论只限于大型的爬虫系统，像我们平时用的都是简单爬虫知识，并不会有太多影响。