本系列：
| Project | Language | Star | Watch | Fork |
| Nutch | Java | 1111 | 195 | 808 |
| webmagic | Java | 4216 | 618 | 2306 |
| WebCollector | Java | 1222 | 255 | 958 |
| heritrix3 | Java | 773 | 141 | 428 |
| crawler4j | Java | 1831 | 242 | 1136 |
| Pyspider | Python | 8581 | 687 | 2273 |
| Scrapy | Python | 19642 | 1405 | 5261 |
看到了吗？星星数***的Scrapy比其他所有的加起来都要多，我仿佛听到他这样说：
优点：
- 极其灵活的定制化爬取。
- 社区人数多、文档完善。
- URL去重采用布隆过滤器方案。
- 可以处理不完整的HTML，Scrapy已经提供了selectors（一个在lxml的基础上提供了更高级的接口），可以高效地处理不完整的HTML代码。
缺点：
- 不支持分布式部署。
- 原生不支持抓取JavaScript的页面。
- 全命令行操作，对用户不友好，需要一定学习周期。
结论
篇幅有限，就先选择这三个最有代表性的框架进行PK。他们都有远超别人的优点，比如：Nutch天生的搜索引擎解决方案、Pyspider产品级的WebUI、Scrapy最灵活的定制化爬取。也都各自致命的缺点，比如Scrapy不支持分布式部署，Pyspider不够灵活，Nutch和搜索绑定。究竟该怎么选择呢？
我们的目标是做纯粹的爬虫，不是搜索引擎，所以先把Nutch排除掉，剩下人性化的Pyspider和高可定制的Scrapy。Scrapy的灵活性几乎能够让我们完成任何苛刻的抓取需求，它的“难用”也让我们不知不觉的研究爬虫技术。现在还不是享受Pyspider的时候，目前的当务之急是打好基础，应该学习最接近爬虫本质的框架，了解它的原理，所以把Pyspider也排除掉。
最终，理性的从个人的需求角度对比，还是Scrapy胜出！其实Scrapy还有更多优点：
- HTML, XML源数据选择及提取的原生支持。
- 提供了一系列在spider之间共享的可复用的过滤器(即 Item Loaders)，对智能处理爬取数据提供了内置支持。
- 通过 feed导出 提供了多格式(JSON、CSV、XML)，多存储后端(FTP、S3、本地文件系统)的内置支持。
- 提供了media pipeline，可以 自动下载 爬取到的数据中的图片(或者其他资源)。
- 高扩展性。您可以通过使用 signals ，设计好的API(中间件, extensions, pipelines)来定制实现您的功能。
- 内置的中间件及扩展为下列功能提供了支持:
- cookies and session 处理
- HTTP 压缩
- HTTP 认证
- HTTP 缓存
- user-agent模拟
- robots.txt
- 爬取深度限制
- 针对非英语语系中不标准或者错误的编码声明, 提供了自动检测以及健壮的编码支持。
- 支持根据模板生成爬虫。在加速爬虫创建的同时，保持在大型项目中的代码更为一致。
- 针对多爬虫下性能评估、失败检测，提供了可扩展的 状态收集工具 。
- 提供 交互式shell终端 , 为您测试XPath表达式，编写和调试爬虫提供了极大的方便。
- 提供 System service, 简化在生产环境的部署及运行。
- 内置 Telnet终端 ，通过在Scrapy进程中钩入Python终端，使您可以查看并且调试爬虫。
- Logging 为您在爬取过程中捕捉错误提供了方便。
- 支持 Sitemaps 爬取。
- 具有缓存的DNS解析器。
下一步
吹了半天的Scrapy，时间也到了，如果大家能够喜欢上它，学习的效率一定会成倍提升！下次我会为大家带来满满的干货，并完成更具挑战性的爬虫任务，我们下期再见！
原文链接：http://www.cnblogs.com/tuohai666/p/8861422.html
