Feapder

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如果你平时需要做数据采集、网页爬取、或者构建一个自动化的数据处理系统，那么Feapder绝对是一个值得关注的工具。它是一个基于 Python 的高性能爬虫框架，支持分布式部署，功能强大又灵活，非常适合做大规模数据抓取。应用特性 ✨高性能：支持多线程 + 协程，抓取速度快，资源利用率高。分布式支持：可以一键扩展成分布式架构，轻松应对大规模数据抓取。数据存储灵活：支持写入 MySQL、MongoDB、Elasticsearch、Kafka 等常见存储方式。断点续爬：即使任务中断，也能从上次停止的地方继续，不用担心重复采集。爬虫类型多样：支持普通爬虫、AirSpider（轻量级爬虫）、批量爬虫、实时爬虫等，满足不同场景需求。监控与告警：内置爬虫监控系统，可以监控运行状态，出错时还能自动告警。一句话总结：Feapder 就是“快、稳、灵活”的数据采集神器。应用技术栈 🛠️语言：Python 3.7+框架基础：Asyncio + 多进程/多线程数据存储：MySQL、MongoDB、Elasticsearch、Kafka 等消息队列：Redis / KafkaPC 前端：框架本身没有前端界面，通常结合 BI 工具或可视化系统使用部署教程 📦使用 Feapder 部署一个爬虫项目非常简单：1、安装依赖pip install feapder2、创建爬虫项目feapder create spider my_spider3、编写爬虫逻辑#在 my_spider.py 中定义请求和解析逻辑，例如：

import feapder

class MySpider(feapder.AirSpider):
    def start_requests(self):
        yield feapder.Request("https://example.com")

    def parse(self, request, response):
        print(response.text)

if __name__ == "__main__":
    MySpider().start()

4、运行爬虫python my_spider.py几行代码，就能跑起来一个爬虫，真心简单！推荐原因 👍开发效率高：内置大量功能，不用从零开始造轮子。扩展性强：无论是个人小型爬虫，还是企业级分布式爬虫集群，都能搞定。社区活跃：有不少开发者在使用，遇到问题能很快找到解决方案。健壮性好：断点续爬 + 监控告警，保证爬虫长期稳定运行。如果你平时需要经常采集数据，或者想搭建一个企业级的数据采集系统，Feapder 会是一个很不错的选择。应用相关链接 🔗链接名称链接地址GitHub
项目地址 https://github.com/Boris-code/feapder

官方文档 https://boris-code.github.io/feapder