继续浏览精彩内容
慕课网APP
程序员的梦工厂
打开
继续
感谢您的支持,我会继续努力的
赞赏金额会直接到老师账户
将二维码发送给自己后长按识别
微信支付
支付宝支付

Scrapyd入门教程:轻松搭建分布式Scrapy任务调度系统

慕村225694
关注TA
已关注
手记 265
粉丝 7
获赞 28
概述

Scrapyd是一个由Scrapy社区维护的分布式爬虫任务调度系统,通过HTTP API方式部署和管理Scrapy项目。它提供了部署、启动、停止和监控爬虫任务的功能,旨在提高爬取效率和任务管理的灵活性。Scrapyd支持多种方式来控制爬虫任务,包括启动、停止和获取爬虫状态。

Scrapyd简介

Scrapyd是一个由Scrapy社区维护的分布式爬虫任务调度系统。它使你能够通过HTTP API方式部署Scrapy项目,并管理爬虫任务,同时方便地查看爬虫的状态。Scrapyd旨在解决Scrapy单机部署的局限性,通过分布式部署提高爬取效率和任务管理的灵活性。

Scrapyd是什么

Scrapyd是一个HTTP API服务,允许你通过命令行或编程语言发送HTTP请求来部署Scrapy项目,启动或停止爬虫,并查看爬虫状态。它提供了一个Web接口,可以方便地管理和查看爬虫运行状态。Scrapyd本身不包含Scrapy项目,但它可以管理和部署任意数量的Scrapy项目。

Scrapyd能做什么

Scrapyd的主要功能包括:

  • 部署Scrapy项目:通过HTTP API发送请求,将本地的Scrapy项目部署到服务器上。
  • 启动爬虫:通过调用API,启动已部署的爬虫运行。
  • 停止爬虫:通过调用API,停止正在运行的爬虫。
  • 获取爬虫状态:通过调用API,获取爬虫的运行状态,包括运行时间、剩余待爬取的URL数量等。
  • 管理日志:通过访问指定的URL,获取爬虫的日志信息。

Scrapyd和Scrapy的关系

Scrapyd和Scrapy是两个紧密相关的工具,但它们各自有不同的功能和用途。

  • Scrapy是一个强大的爬虫框架,用于爬取网站并提取结构化的数据。Scrapy本身是Python编写的,提供了丰富的API并允许开发者自定义爬虫逻辑。
  • Scrapyd是一个服务,用于部署和管理Scrapy项目。它提供了部署Scrapy项目的接口,能够启动、停止和监控爬虫任务。Scrapyd不是Scrapy的一部分,而是一个由Scrapy社区维护的扩展工具。

安装与配置

安装和配置Scrapyd需要分为服务器端和客户端两部分。服务器端负责接收和处理来自客户端的HTTP请求,管理Scrapy项目的部署和运行;客户端则用于远程控制部署和运行爬虫任务。

安装Scrapyd服务端

  1. 安装Python和pip

    • 确保你的系统中已经安装了Python和pip。如果没有安装,可以通过如下命令安装:
      # Ubuntu/Debian
      sudo apt-get update
      sudo apt-get install python3 python3-pip
      # CentOS/RHEL
      sudo yum install python3 python3-pip
  2. 安装Scrapyd

    • 使用pip安装Scrapyd服务端:
      pip install scrapyd
  3. 启动Scrapyd服务
    • 使用如下命令启动Scrapyd服务:
      scrapyd
    • 启动后,Scrapyd将监听默认端口(8080)。可以通过访问http://localhost:8080来验证Scrapyd是否正常运行。

配置Scrapyd服务端

Scrapyd的默认配置文件是scrapyd.conf,位于系统路径中。可以通过编辑该配置文件来自定义Scrapyd的配置。

  1. 找到配置文件

    • 默认情况下,配置文件位于~/.scrapyd/scrapyd.conf,或者可以使用scrapyd命令的-c选项来指定配置文件的路径。
    • 示例配置文件:

      [scrapyd]
      http_port = 8080
      bind_address = 127.0.0.1
      
      [settings]
      default = default_settings
      
      [dbs]
      default = sqlite:///database.sqlite
  2. 修改配置文件

    • 根据需求修改配置文件中的参数。例如,修改监听的IP地址和端口:

      bind_address = 0.0.0.0
      http_port = 8081
    • 修改Scrapy项目的默认设置:
      [settings]
      default = myproject.settings

安装Scrapyd客户端

安装Scrapyd客户端主要用于远程控制Scrapy项目的部署和运行。客户端可以通过命令行工具scrapyd-client发送HTTP请求来操作Scrapyd服务器。

  1. 安装scrapyd-client

    • 使用pip安装scrapyd-client
      pip install scrapyd-client
  2. 使用scrapyd-client发送请求
    • 启动Scrapyd客户端时,可以通过如下命令与Scrapyd服务器进行通信:
      scrapyd-client -u http://localhost:8080

使用Scrapyd部署爬虫项目

为了部署Scrapy项目到Scrapyd服务器,你需要先创建Scrapy项目,然后将项目上传到Scrapyd,最后部署项目。

创建Scrapy项目

  1. 创建Scrapy项目

    • 使用如下命令创建Scrapy项目:
      scrapy startproject myproject
    • 创建项目后,目录结构如下:
      myproject/
      ├── myproject/
      │   ├── __init__.py
      │   ├── items.py
      │   ├── middlewares.py
      │   ├── pipelines.py
      │   ├── settings.py
      │   └── spiders/
      │       ├── __init__.py
      │       └── first_spider.py
      ├── scrapy.cfg
      └── requirements.txt
  2. 编写爬虫

    • myproject/spiders/目录下创建一个爬虫文件first_spider.py,例如:

      import scrapy
      
      class FirstSpider(scrapy.Spider):
       name = 'first'
       start_urls = ['http://example.com/']
      
       def parse(self, response):
           self.log('Visited ' + response.url)
           yield response.css('h1 a::text').extract_first()

上传Scrapy项目到Scrapyd

上传Scrapy项目到Scrapyd服务器需要先将项目打包成egg文件。

  1. 安装setuptools

    • 使用pip安装setuptools
      pip install setuptools
  2. 打包项目

    • 切换到项目目录并打包项目:
      cd myproject
      python setup.py bdist_egg
    • 打包完成后,可以在dist/目录下找到生成的egg文件,例如myproject-1.0.0-py3.7.egg
  3. 上传egg文件
    • 使用scrapyd-client上传egg文件到Scrapyd服务器:
      scrapyd-client -u http://localhost:8080/ deploy myproject /path/to/myproject-1.0.0-py3.7.egg

部署Scrapy项目

部署Scrapy项目到Scrapyd服务器的过程包括上传项目和启动爬虫。

  1. 部署项目

    • 使用scrapyd-client部署项目:
      scrapyd-client -u http://localhost:8080/ deploy myproject
  2. 启动爬虫
    • 启动刚刚部署的爬虫:
      scrapyd-client -u http://localhost:8080/ schedule myproject first
    • 这里myproject是项目名称,first是爬虫名称。

控制Scrapy爬虫任务

Scrapyd提供了多种控制爬虫任务的方式,包括启动、停止和获取爬虫状态。

启动Scrapy爬虫

启动爬虫任务可以通过发送HTTP请求给Scrapyd服务端来实现。具体步骤如下:

  1. 发送启动请求

    • 使用如下命令启动爬虫:
      scrapyd-client -u http://localhost:8080/ schedule myproject first
    • 这里的myprojectfirst分别是项目名和爬虫名。
  2. 验证爬虫状态
    • 通过访问http://localhost:8080/deliveries查看爬虫的运行状态。

停止Scrapy爬虫

停止运行中的爬虫可以通过发送HTTP请求来实现。

  1. 发送停止请求

    • 使用scrapyd-client停止爬虫:
      scrapyd-client -u http://localhost:8080/ cancel myproject first
    • 这里的myprojectfirst分别是项目名和爬虫名。
  2. 验证停止状态
    • 可以通过访问http://localhost:8080/deliveries来查看爬虫是否已成功停止。

获取Scrapy爬虫状态

获取爬虫的状态可以通过访问Scrapyd提供的URL接口来实现。

  1. 获取爬虫状态

    • 使用如下命令获取爬虫状态:
      scrapyd-client -u http://localhost:8080/ list myproject
    • 这里的myproject是项目名称。
  2. 查看日志
    • 获取爬虫的日志信息:
      scrapyd-client -u http://localhost:8080/ log myproject first 0
    • 这里的myprojectfirst分别是项目名和爬虫名,0表示获取最新的日志。

Scrapy任务调度与管理

Scrapy任务的调度与管理可以通过多种方式实现,包括使用Scrapyd来设置调度任务、监控任务运行状态和管理日志与错误。

设置调度任务

Scrapyd支持通过scheduleAPI来设置爬虫的运行时间。例如,你可以设置爬虫在每天的某个时间点自动启动。

  1. 调度任务
    • 使用如下命令设置爬虫的运行时间:
      scrapyd-client -u http://localhost:8080/ schedule myproject example start_time="2023-10-01T00:00:00"
    • 这里的start_time参数指定了爬虫启动的具体时间。

监控任务运行状态

Scrapyd提供了多种接口来监控爬虫任务的运行状态,包括查看爬虫的运行时间、剩余待爬取的URL数量等。

  1. 获取任务状态

    • 可以通过如下命令获取爬虫的状态:
      scrapyd-client -u http://localhost:8080/ list myproject
    • 这里的myproject是项目名称。
  2. 查看日志

    • 获取爬虫的日志信息:
      scrapyd-client -u http://localhost:8080/ log myproject first 0
    • 这里的myprojectfirst分别是项目名和爬虫名,0表示获取最新的日志。
  3. 监控爬虫运行
    • 可以通过访问http://localhost:8080/status获取Scrapyd服务的状态,以及http://localhost:8080/deliveries获取具体的爬虫任务运行状态。

管理日志和错误

Scrapyd提供了多种方式来管理和查看爬虫的日志和错误信息。

  1. 管理日志

    • 获取爬虫的日志信息:
      scrapyd-client -u http://localhost:8080/ log myproject first 0
    • 这里的myprojectfirst分别是项目名和爬虫名,0表示获取最新的日志。
  2. 管理错误
    • 获取爬虫的错误信息:
      scrapyd-client -u http://localhost:8080/ log myproject first 0
    • 通过日志信息可以查看爬虫运行过程中出现的错误信息。

在settings.py中配置日志路径

LOG_ENABLED = True
LOG_LEVEL = 'DEBUG'
LOG_FILE = 'myproject.log'

性能优化建议

Scrapy任务的性能优化可以通过多种方式来实现,包括增加并发任务数、优化Scrapy项目的性能和使用异步爬虫。

  1. 增加并发任务数

    • 优化点:Scrapyd默认情况下每个项目最多同时运行5个任务。可以通过修改配置文件来增加并发任务数。
    • 示例配置
      [settings]
      concurrent_jobs = 10
  2. 优化Scrapy项目的性能

    • 优化点:对Scrapy项目进行调优,例如调整下载延迟、设置最大重试次数等。
    • 示例设置
      DOWNLOAD_DELAY = 0.5
      RETRY_TIMES = 5
  3. 使用异步爬虫

    • 优化点:使用Scrapy的异步爬虫框架来提高爬取效率。
    • 示例代码

      import scrapy
      
      class AsyncSpider(scrapy.Spider):
       name = 'async_spider'
       start_urls = ['http://example.com/']
      
       async def parse(self, response):
           await self.log('Visited ' + response.url)
           yield response.css('h1 a::text').get()

Scrapy与Scrapyd的配合使用注意事项

  1. Scrapy项目的兼容性

    • 注意点:确保部署的Scrapy项目与Scrapyd兼容,特别是项目依赖项和Scrapy配置需要正确设置。
  2. 项目部署的频率

    • 注意点:频繁部署项目会增加系统负载,建议在必要时进行部署,例如项目更新或新增爬虫时。
  3. 任务调度的合理性
    • 注意点:合理设置任务调度,避免同时启动过多任务导致资源竞争和性能下降。

通过以上章节的介绍,相信你已经掌握了如何使用Scrapyd搭建分布式Scrapy任务调度系统,并能够进行有效的任务管理。如果你有任何疑问或需要进一步的帮助,可以参考Scrapy官方文档或社区资源。

打开App,阅读手记
0人推荐
发表评论
随时随地看视频慕课网APP