Linux部署Scrapy学习教程-原创手记-慕课网

概述

本文详细介绍了在Linux环境下部署Scrapy的步骤，包括安装Python、Scrapy及其依赖库，配置环境变量，并提供了验证安装成功的方法。此外，文章还涵盖了创建Scrapy项目的基本操作和编写第一个Scrapy爬虫的示例，帮助读者熟悉Scrapy的使用。文章还涉及了在Linux服务器上部署Scrapy项目以及优化爬虫性能的方法。

Scrapy简介与安装

什么是Scrapy

Scrapy是一款用Python编写的开源Web爬虫框架，用于抓取网页数据并提取结构化信息。Scrapy采用了异步、非阻塞的爬取架构，可以在高并发环境下高效地抓取数据。Scrapy框架提供了一系列的功能，包括请求生成、响应解析、数据存储等，这些功能通过使用Scrapy的命令行工具或Python代码实现。

Scrapy适用于各种场景，如数据挖掘、网络监控、信息提取等。它支持多种数据提取方法，如XPath和CSS选择器，并且可以配置中间件来增强爬虫的功能，如处理请求头、Cookie或者使用代理等。

Scrapy的安装步骤

安装Python

首先，确保您的系统上已经安装了Python。Scrapy依赖于Python，建议使用Python 3.6及以上版本，因为它具有更好的兼容性和性能。安装Python可以参考Python官方网站的指南。

验证Python是否安装成功：

python3 --version

安装Scrapy

接下来，使用pip工具来安装Scrapy。pip是Python的包管理工具，用于安装和管理Python软件包。打开终端或命令行工具，并执行以下命令：

pip install scrapy

此命令会从PyPI（Python Package Index）下载Scrapy包及其所有依赖项，并安装到系统中。

安装Scrapy依赖项

Scrapy依赖于一些Python的第三方库，如Twisted、lxml等。当使用pip install scrapy安装时，Scrapy会自动下载并安装这些依赖项。

验证Scrapy是否安装成功

安装完成后，打开命令行工具，输入以下命令来检查Scrapy是否安装成功：

scrapy --version

如果安装成功，命令行会输出Scrapy的版本信息，例如：

scrapy 2.5.0

如果出现错误信息，检查Python和pip的安装路径是否正确，并重新尝试安装Scrapy。

Linux环境准备

操作系统要求

Scrapy可以在支持Python的任何操作系统上运行，但在本教程中，我们将使用Linux操作系统作为开发环境。推荐使用Ubuntu版本16.04及以上版本，因为它提供了良好的兼容性和稳定性。

安装Python环境

安装Python

如果您的Linux系统上尚未安装Python，请执行以下命令：

sudo apt update
sudo apt install python3 python3-pip

这些命令会安装Python3及其包管理工具pip。

配置Python环境

确保Python安装目录已添加到系统的环境变量中。您可以通过编辑~/.bashrc或~/.profile文件来配置Python环境变量。

echo 'export PATH="/usr/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

安装必要的依赖包

安装lxml库

Scrapy使用lxml库来解析HTML和XML文档。lxml是一个高效且强大的XML解析库。安装lxml可以使用以下命令：

pip install lxml

安装Twisted库

Scrapy使用的异步框架Twisted需要安装。安装Twisted可以使用以下命令：

pip install twisted

安装Scrapy依赖的其他库

Scrapy还需要其他一些依赖项，如Scrapy提到的依赖项。这些依赖项会通过pip install scrapy命令自动安装。如果需要，可以手动安装以下依赖项：

pip install cssselect
pip install w3lib
pip install parsel
pip install pyOpenSSL
pip install queuelib

验证环境配置

为了确认所有依赖项均已安装，可以使用以下命令检查版本信息：

python3 -m pip list

这将列出所有已安装的Python包及其版本。确保包含以下包：

lxml
twisted
scrapy
cssselect
w3lib
parsel
pyOpenSSL
queuelib

创建Scrapy项目

使用Scrapy命令行工具创建项目

使用Scrapy命令行工具，可以快速创建一个新的Scrapy项目。在命令行工具中，执行以下命令：

scrapy startproject myproject

这将创建一个新的目录myproject，其中包含Scrapy项目的基本结构。

项目结构介绍

Scrapy项目的基本结构如下：

myproject/
├── myproject/
│   ├── items.py
│   ├── middlewares.py
│   ├── pipelines.py
│   ├── settings.py
│   └── spiders/
│       └── __init__.py
└── scrapy.cfg

scrapy.cfg：这是项目的配置文件，定义了Scrapy命令行工具的配置。
myproject/items.py：用于定义项目中使用的数据结构。
myproject/middlewares.py：定义了Scrapy的中间件。
myproject/pipelines.py：定义了数据处理管道（pipeline）。
myproject/settings.py：配置Scrapy的全局设置。
myproject/spiders/：存放爬虫脚本的地方，每个爬虫都是一个Python类。

项目文件的具体代码展示

settings.py：

BOT_NAME = 'myproject'
SPIDER_MODULES = ['myproject.spiders']
NEWSPIDER_MODULE = 'myproject.spiders'

items.py：

class MyItem(scrapy.Item):
  title = scrapy.Field()
  url = scrapy.Field()

pipelines.py：

class MyPipeline(object):
  def process_item(self, item, spider):
      print("Processing item:", item)
      return item

middlewares.py：

class MySpiderMiddleware(object):
  def process_spider_input(self, response, spider):
      print("Processing spider input...")
      return response

  def process_spider_output(self, response, result, spider):
      print("Processing spider output...")
      return result

编写第一个Scrapy爬虫

在myproject/spiders/目录下创建一个新的Python文件，例如first_spider.py。接下来，在该文件中定义一个Scrapy爬虫类，继承自scrapy.Spider类。这个类需要定义一个name属性和start_urls列表。例如：

import scrapy

class FirstSpider(scrapy.Spider):
    name = 'first_spider'
    start_urls = ['http://example.com']

    def parse(self, response):
        self.log('Visited ' + response.url)

在这个例子中，爬虫的名字是first_spider，它从http://example.com开始抓取。parse方法用于处理抓取的页面，它从response对象中提取数据。

运行爬虫

在命令行工具中，转到项目目录并执行以下命令启动爬虫：

cd myproject
scrapy crawl first_spider

这将启动名为first_spider的爬虫，并开始抓取http://example.com页面。

Scrapy爬虫基本概念与操作

Scrapy爬虫的工作流程

Scrapy爬虫的工作流程包括以下几个步骤：

初始化：Scrapy初始化项目，创建一个Spider实例。
生成请求：Spider的start_requests方法生成初始请求。
下载请求：Scrapy使用Downloader下载请求的页面。
解析响应：响应传递给Spider的parse方法进行解析。
生成新的请求：解析过程中，可以生成新的请求，递归地抓取更多页面。
处理数据：解析完一个页面后，可以将提取的数据传递给管道（Pipeline）进行处理。
保存数据：管道处理完数据后，将数据保存至存储器（如数据库）。

解析器（XPath和CSS选择器）

Scrapy使用XPath和CSS选择器来解析HTML和XML文档。XPath是一种强大的查询语言，用于从XML或HTML文档中选择节点。CSS选择器是一种更简洁的语法，用于选择HTML元素。在Scrapy中，您可以根据需要选择使用XPath或CSS选择器。

示例：XPath选择器

import scrapy

class ExampleSpider(scrapy.Spider):
    name = 'example'
    start_urls = ['http://example.com']

    def parse(self, response):
        title = response.xpath('//title/text()').get()
        print('Title:', title)

示例：CSS选择器

import scrapy

class ExampleSpider(scrapy.Spider):
    name = 'example'
    start_urls = ['http://example.com']

    def parse(self, response):
        title = response.css('title::text').get()
        print('Title:', title)

处理请求与响应

在Scrapy爬虫中，可以通过定义parse方法或使用response.follow来处理请求和响应。

示例：使用`response.follow`生成新的请求

import scrapy

class ExampleSpider(scrapy.Spider):
    name = 'example'
    start_urls = ['http://example.com']

    def parse(self, response):
        links = response.css('a::attr(href)').getall()
        for link in links:
            yield response.follow(link, self.parse_link)

    def parse_link(self, response):
        title = response.css('title::text').get()
        print('Title:', title)

在这个例子中，parse方法获取页面中的所有链接，并使用response.follow生成新的请求。解析新的页面使用parse_link方法。

Scrapy爬虫进阶操作

使用中间件

Scrapy允许使用中间件来增强爬虫功能。中间件可以处理请求、响应、数据和信号等。中间件分为三类：爬虫中间件、下载中间件和蜘蛛中间件。

示例：自定义爬虫中间件

# myproject/middlewares.py

class MySpiderMiddleware(object):
    def process_spider_input(self, response, spider):
        # 在解析之前处理响应
        print('Processing spider input...')
        return response

    def process_spider_output(self, response, result, spider):
        # 在解析之后处理数据
        print('Processing spider output...')
        return result

在settings.py中启用中间件：

# myproject/settings.py

SPIDER_MIDDLEWARES = {
    'myproject.middlewares.MySpiderMiddleware': 543,
}

数据持久化

Scrapy提供了数据持久化支持，可以通过定义Pipeline来处理和保存抓取的数据。Pipeline可以进行数据的清洗、去重、存储等操作。

示例：定义Pipeline

# myproject/pipelines.py

class MyPipeline(object):
    def process_item(self, item, spider):
        print('Processing item:', item)
        return item

在settings.py中启用Pipeline：

# myproject/settings.py

ITEM_PIPELINES = {
    'myproject.pipelines.MyPipeline': 300,
}

日志记录与调试

Scrapy提供了一个强大的日志系统，可以记录爬虫的运行状态和错误信息。通过logger模块可以方便地进行日志记录。

示例：使用`logger`进行日志记录

import scrapy
import logging

class ExampleSpider(scrapy.Spider):
    name = 'example'
    start_urls = ['http://example.com']

    def parse(self, response):
        logging.info('Parsing page %s', response.url)
        title = response.css('title::text').get()
        logging.info('Title: %s', title)

Scrapy爬虫部署与优化

在Linux服务器上部署Scrapy项目

在Linux服务器上部署Scrapy项目需要将项目的源代码上传，并在服务器上执行Scrapy命令。可以通过SSH或其他方式将代码上传到服务器。

示例：上传代码到服务器

scp -r myproject user@server:/path/to/deploy

在服务器上安装Python、pip和Scrapy：

ssh user@server
sudo apt update
sudo apt install python3 python3-pip
pip install scrapy

在服务器上运行Scrapy爬虫

在服务器上切换到项目目录，并执行以下命令启动爬虫：

cd /path/to/deploy/myproject
scrapy crawl first_spider

优化爬虫性能

优化Scrapy爬虫可以从多个方面进行：

1. 使用异步处理

Scrapy本身是异步的，但可以通过优化请求的发送顺序和数量来进一步提高效率。例如，可以使用scrapy.http.Request的callback参数来控制回调函数的执行顺序。

2. 避免重复请求

通过在请求中设置dont_filter=True，可以避免重复请求同一页面。根据需要，可以自定义过滤逻辑。

3. 设置请求超时

通过设置请求的timeout参数，可以限制请求的超时时间，避免长时间等待响应。

示例：设置请求超时

import scrapy

class ExampleSpider(scrapy.Spider):
    name = 'example'
    start_urls = ['http://example.com']

    def start_requests(self):
        for url in self.start_urls:
            yield scrapy.Request(url, callback=self.parse, dont_filter=True, timeout=10)

定期爬取与定时任务设置

Scrapy可以配置定时任务来定期爬取数据。可以通过cron计划任务或使用Scrapy的CrawlerProcess来实现定期爬取。

示例：使用cron计划任务

编辑cron计划任务文件：

crontab -e

添加以下行以每小时运行一次爬虫：

0 * * * * /usr/bin/python3 /path/to/deploy/myproject/runner.py

这样，每小时将会有一个新的爬虫实例运行。

示例：使用`CrawlerProcess`定时爬取

import scrapy
from scrapy.crawler import CrawlerProcess

class ExampleSpider(scrapy.Spider):
    name = 'example'
    start_urls = ['http://example.com']

    def parse(self, response):
        # 爬虫逻辑
        pass

def run_spider():
    process = CrawlerProcess({
        'USER_AGENT': 'Scrapy',
    })
    process.crawl(ExampleSpider)
    process.start()

if __name__ == '__main__':
    run_spider()

使用cron每小时运行一次脚本，例如：

0 * * * * /usr/bin/python3 /path/to/deploy/myproject/runner.py

这样，每小时将会有一个新的爬虫实例运行。

总结

通过本教程，您了解了如何在Linux环境下安装和使用Scrapy，创建并运行Scrapy爬虫，以及优化和部署Scrapy项目。Scrapy提供了丰富的功能，包括XPath和CSS选择器、中间件、管道等，使得Web数据抓取变得简单高效。希望本教程对您有所帮助，如果您需要进一步深入学习Scrapy，可以参考Scrapy的官方文档或在M慕课网上寻找相关的教程。