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Scrapy爬蟲以及Scrapyd爬蟲部署

阿新 • • 發佈：2019-01-11

使用HTTP服務開啟一個爬蟲

昨天用Shell配合Python做了一個離線的作業控制系統，功能是有了，但是拓展性著實有點差，對小指令碼小工具來說效果還可以，但是對於大型的爬蟲類以及需要靈活控制的專案，可能就不太適合了。

畢設要做的課題已經確定是“網路爬蟲程式”了，所以對爬蟲的控制這一點是必不可少的，因此來總結一下今天學習的Scrapy以及Scrapyd。從開發，到部署一條龍的實現一下。

既然是一條龍，那麼就把整體的流程走一下，詳見下文。

環境

我的編碼環境如下：

  • OS： windows10
  • Python：Python3.6
  • Scrapy: Scrapy 1.5.0
  • Scrapyd: twistd (the Twisted Windows runner) 17.9.0

具體的安裝方式很簡單，Python3.6自帶了超好用的包管理工具pip，因此安裝起來就很方便了。

pip install scrapy
# 如果已經安裝了scrapy ,現在想升級的話也可以使用下面的命令
#pip install scrapy --upgrade

pip install scrapyd
pip install scrapyd-client

經過一段時間的等待，我們環境所依賴的應該就安裝好了。

Scrapy爬蟲框架

環境已經搭建好了，下面開始正式的編碼。完成目標： 統計CSDN部落格部分文章的資訊（如標題，發表時間，瀏覽量，評論量等）。

建立專案

隨便找一個目錄，就可以開始了。具體的命令如下：

scrapy startproject csdn
# 意思是使用scrapy自帶的templates下的basic模板建立一個project名為csdn的爬蟲專案

建立完之後，我們會發現剛才的資料夾下多了一些檔案，目錄結構大致如下：

E:\CODE\PYTHON\ENVS\SCRAPYLEARN\CODES\CSDN
│  scrapy.cfg
│
└─csdn
    │  csdn.article.json
    │  items.py
    │  middlewares.py
    │  pipelines.py
    │  settings.py
 

    │  __init__.py
    │
    ├─spiders
    │  │  csdn_spider.py
    │  │  __init__.py

scrapy.cfg檔案以windows下的ini格式儲存了我們的專案的配置資訊，一般不怎麼用改動，但是裡面的資訊很重要，這一點明確下還是比較好的。比如：


[settings]
default = csdn.settings

[deploy]
#url = http://localhost:6800/  # 部署爬蟲專案的時候這個註釋記得開啟
project = csdn

剩下的檔案，基本功能如下：

settings.py # 爬蟲細節配置，基本上預設的就夠了。但是有些可能也要手動改下，比如ROBOT協議是否要遵守（預設遵守，我們也可以手動開啟來無視這個“君子協議”）
items.py    # 定義爬取目標的資料結構，注意是結構哈。拓展部分見文件，
pipelines.py # 資料持久化的問題，具體是檔案系統，資料庫還是web儲存服務商視具體情況而定
middlewares.py # 中介軟體服務，對這個例子來說，用不到
spider/ # 這個目錄是我們要特別注意的，因為我們的爬蟲程式碼的細節都要在這裡面實現。

建立爬蟲

因為今天我們要做的是關於CSDN文章的爬蟲，所以這裡為了見名之意，就起了個名為csdn_spider.py，這一步可以手動建立，也可以藉助scrapy的genspider自命令來實現。後者實際上是使用的scrapy的自帶的爬蟲模板自動生成的。

# 記得在爬蟲的根目錄（包含了scrapy.cfg檔案的那層哈）
scrapy genspider csdn

具體的繼承細節這類的直接看文件來的更清晰，這不再過多贅述，就直接貼程式碼了。

import scrapy
from csdn.items import CsdnItem


class CsdnSpider(scrapy.Spider):
    name = "csdn"
    allowed_domains = ["csdn.net"]

    start_urls = ["http://blog.csdn.net/marksinoberg/"]

    def parse(self, response):
        # print(response.request)
        # //*[@id="papelist"]/div/nav/ul/li
        # urls = response.xpath('//*[@id="papelist"]/div/nav/ul/li')
        pageurls = response.xpath('//*[@id="papelist"]/div/nav/ul/li/a/@href').extract()
        for url in pageurls:
            pageurl = "http:" + url
            yield scrapy.Request(url=pageurl, callback=self.parse_out_article_url)

    def parse_out_article_url(self, response):
        # //*[@id="article_list"]/div[18]/div
        articleurls = response.xpath('//*[@id="article_list"]/div/div/h1/span/a/@href').extract()
        for url in articleurls:
            articleurl = "http:" + url
            yield scrapy.Request(articleurl, callback=self.parse_each_article)

    def parse_each_article(self, response):
        title = response.xpath("/html/head/title/text()").extract_first()
        postdate = response.xpath('//*[@id="article_details"]/div[2]/div[2]/span[1]/text()').extract_first()
        watches = response.xpath('//*[@id="article_details"]/div[2]/div[2]/span[2]/text()').extract_first()
        comments = response.xpath('//*[@id="article_details"]/div[2]/div[2]/span[3]/text()').extract()[1]
        # comments = response.xpath('//*[@id="article_details"]/div[2]/div[2]/span[3]/text()').extract[0]
        item = CsdnItem()
        item['title'] = title
        item['url'] = response.url
        item['postdate'] = postdate
        item['watches'] = watches
        item['comments'] = comments
        print(title + " | " + postdate  + " | " + watches  + " | " + comments)
        return item

具體的思路就是，通過start_urls指定的URL。抓到頁面後提取出裡面的部落格頁碼對應的連結（每一頁裡面都會有很多篇具體的文章）。對每一個頁進行抓取，然後再對每一篇部落格進行具體的解析。

這裡start_urls下只能看到5個頁面（實際上是4個，CSDN的當前頁沒有連結，這一點沒做處理，其實直接處理也是很方便的，受益於yield嘛，哈哈）。

思路很清晰，但是要理解request和response的工作流程還是有點繞的。這裡也簡單描述下。
scrapy 通過start_urls建立request物件，同時callback方法（預設是parse）會被作為一個引數傳給Request構造方法，這樣，底層完成Request後，將返回的response作為一個結果集傳給callback方法，這樣的非同步處理，不僅方便而且不會阻塞，可謂是有很多好處。

至此，爬蟲已經編寫完畢了。

E:\Code\Python\envs\scrapylearn\codes\csdn\csdn>scrapy list
csdn

執行爬蟲

現在程式碼也已經編寫完畢了。直接執行爬蟲就好。執行爬蟲有很多種方式。我們可以通過指定py爬蟲檔案的方式，或者爬蟲名稱的方式來執行剛才編寫完畢的爬蟲。

# 需要進入到spider目錄哈
scrapy runspider csdn_spider.py
scrapy crawl csdn # 會輸出爬蟲整個生命流程的所有輸出，便於除錯
scrapy crawl csdn --nolog # 只打印爬蟲內部的輸出資訊，不會有除錯資訊輸出，看起來更加簡潔。
scrapy crawl --nolog csdn -o csdn.article.json # 將爬蟲資訊重定向輸出到檔案中

這裡我就以第二個命令作為示例吧。

E:\Code\Python\envs\scrapylearn\codes\csdn\csdn>scrapy crawl --nolog csdn -o csdn.article.json
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至此，整個爬蟲已經全部除錯通過。至於xpath和css這些Selector，我個人建議還是看官方文件來得實惠。而且講的也更加的清晰。

Scrapyd爬蟲部署服務

windows 下部署命令不識別的問題

下面進入第二個階段，部署我們剛才已經完成的爬蟲專案。安裝好了scrapyd和scrapd-client後，我們可能會遇到scrapyd-deploy不是windows下的命令的問題。這是由於環境變數找不到導致的。
解決辦法也很簡單。在python的安裝目錄下建立倆同名的bat批處理檔案即可。

解決scrapyd-deploy命令不識別的問題

開啟scrapyd服務

這樣就可以正常使用部署爬蟲的命令了。在部署爬蟲之前，先開啟scrapyd的服務。具體的命令如下：

[email protected]~#scrapyd
2018-03-13T21:54:45+0800 [-] Loading d:\software\python3\lib\site-packages\scrapyd\txapp.py...
2018-03-13T21:54:46+0800 [-] Scrapyd web console available at http://127.0.0.1:6800/
2018-03-13T21:54:46+0800 [-] Loaded.
2018-03-13T21:54:46+0800 [twisted.application.app.AppLogger#info] twistd 17.9.0 (d:\software\python3\python.exe 3.6.0) starting up.
2018-03-13T21:54:46+0800 [twisted.application.app.AppLogger#info] reactor class: twisted.internet.selectreactor.SelectReactor.
2018-03-13T21:54:46+0800 [-] Site starting on 6800
2018-03-13T21:54:46+0800 [twisted.web.server.Site#info] Starting factory <twisted.web.server.Site object at 0x0000019D2BDFC320>
2018-03-13T21:54:46+0800 [Launcher] Scrapyd 1.2.0 started: max_proc=16, runner='scrapyd.runner'

部署爬蟲

服務已經開啟，這個時候要記得開啟scrapy.cfg中的deploy的url引數。否則scrapy爬蟲部署可能就失敗了。

[deploy:csdndeploy]
url = http://localhost:6800/
project = tutorial

注意[deploy:csdndeploy] 的格式，意思是target為csdndeploy的部署配置。有其他的部署可以通過冒號後面的target名稱進行單獨設定。

然後具體的部署命令是：

E:\Code\Python\envs\scrapylearn\codes\csdn\csdn>scrapyd-deploy csdndeploy -p csdn
Packing version 1520952421
Deploying to project "csdn" in http://localhost:6800/addversion.json
Server response (200):
{"node_name": "DESKTOP-5U5QNB2", "status": "ok", "project": "csdn", "version": "1520952421", "spiders": 1}

作業控制

scrapyd的官方文件也是很詳細，我們可以通過對schedule.json，cancle.json等資源來實現以HTTP服務的方式控制爬蟲。具體的文件為http://scrapyd.readthedocs.io/en/latest/api.html

比如下面的開啟爬蟲：

$ curl http://localhost:6800/schedule.json -d project=csdn -d spider=csdn

然後的下面的結果就說明已經成功開啟了一個爬蟲。

biao@DESKTOP-5U5QNB2 MINGW64 /e/Code/Python/envs/scrapylearn/codes/csdn
$ curl http://localhost:6800/schedule.json -d project=csdn -d spider=csdn
  % Total    % Received % Xferd  Average Speed   Time    Time     Time  Current
                                 Dload  Upload   Total   Spent    Left  Speed
100   118  100    94  100    24     31      7  0:00:03  0:00:03 --:--:--    31{"node_name": "DESKTOP-5U5QNB2", "status": "ok", "jobid": "4b39330c26ce11e8834a74d02bba7257"}

點選“Log”超連結，就可以看到爬蟲的具體的輸出資訊了。
爬蟲的具體執行情況

其他HTTP操作類似，就不再過多的贅述了。參考官方文件即可。

總結

上一篇文章寫了製作一個離線的作業控制系統，而今天這裡用到的scrapyd就是一個底層使用了twisted的集成了的IPC服務套件（注意即使是同一個spider，兩次run也要放到不同的JOBDIR，具體可以參考文件），很方便。然而自己去實現的話，對這塊的內容也會理解的更深刻。

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分配 返回 afa 一個 同方 except erer 簡單 direct 首先我們來了解下python中的進程，線程以及協程！ 從計算機硬件角度： 計算機的核心是CPU，承擔了所有的計算任務。一個CPU，在一個時間切片裏只能運行一個程序。 從操作系統的角度： 進程

node.js 爬蟲以及數據導出到excel

數據 agen ket new sta -type string event ont //server.js 1 var http = require(‘http‘), 2 url = require("url"), 3 superagent

Scrapy分布式爬蟲打造搜索引擎（慕課網）--爬取知乎（二）

false pat 模塊 text 文件的 服務 協議 .py execute 通過Scrapy模擬登陸知乎 通過命令讓系統自動新建zhihu.py文件 首先進入工程目錄下 再進入虛擬環境 通過genspider命令新建zhihu.py scrap

Scrapy分布式爬蟲打造搜索引擎 （一）,開發環境安裝

req per 分布式 apt fff mkdir bootstra ble douban Technorati 標簽: 分布式爬蟲 Linux環境下安裝mysqlsudo apt-get install mysqlserver 然後可以查看是否啟動 ps aux | gr

Scrapy分布式爬蟲之ES搜索引擎網站|Scrapy爬蟲視頻教程

視頻 網絡爬蟲 管理系 搜索引擎 聚類 醫療 esql pan 網絡知識 Scrapy分布式爬蟲之ES搜索引擎網站 分享網盤地址——https://pan.baidu.com/s/1smNcos1 密碼：wnze 備用地址（騰訊微雲）：http://url.cn/51n4s

Anaconda安裝以及scrapy框架和scrapyd的安裝

直接 好用 希望 說了 install 自動 blog 爬蟲 點擊 把學到的分享到自己的隨筆之中~希望能幫助到各位新入駐的小白和以後的自己。 這兩天我的老師偶爾提到了Anaconda的框架~就帶大家來安裝一下~ 首先我們需要再網上下載一個Anaconda的安裝包，網址是：h

Python爬蟲：Scrapy除錯執行單個爬蟲

一般執行Scrapy專案的爬蟲是在命令列輸入指令執行的： $ scrapy crawl spider 每次都輸入還是比較麻煩的，偶爾還會敲錯，畢竟能少動就少動 Scrapy提供了一個命令列工具，可以在單個spider檔案中加入以下程式碼： from scrapy im

爬蟲實踐之爬蟲框架Scrapy安裝

1.爬蟲框架Scarpy Scrapy 是一個快速的高層次的螢幕抓取和網頁爬蟲框架，爬取網站，從網站頁面得到結構化的資料，它有著廣泛的用途，從資料探勘到監測和自動測試，Scrapy完全用Python實現，完全開源，程式碼託管在Github上，可執行在Linux，Windows，Mac和BS

網路爬蟲以及自動化測試中圖形驗證碼識別解決思路以及方法

前言 做自動化測試的朋友都知道圖形驗證碼在整個自動化執行過程中，很可能是阻礙推進的問題，可以採用萬能驗證碼（開發哥哥會流出一個供自動化測試用的），如果不通過開發預留，有以下解決方案。 解決思路 1.python3自帶光學字元識別模組tesserocr與pytesseract，可以識別簡單驗證碼； 2.稍

linux下在伺服器上配置scrapy框架的python爬蟲，使用mysql資料庫儲存

最近在做把 爬蟲部署到伺服器上，爬下來的資料再存到資料庫裡。 因為伺服器是linux系統的，所以我們事先需要配置一些環境檔案以及依賴的庫 1、裝python 這一步沒啥好說的吧 2、裝pip，然後再用pip裝依賴的庫： pip install pymysql

Python網路爬蟲之製作股票資料定向爬蟲 以及爬取的優化 可以顯示進度條！

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scrapy抓取拉勾網職位信息（一）——scrapy初識及lagou爬蟲項目建立

報錯 中間鍵 方式 set 分享圖片 生成 pytho 薪酬 color 本次以scrapy抓取拉勾網職位信息作為scrapy學習的一個實戰演練 python版本：3.7.1 框架：scrapy（pip直接安裝可能會報錯，如果是vc++環境不滿足，建議直接安裝一個visua

scrapy抓取拉勾網職位資訊（一）——scrapy初識及lagou爬蟲專案建立

本次以scrapy抓取拉勾網職位資訊作為scrapy學習的一個實戰演練 python版本：3.7.1 框架：scrapy（pip直接安裝可能會報錯，如果是vc++環境不滿足，建議直接安裝一個visual studio一勞永逸，如果報錯缺少前置依賴，就先安裝依賴）     本篇