Scrapyd入门：轻松搭建Scrapy分布式爬虫框架

本文介绍了Scrapyd入门的相关知识，包括Scrapyd的安装与启动、Scrapy基础概念、Scrapy项目的创建与关键文件介绍，以及如何使用Scrapyd部署Scrapy项目。

Scrapyd是什么

Scrapyd 是一个Scrapy的分布式爬虫部署工具。它允许你将Scrapy爬虫部署在多个服务器上，实现爬虫任务的分布式处理。Scrapyd通常与Scrapy配合使用，以实现更高效、更灵活的爬虫任务部署。

Scrapyd的作用与优势

Scrapyd的主要作用与优势包括：

• 分布式处理：可以将爬虫任务分配到多台机器上，从而提升爬取速度和效率。
• 集中管理：Scrapyd提供了便捷的Web界面，可以集中管理多个Scrapy爬虫项目和版本。
• 自动部署：支持自动部署新的爬虫项目或更新现有项目，无需手动操作。
• 资源隔离：每个爬虫项目可以独立运行，互不影响，有效避免资源竞争和冲突。
• 弹性扩展：支持动态扩展，根据实际需求增减计算资源，灵活应对突发高负载。

安装Scrapyd

安装Scrapyd之前，请确保已经安装了Python 3和Scrapy。

1. 安装Scrapyd：

   pip install scrapyd

2. 启动Scrapyd服务：

   scrapyd

   启动成功后，会在命令行输出如下信息：

   2023-04-25 15:29:34+0000 [-] Log opened.
   2023-04-25 15:29:34+0000 [-] Log opened.
   2023-04-25 15:29:34+0000 [-] Log opened.
   2023-04-25 15:29:34+0000 [-] Starting scraper server, version 1.2.1
   2023-04-25 15:29:34+0000 [-] Starting HTTP server on 127.0.0.1:6800
   2023-04-25 15:29:34+0000 [Scrapy] INFO: Scrapy 1.7.3 started (bot: scrapyd)
   2023-04-25 15:29:34+0000 [Scrapy] INFO: Versions: scrapy=1.7.3, lxml=4.3.4, cssselect=1.0.3, w3lib=1.19.0, Twisted=17.9.0, python-dateutil=2.6.1, queuelib=1.5.0
   2023-04-25 15:29:34+0000 [Scrapy] INFO: Enabled extensions:
   2023-04-25 15:29:34+0000 [Scrapy] INFO: Enabled middleware:
   2023-04-25 15:29:34+0000 [Scrapy] INFO: Enabled spider middlewares:
   2023-04-25 15:29:34+0000 [Scrapy] INFO: Enabled item pipelines:
   2023-04-25 15:29:34+0000 [Scrapy] INFO: Spider opened

Scrapy爬虫基础概念

Scrapy是一个用于抓取网站并提取结构化数据的Python库。它提供了一种高层次接口，用于方便地定义和操作爬虫。以下是Scrapy的基础概念：

• 项目（Project）：Scrapy项目的顶层目录，包含所有爬虫及其相关配置。
• 爬虫（Spider）：定义了如何抓取网站的内容（规则）和如何解析抓取到的数据。
• 中间件（Middleware）：位于Scrapy引擎与爬虫、调度器、下载器之间，用于处理请求和响应。
• 管道（Pipeline）：用来处理爬虫文件中提取的数据，主要负责清理、验证和存储数据。
• 调度器（Scheduler）：存储待抓取URL，并决定下一个要抓取的URL。
• 下载器（Downloader）：负责网络请求，向指定的URL发送网络请求，并返回响应。
• 引擎（Scrapy Engine）：负责控制整个爬虫流程，协调其他组件的工作。

创建第一个Scrapy项目

要创建一个新的Scrapy项目，可以使用以下命令：

scrapy startproject myproject

这将在当前目录下创建一个名为myproject的目录，其中包含以下文件和目录：

• myproject/: 项目根目录。
• myproject/__init__.py: 空文件，用于将myproject定义为Python包。
• myproject/items.py: 定义了爬虫提取的数据结构。
• myproject/pipelines.py: 处理爬虫提取的数据的地方。
• myproject/settings.py: 包含了Scrapy项目的配置。
• myproject/spiders/: 包含Scrapy爬虫的目录。
• myproject/spiders/__init__.py: 空文件，用于将spider定义为Python包。

Scrapy项目中的关键文件介绍

items.py

定义了爬虫提取的数据结构，通常以字典的形式存储。例如：

import scrapy

class MyItem(scrapy.Item):
    # 定义数据字段
    name = scrapy.Field()
    description = scrapy.Field()
    url = scrapy.Field()

pipelines.py

用于处理爬虫提取的数据。可以在这里进行数据清洗、验证和存储等操作。例如：

class MyPipeline(object):
    def process_item(self, item, spider):
        # 数据处理逻辑
        return item

settings.py

包含了Scrapy项目的配置。例如：

# 配置数据存储
ITEM_PIPELINES = {
    'myproject.pipelines.MyPipeline': 300,
}

# 配置下载器中间件
DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {
    'myproject.middlewares.MyMiddleWare': 543,
}

spiders/spider.py

包含了具体的爬虫逻辑。每个爬虫文件定义了一个或多个爬虫类。例如：

import scrapy

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

    def parse(self, response):
        # 解析页面逻辑
        pass

部署Scrapy项目到Scrapyd

要将Scrapy项目部署到Scrapyd，需要将项目打包并上传到Scrapyd。以下是部署步骤：

1. 打包Scrapy项目：
   使用scrapyd-deploy工具将Scrapy项目打包并上传到Scrapyd。首先，确保在Scrapy项目的根目录下有一个名为setup.py的文件，然后运行以下命令：

   scrapyd-deploy myproject

2. 上传Scrapy项目：
   可以使用Scrapyd API将打包的项目上传到Scrapyd。例如：

   scrapyd-deploy --url http://localhost:6800 myproject

项目部署后的基本操作

部署成功后，可以通过Scrapyd的Web界面或API进行项目管理。

• 启动爬虫任务：

  curl http://localhost:6800/schedule.json -d project=myproject -d spider=myspider

• 停止爬虫任务：

  curl http://localhost:6800/cancel.json -d project=myproject -d job=jobid

部署的注意事项与常见问题

• 依赖问题：确保打包的项目包含所有必要的依赖项。可以在scrapyd-deploy命令中指定--pythonpath参数来指定额外的搜索路径。
• 版本冲突：如果项目依赖的库版本与Scrapyd或Scrapy的版本冲突，可能会导致部署失败。确保所有依赖项的版本兼容。
• 网络问题：部署过程中可能会遇到网络连接问题，确保部署服务器与目标服务器之间的网络连接正常。

分布式爬虫的基本原理

分布式爬虫的基本原理是将爬虫任务分布在多台服务器上，每个服务器负责一部分任务。Scrapyd通过将爬虫项目部署到多台服务器上，并通过API来协调任务的调度和执行，实现分布式爬虫。

分布式爬虫的优势

• 高并发处理：通过多台服务器同时执行爬虫任务，可以显著提高抓取速度。
• 资源利用率：合理分配任务到多台服务器，提高整体资源利用率。
• 容错性：单点故障不会影响整个系统运行，增强了系统的稳定性和可靠性。
• 弹性扩展：可以根据实际需求灵活扩展服务器数量，以应对不同的负载情况。

如何利用Scrapyd实现分布式爬虫

1. 安装Scrapyd：
   在多台服务器上安装Scrapyd，并确保所有服务器在同一网络中。

2. 配置Scrapyd：
   在settings.py中配置Scrapyd的API地址，以便从主服务器上调度任务。

   SCRAPYD_URL = 'http://localhost:6800'

3. 部署项目：
   将Scrapy项目部署到所有Scrapyd服务器上。

4. 调度任务：
   使用Scrapyd的API从主服务器上调度任务到不同服务器上执行。

   curl http://localhost:6800/schedule.json -d project=myproject -d spider=myspider

Scrapyd的Web界面介绍

Scrapyd提供了Web界面，便于监控和管理项目的运行状态。默认情况下，Web界面在端口6800上运行。可以通过浏览器访问http://localhost:6800来查看Web界面。

• 项目列表：
  在Web界面中可以看到所有部署到Scrapyd的项目列表。
• 版本管理：
  可以查看每个项目的版本信息，并可以上传新版本或删除旧版本。
• 任务管理：
  可以查看所有正在运行的任务，并可以手动停止任务。

监控Scrapyd的运行状态

可以通过Scrapyd API获取Scrapyd的运行状态。

• 获取项目列表：

  curl http://localhost:6800/listprojects.json

  输出结果为：

  {
  "status": "ok",
  "projects": ["myproject"]
  }

• 获取版本列表：

  curl http://localhost:6800/listversions.json

  输出结果为：

  {
  "status": "ok",
  "versions": [{"project": "myproject", "version": "1.0.0"}]
  }

• 获取任务列表：

  curl http://localhost:6800/listjobs.json

  输出结果为：

  {
  "status": "ok",
  "pending": [],
  "running": [{"id": "2023-04-25 15:29:34-1", "spider": "myspider", "project": "myproject", "start_time": "2023-04-25 15:29:34"}],
  "finished": []
  }

如何管理Scrapyd中的项目与版本

• 上传新版本：

  curl http://localhost:6800/addversion.json -d project=myproject -d version=1.0.0 -d egg=/path/to/myproject.egg

  输出结果为：

  {
  "status": "ok",
  "status_code": 200,
  "message": "MyProject 1.0.0 started"
  }

• 删除版本：

  curl http://localhost:6800/delversion.json -d project=myproject -d version=1.0.0

  输出结果为：

  {
  "status": "ok",
  "status_code": 200,
  "message": "MyProject 1.0.0 deleted"
  }

• 删除项目：

  curl http://localhost:6800/delproject.json -d project=myproject

  输出结果为：

  {
  "status": "ok",
  "status_code": 200,
  "message": "MyProject deleted"
  }

设计并实现分布式爬虫任务

1. 设计爬虫逻辑：
   首先设计一个简单的爬虫，用于抓取新闻网站的数据。例如：

   import scrapy
   
   class NewsSpider(scrapy.Spider):
      name = 'news'
      allowed_domains = ['example.com']
      start_urls = ['http://example.com']
   
      def parse(self, response):
          # 解析新闻列表，提取每个新闻的URL
          for news_url in response.css('div.news_list a::attr(href)').getall():
              yield scrapy.Request(url=news_url, callback=self.parse_news)
   
          # 解析下一页链接
          next_page = response.css('div.next::attr(href)').get()
          if next_page:
              yield scrapy.Request(url=response.urljoin(next_page), callback=self.parse)
   
      def parse_news(self, response):
          # 解析新闻详情
          item = {}
          item['title'] = response.css('h1::text').get()
          item['content'] = response.css('div.content::text').get()
          yield item

2. 配置Scrapy项目：
   配置Scrapy项目，使其可以被Scrapyd部署。在settings.py中设置Scrapy项目的基本配置。

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

3. 打包Scrapy项目：
   使用scrapyd-deploy工具将Scrapy项目打包并上传到Scrapyd。

   scrapyd-deploy myproject

部署与运行分布式爬虫

1. 部署Scrapy项目：
   使用Scrapyd API将打包的项目上传到Scrapyd。

   scrapyd-deploy --url http://localhost:6800 myproject

2. 启动任务：
   使用Scrapyd API启动爬虫任务。

   curl http://localhost:6800/schedule.json -d project=myproject -d spider=news

3. 监控任务状态：
   使用Scrapyd Web界面或API监控任务状态。

   curl http://localhost:6800/listjobs.json

调试与优化

1. 调试爬虫：
   在本地调试爬虫逻辑，确保爬虫可以正确抓取和解析数据。可以使用Scrapy的命令行工具进行调试。

   scrapy crawl news

2. 优化爬虫性能：
   通过调整Scrapy的配置，提高爬虫性能。例如，调整并发请求的数量和下载延迟等。

   CONCURRENT_REQUESTS = 32
   DOWNLOAD_DELAY = 1

3. 分布式优化：
   根据实际需求，调整分布式爬虫的配置，提高分布式爬虫的效率。例如，增加服务器数量，优化任务分配策略等。

通过以上步骤，可以成功构建并运行一个分布式爬虫，实现高效的数据抓取和处理。