本文详细介绍了如何在Linux环境下部署Scrapy项目，包括环境配置、项目打包传输、安装运行等步骤，帮助读者轻松完成Scrapy项目的实战部署。文中还提供了详细的命令和代码示例，确保部署过程顺利进行。Linux部署Scrapy项目实战涵盖从准备服务器到监控项目的全过程，适合希望在Linux服务器上自动化抓取数据的用户。
Scrapy入门简介 Scrapy简介Scrapy 是一个流行的 Python 爬虫框架，用于抓取网站数据和提取结构化信息。它主要应用于网页抓取、数据提取和数据分析等领域。Scrapy 提供了强大的功能，如内置的队列机制、强大的层次化的模型、高效的下载器、强大的内置管道等。Scrapy 使用 Scrapy Shell 来进行调试，可以通过 Scrapy Shell 直接在终端中测试和调试爬虫代码。
Scrapy 框架的特点包括但不限于：
- 异步非阻塞 I/O 模型：Scrapy 使用 Twisted 异步网络库来处理网络请求，采用异步非阻塞 I/O 模型，极大地提高了抓取效率。
- 丰富的扩展机制：Scrapy 支持各种扩展插件，可以方便地添加各种功能，如数据存储、数据清洗、错误处理等。
- 强大的数据提取功能：Scrapy 提供了 XPath 和 CSS 选择器，可以方便地提取网页中的数据。
- 高效的下载器：Scrapy 的下载器具有强大的错误处理和重试机制，可以有效地处理网络请求失败的情况。
- 多种数据提取方法：Scrapy 支持 XPath、CSS 选择器、正则表达式等多种数据提取方法，可以满足各种复杂的数据提取需求。
Scrapy安装
Scrapy 的安装可以通过 pip 安装：
pip install scrapyScrapy环境配置
Scrapy 需要 Python 环境支持，确保 Python 环境已安装并配置好。
配置 Python 环境路径，编辑 ~/.bashrc 或 ~/.zshrc 文件，添加如下内容：
export PATH=/usr/local/bin:$PATH
export PYTHONPATH=/usr/local/lib/python3.6/site-packages:$PYTHONPATH然后运行：
source ~/.bashrc或
source ~/.zshrc在正式安装之前，需要确保目标机器上安装了 Linux 操作系统并满足以下要求：
- 确保机器已安装 Python 3.6 或以上版本。
- 安装常用开发工具，如 GCC 和 Make。
- 确保机器已连接网络，以便下载安装 Scrapy 及其他依赖包。
安装上述工具：
sudo apt-get update
sudo apt-get install python3.6 python3-pip gcc make安装 Python 环境：
sudo apt-get install python3.6 python3-pip安装 pip 工具：
sudo apt-get install python3-pip安装 Scrapy：
pip3 install scrapy安装 Scrapy 中使用的依赖库：
pip3 install lxml
pip3 install cssselect
pip3 install parsel
pip3 install scrapy-redis
pip3 install scrapy-pymongo
pip3 install pymongo
pip3 install redis创建一个新的 Scrapy 项目：
scrapy startproject tutorial这将创建一个名为 tutorial 的目录，包含 Scrapy 项目的基本结构：
tutorial/
scrapy.cfg
tutorial/
__init__.py
items.py
middlewares.py
pipelines.py
settings.py
spiders/
__init__.pyscrapy.cfg 文件是 Scrapy 的配置文件，用于指定 Scrapy 项目的根目录。
items.py 文件用于定义 Scrapy 爬虫抓取的数据结构。
pipelines.py 文件用于定义数据处理管道，如数据清洗、存储等功能。
settings.py 文件用于配置 Scrapy 项目的全局设置。
spiders 目录用于存放爬虫脚本。
编写爬虫脚本，如创建一个名为 my_spider.py 的文件在 tutorial/tutorial/spiders 目录下，代码如下：
import scrapy
from tutorial.items import TutorialItem
class MySpider(scrapy.Spider):
name = 'my_spider'
start_urls = ['http://example.com']
def start_requests(self):
urls = [
'http://example.com',
]
for url in urls:
yield scrapy.Request(url=url, callback=self.parse)
def parse(self, response):
for sel in response.xpath('//div[@class="item"]'):
item = TutorialItem()
item['title'] = sel.xpath('a/text()').get()
item['link'] = sel.xpath('a/@href').get()
item['desc'] = sel.xpath('text()').get()
yield item上述代码定义了一个名为 MySpider 的爬虫，该爬虫会抓取 http://example.com 主页上的所有 div 标签，并提取其中的数据。
调试 Scrapy 项目可以通过 Python 的调试工具，如 pdb、ipdb 等。此外，Scrapy 还提供了一个内置的调试工具——Scrapy Shell。
启动 Scrapy Shell：
scrapy shell "http://example.com"这将打开一个交互式的 Scrapy Shell，允许你在终端中测试和调试爬虫代码。
Scrapy项目部署至Linux服务器 Linux服务器准备在准备 Linux 服务器之前，确保服务器已经安装了 Python 3.6 或更高版本，并安装了 Scrapy。
安装 Python 3.6：
sudo apt-get update
sudo apt-get install python3.6安装 pip：
sudo apt-get install python3-pip安装 Scrapy：
pip3 install scrapy安装依赖库：
pip3 install lxml
pip3 install cssselect
pip3 install parsel
pip3 install scrapy-redis
pip3 install scrapy-pymongo
pip3 install pymongo
pip3 install redis将本地的 Scrapy 项目打包成一个压缩包文件：
tar -czvf tutorial.tar.gz -C /path/to/tutorial .将压缩包传输到 Linux 服务器：
scp tutorial.tar.gz user@server:/path/to/destination/或者使用 rsync 命令以更高效地传输文件：
rsync -avz /path/to/tutorial user@server:/path/to/destination/解压压缩包：
tar -xzvf tutorial.tar.gz安装 Scrapy 依赖库：
pip3 install -r tutorial/requirements.txt设置 Scrapy 项目环境变量：
export PYTHONPATH=/path/to/tutorial:$PYTHONPATH运行 Scrapy 项目：
cd /path/to/tutorial
scrapy crawl my_spiderScrapy 本身没有提供内置的监控工具，不过可以借助第三方工具来监控 Scrapy 项目的运行情况。
使用 Scrapy Cloud
Scrapy Cloud 是 Scrapy 的官方云服务，可以自动部署 Scrapy 项目，并提供监控和日志管理功能。如果你已经有 Scrapy Cloud 账户，可以通过以下步骤部署项目：
- 在 Scrapy Cloud 控制台中创建一个新的项目。
- 上传项目文件。
- 设置项目参数。
- 启动项目。
使用 Scraper API
Scraper API 是一个基于云的爬虫管理工具，可以帮助你部署和管理 Scrapy 项目。通过 Scraper API，你可以轻松地监控项目的运行状态、查看日志文件、管理队列等。
使用 Python 脚本监控 Scrapy 项目
可以通过编写 Python 脚本监控 Scrapy 项目的运行状态。例如，创建一个简单的监控脚本 monitor.py：
import time
import subprocess
def check_scrapy():
process = subprocess.Popen(['ps', 'aux'], stdout=subprocess.PIPE)
output = process.stdout.read()
if 'scrapy' in output:
print("Scrapy project is running.")
else:
print("Scrapy project is not running.")
while True:
check_scrapy()
time.sleep(60) # 每60秒检查一次Scrapy 支持日志配置，可以修改 settings.py 文件中的 LOG_FILE、LOG_LEVEL、LOG_STDOUT 等配置项来控制日志文件的输出。
例如，设置日志文件路径和日志级别：
LOG_FILE = '/path/to/logfile.log'
LOG_LEVEL = 'INFO'在 Scrapy 项目运行过程中，日志会被自动写入到指定的日志文件中。如果需要实时查看日志输出，可以通过 tail 命令查看日志文件：
tail -f /path/to/logfile.logHTTP 错误
常见的 HTTP 错误包括 403 Forbidden、404 Not Found 等。这些错误通常是由目标网站的反爬机制导致的。
解决方法：设置请求头、使用代理或使用 Scrapy 的 HttpErrorMiddleware。
class MySpider(scrapy.Spider):
name = 'my_spider'
custom_settings = {
'HTTPERROR_ALLOW_ALL': True,
'DOWNLOADER_MIDDLEWARES': {
'scrapy.downloadermiddlewares.httperror.HttpErrorMiddleware': 543,
},
}
...数据提取错误
数据提取错误通常是由于数据结构发生变化导致的。
解决方法：检查并更新 XPath 或 CSS 选择器。
def parse(self, response):
for sel in response.xpath('//div[@class="item"]'):
item = TutorialItem()
item['title'] = sel.xpath('a/text()').get()
item['link'] = sel.xpath('a/@href').get()
item['desc'] = sel.xpath('text()').get()
yield item使用异步处理
Scrapy 本身支持异步处理，可以通过设置 CONCURRENT_REQUESTS_PER_DOMAIN 和 DOWNLOAD_DELAY 来控制并发请求的数量和延迟。
custom_settings = {
'CONCURRENT_REQUESTS_PER_DOMAIN': 16,
'DOWNLOAD_DELAY': 2,
}使用 Redis 分布式爬虫
当需要处理大量数据时，可以使用 Scrapy-Redis 来实现分布式爬虫。
class MySpider(scrapy.Spider):
name = 'my_spider'
custom_settings = {
'SCHEDULER': "scrapy_redis.scheduler.Scheduler",
'DUPEFILTER_CLASS': "scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter",
'REDIS_URL': 'redis://localhost:6379',
}
...避免被封禁
为了避免被目标网站封禁，可以采取以下措施：
- 设置请求间隔，使用
DOWNLOAD_DELAY。 - 使用代理 IP，避免频繁访问出现 IP 封禁。
- 设置请求头，伪装请求来源。
- 避免过于频繁地访问同一网站。
class MySpider(scrapy.Spider):
name = 'my_spider'
custom_settings = {
'DOWNLOAD_DELAY': 2,
'DOWNLOADER_MIDDLEWARES': {
'scrapy.downloadermiddlewares.useragent.UserAgentMiddleware': None,
'scrapy_fake_useragent.middleware.RandomUserAgentMiddleware': 400,
},
}
...通过以上步骤，可以有效地部署 Scrapy 项目并确保其稳定运行。
共同学习，写下你的评论
评论加载中...
作者其他优质文章
